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技术融合是智能制造的主要特点|lol投注app


在物联网、智能生产、工业4.0和互联网生产中,技术融合都是最主要的特征。 在技术融合的初期,最主要的工作是自动化和信息化的融合。

随着技术融合的理解,不会再与互联网、通信融合。 本文依然以CHIP为分析方法,这次的侧重点是基础设施。

关于企业应用发展趋势的判别,自己的研究方法CHIP分析: c代表Case案例,讨厌用案例方式寻找研究的切入点。 h代表History的历史,通过研究软件发展的历史,寻找企业不应该发展软件的趋势。 I代表Infrastructure基础架构,通过研究企业应用程序的功能体系结构,更全面地理解企业应用程序的功能。 p代表Problem问题,在企业应用互联网化发展的阶段,谁能理解更好的用户市场需求,谁能把握未来软件的发展方向,在白热化竞争中占有不利地位。

本文从I (基础设施)的维度分析MES的重要性。 智能生产包括三个领域的范畴:自动化、信息化、物联网是以前的演说,即使以智能生产、互联网生产、工业4.0为主题,我也会提到这些主题,包括自动化、信息化、物联网三个领域。

其中智能工厂主要对应自动化范畴,智能生产主要对应信息化范畴,物联网对应CPS (这种对应比较粗糙,也就是实现非常简单的转换,几乎不准确) MES在自动化、信息化融合的关键中,自动化、信息化的发展传统的自动化由设备管理部门管理,信息化由IT部门管理。 建立设备自动化后,没有对设备进行信息化管理的市场需求。

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信息化进入一定阶段后,一定要管理公司更大范围的人才和设备。 有两方面融合的市场需求。 MES软件供应商的一部分是实现传统自动控制系统的基于企业变革的信息系统。

另一个是企业应用程序开始管理设备,开发了MES软件。 MES软件承担着切断设备信息和管理信息地下通道的作用。 自动化设备的行业属性非常明显,但MES软件分担着管理设备的作用,MES的行业特征非常明显。

因此,MES软件的大部分非常小,每个软件供应商都占有行业。 市场份额大的MES软件企业非常少。 15年,几家大公司多次协助寻找MES软件的收购目标,而在中国,只有几家MES企业是上市公司的收购规模。

其中难以去信息就是其中之一,初期是汽车制造业MES解决方案的供应商,工业成为4.0风后,扩大了食品、医药、电子等领域。 仔细研究容易进入信息创设团队的背景,信息很难归属IT行业,但核心团队的背景有非常丰富的自动化背景,这是信息需求难以实现自动化和信息化融合的理由之一。

物联网本身是许多技术的融合,物联网是智能生产自动化、信息化、物联网(对工业来说是CPS )三个领域之一,但与物联网相关的技术非常多,云计算、通信、以及如我在《互联网+:政府与企业行动指南》的书第三章《互联网+的科技驱动力:云计算、大数据与物联网》中所述,从互联网发展到物联网,最重要的特征之一是智能,互联网是人获取信息的,人有智慧,看信息就不能用自己的智慧识别决定物联网通过收集物体的信息,给系统提供物体。 物体在收到信息后不告诉我们该如何决策,因此在物联网中利用数据构成智能,智能地控制物体。 所以物联网的智能是核心。

智能是基于数据的。 云计算、大数据、物联网是三大基础技术,云计算获得数据性价比高的计算存储能力大数据技术为数据智能获取奠定了基础。

物联网自动收集数据,获取大数据的来源。 在智能产业(生产)领域,设备的网络由MES系统构建,因此MES是未来智能生产系统中大数据的源泉。

如果把大数据比作矿床,MES软件就是矿床的所有者,大数据分析工具只是矿床的收集和提取者。 MES软件供应商有机会控制未来最核心的数据,国内市场份额次之的MES软件供应商在工业大数据时代一定是下一个大数据矿床的所有者。 信息仅次于我说的国产MES软件供应商的市场份额(在我收集的MES软件企业中)。

MES是DCS数据被收集到信息系统中进行管理。 从历史发展来看,过程生产行业的自动化发展水平低于线性制造业的自动化发展水平。 过程制造业、DCS、SCADA系统的发展比较完善。

在早期的过程制造业中,MES软件主要将DCS数据访问信息管理系统并将其纳入信息系统。 另一方面,线性制造业的MES软件将设备数据连接到信息系统上(这样的诸说不缜密,只是为了修正转换)。

如果进一步将MES系统SaaS化,构成云计算中心,其他SaaS融合简化的企业应用程序,就不会构成将来的CPS。 从这个意义上来说,CPS的发展方向很明确,但随着融合设备的数量减少,会引起商业模式和大数据的常态和异化,不会派生新的规则和价值,这些现在是无法预测的。 但是mes CPS早期发展的核心地位是确定的。

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