西门子模块江浙沪代理商

西门子模块江浙沪代理商核心竞争力主要在于生产过程和生产系统、产品及服务端。近两年，日本*强势的传统产业汽车和消费电子不断被韩、美、中占据。在背后，其实是日本创新方向的转变，在上游原材料和关键装备及关键零部件领域拥有更多话语权。索尼在丧失消费电子领域老大地位后，在医疗领域取得突破，已经占据全球内窥镜80%以上的市场份额。日本在《2015年制造业白皮书》中，将人工智能和机器人领域作为重点发展方向，同时也将加强在材料、医疗、能源和关键零部件领域的投入。　　中国：工业化和信息化深度融合作为主线，在10个重点领域实现突破性发展　　2015年中国提出“中国制造2025”，将工业化和信息化“两化”深度融合作为发展主线，力争在10个重点领域实现突破性发展。　　根据之前的分析，作者给中国制造提出的建议：着重填补中国工业基础技术的缺口，改变核心零部件和先进材料过度依赖进口的现状；努力提高生产效率，从粗放生产模式想精益模式转变；重视工艺和制造过程的研究和生产过程的管理，不断提高产品质量；努力研发核心生产设备和智能设备，并对设备的使用进行精细化和信息化管理。同时，要注重原始想法的创新，提升产品的服务能力和持续盈利能力，以顾客端的价值缺口为导向创造新的市场机会，利用增值服务提升中国工业产品的核心竞争力。制造系统中线性或隐性的问题，如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能下降、成本较高、效率低下等。　　2、数据，从制造系统的5大要素中获得的，能够反映问题发生的过程和原因的数据。数据的获取应该是以问题为导向，目的是去了解、解决和避免问题。　　3、知识：制造系统的核心，也就是Know-how，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。　　大数据与智能制造之间的关系可以总结为：制造系统中问题的发生和解决的过程中会产生大量数据，通过对数据的分析和挖掘，可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式；当这些信息被抽象化建模后转化为知识，再利用知识去认识、解决和避免问题。当这个过程能够自发自动循环进行，即我们说的智能制造。　　问题和知识是目的，而数据则是手段。在上图的要素中，把数据换成人，就是“工匠精神”，换成“自动化产线和装备”就是“工业4.0”，换成互联网就成了“互联网+”。　　对知识的理解、积累和传承方式差异，决定了各国不同的制造业文化　　日本：通过组织文化和人的训练不断改善，在知识的承载和传承上非常依赖人　　日本制造业文化*主要的特征就是通过组织的不断优化，文化建设和人的训练来解决生产系统中的问题。20世纪70年代日本提出的“以全生产系统维护TPM”为核心的生产管理体系，核心思想：全效率、全系统和全员参与，实现方式主要3个方面的改善：提高工作技能，改进团队精神和改善工作环境。20世纪90年代后，日本选择以“精益制造”作为其转型方向。　　日本企业解决问题的方式通常是：发生问题——人员迅速到场、确认现场、探究现实，并解决问题——分析问题产生原因，通过改善避免问题。*后知识落到了人的身上，人的技能提升后，解决和避免问题的能力也就提升了。　　对日本企业而言，员工是*重要的价值，对人的信任远胜于对装备、数据和系统的信任，所有自动化和信息化建设都是围绕着帮助人去工作为目的，所以日本企业从不会去谈机器人换人或无人工厂。但这样的文化在近几年遇到了巨大的挑战，日本的老龄化使得年轻一代制造业人才大量短缺，没有人能够去传承知识。日本意识到了自己在数据和信息方面的缺失，在日本的工业价值链产业联盟的架构和目标上，19条工作项目中，有7条与大数据直接相关。　　日本的转型战略是应对其人口结构和社会矛盾的无奈之举，转型过程中面临许多挑战，首先是数据积累的缺失，其次是日本工业企业保守的文化造成软件和IT技术人才的缺失。　　德国：通过设备和生产系统的不断升级，将知识固化在设备上　　德国的先进设备和自动化生产线****。同时德国人严谨的风格及独特的“学徒制”高等教育模式，使得德国制造业风格非常务实。然而德国很早也面临劳动力短缺的问题，德国不得不通过研发更先进的装备和高度自动化生产线弥补这个不足。　　德国解决问题的逻辑是：发生问题——人解决问题——将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中西门子模块江浙沪代理商——对相似问题自动解决或避免。除了生产线追求问题自动解决，德国在企业管理方面也尽可能减少人为影响因素。**的企业资源管理（ERP）、生产执行系统（EMS）、自动排程系统（APS）等软件供应商都来自德国。大量的信息录入和计划的生成及追溯通过软件完成，尽量减少人为因素带来的不确定性。　　德国对数据的采集同样缺少积累，因为德国制造系统对故障和缺陷采取零容忍态度，出了问题就通过装备端改进一劳永逸解决问题。由于生产线的高度自动化和集成化，整体设备效率非常稳定，另数据进行优化的空间也比较小。　　德国依靠装备出口获得了巨大经济回报，但大多数工业产品本身只能卖一次，卖一个客户少一个客户。同时，发展中国家的装备制造和工业能力近两年崛起，德国的市场不断被挤压，2008-2012年德国的工业出口几乎没有增长。于是德国提出工业4.0计划，其背后是德国在制造系统中所积累的只是体系基础后，同时将德国制造的知识以软件或工具包的形式提供给客户，作为增持服务，从而实现在客户身上持续盈利。德国工业4.0设计框架的核心要素就是整合。　　美国：从数据和移民中获得新的知识，并擅长颠覆和重新定义问题　　美国在解决问题国产中，*注重数据的作用。客户需求分析、客户关系管理、质量管理、设备健康管理、供应链管理、服役期管理等各方面都大量依赖数据进行。美国企业普遍选择非常依赖数据的6-sigma体系，美国还在21世纪初提出了“产品全生命周期管理（PLM）”的概念，核心是对所有与产品相关的数据在整个生命周期内进行管理，管理对象为产品的数据，目的是全生命周期的增值服务和实现到设计端的数据闭环（closed-loop design）。　　除了利用知识解决问题外，美国也擅长用知识进行颠覆式创新，从而对问题进行重新定义。例如航空发动机制造业，降低发动力油耗，大多数企业会从设计、材料、工艺、控制优化等角度去解决问题，而通用电气发现飞机油耗与飞行员驾驶习惯以及发动机保养情况非常相关，于是从制造端跳出来转向运维端去解决问题，效果比制造端改善还明显。　　中国：选择了精益体系，缺乏数据积累　　中国制造业在2000年后质量和管理改革大多选择了精益体系，一方面因为中日文化相似性，更多因为中国企业普遍缺乏数据的积累和信息化基础，这个问题目前依然存在　　制造中价值链的位置是竞争力的决定性因素，各国在价值链布局也不同　　生产活动中，价值要素分布从上游到下游依次是：想法创新与需求创造、原材料与基础使能技术、关键装备与核心零部件、生产过程与生产系统、产品和服务。在整个价值链要素分布中，中国在生产过程和生产系统环节具有优势（主要体现在劳动成本和生产能力方面），但是在其他各环节都处于劣势。不同国家在价值链的分布和布局也不同。　　美国：牢牢占据生产要素的上游，努力向下游延伸　　美国在生产活动要素分布中，在想法创新和需求创造、原材料和使能技术，以及产品增值服务端具有明显优势。美国工业系统核心竞争力来源于6s生态体系：航天航空（space/aerospace），半导体（semiconductor）、页岩气（shale gas）、智能化服务创值经济（smart ICT service）、硅谷创新精神（Silicon Valley spirit）、可持续人才资源（sustainable talent pool）。　　美国白宫在2012年3月提出了国家制造创新网络计划（NNMI），在制造业4大领域建立9个研究创新中枢。牢牢掌握工业价值链中价值含量*高的几部分，即使德国的制造设备再先进，中国制造系统再高效，都可以从源头确保核心竞争力。　　德国：充分发挥关键装备与零部件、生产过程与生产系统的技术优势，通过服务增值增强盈利能力与竞争力。　　德国在关键装备与核心零部件、生产过程与生产系统两个环节有明显技术优势，中小企业为核心的隐形**企业和学徒制双元教育，为德国工业提供了扎实基础。高素质的技术工人和工程专业人才历来被看做德国的经济支柱。然而金砖国家为代表的新兴经济体基本完成了工业化，导致德国的工业装备需求停滞不前。　　德国提出“工业4.0”的核心目的主要有两方面，一是增强德国制造的竞争力，为德国的工业设备出口开拓新的市西门子模块江浙沪代理商，二是转变以往卖设备而服务性收入占比较小的状态，将重心向产品端向服务端转移，增强德国工业产品的持续盈利能力。从而畅通经济循环。数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆 盖性特点，能够助力经济转型和改革深化。　　另一方面，数字的产业化和产业的数字化均创造了大量经济增量，是高质量发展的重要组成。其中既包括以 ICT 行业为核心的数字产业蓬勃发展，也包括数字零售、数字支付等大量数字化消费升级。　　总的来说，数字经济是科技创新和扩大内需双重任务下的重要一环。　　一方面，从科技创新角度来看，数字化是第四次工业革命的核心特征，与创新驱动发 展的国家战略相匹配：以工业为例，随着物联网技术的发展，以及工业设备硬软件能力的提升，为充分利用工业设备中的数据资源，实现智能化生产，企业对边缘计算的需求日趋迫切。　　然而PLCopen中国组织名誉主席彭瑜教授却指出，"当今工业自动化是唯一一个仍然使用专用计算机、PLC和DCS控制系统，而不是在系统边缘使用标准计算平台进行本地控制、优化、分析和数据提炼的行业。"由于PLC、DCS等系统数据采集范围仅局限于原先设定的控制对象，充其量只能就地进行数据分析、过滤和局部优化，而不可能从生产全局视野去安排决策控制的目标。由此边缘计算平台应运而生，成为企业实现全局性生产决策控制的关键。　　近日新工业网记者专访了Stratus容错技术公司大中华区技术经理许怀，围绕工业边缘计算的相关问题进行了深入交流。Stratus公司致力于为企业数字化转型提供高可用性且容错的边缘计算产品，能在数据中心和边缘位置安全地远程运行关键任务应用，让企业免受停机困扰，并将数据转化为可执行的决策。　　多重因素驱动IT基础架构变革　　2022年是艰难的一年。受**疫情、地缘政治及大国博弈等因素影响，企业生产经验压力骤增，市场挑战不断，让企业对市场趋势的预判变得十分困难，"易变性、不确定性、复杂性、模糊性"正将我们带入VUCA时代。在这个时代，企业战略的制定与执行需要具备极强的风险应变能力和预见性。　　"对我们而言，当前企业面临的情况即是挑战，更是机遇。"许怀如此说。在他看来，危机之中蕴藏机遇。一方面受经济下行的影响，企业投资扩张的步伐在放缓，从而减少对传统IT基础设施的部署需求。另一方面受**疫情、地缘政治及大国博弈的影响，企业又迫切需要一种更加"高效、安全、可靠"的IT基础架构，通过简化系统部署和运维，降低人员开支成本，在特殊时期保障IT系统稳定运行。　　这种判断源于他对行业的深刻洞察。在加入Stratus之前，许怀担任过Oracle Database产品线Team Leader，负责过IBM小型机在国内商业银行推广运行，在索尼、华硕等大型制造业从事过MES研发和实施工作，丰富的跨行业工作经验，使他对IT基础架构和上层应用有深刻理解，能精准地把握当前制造企业数字化转型升级中的痛点和需求。　　许怀认为，随着智能制造战略的深入，企业迫切需要打通从研发管理到生产制造的全业务流程数字化体系。而我们正在见证这样一种趋势，即一边以IT技术构建的工业互联网平台向工业应用领域挺进，另一边是生产制造系统及设备智能化水平在不断提升，IT与OT的融合碰撞势在必行。可以预见，边缘计算的出现和快速推广运用将成为OT与IT融合的纽带以及工业互联网落地的实际载体。　　打造"6个9"容错工业边缘计算平台　　工业是非常传统的行业，也是经济结构中占比*大*复杂的行业。因此，工业边缘计算是边缘计算应用中*具发展潜力和经济效益的一个领域，也是面对的应用场景*多、技术综合度*复杂、对标准化需求*迫切的领域，吸引了许多传统的工业自动化企业和IT企业的重视和推动。　　作为其中一员，Stratus的技术产品兼顾IT与OT双重特性。一般来说，OT关注生产过程的安全性、效率、稳定性和连续性，IT优先考虑速度、安全性和数据分析。边缘计算必须融合OT和IT的特性，以*大限度地发挥其潜力。那么如何利用IT系统的敏捷性，并按OT的指标确保以执行任务为关键要求的连续性呢？Stratus通过一系列技术革新实现了产品功能的创新。　　首先，为了解决工业互操作性问题，实现IT与OT环境下的数据融合。Stratus在边缘计算产品ztC Edge中集成通用的OT和IT协议，使产品很容易集成到现有的工业自动化环境中，而SNMP请求和陷阱则可用于配置通知和警报，从而实现了良好的工业互操作性。企业还可以利用OPC UA属性或REST API在大多数第三方系统管理工具和仪表板中显示相关的系统数据。　　其次，为保障生产控制过程的安全性、稳定性和连续性，Stratus从软件和硬件两个方向进行技术革新，使平台可用性*高达"6个9"。据许怀介绍，传统服务器和工控机都是单机模式运行，如果要实现高可用性，就必须通过组建双机冗余架构搭配冗余软件。即便如此，仍难以避免计划外停机，只能等硬件出现故障后再去弥补，让企业的经营生产时刻处于风险之中。就此，Stratus**了"硬件容错、软件容错和边缘计算容错"三种平台，其代表产品分别为ftServer容错服务器、everRun停机预防软件和ztC Edge边缘计算容错平台，企业可以根据自己的特点和项目的具体需求去选择不同的解决方案。　　前沿研究：量子计算、量子通信、神经芯片、DNA 存储。信息科学与生命科学、材 料等基础学科的交叉创新。　　“卡脖子”环节突破：高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域。　　战略性新兴产业蓬勃发展：人工智能、大数据、***、云计算、网络安全等数字产 业；通信设备、核心电子元器件等先进制造业。　　另一方面，从扩大内需角度来看，数字技术将为农业、工业、服务业赋能，成为全面促进消费、拓展投资空间的重要领域：　　数字消费的进一步升级扩容：从已经十分蓬勃的电子商务、移动支付、网络娱乐（游 戏，社交，视频等），逐步向教育、医疗、文化等新生活场景演进。借力于数字化，服务业低效特征正在改变。　　数字基础设施成为新基建的重要一环：建设高速泛在、天地一体、集成互联、安全高效的基础设施。重点包括：5G 网络、光纤通信、IPV6、物联网、大数据中心等。　　数字场景在社会经济迅速普及，智能化、数字化转型加快：产业数字化空间巨大。场 景将进一步普及，包括：数字农业与工业物联网，智慧城市和数字乡村，数字政务与 数字政府，数字物流与数字贸易。　　中国已经取得数字竞争优势，数字经济蓬勃发展　　2020 年中国数字经济规模已近 40 万亿元，稳居全球第二。与 2005 年相比，15 年时 间中国数字经济规模翻了 15 倍，增速惊人。工业和信息化部 2021 年 3 月发布的数据显示， “十三五”期间，中国数字经济年均增速超过 16.6%。这远快于 GDP 平均增速 7.4%，是其两倍还多。因此，在中国经济进入高质量发展阶段后，数字经济成为不可忽视的经济增 长引擎，数字经济渗透率也不断提升。中国社会科学院指出，2021 年我国数字经济规模 有望达到 45 万亿元，占 GDP 比重或将超过 40%。　　　　在数字产业化稳步前进的同时，中国产业数字化开展顺利。按照国内习惯分类，数字 经济可以分为数字产业化和产业数字化两部分。根据江小涓教授的解释，数字产业化指的 是数字及相关技术的产业化应用，主要包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服 务业、数据服务业等。2020 年，我国数字经济核心产业增加值占 GDP 比重达到 7.8%。所谓产业数字化，是指各类产业应用数字技术所带来的产出增长和效率提升，包括数西门子模块江浙沪代理商字农 业、数字制造业、数字服务业、数字两化融合等广泛的产业领域。从比重上看，目前数字 产业化和产业数字化分别占到数字经济的 1/5 和 4/5 左右。　　但是客观来看，我国数字经济仍大而不强。　　一方面，虽然中国数字经济规模位列全球第二，但根据 2018-2019 年数字经济指数，中国得分 36.2，处于全球第二梯队（第九名）， 德国、英国、美国则都超过 40。　　另一方面，中国各地数字经济发展水平也不相同。北京、 上海数字经济占比超过 50%；贵州、重庆、福建 2020 年增速则超过 15%。《“十四五”数 字发展规划》明确提出，我国数字经济发展也面临一些问题和挑战：关键领域创新能力不 足，产业链供应链受制于人的局面尚未根本改变；不同行业、不同区域、不同群体间数字 鸿沟未有效弥合，甚至有进一步扩大趋势；数据资源规模庞大，但价值潜力还没有充分释 放；数字经济治理体系需进一步完善。