四 数字双胞胎技术或将崛起
2018年,汽车行业较为萎靡,并没有像往年那样“金九银十”,客观来讲从买车到养车的成本很高。
数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择,车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题,以更低的成本做出数字化模型。
通过降低成本,汽车行业在明年的销量可期。同时,在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。
预计到2020年,至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。
五 打造精准大数据闭环
近些年,工业大数据开始被企业所重视,利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值,帮助企业完成实现客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1,然后再从1做到N,从N做到1(个性化)。
要实现这样的模式,就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。
六 更多互联网企业进军智能制造
互联网企业进军工业领域,即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作,宣布正式进军工业物联网,同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。
互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势,在进军工业领域后,能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景,加速企业智能制造的转型。
七 用户需求将引导企业转型
工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产,智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效,进而转向提供高附加值的衍生服务,从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。
八 行业级工业互联网平台将率先探索出市场化商业模式
通用性行业平台由于纵深程度有限,市场供给与需求并不匹配,使得企业上云意愿不强,尚未探索出成熟的市场化模式。
行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性,面对智能制造各行业不同需求,有望率先探索出可行的市场化商业模式。
九 聚焦智能制造解决方案等细分行业
由于国内智能制造起步较晚,对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题,如果从几个发展方向上切入智能制造,或许只有大企业才能负担起。
如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。
十 超高附加值制造领域将成为增材制造在工业领域的最优切入点
增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势,而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。
来源:智能制造,机械工程学报