Sick CDB420-001
发布时间：2018-10-30 17:32:35点击率：
Sick CDB420-001 看上去挺不错，该如何执行，就怕出现定量考核—KPI已经不是一个好的方法，必须结合产业实际，我们研究产业的变化才能更有效的了解教育的发展，因为，教育服务于产业，并与产业形成良性互动，互相促进，才是 的状态。
四、智能制造对教育的需求背景
自2014年德国提出工业4.0，中国政府提出“制造业2025”,这过去的几年里，概念风起云涌，思潮也是变幻多端，然而，究其本源，智能制造仍然是要回到其服务于客户需求，提供更为成本效率的生产与制造过程，而不是为了“工业互联网”而去工业互联网，为了智能制造而智能制造，而很多学校积极迎合市场发展，推动智能制造专业的建设，但是，如果不从制造业现场来，你就无法了解制造业。
很多已经讨论的概念也不去讨论了，只从数字制造的整体来看自动化、智能化等应用场景如何，这样才能分辨出自动化、智能化需要进一步发展的技术，以及要解决的问题。
Sick CDB420-001
pWC的这个全景的图片描述有助于我们理解在整个数字化工厂里的智能分级，其实，采用的技术自然是多有不同的，但是，这张图比较完整的呈现了数字化制造的全景。1.Digitalin:在这个场景里，数字孪生包括了针对工厂本身的、生产设备与设施的、产品本身的数字孪生，而这个就包括了目前数字孪生的几个方面（图中1/2/3）
2.连接的工厂（Connected Factory），在pWC的图中，其实指用于连接工厂单元之间的AGV、物流、机器人，用于将生产变为“连续型”集成的辅助设备。
3.模块化的生产单元：这些即是装备的设计与制造，例如啤酒饮料工厂的独立设备，可以根据生产的变化进行重组，而这里又牵扯到数字孪生里的生产设备本身的建模仿真。
4.柔性制造方法：
5.过程可视化/自动化：SCADA角色被重新定义，基于新的IT技术来实现可视化监测已经变得非常容易，基于Mobile技术即可实现这些。
6.集成规划：基于MES/ERP的技术，实现整个工厂的架构。
7.数据应用的分析：
a.预测性维护
b.数据驱动的过程/质量优化
c.数据使能的资源优化
d.生产参数的传输
e.质量追溯与跟踪
我们可以看到，无论Mckinsey和pWC均是来自于对产业大量企业的研究，并对数字制造进行了目标与方向的总结，但是，融合是必然的，自动化、计算机、数学、精益管理都需要共同合作来实现目标。
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