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  • 什么是研发数字化管理 研发数字化管理是利用计算机、网络、通信、大数据以及人工智能等技术,将研发管理对象(如:人,事,物,知识)、管理方式和管理活动量化,使得管理数字化、互联互通化、智能化,以实现研发...

    什么是研发数字化管理

            研发数字化管理是利用计算机、网络、通信、大数据以及人工智能等技术,将研发管理对象(如:人,事,物,知识)、管理方式和管理活动量化,使得管理数字化、互联互通化、智能化,以实现研发管理目标的管理活动和方法。

            研发数字化管理是人为管理和技术管理合一的管理方式,管理理论和方式通过数字化手段融入到标准的规范、流程、系统工具中,从而实现管理的科学化和规范化,提高研发管理水平,降低管理成本。

            研发数字化管理的模型如下:

    为什么要数字化管理

            1)我们经常能听到:研发效率低下、质量低下等用定性的词来描述研发能力的情况,但怎么能精准的找到问题;研发管理层也经常会采取一些措施来提高效率或质量,但结果是否提高了,又提高了多少,这个高在哪低在哪怎么评判,是否有科学的依据;当产品投放市场没达到预期效果时,究竟是研发能力的问题还是产品的定位问题,又该怎么评判;如何能有效地提升研发团队交付能力呢?

            大部分研发管理是依据管理者的经验进行管理,然而现在的市场竞争环境与过去相比发生了很多变化,仅仅依据经验做出的判断往往会有很高的风险;随着研发团队规模扩大,管理者没有精力对团队所有信息全面掌握,没有数据支撑,管理者就无法做到精准定位问题,无法做到精细化管理。

            数字化管理可以量化管理研发团队和研发个人的工作过程、工作成果;可以精准分析效率、质量、成本、收益等内容,发现研发行为与工作成果之间的关系以及其中存在的问题;然后根据分析结果来科学地制定改进管理方案,提高研发效能。

            2)研发管理者的管理经验都是在工作过程中通过不断试错和学习所总结的心得,是非常重要的财富。但这些经验大部分是属于个人的,如果不注重经验在公司层面的积累沉淀,管理者一旦离职,这些经验也就流失了,没有数据的企业就像没有昨天、没有历史一样,曾经犯过的错误还会犯,曾经缴纳的“学费”还要继续去缴,所以对经验的数字化管理也很重要。

            3)将研发管理数字化、在线化、智能化能显著提升管理效率质量、降低管理成本。例如:研发数字化管理可以打通前端业务、产品、研发、运营的链条,能使产品研发周期内的信息在相关方之间最大化共享,减少沟通信息传递的时间差,减少人为的信息传递失真,或者某些相关方因信息接受不到导致的无效工作,从而提高整体协同效率及质量;能将大量重复性的劳动通过机器自动化代替执行,提高执行效率、质量与降低人工成本等。数字化管理实施好的企业在效率上能降维式的打击非数字化管理的企业。

    数字化管理和经验管理是互相促进的关系。

            管理经验给数字化管理提供方案依据,数字化管理又可以丰富管理经验,两者相辅相成。

    研发管理可以先通过历史管理经验设定数字化管理方案,然后进行管理实践,在实践过程中分析验证数字化管理方案的优略,实践中总结的经验教训可以作新的管理经验数字化记录下来。经验管理和数字化管理互相促进,形成良性改进循环。

            拿围棋比赛来说,过去人们玩围棋是靠自己日积月累的练习得来的经验,而机器人阿尔法围棋(AlphaGo)是用人类的经验和大数据技术结合,分析沉淀,把所有围棋上可能出现的排列组合,以及对应的处理方案都形成了数据,这样再单靠人的经验跟机器人比赛是无法获胜的。阿尔法围棋就是一个经验与数字化结合的例子。

    实施数字化管理要关注哪些内容

            实施数字化管理要关注哪些内容呢,本文选择4点内容来简单介绍一下。

    1 要进行数字化管理,数据是基础。

            如何收集数据,收集哪些数据,建立怎样的数据体系,如何保证数据的质量和范围,都是要考虑的问题。

            1)数据采集需要统筹管理

    研发管理数据来源于我们日常工作,研发的每个岗位、每个人员都在进行着与研发相关的活动,都掌握着相关资源,拥有这些资源的信息。研发数据的质量是研发数字化管理有效实施的基础。不同的员工会带来不同的结果,所以数据管理不能仅依赖于个人的主动性,需要进行系统化地管理。

            2)研发数据要分类清晰

            梳理产品研发全周期中涉及的人、事、物的相关信息,并进行分类。数据分类清晰,可以促进全面的收集数据,以及合理的存储数据,易于后期数据的分析汇总。

            3)数据采集要与管理标准的建立&推行紧密结合

            为保障源头数据的质量,需要明确什么源头需要什么样的记录,在数据信息字段的采集、数据的格式、数据记录的载体、数据的存储和传输形式等方面形成规范性的要求。所以建立管理的流程、制度、规范等标准非常重要。

            4)数据采集要与管理系统的建立紧密结合

            在提高数据质量方面,将管理制度、流程规范融合到软件系统中,是一种完美的做法。一方面,软件系统严格限制了采集数据的内容、格式,数据存储与传输方式,从而极大程度保证了相关数据的质量;另一方面,员工可以不用再记忆和频繁查阅流程规范文件,就能严格按流程规范来执行,有利于规范的推行。除此之外,通过软件系统来管理研发的日常工作,可以提高工作的效率与质量、降低管理成本。

    2 数字化管理要围绕管理目标来进行,不是为了数字化而数字化

            研发数字化管理,先确定管理的目标,通过目标来引导方向;围绕管理目标制定测量方案(包含测量指标、维度的设定),并制定与推行管理的标准(流程、制度、规范等),围绕目标进行数据采集、数据处理、数据分析、形成报告上报管理层决策或自动化处理等。

    3 要注意培养数据思维

            要进行数字化管理,数据思维很重要。

            “数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式,是一种量化的思维模式,是重视事实、追求真理的思维模式。”——《企业数据化管理变革》

            而与之对应的则是经验思维。经验思维是以经验为依据决断问题的思维形式,是最基础\最一般的思维形式。         ——李祚山等著《心理学》

            经验思维是以往的惯用管理思维,在数字化管理里经验要数字化管理起来,经验思维与数字化思维结合运用。数据化管理涉及到企业的管理变革,企业要想有效地推动数字化管理变革,就需要培养管理者的数据思维,需要在企业中建立数据文化。

    4 数字化管理是一个持续改进的过程

    数字化管理应用到研发管理上,是一个持续改进的过程。数字化管理是一个复杂的体系,是在实践中不断摸索、改进、完善,不是一撮而就的。它需要搭建到一定量级才能对研发管理起到真正作用。所以,它在前期需要在研发管理的呵护和孕育中成长。随着管理标准及系统的完善,数据的量级、指标、维度等增长到一定程度就可以帮助研发的管理。研发数据数字化管理与MASI改进循环无缝结合,可以形成快速迭代的自成长循环。

            由于篇幅原因,本篇内容先介绍这些,关于更多的研发数字化管理内容,大家可以阅读《研发精益数字化管理》。

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  • 注意:信息化、数字化、智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想不了的,现在能做到了 产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务...
        

    注意:信息化、数字化、智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想做却做不了的,现在能做到了

    产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据,成网调度是不可能达成的。

    中国企业,从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营,现在正在悄然迈进产业整合、产业调度,并且与政府与公共事业单位联动,形成社会化商业。你不整合别人,别人就整合你。

    一、信息化

    1、信息化:现实业务流程在计算机里固化,从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动

    2、价值:流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业

    二、数字化

    1、数字化:用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据,形成计算机里的数字孪生,现实变就计算机里的数字孪生物品自动变,在计算机里操作数字孪生物品,现实世界就自动同步反应

    2、价值:不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判

    三、智能化

    1、智能化:一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源(人才、物料、设备、仓库、运输车、资金)最佳调度

    2、价值:到达产业联动乃至社会化商业,事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力,必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习,来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度

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  • 自动化、信息化、数字化、智能化

    目录

    沉淀一句话

    自动化

    信息化

    数字化

    智能化

    区别及联系


    信息爆炸的年代,唯一不变的就是一直在变。想了解至深扎一个领域之前,首先需要理解其概念,那在新术语、新概念层出不穷的情况下,什么是自动化、信息化、数字化、智能化呢?

    沉淀一句话

    自动化:通过某种技术手段生成的产物代替生命体的工作、动作的过程和结果。关键字:无人干预、自动、效率、精准

    信息化:以IT技术为主、CT技术为辅、多以计算机为承载体的辅助物理世界的资源与技能。关键字:信息、流程、管理

    数字化:以数据为基础,拥抱IT、CT技术,把物理世界信息演变成虚拟世界(多指计算机)的过程和结果,专注底层数据。关键字:数据、计算、量化

    智能化:对人以外事物建设具备人类特质(智慧+能力)的过程和结果。关键字:智慧、能力、感知

    自动化

    机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的过程。
    自古以来,人来就有创造自动装置以减轻或代替人类劳动的想法。自动化技术以紧密围绕着生产、军事设备的控制以及航空航天事业的需要形成和发展起来。即,需求即是动力。
    采用自动化技术不仅可以把人或动物从繁重的体力劳动、部门脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来,而且能扩展人的器官功能,极大提高生产率,增加认识世界和改造世界的能力。自动化可以包含1.设备、过程或系统的自动化2、自动化技术或设备3、自动化状态
    自动化是分析、组织与控制生产过程的基本方式,将自动控制作用到生产过程中来。同时随着科学技术的发展,自动化技术也在不断的发展、丰富、深化,人们对其的定义有很多,但是万变不离其中,“无人干预”“可按照程序或指令自动运作”“延伸人类功能器官”等是其最为明显的几个特征。

    信息化

    信息基本的概念是消息,总结历史发展分为五次:
    1、语言的出现与使用
    2、文字的出现,让信息的传播与形式发生了重大的变化
    3、造纸术与印刷术的发明,这让信息的传播范围更广
    4、电信技术的出现与普及
    5、影响最大、最广的一次,延续至今的一次,就是电子计算机的出现与应用,同时其逐渐与现代通信技术的融合。


    现代的信息化出现比自动化晚一些,信息化随着信息和信息科技与技术的发展而出现的。控制论奠基人N.Wiener曾说过:“信息是人们在适应客观世界,并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容和名称”。所谓信息化,指社会经济结构从以物质与能量为中心,转向以信息与知识为中心的过程。
    信息化可将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交易等业务过程,通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源。可以使企业内各个层次的人员清楚地了解“业务现在是什么情况”,“流程进展到哪里”等一切动态业务信息,从而做出有利于生产要素组合优化的决策,合理配置资源,增强企业应变能力,获得最大的经济效益。信息化就是将企业的日常业务流程固化下来,并自动做好记录,以降低基层人员的工作难度,提高基层人员的工作效率。让使用者更容易理解,更规范化、标准化且量化的一个长期发展过程,不断采用现代信息技术,提高生产力。
    信息技术革命给人类社会发展也起到了推动的作用,现代信息技术是指在电信技术之后产生与发展起来的部分,因此此项技术已经成为一门综合性极高的技术,因其与计算机技术、通信技术、信息处理技术和控制技术等的融合。

    数字化

    数字化就是要把物理系统在计算机系统中仿真虚拟出来,在计算机系统里体现物理世界,即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。数字化基于大量的数据(信息化系统记录的数据),对企业的运作逻辑(管理经验)进行数学建模、优化,反过来再指导企业日常运行。这实际上就是一个“机器学习”的过程,系统反复学习企业的数据和运营模式,然后变得更专业和更了解企业,并反过来指导企业决策及运转。
    数字化将企业管理经验模型化,自动分析系统记录的各项数据,并给出分析报告和解决方案,管理人员拿到报告和方案后,依据现实情况,修正解决方案,系统通过不断学习、调整解决方案,最终会给出最适合的方案,从而降低中层管理人员的工作难度,提高中层管理人员的工作效率。由此可见,数字化过程,需要IT专家、数字专家、行业专家、企业管理专家等各界专家的深度融合,才能打造出适合某一行业的数字化系统。可以预见的是,这一过程一旦突破,制造业企业的管理水平会大幅提升,企业的盈利能力也会大幅提升。


    利用数字技术驱动组织商业模式创新,驱动商业生态系统重构,驱动企业服务大变革。业务数字化是指利用数字技术改变商业模式,并提供创造收入和价值的新机会,它是转向数字业务的过程。
    数字化转型本质
    数字化转型本质上是业务转型,数字化转型本质上是信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构,技术是支点,业务是内核。
    数字化转型的目的
    数字化转型过程中,新技术运用并不是目的,转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力,让企业获得更大的竞争优势。
    数字化转型面临的挑战
    对于大多数企业而言,数字化转型面临的挑战来自方方面面:从技术驾驭到业务创新,从组织变革到文化重塑,从数字化能力建设到人才培养,因此数字化转型的成功不可能一蹴而就。数字化转型是一项长期艰巨的任务,多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著效果。

    智能化

    说智能化先了解什么是智能:从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”,智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称“智能”。
    而智能化使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。智能化是从人工、自动到自主的过程。
    实际上,智能化,目前尚缺乏明确的、工人的、科学的定义。


    智能化大致有两种含义:①采用人工智能理论、方法和技术处理信息与问题。②具有“拟人智能”的特性或功能,例如:自适应、自学习、自校正、自协调、自组织、自诊断及自修复等
    智能是指一个连续的过程,从感觉开始,然后到记忆,最后到思维这一系列的连贯过程。智慧的结果是行为与语言的出现,而行为与语言之间的协作是能力,因此合称为“智能”。智能的第一个特点是具备感知能力,可以直接对外部世界进行感应,获取信息。这是产生智能活动的前提条件与必要条件;其次是具备记忆与思维能力,可以对外部的信息与思维进感知并储存。然后利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较等一系列动作,不需要任何人或机械的指导;具备学习能力与自适应能力,通过与环境的信息交互,对外界环境进行判断并对自身的行为进行调整,可不断学习与积累知识;最后,是具备决策能力,根据外界给自己的信息做出反应,形成决策,并传达信息。
    当前智能化大多在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下(数字化产生的结果),所具有的能动地满足各种需求的属性(系统直接进行决策,并指挥相应的部门执行决策)。通俗一点来说,智能化将决策机制模型化后,直接指挥执行单元,执行单元接到指令后可以自动执行,从而降低了管理人员决策的工作难度,提高决策效率。但是,智能化的过程对各项技术的要求更高,这一过程的实现也更难、更遥远。

    当前智能化主要落地于人工智能领域,而人工智能指由人工制造出来的系统所表现出来的智能;是使机器/系统能够完成一些通常需要人类智慧才能完成的复杂任务的技术和方法论。人工智能是实现智能化的主要途径。实现人工智能的主要途径:大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等方面。在所有这些方面,新一代人工智能技术都初露端倪。

    区别及联系

    “数字化”与“自动化”的联系
    数字化是将抽闲或是具体的数据进行量化,然后转化为数据。变为数字后,信息化技术在数字化的基础上进行进一步提炼,将其中有效的、有价值、被需要的转变成为信息。也就是说整个流程中数字是第一步,信息是第二步。数字化操作是将纸面的东西电子化,信息化则是将数据进行收集然后提炼,并通过加工的方式让这些数据可以有效流动。数字是信息在计算机中的存储形式,所以数字技术可以说是信息化的基础与表现。但是信息化技术的中的关键是对信息的加工与处理。
    “数字化”与“信息化”的联系
    军事应用上,“数字化”与“信息化”部队之间存在联系也存在差异。首先,二者都是以信息技术最为支撑,离开信息技术,作战部署与工作根本无法展开。其次,数字化部队是信息化部队的建设发展基础,是其建设的初级阶段,数字化建设方面的实践将为信息化部队的提供经验指导。第三点是数字化与信息化二者都追求武器装备上的电子化,并让电子装备电子化,作战行动可以更为精确,同时具备作战与防御功能于一体。
    “自动化”与“信息化”的联系
    二十世纪中期,有专家从定量的角度对信息传输与提取进行描述,创建了信息论,为信息科学的研究设定了初步研发的理论基础。经典控制论的提出学者在控制的角度上对动物与机器的共同信息与控制规律进行了揭示,指出人们对适应外部环境时,做出的一系列改变或是行动,与外部世界进行互相印象与交换的内容的名称就是信息。这个对信息的定义包括了信息的内容与价值,并从动态的角度对信息的功能与范围进行揭示,这种说法虽然比较先进,但是也存在局限性。因此人们在对外部环境互相作用时,进行了物质与能量方面的交换,但是在这个学者的信息定义中,并未将信息与物质、能量之间进行区分。

    信息化和数字化的概念趋于系统性,数据化则涉及到了执行层的概念,一切业务数据化。以数据分析为切入点,通过数据发现问题、分析问题、解决问题,打破传统的经验驱动决策的方式,实现科学决策。最终信息化、数字化、数据化实现人工付诸的精力和时间的最小化,达到人工智能改变工作效率的问题。

    1、业务数据化

    业务数据化:建设专业信息化系统,实现企业业务管理的数据化。指业务相关表单和信息流转以数字方式存储,但简单的数字化存储并没有达到数据化的阶段,信息只有通过内在的指标化(亦可称为模型化),达到业务数据可利用、可分析、可改进,进入运营环节才能称之为业务数据化。业务数据化带来的好处是实现更为精细的运营。在业务数据化过程中,元数据起到核心驱动的角色。

    2、数据业务化

    数据业务化指建立企业的数据中台,形成数据资产积累,支持数据治理与数据服务,结合企业业务发展,设计数据服务应用,为企业提供数据价值。业务生产数据、数据反哺业务。强调数据转变为带有建议性的信息帮助客户实现商业目的,强调数据的应用,更加聚焦让数据产生价值。

    3、智能化是最终目标

    智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标,也是发展的必然趋势。

    4、数字化与信息化的区别

    数字化是信息化的高阶阶段,是信息化的广泛深入运用,是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延申。数字化脱离了信息化的支撑只不过是空中楼阁。

    数字化并不会脱离信息化。数字化就是解决信息化建设中信息系统之间信息孤岛的问题,实现系统间数据的互联互通。进而对这些数据进行多维度分析,对企业的运作逻辑进行数字建模,指导并服务于企业的日常运营。

    类型

    侧重点

    定义回顾

    信息化

    侧重业务信息的搭建与管理

    将企业的已形成的相关信息,通过记录的各种信息资源,涉及到各个环节业务的结果与管控。

    数字化

    侧重产品领域的对象资源形成与调用

    基于信息化技术所提供的支持和能力,让业务和技术真正产生交互,改变传统的商业运作模式。

    数据化

    侧重结果

    将数字化的信息进行条理化,通过智能分析、多维分析、查询回溯,为决策提供有力的数据支撑。

    智能化

    侧重于工作过程的应用

    使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。

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  • 数字化工厂正在闪现迷人的色彩,制造业正在被其光芒所吸引... 数字化工厂的定义虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多,但是对于数字化工厂的定义确没有统一的定论。就目前而言,存在两种数字化工厂的定义,一种是广义
    
      
        
    数字化工厂正在闪现迷人的色彩,制造业正在被其光芒所吸引。然而辉光之中,很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念所混淆,大家都渴望自己拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂,的确是一道有着清晰轨迹的光路,它在指引,那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。 
    数字化工厂的
    定义
    虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多,但是对于数字化工厂的定义确没有统一的定论。就目前而言,存在两种数字化工厂的定义,一种是广义的,一种是狭义的。 
    广义数字化工厂
    以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业,以及相关联的成员,包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等,使其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。
    狭义数字化工厂
    以制造资源(resource)、生产操作(operation)和产品(product)为核心,以产品生命周期数据为基础,应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等,是产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中的所有真实活动虚拟化,并对加工和装配过程进行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式。
    笔者倾向并采用的概念为狭义的数字化工厂。
    实际上,这也符合工厂企业的实际认知。数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化,并使这三种数字化流进行有效结合,是真实工厂的制造过程(包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制),在计算机上的一种映射。
    数字化工厂、智能工厂与工业4.0

    工业4.0官方的说法文字太多,简单说,有两个维度,技术维度就是物联网和服务在制造业的应用,而商业维度就是用户驱动。其两大主题也是读者耳熟能详,一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
    数字化工厂和工业4.0之间隔着一个智能工厂的距离。
    关于工业4.0的阶段和实施先决条件,北航刘强教授说过一段话非常经典的“三不要原则”,第一,不要在不具备成熟的工艺下做自动化,工艺如果不成熟,就最好先做生产线,这是工业2.0解决的问题。第二,不要在管理不成熟的时候做信息化,这是工业3.0解决的问题。第三,不要在不具备网络化和数字化的基础时做智能化,这是工业4.0解决的问题。 
    数字化本身其实就是智能的一部分,是一个入口;而智能工厂是在数字化工厂的基础上附加了物联网技术和各种智能系统等新兴技术于一体,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。

    数字化工厂是智能工厂的落脚点,而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。只有实现了数字化工厂,才有可能实现工业4.0。
    数字化工厂的
    路径
    数字化工厂是在信息集成的基础上,对研发、制造、管理等各个环节进行全面的过程集成,构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。
    而任何复杂系统工程的实施都离不了系统建模、系统仿真、系统分析和优化,同样数字化工厂也不能例外。
    首先要全面了解数字化工厂,建立数字化工厂的模型和参考架构,然后需要有一套完整的方法论、工具和流程对数字化工厂的各个阶段进行建模、规划、分析和优化。
    企业数字化转型框架
    上图中的参考架构即是笔者研究参考了众多工业4.0框架体系后,提出的针对企业的数字化转型框架模型,重点是根据当前企业现状从管理咨询维度和IT信息化维度,分解智能制造时代数字化车间、数字化工厂和数字化企业的层级关系,面向落地和实施。

    随着现代制造对产品开发的要求不断挑,以及产品逐步转向多品种、小批量的订单模式,企业内各系统之间的统一性与有效整合问题就逐渐浮出水面。
    目前大多数企业面临的是对原来工厂,从基础信息化与自动化向数字化改造的问题。
    无论是建新厂还是改造老厂,首先要面对的问题就是数字化工厂的规划,而每一家企业所处的阶段都不尽相同,这就需要梳理企业现状,量身剪裁出合身的数字化工厂规划蓝图。如下图所示,数字化工厂的建设x轴代表这技术水平,y轴代表着管理水平。管理水平从基础管理、标准化管理一直到集成化管理、智能化管理。技术水平从基础IT与自动化,到业务流程变革,再到系统集成,最后实现CPS。企业可以根据自身所处的阶段,重点关注本阶段需要重点去推进的事情,做到2.0补课,3.0普及,4.0目标。 
    数字化工厂实施路径图
    在数字化工厂的建设过程中,有了细致周密的数字化规划蓝图,就拥有了数字化工厂建设的基点和指南针。接下来就应该选择最合适的技术,这里注意不是最先进的技术,先进的技术并不一定在企业数字化建设中发挥最大的效用,需要根据企业自身功能和用途需求合理决策。在信息化程度还比较低的企业,RFID技术的使用,不见得比条码技术更实用。
    制造业的数字化工厂建设是一个大的系统工程,并非几天、几个月就能建设好并投入使用的,需要一个较长的实施周期,不能跨越式建设。
    每个阶段都是以前一个阶段为基础,逐步推进的,而且很多问题并不是技术上的问题,而是管理、组织方式、观念的变革。

    这是对管理者真正的考验。管理者需要痛下决心,付出耐心。而这同时也对数字化工厂的咨询顾问,提出了非常综合的要求:需要了解企业管理、懂技术实现、懂生产运营等等。员工的士气也是一个重要考量。这是一个学习型的渐进过程,三方都必须深浸其中,才能推进全面的数字化建设。
    数字化工厂规划
    核心要素
    数字化工厂的建设的核心要素可以归纳为工厂装备数字化、工厂物流数字化、设计研发数字化、生产过程数字化,如下图所示。通过这四个方面的建设,带动产品设计方法和工具的创新、企业管理模式的创新。工业4.0和数字化工厂的相关技术将促进产业链和价值链的分工重组,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的业态和合作形式,形成自动化、信息化、一体化、精益化、集成化的数字化工厂。 
    核心四要素
    这其中工厂装备数字化,是数字化工厂建设的前提和基础,为设计、研发、生产等各个环节提供基础数据的支持。工控产品,如PLC、伺服电机、传感器等仍然是数字化工厂不可或缺的部分。

    在此基础上,工厂物流能够从被动感知变为主动感知,实现透明、安全和高效,包括产品运输过程跟踪,运输车辆跟踪定位,物料出库,物料配送上线等。
    更加重要和经常被切断的环节,来自上游的设计。
    通过设计研发数字化,从而实现设计、工艺、制造、检测等各业务的高度集成,包括CAD/CAPP/CAE/CAM/PLM的集成,虚拟仿真技术,MDB模型的应用,产品全生命周期管理等。

    生产过程的数字化主要是利用数字化的手段应对更复杂的车间生产过程管理,这其中最重要的是制造执行系统MES的建设以及MES与ERP/PLM和车间现场自动化控制系统的交互。
    MES在智能制造领域的作用越来越明显。
    它既是一个相对独立的软件系统又是企业信息传递路由器,汇集市场与服务、产品设计、MRP/ERP、供应链等信息,并转化为详细的生产作业指令,从而实现复杂产品制造过程生产现场的管理与控制。MES向上承接ERP下达的生产计划以及PLM经过仿真验证的产品BOM,向下衔接车间现场SCADA控制系统,弥补了ERP与车间过程控制之间的真空,实现了工业4.0所强调的垂直方向上的集成以及贯穿价值链的端到端工程数字化集成。

    下面这张图充分的反映了数字化工厂几大核心系统之间的数据信息流动关系,强调了不同系统之间的应用边界和交互界面。 
    数字化工厂的
    标杆
    西门子工业软件大中华区技术总经理方志刚先生有一张图,非常清晰地表达了一个数字化工厂的完美嬗变和日益成形的工业4.0工厂。 
    我们需要去全球最负盛名的西门子安贝格工厂,学习什么?

    这张图耐人寻味地表达了一个三十年的历程。从82年开始引入车间管理系统起,到RFID的引入,到数据优化的管理,到工艺路线管理系统。
    它是一个蝶变的过程,也是一个持续改善的过程。
    这座外观与工人数量基本维持原状、连生产面积都未增加的工厂,三十多年一直向着一个光芒之地在自我进化。我们知道,那个光芒之地,正是我们心目中的工业4.0圣地。在这个演化过程中,该工厂的产能较26年前提升了8倍,每年可生产约1200万件Simatic系列产品,按每年生产230 天计算,差不多平均每秒就能生产出一件产品。

    而西门子成都工厂作为安贝格的姊妹工厂,是西门子在德国之外的首家数字化企业,也是西门子在全球第三个工业自动化产品研发中心。从2011年10月,西门子与成都市政府双方签署投资协议,到2013年9月,工厂正式建成投产。
    从签署协议到全部建成只用了不到三年的时间。
    西门子安贝格工厂的30年是先驱的探索,西门子成都工厂的3年是在安贝格工厂30年经验和技术积累基础上的厚积薄发。沿着标杆工厂的建设足迹,我们会发现做到这个高度不可能是一蹴而就的,需要在最佳实践的基础上科学规划,一步一个脚印,脚踏实地,摒弃浮躁。
    作者

    柏隽:西门子研究院高级顾问,关注工业4.0和数字化转型,有兴趣交流请加

    个人微信号JoyKnight 




    工业4.0的未来工厂:50张图解读数字化制造

    林雪萍 知识自动化


    飞机是制造业的集大成者,这里可以洞察一切先机。在工业4.0以其锋利的情操,感染了中国制造业的每一个角落的时候,我们需要用未来的工业眼光去理解生产方式可能带来的实质性改变。本文对“空客未来工厂(Airbus Future Factory)的视频进行剖析,来近距离观察未来工厂的特征。


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    空客未来工厂视频(长5分钟)


    空客对未来工厂的规划,包括以下特征:订单直接驱动产品、单一数据源的产品和单一BOM表管理、基于物联网的透明物流、生产中心的可视化控制、精益生产、模块化生产线、售后零部件管理等。

    1
    数字化工厂规划与仿真

    数字化工厂(DigitalFactory)以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式,成为沟通厂房规划、产品设计、工艺和制造之间的桥梁。完整的工厂规划及生产线2D/3D布局图,可以使得物流效率、装配效率大幅度提高。

    这是一个可以在网络环境下运行的解决方案,实现生产线、装配单元和工艺过程的设计、规划、方案验证,辅助以精细的数字化设计和仿真、优化,并保证信息及时更新、交流和共享。


    按部件支线辅助传送原理车间进行生产线布置


    A380的当前工厂厂房布局

    P.K.


    基于主装配线和馈线的数字化厂房规划



    2
    订单驱动产品

    对于销售人员而言,如何能够满足航空公司各类奇葩的需求,又能跟设计、制造能力相匹配,是一个非常复杂的问题。

    不同的航空公司,由于航线、地理、定位的要求不同,会产生不同的个性化的需求。如何确认客户的订单,是一个复杂的商业利益和生产资源均衡的问题。目前波音和空客都有着成熟的订单配置管理技术,可以使得客户定制自己个性化产品的需求的时候,并不会影响到飞机制造公司的设计与生产进度。这主要是靠对零部件的数字化、模型化,进而通过成组技术来完成的。





    订单配置管理的一体化通知


    订单购置管理使得销售人员与工厂生产管理人员可以同步分享客户的需求信息,从而及早进行报价、生产计划等准备。更重要的是,由于空客采用了全数字化的工厂,所有的工作计划和进度,都可以可视化管理。因此航空公司,可以随时查看自己订单的整体进度,从而调整自己的市场营销和航线计划。海尔的互联工厂,已经可以做到这一步。但对于更加复杂、更加个性化的产品,需要有更长的路要走。



    客户可以实时查看订购架次的生产进度



    3
    单一产品数据源SSPD和单一BOM表的管理

    在工业4.0的时代,SSPD(Single SourceProduct Data)单一数据源的产品,对中国的飞机制造业而言,将是一个最充满诱惑而有最为艰难的挑战。美国波音公司已经在2004年以前完成这一巨大的挑战,紧随其后的空客也实现了同样的目标。在单一数据源的产品体系下,进行无纸化生产。这就意味着,所有的产品零部件,以及装配属性,全部数字化。这样,所有关于产品的设计属性、材料特征、装配、批次任务等,都可以电子传递,而不需要考虑数据转换过程中,所可能产生的失误。

    而想实现机库内的精益物流管理,也就是实现最小的零部件库存,甚至零库存,就需要实现各种物料的一体化、透明化的管理。而单一BOM表(物料清单表),则是实现这个工作的必经之路。企业在设计、装配、仿真、制造等过程中,充斥着许多来源不一的BOM表。这些格式不一、用途不一的BOM表,是形成企业内部数字鸿沟的一个巨大来源。

    4
    可视化的生产中心

    生产控制中心,可以对各种机器工况进行实时监控,同时计算工时定额,实现KPI的在线动态考核;同时实现预防性维修管理,大大减少宕机时间。


    生产控制中心


    装配工人接受电子指令(无纸化生产)


    工业可穿戴设备,取代了传统的任务看板



    车间操作工人,通过无线终端接受所有指令,并接受装配大纲(AO)、制造大纲(FO)和工装指令(TO),按照指定规范进行具体操作。

    5
    透明化的物流管理

    基于物联网技术和单一BOM表的管理技术,无处不在。整个协作供应商、不同厂房、厂区内部,无处不在的物联网使得整个物流管理,都处在一个高度可控化的状态。


    AGV与工人智能可穿戴设备自动完成任务衔接


    根据单一BOM表,实现机库的精益物流管理


    AGV输送物料到指定位置



    6
    大型部件的标准化装配


    大型部件的标准装配流程



    精益制造

    精益制造的核心是JIT(just in time)和JIS(just insequence),各种零部件在恰当的时间,出现在最为匹配的工序上。这种“线边库存”几乎为零的方式,将大幅降低零部件的库存数量、管理和采购。

    模块化的安装

    所有的装配系统,都已经实现模块化。




    无支架安装系统


    模块化机舱面板式安装



    模块化槽线布置



    舱内信号传输采用无线传感器



    工厂间的自动物流管理


    厂房间物流自动化


    大型零部件的厂内转移



    装配自动化



    启动柔性搬运装置,适用不同部件


    ID进行身份和零部件确认


    RFID进行交互识别


    工业4.0的智能产品,这里看上去只需要RFID识别,就可以完成所有数据的读取,从而完成身份识别和装配任务确认。但实际上,这需要整个产品的数字化,而物联网技术将使得设备之间的通讯M2M变得更加强大。


    智能工具在RFID引导下,完成所有安装任务


    所有的零部件,都是经过标准化配置;从而形成万能装配电动工具。


    自适应的夹具实现宜人工程学的定位


    采用收缩箔进行部件保护



    实现车间工位转移


    AGV同时引导双向目标到达预定位置


    预装配对齐



    激光定位技术



    拼接采用激光定位


    机器人进行精密连接和喷印数字化线路板



    7
    大型部件的人机协同装配

    对于特殊或者恶劣环境下的装配作业,往往不适合人类进行直接装配。这个时候需要启动非宜人工程学(non-ergonomic)区域下的工作模式。



    人机共同实现非宜人工程学下的装配


    虚拟增强现实(AR技术)来控制机器人



    质检与记录档案随时在线


    AR虚拟增强技术将是人类生产史上的一个巨大的进步。数字与物理世界,借助AR、VR等技术,实现连接。



    环太平洋机甲战士



    想想那些机甲战士,人人都想当,有没有?工厂会变成很酷的事情。


    8
    机身装配



    机身安装


    整体机身的自动装配



    9
    数字化喷涂车间

    在喷涂车间,将通过激光定位、机器人连接、自动喷印线路板和喷涂表面特殊材料等技术,使得整个机身的喷涂工作可以无需覆盖,直接完成所有的喷涂工作。


    数字喷涂车间



    无需覆盖,一次喷涂成型



    AGV引导喷涂




    当前A350的喷涂方方式


    直接融敷防辐射层,进行表面结构质量监控



    直接喷涂并打印航空肋板



    10
    总成

    其他大型部件,采用相同的思路和技术,进行处理。





    11
    内饰和布局

    内饰部分和舱内布局,往往是最能体现客户定制化特征的一部分。航空公司的许多个性化需求,会体现在这个地方。




    内饰布置



    12
    成功交付!


    交付



    最后再轻松一下,大家是否知道当前空客生产一家飞机A350需要多长时间吗?想一想。
    两天!
    是的,你没有听错。目前空客工厂全速发动起来的时候,一个月的正常工作日可以生产10架A350这样的机型。而目前中国自己开发的支线飞机ARJ21目前一年产量是多少架?

    再不轻松一下。知道二战期间,日本与美国的战争为什么会在占尽太平洋战的先机而后却陷入失败的吗?看看美国工厂的生产数据就知道了。



    珍珠港之后美国的生产能力

    在珍珠港被日本偷袭后,美国几乎丧失了海上力量。但仅仅在三年内,美国高速运转的工厂释放了近10倍的生产力。一旦工厂转入战备状态,工业肌肉就会无情地转化成军事机器,形成压倒一切的钢铁能量。这还是70年前的工厂。而如今,工业4.0时代的智能工厂,数字化和智能化制造一旦高速启动,将会迸发出不可想象的工业力量。


    工厂正在呈现出全新和神奇的一面,每人都无法躲开。

     

    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





    产业智能官  AI-CPS



    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链






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    新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”;新模式:“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”


    官方网站:AI-CPS.NET


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空空如也

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