互联网与大数据将成为智能制造的基石

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

12月9-11日,2016“三亚·财经国际论坛”在海南三亚举行,在“工业4.0背景下的汽车产业升级之路”分论坛上,一汽-大众汽车有限公司董事、总经理张丕杰做了主题发言。在他看来,互联与大数据将是汽车智能制造不得不面对的两大课题。

他表示,对于汽车制造而言,互联就是要把设备、生产线和员工通过网络紧密地联络在一起,所有信息都是实时共享,这样就组成一个制造能力无所不在的智能制造系统,而关于大数据的应用,未来更将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期,对工业大数据进行精准分析,不仅会为汽车智能制造带来更加精准、高效、科学的管理,而且也会带来更高的研发生产效率,更低的运营成本。

以下为发言实录:

大家好!今天很高兴与大家相聚在美丽的三亚,共同分享、交流“工业4.0背景下的汽车产业升级之路”这一话题。关于工业4.0,想必大家并不陌生,这是德国率先提出的概念,其中核心的一点就是提出制造业向智能化转型。而我们国家也在去年提出了“中国制造2025”战略,未来将全面对接“德国工业4.0”。在这样的大背景下,中德合作将迎来全面升级,一汽-大众作为中德合作的典范,也将在这一伟大进程中发挥着重要的作用。

“这是最好的时代,也是最坏的时代”,机遇总是留给有准备的人。当前,中国制造业正遭遇转型期的阵痛,汽车产业作为制造业中技术含量、智能化程度较高,产业集中度较高的代表,体现着一个国家综合工业实力水平,将成为制造业产业升级的先导阵地。此外,汽车行业又不仅仅是汽车一个单一的产品,它还将会带动电子、玻璃、橡胶、化工、钢铁等很多行业,是一个庞大的产业链布局,因而汽车产业的转型升级显得最为迫切和重要。接下来,我就有关汽车产业智能制造方面谈一下自己的感想,稍后也欢迎大家一起讨论交流。

第一,汽车智能制造的首要任务是创新。因为创新是引领发展的第一动力,汽车智能制造的成功需要激发创新活力。特别是随着信息技术、新能源、新材料等重要领域融合与创新的加深,正引发新一轮汽车产业变革。为此,我们将在车型开发、流程标准、制造模式、生产组织方式等多方面进行创新变革。未来,汽车产品也将朝着个性化定制、服务型制造的方向转变,这就需要我们的工厂在生产工艺、生产流程等方面进行更多的创新,实现转型升级。

在这一转型升级过程中,智能工厂将在其中起着至关重要的作用,它将利用物联网、设备监控等技术,减少生产线上的人工干预,构建一个高效节能、绿色环保的人性化工厂,最终实现多品种小批量生产,过去单一的大批量生产时代将被淘汰。近期,我们与IBM、华为、清华等世界领先的信息科技公司展开合作,合力打造一汽-大众“智慧工厂”,在技术创新和业务数字化走出了重要一步,未来将会持续加速创新与数字化战略布局。

第二,我要和大家分享的就是,汽车智能制造的未来将是绿色发展。在《中国制造2025》中明确提出,新能源汽车将是国家发展汽车产业的方向,纯电动和插电式混合动力汽车、燃料电池汽车、节能汽车、智能互联汽车都将是国内未来发展重点。

但是,需要特别注意的是,当前新能源技术成熟尚需要时间,中国汽车产业实现纯电动化不会一蹴而就。所谓欲速则不达,因而传统汽车、混合动力汽车与纯电动汽车仍将在未来一段时间内共存发展,这是新能源汽车发展的现状和规律。实际上,现在中国的环境压力非常严峻,对汽车环保也提出了一些硬性的要求,除了汽车本身的技术要创新,要减少排量、排放,提升排放的水平外,我想更多的应该是要大家一起带动全产业链协同绿色发展,以“绿色实效”引领“绿色未来”,不断推进人、车、社会的可持续发展。

比如近期我们发布了针对中国市场研发的奥迪A6Le-tron插电式混合动力汽车,百公里综合油耗仅为2.3L,这也是一汽-大众当前倡导“绿色实效”的发展理念的最新成果,从绿色工厂到绿色生产,再到绿色伙伴,我们致力于带动全产业链的绿色协同发展,以“绿色实效”引领“绿色未来”。

除了创新和绿色发展这两个关键点之外,综合目前汽车制造业现状以及未来科技发展趋势,互联与大数据也将是汽车智能制造不得不面对的两大课题。对于汽车制造而言,互联就是要把设备、生产线和员工通过网络紧密地联络在一起,所有信息都是实时共享,这样就组成一个制造能力无所不在的智能制造系统,比如把工厂的机器以及人连接到网络中去,机器与机器之间、人与机器之间实现对话,越来越多的关键工序将由机器人来完成,大幅提升汽车制造的生产效率。

而关于大数据的应用,未来更将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期。但是,如果只是将数据收集好而不做任何时分析,那也会变得毫无意义。只有对工业大数据进行精准分析,比如根据统计出来的用户喜爱偏好数据,来给用户定制进行个性化的配置,让人们拥有更多自主权来选择一辆符合自己个性化的汽车,不仅会为汽车智能制造带来更加精准、高效、科学的管理,而且也会带来更高的研发生产效率,更低的运营成本。

女士们,先生们,媒体朋友们!工业4.0不是一场突然而至的革命,也不是可以一蹴而就的革新,而是一个循序渐进的升级进程。在这一具有重大历史意义的进程中,对于中国制造业,尤其是汽车制造业而言,既是极为严峻的挑战,更是一个技术上赶超发展、结构上加快升级的重大机遇。

当然,关于汽车智能制造,还有很多需要探讨的话题,刚才我主要结合一汽-大众,以及我对行业的理解,谈了一些自己的思考,算是抛砖引玉。接下来,还请各位专家们就工业4.0与汽车产业升级这一话题,继续进行深入的探讨交流,谢谢大家!



本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 数据采集 监控
大数据技术:开启智能决策与创新服务的新纪元
【10月更文挑战第5天】大数据技术:开启智能决策与创新服务的新纪元
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
64 15
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI与大数据在IT运维中的应用探索####
本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据分析技术如何革新传统IT运维模式,提升运维效率与服务质量。通过具体案例分析,揭示AI算法在故障预测、异常检测及自动化修复等方面的实际应用成效,同时阐述大数据如何助力实现精准运维管理,降低运营成本,提升用户体验。文章还将简要讨论实施智能化运维面临的挑战与未来发展趋势,为IT管理者提供决策参考。 ####
|
24天前
|
DataWorks 搜索推荐 大数据
聊聊DataWorks——这个一站式智能大数据开发治理平台
聊聊DataWorks——这个一站式智能大数据开发治理平台
50 2
|
4月前
|
运维 算法 数据可视化
【2021 高校大数据挑战赛-智能运维中的异常检测与趋势预测】2 方案设计与实现-Python
文章详细介绍了参加2021高校大数据挑战赛中智能运维异常检测与趋势预测任务的方案设计与Python实现,包括问题一的异常点和异常周期检测、问题二的异常预测多变量分类问题,以及问题三的多变量KPI指标预测问题的算法过程描述和代码实现。
80 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能运维:大数据与AI的融合之道###
【10月更文挑战第20天】 运维领域正经历一场静悄悄的变革,大数据与人工智能的深度融合正重塑着传统的运维模式。本文探讨了智能运维如何借助大数据分析和机器学习算法,实现从被动响应到主动预防的转变,提升系统稳定性和效率的同时,降低了运维成本。通过实例解析,揭示智能运维在现代IT架构中的核心价值,为读者提供一份关于未来运维趋势的深刻洞察。 ###
121 10
|
3月前
|
存储 分布式计算 分布式数据库
深入理解Apache HBase:构建大数据时代的基石
在大数据时代,数据的存储和管理成为了企业面临的一大挑战。随着数据量的急剧增长和数据结构的多样化,传统的关系型数据库(如RDBMS)逐渐显现出局限性。
551 12
|
2月前
|
存储 数据采集 分布式计算
大数据技术:开启智能时代的新引擎
【10月更文挑战第5天】大数据技术:开启智能时代的新引擎
|
4月前
|
存储 SQL 分布式计算
Hadoop生态系统概述:构建大数据处理与分析的基石
【8月更文挑战第25天】Hadoop生态系统为大数据处理和分析提供了强大的基础设施和工具集。通过不断扩展和优化其组件和功能,Hadoop将继续在大数据时代发挥重要作用。
|
4月前
|
存储 人工智能 分布式计算
阿里云智能大数据演进
本文根据7月24日飞天发布时刻产品发布会、7月5日DataFunCon2024·北京站:大数据·大模型.双核时代实录整理而成