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個性化▩·↟◕、高階化▩·↟◕、參與感▩·↟◕、快速響應是工業4.0背景下物流的重要特點

2020-12-17 08:52:46

    個性化▩·↟◕、高階化▩·↟◕、參與感▩·↟◕、快速響應是工業4.0背景下物流的重要特點✘↟。未來物流的發展方向是“智慧的▩·↟◕、聯通的▩·↟◕、高柔性的▩·↟◕、透明的▩·↟◕、快速的和有效的”◕✘│☁,物流活動需要滿足全流程的數字化和網路化✘↟。 智慧供應鏈 工業4.0是新一輪工業革命的核心◕✘│☁,是製造業創新驅動▩·↟◕、轉型升級的制高點▩·↟◕、突破口和主攻方向✘↟。工業4.0基於智慧供應鏈環境運作◕✘│☁,“中國製造2025”本質上要求供應鏈各個層次的智慧化✘↟╃:製造基礎智慧化▩·↟◕、產品/裝備智慧化▩·↟◕、製造過程智慧化▩·↟◕、工業4.0下的模式轉變✘↟。 當前◕✘│☁,我國工業4.0中的智慧供應鏈生態面臨怎樣的發展趨勢✘☁?存在

    資料模型又叫黑箱模型◕✘│☁,指基於資料的模型◕✘│☁,相關的概念包括人工智慧◕✘│☁,資料探勘◕✘│☁,機器學習等✘↟。資料模型有幾個不足◕✘│☁,首先◕✘│☁,得有大量的資料;其次◕✘│☁,資料的分佈必須合理;其三◕✘│☁,分析方法得恰當◕✘│☁,否則存在於資料之上的模型可能和事實並不吻合✘↟。資料建模的軟體也很多◕✘│☁,例如專業軟體SAS◕✘│☁,而Hadoop與Oracle也提供資料分析包◕✘│☁,雲計算服務商則提供物美價廉的計算服務◕✘│☁,機器學習的研發人員可能還習慣用Python◕✘│☁,R語言✘↟。還有很多計算工具◕✘│☁,如Excel也是非常實用的工具◕✘│☁,而Matlab提供非常豐富的機理模擬和資料分析工具✘↟。從人工經驗◕✘│☁,到資料分析◕✘│☁,到機理規律◕✘│☁,是對事物越來越理性的刻畫✘↟。完美的建模過程◕✘│☁,應該包括三個步驟✘↟。人工經驗是模糊的◕✘│☁,也是引發思考的;資料分析◕✘│☁,已經在慢慢量化◕✘│☁,初步揭示了事物之間的聯絡;深層次的機理規律才是真正揭示了事物因素間的必然聯絡✘↟。嚴謹的建模過程◕✘│☁,zui好是三者吻合◕✘│☁,最起碼是兩者互相驗證◕✘│☁,互相補充◕✘│☁,單純依賴一種結果是可怕的✘↟。 

    例如◕✘│☁,感測器裝再多◕✘│☁,也不可能無處不在◕✘│☁,因為感測器需要成本◕✘│☁,而且需要有合適的安裝位置✘↟。合適的機理模型◕✘│☁,加上感測器資料的驗證(或者透過感測器資料確定機理模型的引數等◕✘│☁,專業術語叫辨識)◕✘│☁,就可以獲得空間▩·↟◕、時間維度更完整的資訊✘↟。

    德國的優勢在於人工經驗和機理規律◕✘│☁,弱勢在於資料分析能力(德國人口少◕✘│☁,資訊科技和資料分析技術很難廣泛頻繁運用◕✘│☁,所以資料分析技術並不發達)✘↟。所以德國的模型是基於機理規律的◕✘│☁,是直觀的✘↟。

    日本的精益製造中◕✘│☁,非常突出人工經驗✘↟。而美國的優勢在於資料分析和機理規律◕✘│☁,弱勢在於人工經驗✘↟。美國NI公司的zui新嵌入式控制器網路同步精度小於100ns◕✘│☁,體現了美國人對資料的孜孜不倦的追求✘↟。TS16949質量體系◕✘│☁,也體現了美國人對資料的鐘愛◕✘│☁,是早期工業化與資訊化融合的you秀範本✘↟。

    中國在資料分析上有一定的優勢◕✘│☁,弱勢在於人工經驗和機理規律◕✘│☁,也就是專業軟體✘↟。長期起來◕✘│☁,各類專業軟體都是盜版的✘↟。加上中國產學研脫節比較嚴重◕✘│☁,很多大學的研究成果是無法深究的✘↟。如果建立合適的產學研通道◕✘│☁,學校的老師和博士還是有能力的✘↟。研究成果無法深究◕✘│☁,很多時候不是能力問題◕✘│☁,而是和社會溝通不夠◕✘│☁,從論文到論文◕✘│☁,沒有把理論應用到實踐✘↟。如何將院所研究與企業實踐做到完美的融合◕✘│☁,是當下中國智慧製造急需克服的成果轉化的事情✘↟。

    綜合起來◕✘│☁,人工經驗▩·↟◕、機理規律和資料分析各有利弊✘↟。各個行業和公司◕✘│☁,需要採用合適的建模方法◕✘│☁,以zui大程度提高公司和產品的核心競爭力✘↟。中國當下已經有非常低成本的獲取工業資料的辦法(得益於百度雲▩·↟◕、阿里雲的飛速發展)✘↟。資料回來了◕✘│☁,人工經驗分析下曲線◕✘│☁,也已經可以獲得有意義的資訊了;透過資料分析◕✘│☁,即使是隻用Excel◕✘│☁,也可以解決很多問題✘↟。阿里雲對於採集▩·↟◕、儲存與資料分析都非常低廉✘↟。建立統一的工業網際網路也許痛苦◕✘│☁,但子系統依靠儀表以及原有的控制系統◕✘│☁,採集資料並不那麼難✘↟。即使實在不行◕✘│☁,還可以借鑑TS16949質量體系◕✘│☁,採用表格◕✘│☁,也可以回來有價值的資料✘↟。

    

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