因招聘要求熟练运用Office,被微软打上门查盗版(微软怎么知道在用盗版office)
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2022-05-29
3.5.2 基于数字化技术的挖潜和创新是汽车零部件行业的两大对策
对于汽车零部件企业来说,在目前状况下,利用数字化技术进行成本挖潜和模式创新是可采取的两大对策。
图3-20 没有做好准备的零部件企业可能会很快被迫退出市场
成本挖潜是汽车零部件企业一直埋头苦干的事情。经过过去数十年的成本挖潜,汽车行业针对产品、技术和流程的复杂性,已经用尽了几乎所有的技术管理手段,远远走在了其他行业的前面。在几乎尝尽了所有的管理手段和技术之后,工业互联网将会是下一轮成本挖潜的驱动力。
另一个对策就是模式创新。如图3-21所示,在未来20年直至汽车自动驾驶技术商业化的时间段里,汽车零部件行业的模式创新将主要围绕着产品的智能化,以车联网、出行社会和产出经济为代表的数字化技术的应用而展开。通过模式创新,企业将能够另辟蹊径,创造出新的价值。
图3-21 成本挖潜和模式创新是汽车零部件行业的两大对策,分别对应着“优化现有价值”和“创造新的价值”两种途径
如图3-22所示,通过成本挖潜的对策,运用工业互联网技术,对制造大数据和供应链与物流大数据进行挖潜,可以有效地帮助零部件企业降低成本。例如,对于制造过程中的设备大数据和工艺大数据,使用人工智能中的机器学习技术进行分析,可以帮助企业降低设备故障率和提高加工质量,打造完美工厂。根据SAP在某客户处的实施效果,企业每年的设备维护成本可以降低31%,设备的生产率可以提高8.2%,设备的计划外停机可以减少25%。再例如,对供应链和物流中的大数据进行分析,可以提高供应链的预测能力、响应能力和纠错能力,降低供应链的运行成本,提高智能制造水平。根据SAP在某客户处的实施效果,企业的物流费用可以降低12%,产品的准时交货率可以提高22%。
如图3-23所示,通过模式创新的对策,对产品进行智能化改造,实现物联网、基于大数据的远程监控/诊断功能,可以帮助零部件企业实现新的商业模式。
例如德国大陆汽车公司,通过一系列的收购,形成了包括动力总成、电子、底盘安全等完整的系统,并对产品进行智能化改造,加入远程诊断和优化的功能,以适应未来车联网环境下的车辆运行要求。
例如美国约翰–迪尔公司,通过物联网技术获取产品的运行数据和环境数据,并将产品制造过程中的数据和运行过程中的数据结合起来,进行大数据分析,对企业内部的研发、采购、质量、生产、维护等部门提供改进输入。
例如意大利倍耐力轮胎公司,通过在轮胎上安装联网的传感器,实时收集车辆的运行大数据,帮助物流车队对轮胎进行管理和优化,实现按里程收费的新模式,从而推动企业从制造向制造加服务转型。
下面以德国博世集团为例,具体介绍一下基于工业互联网进行成本挖潜和模式创新的内容。
图3-22 对策一“成本挖潜”:对制造大数据和供应链/物流大数据进行挖潜,可以有效地帮助零部件企业降低成本
图3-23 对策二“模式创新”:通过对产品进行智能化改造,实现物联网、基于大数据的远程监控/诊断功能,可以帮助零部件企业实现新的商业模式
2016年,德国博世集团与 SAP 在物联网和工业 4.0 领域签订战略合作伙伴关系,扩大在云技术和软件解决方案方面的合作。双方期望加快工业领域的制造和物流流程,可以借助 SAP云平台,使用博世集团提供的物联网微服务,连接不同的设备和组件,包括让车辆、制造机械或工具更安全、更高效地连接,为客户提供全新的智能服务等。
目前,两家企业已合作开发完成智能内部物流项目,旨在为企业提供智能、透明、高效的工厂及仓库内部物流调度、运输及存储服务,如图3-24所示。该项目同时引入由工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium,IIC)指导并建立的“跟踪与追踪”(Track-Trace)试验台标准定位货架及运输车位置,实时收集并传导数据到SAP HANA云平台,其特点具体如下。
在室内和室外,通过使用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、相机、激光或无线信号,以每秒25次的频率精确记录车辆的位置,精度可以达到数厘米的级别,并进行实时的数据采集和分析。如果得出的结论是两辆叉车靠得太近,那么司机会被警告需要立即调整车速或停车。如果叉车靠近门口,那么大门会自动打开。一旦叉车通过,大门就会再次关闭,从而降低建筑物的供暖和制冷成本。
安装在叉车上的震动传感器不断报告车辆的振动情况。如果车辆撞上货物或发生事故,系统可以实时告知损坏的性质和位置,这样就可以快速呼叫帮助。由于传感器和定位系统之间的连接非常智能,因此正常发生的振动,如当叉车通过一条铁轨导致的振动会被忽略。另外,安装在叉车液压系统上的压力传感器可以确定叉车上的重量,从而显示叉车是空的还是有货的,以及是否正确地装载了货物。
系统还提供了叉车司机辅助功能,用来对叉车的速度进行自动控制,这有助于驾驶员遵守速度限制并提高路线的安全性。如果车辆在预定区域内行驶,那么其速度会自动降低至预设值。一旦车辆离开这个区域,它就会自动回到原来的速度。系统可以存储一些路线程序,以确保易碎的货物运输速度缓慢,从而降低对货物的损伤。
提供了更有效的物流数据分析。通过不断收集关于叉车位置、环境、速度、行驶方向和载荷状态的数据,可以改善货物的运输方式。易碎的货物可以得到特别谨慎的关照,叉车部件的磨损可以被持续不断地监测。同时,这些数据除了被用于进行后台分析之外,还可以以多种方式呈现给用户。例如,可以使用热图来显示交通量,以减少繁忙路线上的潜在危险。
实现了不使用条码扫描的货物追踪。一般来说,为了掌握始终精确的库存情况,在运输过程中,必须在每次更改货物位置时都进行条码扫描,这项工作常常是十分烦琐的。在这个解决方案中,可以仅通过定位车辆来进行跟踪,而无须费力地扫描运输单元。而且当叉车靠近时,系统会自动检测到每个库存的位置。从驾驶员取货开始,一直到开到目的地的这段时间里,被运输的货物会被自动跟踪。叉车司机可以在驾驶座上,随时使用平板电脑通过代码识别货物。通过这种方式,系统可以随时清楚地掌握整个库存水平,同时司机也可以不断地进行盘点,以确保没有任何损失。
图3-24 以博世为例,其与SAP在厂内物流领域进行物联网与工业大数据的合作创新
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