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第四次工业革命的来临,德、日、美怎样接招

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作者:摩尔元数发布时间:2018-12-15 16:16:56浏览次数:0

  第四次工业革命的来临,德、日、美怎样接招?西方有句话说的好:To live well, a nation must produce well。要实现强国梦,还需要依赖制造业。从中可以看出制造业对于一个国家的重要性可想而知。

  第四次工业革命的到来,为各国提供了新的发展和转型的机遇,智能制造成为各国竞争的新战场。各国家也纷纷提出相应的策略,如美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”及日本的“工业互联网联盟”、中国“中国制造2025”等,为什么他们会有如此的不同,这里可以先看德日美因何不同。

  生产车间出现问题,可以由人解决。但将所获得的经验传承下来可以有不同的形式。可以将经验固化到人身上,也可以封装在设备上亦或是形成大数据模型。不同的传承形式是决定一个国家制造哲学最根本的原因。

  日本---人解决

  日本独特的克忍、服从和集体观念文化深深地影响了日本的制造文化,其最主要的特征就是通过组织的不断优化、文化建设和人的训练来解决生产系统中的问题。

  日本企业解决问题的方式通常是:

  发生问题→人员迅速到现场、确认现物、探究现实(三现),并解决问题→分析问题产生的原因,通过改善来避免问题

  因而最终的知识落在了人的身上,人的技能提升之后,解决和避免问题的能力也就上升了。所以对于日本企业而言,员工是最重要的价值,对人的信任远胜于对设备、数据和系统的信任,所有的自动化或是信息化建设也都是围绕着帮助人去工作为目的,日本企业从来不会谈机器换人或是无人工厂。

  但是这样的文化在近几年遇到了一个十分巨大的挑战,就是日本的老龄化和制造业年轻一代大量短缺的问题,使得没有人能够去传承这些知识。

  日本也意识到了自己在数据和信息系统方面的缺失,开始在这些方面发力。这一点在日本的“工业价值链产业联盟”的构架和目标上能够清晰地看到。该联盟提出的19条工作项目中有7条与大数据直接相关。可以说日本的转型战略是应对其人口结构问题和社会矛盾的无奈之举,核心是要解决替代人的知识获取和传承方式。

  德国---设备解决

  德国的制造业解决问题的逻辑是:

  发生问题→人(或装备)解决问题→将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中→对相似问题自动解决或避免。

  举个比较直观的例子来比较日本和德国解决问题方式的不同:如果生产线上经常发生物料分拣出错的现象,那么日本的解决方式很有可能是改善物料辨识度(颜色等)、员工训练,以及设置复查制度。而德国则很可能会设计一个射频识别(RFID)扫码自动分拣系统,或是利用图像识别+机械手臂自动进行分拣。

  德国依靠装备和工业产品的出口获得了巨大的经济回报,因为产品优秀的质量和可靠性,使得德国制造拥有非常好的品牌口碑。然而德国近年来也发现了一个问题,那就是大多数工业产品本身只能够卖一次,所以卖给一个客户之后也就少了一个客户。

  同时,随着一些发展中国家的装备制造和工业能力的崛起,德国的市场也在不断被挤压。因此,在2008—2012年的5年时间里,德国工业出口几乎没有增长。由此,德国开始意识到卖装备不如卖整套的解决方案,甚至同时如果还能够卖服务就更好了。

  于是,德国提出的工业4.0计划,其背后是德国在制造系统中所积累的知识体系集成后所产生的系统产品,同时将德国制造的知识以软件或是工具包的形式提供给客户作为增值服务,从而实现在客户身上的可持续的盈利能力。

  这一点从德国的工业4.0设计框架中能够十分明显地看到,整个框架中的核心要素就是“整合”,包括纵向的整合、横向的整合和端到端的整合等,这简直太像德国制造体系的风格了,既是德国所擅长的,也为其提供增值服务提供了途径。所以第四次工业革命中德国的主要目的是利用知识进一步提升其工业产品出口的竞争力,并产生直接的经济回报。

  美国---数据解决

  美国的制造业解决问题的逻辑是:

  发生问题→数据重新定义问题→将解决问题的数据收集、整理、分析→对相似问题避免

  与日本和德国相比,美国在解决问题的方式中最注重数据的作用,无论是客户的需求分析、客户关系管理、生产过程中的质量管理、设备的健康管理、供应链管理、产品的服役期管理和服务等方面都大量地依靠数据进行。

  数据是美国获取知识的最重要途径,不仅仅是对数据积累的重视,更重要的是对数据分析的重视。从数据中挖掘出的不同因素之间的关联性、事物之间的因果关系,对一个现象定性和定量的描述和某一个问题发生的过程等,都可以通过分析数据后建立的模型来描述,这也是知识形成和传承的过程。

  除了利用知识去解决问题以外,美国也非常擅长利用知识进行颠覆式创新,从而对问题进行重新定义。

  例如美国的航空发动机制造业,降低发动机的油耗是需要解决的重要问题。大多数企业会从设计、材料、工艺、控制优化等角度去解决这个问题,然而通用电气公司(GE)发现飞机的油耗与飞行员的驾驶习惯以及发动机的保养情况非常相关,于是就从制造端跳出来转向运维端去解决这个问题,收到的效果比从制造端的改善还要明显。这也就是GE在推广工业互联网时所提出的“1%的力量”的依据和信心来源,其实与制造并没有太大的关系。

  所以美国在智能制造革命中的关键词依然是“颠覆”,这一点从其新的战略布局中可以清楚地看到,利用工业互联网颠覆制造业的价值体系,利用数字化、新材料和新的生产方式(3D打印等)去颠覆制造业的生产方式。

  孔子说:要因材施教,即对于不同的情况要采取不同的策略。企业亦如此。不能为了智能制造而智能制造,智能制造只是手段,不是目的。要充分结合自身特点,在利润最大化的前提下,实施智能制造。以上就是小编为大家带来的关于第四次工业革命的来临,德、日、美怎样接招的全部内容,各位看官怎么看待呢?

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