《云计算新趋势与智能制造大末来》

  • 来源专题:智能制造
  • 编译者: icad
  • 发布时间:2025-04-24
  • 1、经济增长持续下行导致的降低成本挑战;2、供应链调整与管理导致的业务韧性的挑战;3、用户深度线上化需求导致的扩展渠道挑战;4、营销渠道变革与管理导致的用户体验挑战;5、IT与OT的不断融合导致的制造运营挑战;基于此,IDC认为,未来的制造业行业面临新的范式改造,所有的制造业类型企业如果希望适应下一个时代的发展需求那么需要从五个方面来入手解决,分别是以高质高效为根本、弹性智能作为方向、生态创新为方法、服务体验发展成优势、将绿色低碳贯穿未来发展。而在这个数字经济(DigitalEconomy)的时代要真正彻底的实现新范式的改造,核心逻辑还是需要依靠数字技术来实现,这些数字技术又被具体划分为三大控制层面,包括多云环境、多种应用和多种生态,云的真正价值将通过这三大控制平面来进行重新定义。
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  • 《机械行业智能制造解决方案(2023)》

    • 来源专题:智能制造
    • 发布时间:2023-10-08
    • “专精特新”,机械设备为第一大行业自2019年6月至今,工信部已选拔三批“专精特新"企业。其中上市公司共有298家,分别为2019年6月3日第一批30家,2020年11月13日第二批153家,2021年7月31日第三批115家。前三批名单中,机械设备公司达到71家,占比达到23.8%,是分布最多的板块。尤其在第三批名单中,机械设备公司达38家,占比达到33.0%,占比进一步上升。机械行业产业链国家将电子行业视为战略性发展产业,出台了多项支持政策,驱动行业向技术升级方向发展,打造以新一代电子信息技术为基础的全新产业结构,为智能终端、物联网场景提供新的增长需求。行业发展趋势机械行业发展到今天,已经非常成熟。中国企业经过半个世纪的发展,已经形成了独立的工业体系,有了相当的规模和实力,越来越多的产品开始进入世界前列。机械行业大体上可以分为机械加工业和机械装备制造业两种类型,其发展现状也不尽相同。加工制造业:特点是大批量、标准化生产线。有成本价格的优势。企业发展到一定水平后,尽管占有的市场越来越大,但企业利润越来越微薄,这就是现阶段我国机械加工制造业的现状。装备制造业:竞争方式主要是性能、质量、营销、品牌等等各方面差异的竞争。但中国装备制造业发展同样也有着明显的问题:大而不强和产业结构不合理。发展趋势?工艺装备、工艺路线能适应生产各种类型的产品?推向市场准备的时间为最短,使工厂设备高效、灵活使用?机械制造业将是由信息主导的,并采用先进生产模式、先进制造系统、先进制造技术和先进组织方式的全新的机械制造业?未来柔性自动化是智能化的重要组成部分,智能化是柔性自动化的新发展和延伸关键解决方案:计划管理智能制造的核心大脑?APS计划排程是企业管理的大脑?助力企业建立计划、执行一体化体系?为智能制造战略打下坚实基础优势:简单拖拉拽,轻松实现动态轻分析(BI)01 一键开始、即刻分析依靠凝聚了多项核心研发成果的后端运行引擎,实现毫秒级闪电启动,秒级分析方案加载,让企业享受到极致流畅的数据分析体验。部署配置的极致简化,即买即用。02 数据可视、智慧呈现通过强大的数据可视化引擎,轻分析可以自动根据用户的分析意图,实现数据与图形的高效转换,为用户自动推导和呈现最优的数据可视化效果。03 分析探索、拖拽自如无需编写艰深的代码,仅通过简单拖拽,就可完成多维透视的图表呈现;丰富的分析类型结合直观的分析操作,让数据的探索从未如此简单优势:开放、灵活的应用开发平台,快速支持创新的落地简单快速、开放灵活:抽象了32种标准ERP领域模型,849种模型元素,16,819种模型元素属性组合;268个业务服务组件;通过90%的配置+10%的开发即可实现个性化应用。价值:研、产、供、销高效协同,实现企业降本增效01 一体化平台通过系统,可以在研发设计环节可以直接查看所有物料或产品的价格、交期和库存等信息,实现了PLM和ERP之间数据、业务、审批与用户的透明化。02 缩短制造周期研发在设计阶段就可以考虑成本因素、库存因素,还可以进一步考虑项目的紧急度,随时可以看到供应商交期的长短,来决定设计的方式方法,从而极大地改善设计周期。03 降低生产成本第一,减少物料的选型和整个供应链的投入。第二,设计端可以选择性价比最高的零件用到设计端,对整个成本结构来说有特别大的改善。
  • 《用人工智能推动再制造复兴》

    • 来源专题:绿色化工
    • 编译者:高雪梅
    • 发布时间:2025-03-31
    • 人工智能比以往任何时候都更容易获得,它为各行各业的再制造参与者提供了尚未开发的潜力。各个行业的公司都在加速再制造,以此缓解供应链短缺,通过可负担性吸引新客户,并实施高利润率的零部件替代品。然而,那些希望建立或优化其再制造业务的企业面临着独特的挑战,例如为SKUS的长尾定价和进行准确的核心预测——即预测可用于再制造的返回产品(核心)的数量、时间和质量。进入人工智能。随着云存储、处理和预打包工具成本的降低,企业越来越容易获得人工智能,帮助他们提高效率、产量和利润率。在本文中,我们研究了人工智能在再制造中的三个用例,以及来自重型设备再制造和高科技组装行业的真实案例。这些用例展示了领导者如何使用这些工具来刺激创新、提高效率并创造竞争优势。