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工业4.0是机会,既挑战。

时间:2016-10-17 | 内容来源:OFweek

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工业4.0是第四次工业革命,制造业的总体向导,转型升级,是工业自动化行业前所未有的发展机遇。无论是大规模应用机器人还是明智地使用工厂互联网,都将为全球制造业带来巨大变化。

蓝图,94个特别项目

2015年是中国工业4.0的第一年。2015年5月8日,国务院发布“2025年中国制造业战略规划”,标志着正式实施“工业4.0”中国蓝图。之后,工业和信息化部还推出了94个智能制造专项项目,启动了30多个智能制造试点示范项目,并出台了一揽子相关政策,推动和积极实施“2025年中国制造业”战略。

一段时间以来,关于工业4。0和智能工厂示范项目的宣传压倒一切,一夜之间沸腾了中国制造业。经过半年多的时间,人们一开始就盲目地关注了工业4。0,并在智能制造转型之路上找到了一些捷径。相反,它要求更加深刻的工匠精神。

转型升级

发达国家加快实行再工业化,发展中国家也加快了工业化进程。中国面临发达国家先进技术和发展中国家低成本竞争的双重挑战,迫切需要加快产业转型升级。

国家元首李克强指出:“不同于发达国家根据行业3.0进入工业4.0,中国不仅需要跟上工业4.0,还需要弥补行业2.0和行业3.0的错失教训。”理事会。

起步缓慢

尽管工业4。0的前景非常光明,但它是一个长期的实施过程。在早期阶段,在大量的花费和努力之后,效果可能不明显。从行业2。0和行业3。0转向工业4。0,将面临巨大的挑战。

Industrie 4.0需要强大的硬件支持来完成数据采集和采集,网络连接,计算分析,可视化等功能,而硬件投资成本相当高。

要获得有关机器效率和健康的更多信息,需要安装更多的传感器。建立数据连接后,虽然数据传输速度和传输质量受硬件质量的影响,但实时数据量大量出现在机器上。大数据的分析,清理和存储也需要高性能计算机和大容量存储介质的支持。目前,许多工厂没有这样的硬件或数据连接,数字化分析平台将需要额外的投资。

安全保障

另一个挑战来自安全和保障。工业数据通常包含许多商业秘密。泄露秘密的风险随数据传输和分析而增加。通过工业大数据分析,工厂可与第三方数据分析公司合作,将公司智能数据分析算法或软件与工厂内部数据环境分开。安全地确保工厂内的数据与工厂外的分析平台之间的连接变得困难。

工业4。0需要实施。未来的工程师将不再专注于一个领域。相反,他们需要掌握多学科知识。目前,工业界缺乏综合人才和人力资源缺口是实现工业4。0的难点。

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