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1704032114 工业X.0:实现工业领域数字价值 [:1704031645]
1704032115 技术实惠亲民,助力产业物联网发展
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1704032117 为什么说现阶段对产业物联网的发展尤其关键?可以从创新走向成熟、打开市场的标准模式中得到答案:因为产业物联网技术在价格不断下降的同时,复杂性也稳步提高,该是走向主流的时候了。
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1704032119 过去二十年间,产业物联网多项关键技术的生产成本和市场价格都大幅下跌,已与普通商品价格平齐。这些技术包括云计算服务、处理能力、存储空间、分析工具、移动互联和传感器等零部件。价格已降到几年前的1/50(见图1.3)。与此同时,新一轮创新浪潮接踵而至,来势迅猛且持续提速,缩短了我们消化和适应变革的时间。
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1704032124 图1.3 成本连续十年缩减,促进物联网崛起(3)
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1704032126 正因如此,技术投资的可行性和吸引力都大大提高,而这类投资在几年前是无法想象的。例如,一家小型五金商店在自家场院进行装配作业,现在可购买软件控制的传感器组件,针对车床保养或能耗管理做出基本的预测分析。
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1704032128 此类小型企业或许很快就会采用工艺工程设备,而在不久以前,这些设备只有研究实验室才有,要么就是花大价钱集成到普通工厂车间中。
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1704032130 因此,对旧式企业配置进行全面智能化,蕴藏着巨大的潜能。研究预计,当今约2/3的企业在逐步引进数字化流程后,可以轻松提升效率、创造价值,因为许多部门在过去几十年间不具备任何数字化基础。很快,世界各地的企业都将得到简化和优化,获得高达数万亿美元的经济收入。
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1704032132 据此来看,产业物联网或许能为工业制造企业创造规模空前的复合价值。
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1704032134 工业X.0:实现工业领域数字价值 [:1704031646]
1704032135 产业物联网价值仍有待释放
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1704032137 想一睹产业物联网蕴含的价值创造潜力,不妨看一下那些已经部署智能技术的领域。智能技术能为企业带来诸多好处,如提高流程透明度和数据使用效率、保持基础系统和子流程的紧密互联等。如此一来,企业可极大地优化单位成本率、员工灵活度和产品质量。
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1704032139 以预测性维护技术为例。预测性维护就是从机械中采集数据,预测未来进行维护的时间间隔。该技术能为企业节省近12%的维修成本和近30%的整体维护成本。(4)
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1704032141 另一个例子是在机器里安装传感器和智能诊断软件,进行预测分析,可减少高达70%的机器故障。(5)该技术可大幅提升生产率,先前的技术进步几乎无一能与之相媲美。
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1704032143 数字化创造的总体价值也同样,甚至是更加惊人。据估计,到2025年,通过采用数控业务和制造流程,全球工厂有望为社会和产业创造100万亿美元的总价值。(6)
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1704032145 制造业将由此获得足够的竞争力,大量业务会从成本低廉的新兴世界迁至高度工业化的西方国家。这会促使新兴国家迅速发展数字产业根基,以保持自身竞争力。这也清楚地表明,任何人都无法忽视产业物联网的挺进(见图1.4)。
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1704032150 图1.4 德国工业企业的数字化指标和资金状况(7)
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1704032152 为数不多的最早采用数字技术的企业已基本实现产业物联网,如飞机或汽车制造商、矿产经营商等。这些企业享有更高的生产效率、更低的运营成本、更好的工作环境和有效的机器使用率。其利润也在急剧增长。(8)
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1704032154 工业X.0:实现工业领域数字价值 [:1704031647]
1704032155 生态系统——创新的有力来源
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1704032157 尽管这一点已经被多次提到,但还需重申:部署智能制造方案收获的远不止是损益账目上体现的狭义、单维度效率的提升,因为产业物联网本身就是多维度的,集各领域创新于一身。
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1704032159 较之于单项创新,产业物联网形成的网络效应涉及的价值范围更广,且更容易转化。技术转型是基础,但技术转型也必将在产品、服务、策略、流程以及关键的企业-行业关系方面引发环环相扣的改变。
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1704032161 显然,智能制造不会以孤零零的灯塔项目的方式推进。这种全新的生产组织方式本来就应融入行业大环境中——只有在行业内外的延伸生态系统中,才能实现最强劲的发展。
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1704032163 换言之,创新过程的同步进行可实现协同创新,而协同创新又能促进创新过程的同步进行。产业物联网技术在企业及合作商的工艺链、组件和产品中的应用越是充分、越是注重用户体验,企业就越能够针对服务内容引入新型商业模式,既能增强实体产品,又能共同挖掘新收入来源。
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