眾所周知，工業(yè)產業(yè)升級從1.0機械化到2.0流水線，再到3.0電氣化，一直到4.0的智能化，不斷地發(fā)生著各種變化，推動著制造技術革命向縱深發(fā)展。而這個變化不僅僅局限在產品層面上，更多是在從生產、組織、企業(yè)經營管理方式等多方面發(fā)生了翻天覆地的變化。
一、需求的變化
1、個性化
當前，制造業(yè)企業(yè)由傳統(tǒng)的大批量、標準化生產正在向小批量、個性化定制變化。從福特流水線追求大規(guī)模、標準化，慢慢過渡到千人千面的批量生產的轉變，可以看到當前市場正從生產導向轉向需求導向。
2、生命周期縮短
在當今全球經濟一體化的環(huán)境下，產品生命周期的不斷縮短、越來越趨向于白熱化的競爭使市場中原本諸多的不確定因素更加復雜。以手機為例，從最初“大哥大”的生命周期長達5-10年，到2000年以諾基亞為代表的功能機生命周期縮短到了3-5年，再到智能機生命周期急劇縮短至2-3年，現在衡量一個電子產品的生命周期可能僅需幾個月。
3、競爭加劇
另一方面，制造業(yè)高質量發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)不斷攀升。而這種需求變化一定會導致制造業(yè)傳統(tǒng)要素的低成本態(tài)勢發(fā)生變化。首當其沖，肯定是勞動力成本，目前中國的人口紅利正在減弱，簡單、重復的工作面臨勞動力成本的上升，在制造業(yè)國家中的變化尤為明顯。在優(yōu)勝劣汰的競爭環(huán)境下，中國工業(yè)企業(yè)不斷面臨來自同行業(yè)、不同品牌的競爭，傳統(tǒng)競爭優(yōu)勢逐步弱化。
二、制造的復雜性
1、供應鏈的復雜度
需求的變化一定會造成制造復雜度、生產過程復雜度的加劇。這其中一方面是由供應鏈的復雜度導致的，我們可以看到iPhone全球范圍內有300-400多個核心供應商;寶馬在全球70多個國家更是有將近1.2萬家供應商。供應商增多的原因，一是由于產品迭代更新太快，所以供應商本身的生命周期在不斷縮短;二是產品復雜度提高過程中，不斷有更多的供應商加入以及更多SKU的增加，所以會給企業(yè)帶來交付時間不確定、庫存難以優(yōu)化、成本實時變化等諸多現實挑戰(zhàn)。
2、生產設備的復雜度
為了滿足更自動化的控制以及實現更精準的測量，類似像大型生產設備也在不斷變得更復雜。以高端裝備為例，造價高達幾億美金的ASML光刻機，一臺裝備就配備了上萬個傳感器以及幾百個核心部件，因此，生產設備在連續(xù)生產過程中會產生海量的工藝和檢測數據，并對設備使用效率、可靠性提出更高的要求。
3、生產步驟增多
隨著產品復雜度不斷提升，生產過程也隨之增加。例如，GPU在由10納米提升到7納米的過程中，不斷需要使用精密設備進行反復加工，生產步驟將近1000個。而伴隨著產品工藝的提高，如果最終要實現90%的成品良率，每個子過程的良率就要保證在99.9%以上。
三、智能制造成為傳統(tǒng)制造業(yè)的破局關鍵
工業(yè)4.0時代，制造業(yè)從設計到大規(guī)模生產正在因新興技術的廣泛應用而發(fā)生變化。值得注意的是傳統(tǒng)制造業(yè)在向智能化發(fā)展過程中存在著巨大的空間和潛力，智能制造成為傳統(tǒng)制造業(yè)的破局關鍵。
根本來看，智能制造是新一代信息技術與制造業(yè)深度融合的賦能結果，其目標是為了發(fā)現更多生產自動化的機會，通過數據分析來提高制造的關鍵指標性能。而實現“智能化”的基本要求，主要體現在以下五方面：
實時性：實時掌握各種各樣生產指標的情況，根據條件和結果的變化來實時調整生產過程工藝，做出實時的生產指標的分析和決策;
靈活性：支持各種個性化的需求，包括根據外部的條件來不斷地動態(tài)調整生產資源的分配情況;
精準性：助力企業(yè)精準生產，不光是保證關鍵生產指標的穩(wěn)定性，更能夠支持可重復、可精確、可解釋的過程的控制;
可預測性：構建關鍵生產指標，特別是關鍵性能、關鍵效率的指標，也可以根據過程的變化來預測結果的變化;
持續(xù)優(yōu)化：支持自動診斷和根因分析，不斷在動態(tài)變化情況下尋找更優(yōu)解，優(yōu)化企業(yè)經營指標，消除外部不確定性，從而贏得市場競爭，為工業(yè)企業(yè)提質增效。
當今，新一輪工業(yè)革命創(chuàng)新浪潮席卷而來，傳統(tǒng)制造業(yè)正在經歷深刻變化。以工業(yè)互聯網為代表的新一代智能制造技術的突破和廣泛應用，引領真正意義上的工業(yè)4.0。
作為中國工業(yè)互聯網行業(yè)的先行者，寄云科技很早就開始了對智能制造的探索，堅持以數智技術的“鼎新”帶動傳統(tǒng)制造的“革故”，通過云計算、大數據和物聯網等先進技術，結合深入的行業(yè)理解和服務經驗，為傳統(tǒng)制造企業(yè)提供從數據采集、數據處理和存儲、數據建模和分析，以及特定的行業(yè)應用開發(fā)等能力，助力制造企業(yè)實現“提質、降本、增效”的智能化升級目標，助推中國制造業(yè)走向“智能制造”。
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