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【喝咖啡聊精益】广州工业4.0"智"造未来 人才培育刻不容缓

发布时间:2019-12-18 10:17:00

来源:http://gz.aheadmaster.net/news295271.html

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在全球一片AI人工智能的声浪下,从政府到民间,从商务到工业,整个社会逐步进入AI+IoT时代。越来越多的设备开启了智慧化进程,但许多企业也开始焦虑了,不参与这场科技竞赛怕会被淘汱,可是加入又觉得现阶段人力、技术、形态及财务现状并不足以支应这样的改变,该怎么面对呢?精益管理告诉你:先透过人才梯队的培养才是根本。

人工智能(AI)结合物联网(IoT)已是2018年最热门的趋势,尤其在全球各国都重金投入在这方面的许多建设,民间像无人车?无人餐厅?银行…等应用服务及产品的产生,更让人感到AI智能对商业及生活模式改变的迫切。今年在上海举办的「2018世界人工智能大会」上,阿里巴巴公司董事局主席兼CEO马云先生也在会中告诉所有的企业,「人工智能将定义人们未来的生活方式,会带来社会变革,但人们不需担忧人工智能,而应该拥抱人工智能,迎接新技术带来的挑战。传统制造业如果不能从规模化、标准化,并向个性化和智慧化转型,将很难生存下去」。

面对AI智能制造的趋势下,中小企业该何去何从?华宇企业顾问团表示:要形成AI智能制造前,所有经验信息数据的收集是人做出来的而非机器,如果只购入高价格设备,而无优秀使用设备的人才团队,也是没有意义的。相较于让设备升级,反而培育会善用设备的人才团队,才是AI智能制造推行是否能成功的关键核心!

虽然工业4.0的前景十分美好,但实现工业4.0却必定是一个长期的过程,前期会付出不小的资金和人力投入,并且在变革的过程中,将会有很大的挑战,这里仅举几5个实质之挑战点:


■ 挑战点一:高资金成本投入

工业4.0投入之初,需众多人力及强大硬件支撑,并要完成数据采集获取、连接传输、计算分析,才得以呈现推送等功能。因此,硬件投入成本相当高昂,例如振动传感器,成本较高,对环境要求也高,环境恶劣的厂房,安装相应的采集数据设备都十分困难。

此外,当数据连接建立后的每时每刻,都有海量的资料从机器中传出,目前的大多数工厂普遍并不具备这样的硬件条件和数据连接的基础,架设数字化的分析平台亦是笔大费用。


■ 挑战二:软硬件的开发

进入工业4.0时,面对不同种类的数据形式、机械结构以及不同数据的分析手段,需要经过整合建立统一标准化的分析平台。但现今大部份工厂皆缺乏统一的标准,资料收集多又杂,准确度不一,这都使得分析的效率都一直处于较低的水平。


■ 挑战三:信息安全

在智能化的过程中,数据不断增加,数据交流不断增多,势必会像互联网一样带来安全隐患。更令人担心的是,工业数据中常含有大量商业机密,数据在传输和分析过程中,会增加泄密的风险。

所以如何在安全性得到保障的情况下,建立工厂内数据与工厂外分析平台的连接,以及如何寻求合适的数据分析形式,保证分析和交互的私密安全性,是未来在进行工业4.0变革的时候需要面对的重要挑战。


■ 挑战四:建置前与后的人才培育及布局

工业4.0归根究底还是需要人来实现,建立工业4.0未来的工程师,不只要专注于一个领域,而是需要掌握多学科的知识。除了要熟悉机器和生产线的环境,还要了解企业整体结构和运行原理,同时还要掌握计算机科学和计算机工程的知识。然而目前这类综合性人才在工业界奇缺,而针对复合型人才的培育机制同样匮乏,所以人力资源的缺口也是工业4.0实现的挑战之一。


■ 挑战五:信息化、信息化基础建设

工业4.0是一个以物联网+互联网的工业应用模式,以最大限度的去提高生产效率。基于大数据库的基础下,厂家可提前知道这个月该生产多少量,给哪里出多少货,以保证有效运行,降低库存。

那么问题来了,这些要怎么知道?这需要完整的信息化基础,更需要工业3.0+各种信息采集。但现在工厂及生产线自动化程度到那呢?目前看来大多还处在工业2.0的电气时代,完全谈不上信息采集,又要如何取得要的数据数据呢?

总结以上的重重挑战,市场专家都认为,工业4.0目前仍较适合某些大型企业,比如汽车制造商,可是对中小企业来说也并非没可讨论的空间。尤其在于进入工业4.0之前,关键人才的布局及培育就是最刻不容缓的事。


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