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产业探索之制造业:主要国家工业4.0战略规划及现状

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毕友一言:

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产业探索之制造业:主要国家工业4.0战略规划及现状

  上一期文章,梳理了工业4.0概念及特征,本期将梳理主要国家工业4.0战略规划及发展现状,以便相关机构和企业对工业4.0在全球范围内的最新发展有更深入的了解,进而制定相应行业和公司发展策略。

  德国:工业4.0

  德国工业4.0是由产学研推动,升至国家战略。工业4.0研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助,在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成,已上升为国家级战略。德国联邦教研部与联邦经济技术部于2013年将其纳入《高技术战略2020》的十大未来项目中,计划投入2亿欧元资金,支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。企业界西门子、SAP等企业积极跟进,德国在工业4.0的理念思考和创新实践方面已经走在了世界前列。

  德国提出并实施工业4.0战略,是其应对最新技术发展,全球产业转移,以及自身劳动力结构变化的国家级战略。在这一高度下,德国本身的工业4.0规划,非常侧重借助信息产业将其原有的先进工业模式智能化和虚拟化,重视智能工厂和智慧生产,并把制定和推广新的行业标准,放在发展的首要位置即德国的工业4.0的产业集成。

  以在其规划中占据重要地位的智能工厂战略为例,其设计中,人、机器和资源将会如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作;生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用,并积极协助生产过程。这种设计集中体现了德国的变革思路:将信息技术引入其有着传统技术优势的“刚性”工厂,通过大数据和虚拟化等工具增强其产品的柔性,也就是生产过程适应变化的能力和定制化的程度,来达到以信息技术的“器”为其制造业所用的目标,并将此模式标准化,加以推广。

  美国:工业互联网

  近年来,虽然美国依旧在航空航天、芯片制造等先进制造业领域占据全球领先地位,但其制造业内部空心化的局面,和在全球市场份额中的丢失已经很难通过简单的政策调整或商业方式加以扭转。与德国渴望利用新的变革重塑领导地位类似,美国亦认为,更有效的方法是一场具有变革性的制造业模式转变,这样才能使其从本质上突破现有的国际行业格局,再次实现在新的制造业中的复兴。与此同时,美国同样面临类似的人口结构问题,和国际消费者对产品定制化多样化的要求也从内外部促使美国利用其在信息产业的优势对制造业加以改造。

  美国于2012年启动的“先进制造业国家战略计划”中,这一被称为“再工业化”的思路得到全面阐释。其中提出要发展包括先进生产技术平台、先进制造工艺及设计与数据基础设施等先进数字化制造技术,其核心是鼓励创新,并通过信息技术来重塑工业格局,激活传统产业。这种从CPU、系统、软件、互联网等信息端,通过大数据分析等工具“自上而下”的重塑制造业,与德国的从制造业出发,利用信息技术等手段改造制造业的“自下而上”的思路完全不同。近年来GE等制造业公司倡导的将重心放在互联网上的“工业互联网”策略,以及谷歌等高科技公司向机器人、汽车等制造业领域的渗透,可以说是美国工业4.0思路的一种体现。

  日本:人工智能

  面对德国工业4.0和美国工业互联网的双重围击,日本制造业另辟蹊径,专攻“人工智能”。除加大对3D打印技术的投入外,2015年日本出台了《机器人新战略》。指出要在日本积极建立世界机器人技术创新高地,营造世界一流的机器人应用社会,继续引领物联网时代机器人的发展。

  业内人士指出,日本工业机器人产业早在上世纪90年代就已经普及工业机器人,而今已在发展第三、四代工业机器人的路上取得了举世瞩目的成就。日本希望借助在该产业的高投入以解决劳动力断层问题,降低高昂的劳动成本并支持未来的工业智能化。

  以日本汽车巨头之一本田公司为例,其通过采取机器人、无人搬运机、无人工厂等先进技术和产品,加之采用新技术减少喷漆次数、减少热处理工序等措施把生产线缩短了40%,并通过改变车身结构设计把焊接生产线由18道工序减少为9道,建成了世界最短的高端车型生产线。

  中国:制造2025

  异于德美,身为制造业大国的中国目前尚未进入世界级的制造业强国,在发展时期上也处于西方国家已经经过了的工业2.0和3.0并行发展阶段。既没有德国在传统工业领域的雄厚基础,也缺乏如美国般引领世界信息技术发展的先进技术。在中国制造业发展的过程当中,我们还要解决产品质量提升、强化工业基础能力、制造业升级转型等基本问题。这种“边跑动边调整”,最终达到工业4.0的理想水平,在理论和实践上都是挑战性非常大的课题。

  因此,中国的规划思路是在继续大力发展先进工业技术的同时,紧盯新的信息产业发展动向,实现二者共同进步,推进二者的深度融合。我们看到中国领先的家电企业、电子类高科技企业正在对工业4.0进行布局,一个切入点是“智能工厂”或是“互联工厂”。在企业内部统一的信息管理体系基础上,集成MES系统,计划、调度、生产,做到人和机器的高度匹配,从而可能在较低成本下实现大规模的定制化生产。但是中国距离全面有效的管理信息和综合使用信息、大数据还有相当的差距。

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