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    3D Infotech中国区代理总裁周苏岳:中国智能制造处于世界第一阵营 短板在于技术拥有度和研发专注度

    每日经济新闻 2018-05-18 09:15

    3D Infotech中国区代理总裁周苏岳告诉《每日经济新闻》记者,他预计距离智能制造柔性化目标的实现还需要十年左右的时间,而中国制造目前的短板为技术拥有度和研发专注度。

    每经记者 张韵 实习生 张潇尹    每经编辑 张海妮    

    3D Infotech中国区代理总裁周苏岳 图片由对方提供

    一边是政策风口,一边是传统制造业的转型需要,中国的智能制造规模正不断扩大。

    那么智能制造的关键是什么?中国的智能制造亟需实现何种突破?围绕上述问题,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)在5月17日召开的中美(昆山)智能制造合作论坛上专访了3D Infotech中国区代理总裁周苏岳。

    “跟传统工业生产相比,智能制造要做到的就是保证质量、控制成本、按时交付。”周苏岳告诉《每日经济新闻》记者,他预计距离智能制造柔性化目标的实现还需要十年左右的时间,而中国制造目前的短板为技术拥有度和研发专注度。 

    柔性化目标预计需10年实现  数据和处理能力成关键

    NBD目前“AI+”概念很火,除了人工智能的工业化应用,您觉得AI目前跟哪些领域融合得比较好?

    周苏岳:从目前来看,人工智能比较普及的领域有语音识别、机器视觉等。目前只要你愿意,使用手机不需要打字,语音录入指令就行。比如在美国特别受欢迎的语音机器人亚马逊的Alexa,就可以完成你网购下单等指令,还有国内做得比较好的,像科大讯飞等。另外,机器视觉用的最多的就是目前的自动驾驶,但严格意义上来讲,自动驾驶还只是处于辅助驾驶的阶段,距离真正的自动驾驶还有很长的路要走。 

    NBD您觉得智能制造的本质和目标是什么?

    周苏岳:所谓的智能制造就是在工业生产的每一个节点,都有处理能力。每一个开关都是智能化的,可以汇报实时的状态。过去很多的执行机构,我们称之为一种dumb device,它是一种傻瓜式、哑巴式的终端设备,让这样的设备智能化的前提就是给它赋予处理能力。

    另外,智能制造涉及很多不同的技术,每种技术的目标是不一样的,但是我想所有的智能制造有个共同的目标就是实现柔性化,生产的产品可以适应快速的市场变化,可以满足个性定制需求。比如我要给自己做一个拉杆箱,我只需要做一个,这个在过去的工业体系中是不支持的,因为成本高、时间长,我作为消费者承担不起这样的价格,但智能制造是要让这样的场景成为可能。 

    NBD那您认为距离这个目标还有多远?

    周苏岳:目前来看,智能制造必备的元素比如智能检测、智能执行、大数据处理等几乎都已经存在了,现在其实很多企业都在往柔性化的方向走,像国内的海尔,十年前就可以在网上按个人需求定制一个冰箱,但那个时候所谓的定制化还是更多地基于外观,比如颜色、尺寸等,但是现在冰箱可能会成为一个家庭的智能中心,会加入更多的处理能力。再像美国的特斯拉的柔性生产线,就寄希望于可以大规模生产多种类型的汽车,而不是像过去一条生产线30万的产量,只能产出同一类型的车。所以柔性化是智能制造的目标,目前来看,我国智能制造业要实现这个目标,可能还需要10年的时间。10年后的制造会更多地由消费者前端来驱动,所以这个时候,数据和处理能力又成为关键。 

    中国智能制造短板在于技术拥有度和研发专注度

    NBD您认为目前中国的智能制造处于什么水平?目前中国的智能制造的瓶颈是什么?

    周苏岳:中国的智能制造其实跟世界其他国家比发展得很快,基本上可以说处于第一阵营。严格意义上说,智能制造目前做得最好的是德国,工业4.0也是德国提出来的。到目前为止,中国在大规模生产、机器人导入的速度等方面,其实已经超过了世界上很多国家。因为我们习惯了大规模制造,我们目前的短板在于缺乏卓越的产品开发能力和创新,很大程度上还是一个跟随者。作为中国人,我们可以看到其实中国底层的需求和驱动力都非常强,并且政府有很强的指引,这些都是其他国家不具备的,但是在一些核心技术的原创、研发和改进上,中国的智能制造仍需加强。相比之下,美国有大量企业在持续进行研发,他们很注重服务和研发专注度,而中国在技术上的拥有度和深耕某一技术的专注度还不够,很多人都抱着赚快钱的想法,所以导致我们在本该深度投入的地方缺乏投入。 

    NBD企业要从工业2.0迈入工业4.0,应从哪些方面推进?

    周苏岳:从工业2.0到工业4.0,目前最要紧的可能是信息化问题和人员技能的提升。还处于工业2.0的一些企业,更多的是依靠工人的生产经验,而国内现在大量在使用的焊接机器人、自动化成型设备等已经非常普及,问题就在于如何将设计的3D数模和机器人的工作流程等全部关联起来。

    另外,从工业2.0到工业4.0,最大的不同在于对知识工人的需求明显增加。这种挑战其实也存在于特斯拉内部,他们在生产线上大量使用了库卡机器人,这些机器人在柔性生产的构成中,由于对其整体的维护、控制和管理协同方面存在问题,反而会导致生产效率下降。

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