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【天富平台登录入口】走出PPT,智能制造如何真正落地?

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核 心 要 点 

  • 国内制造业仅靠人口红利实现高增长的日子一去不复返,要转型为“制造强国”,发力智能制造势在必行。

  • 在智能化进程中,诸多痛点催生了超万亿规模的市场,嗅到机遇的资本和创业公司早已有所布局。

  • 从企业取得的成果来看,智能制造已经深入产业痛点,随着数据持续积累和技术迭代,智能制造前景开阔。

自18世纪第一次工业革命以来,工业已经走过机械化、 电气自动化、数字化三个阶段。如今,几乎所有日常生活方式背后都离不开工业的力量。

不过,在“效率就是生命”的现代语境里,留给工业的提升空间还很多,世界各国也都发布过工业转型计划,且思路大同小异:依托物联网、大数据等新兴技术,提升制造业的智能化、效率和互联互通。

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具体到中国的情况,随着人口老龄化、劳动力成本提升,仅靠人口红利实现高速增长的日子一去不复返,国内制造业需要找到新的引擎,产业升级迫切。

挑战与机遇并存,产业升级意味着存在可观的市场空间,嗅到机遇的资本和创业公司早已有所布局,联想创投及其被投企业便是典型代表。

传统制造业升级迫切

用一句话概括传统制造业的痛点便是:成本高但效率较低。

而成本和效率之间的问题一般表现为:产能过剩、生产灵活性不足、运维成本过高等。

产能过剩是国内老生常谈的话题,根据国际通用的标准,工业产能利用率低于79%即为“产能过剩”,但从国家统计局公布的数据来看,我国工业产业利用率一直处于79%以下。在以制造业著称的德国,该项数值在高峰期曾接近90%。

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图源:国家统计局

生产灵活性和运维成本则不难理解——得益于第二次工业革命,“流水线”的出现打破了单个机器的生产力天花板,进一步实现标准化商品的大规模生产,但在新的时代环境里,市场竞争的加剧和日新月异的需求倒逼着生产端以更高的频率迭代产品,但传统生产线往往缺乏灵活性。

更麻烦的是,就算一时半会无法适应新产品生产,传统生产线的维护成本也不会因此减少,造价高昂的设备如同“吞金兽”,如果生产效率上不去,设备维护成本将严重拖累企业发展。

除了生产活动,仓储物流效率之于制造业的影响也越来越大。每年618、双十一,物流公司都需要增加大量人力应对订单高峰,但“人多力量大”并非最优解法:一方面,企业需要平衡用人成本和企业效益;另一方面,大量员工的培训和管理也是不小的挑战。

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在现实中,传统制造业的问题损害的可能不仅是企业效益,即使是不熟悉制造业的人,也会为之“心头一紧”。

以风电行业为例,相比火力、核能等发电方式,风能发电更为环保和安全,因此也吸引了不少企业入场,但这不是个轻松的行当。

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风电产业关键组成部分是风能发电机(简称“风机”),一架风机的造价甚至达到千万以上,但昂贵的风机都被安装于露天环境,经受风吹雨打在所难免——雷击损伤、前缘腐蚀、后缘开裂、螺栓断裂都是常见故障。

由于技术上的难度,目前主流的风机维护方式只是定期维护或事后维护,这种相对被动的维护方式带来了不少隐患。如果风机出现问题未能及时处理,轻则损害企业经济效益,严重时可能导致风机倒塌,造成安全事故。

风电产业存在隐患的同时,若将目光放大到整个能源领域,国内的工业能耗一样问题不少。

由于能源结构和使用方式的原因,中国的单位GDP能耗与欧美发达国家仍存在较大差距,解决的思路是通过数据采集来优化能源规划,但在工业场景分散、通讯协议迟迟未有统一标准的现状中,数据采集和处理的难题一直未能得到有效解决。

从生产到维护,再到仓储物流、能源供给,传统制造业所涉及的诸多环节几乎处处都有降本增效的空间。

问题很突出,但机遇也不少。在人工智能、物联网等技术不断发展的背景下,传统制造业的弊病有了新的解决思路:用技术推动传统产业升级,让制造业走入“智能化”时代。

“智能制造”走到哪一步了

智能制造并非新概念,但其热度不断提高,尤其是今年。

在过去的日子里,中国制造业依托人口红利大规模生产价格低廉的商品,靠价格优势换来了世界第一制造大国的地位,但与美国、日本等发达国家相比,中国的工业增加值率仍有不小的提升空间。

换句话讲,中国是“制造大国”,但还不是“制造强国”,发力智能制造势在必行,而在智能化进程中,诸多行业痛点催生了超万亿规模的市场,也成为资本和创业公司入场的切入点。

早在2016年,联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强就曾判断,未来30年,中国的工程师、制造业优势将会非常明显,推动新一波产业革命。

不同于联想控股旗下的财务投资君联、弘毅、联想之星,联想创投聚焦于科技领域。目前,成立仅4年的联想创投投资和孵化的企业已超过120家,而这些企业在解决制造业痛点上已经有所收获。

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针对上文提及的风机维护难题,成立于2016年的天泽智云研发了名为“叶片卫士”的产品。不同于过去相对被动的维护方式,“叶片卫士”通过实时监听风机叶片转动时的声音信号,以此判断叶片的损伤和严重等级,从而最小化维护时间窗口。

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