還有非常重要的一點(diǎn)，美國在全球進(jìn)行大規(guī)模并購，借助資本的力量來打造大型機(jī)床集團(tuán)，將數(shù)控機(jī)床從技術(shù)轉(zhuǎn)向?qū)嵱谩?/font>
二、中國數(shù)控機(jī)床行業(yè)困境
中國是當(dāng)今世界第一制造大國，機(jī)床行業(yè)經(jīng)過幾十年的發(fā)展已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從無到有，從小到大，從單一到復(fù)雜的轉(zhuǎn)變。應(yīng)用于航空、軍工等領(lǐng)域的五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床和加工中心也取得了突破。但在總體上，我國機(jī)床行業(yè)在高端數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域的基礎(chǔ)薄弱，尚有部分核心技術(shù)還未掌握，已成為嚴(yán)重制約我國向“制造強(qiáng)國”邁進(jìn)的“卡脖子”問題。
（一）技術(shù)總體水平低
早期機(jī)床是靠絲桿刻度，手工操作來進(jìn)行加工精度控制的，隨著數(shù)控技術(shù)的發(fā)展，國外機(jī)床廠開始使用 PLC 工業(yè)數(shù)控技術(shù)進(jìn)行控制，大大提高了機(jī)床的加工精度和自動(dòng)化水平，這個(gè)階段國內(nèi)就開始落后于國外，我們沒有重視研發(fā)數(shù)控系統(tǒng)，導(dǎo)致被國外壟斷，技術(shù)斷代?，F(xiàn)在工業(yè)機(jī)床已經(jīng)開始從數(shù)控自動(dòng)化向數(shù)字智能化方向發(fā)展，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，芯片融入AI控制技術(shù)已經(jīng)不是什么不可想象的技術(shù)了，從 2016 年開始國內(nèi)就陸續(xù)出現(xiàn)黑燈工廠（工業(yè)4.0）項(xiàng)目，但這些技術(shù)都是被國外壟斷的，導(dǎo)致我國與國外的差距越來越大。
（二）成本上升
制造業(yè)勞動(dòng)力成本上升：以美、德為代表的發(fā)達(dá)工業(yè)強(qiáng)國勞動(dòng)力成本長期居高不下，并逐年上升，附加值較低的產(chǎn)品生產(chǎn)及組裝環(huán)節(jié)，通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至勞動(dòng)力成本更低的國家與地區(qū)；制造大國中國的勞動(dòng)力成本也在上升，使得原本利潤有限的低端制造利潤率更低。上游原材料價(jià)格上漲：石油、鋼材等原材料價(jià)格上漲，使得生產(chǎn)成本逐年上升。
（三）中國市場對(duì)機(jī)床的需求量不足
受數(shù)控機(jī)床行業(yè)整體需求結(jié)構(gòu)調(diào)整及升級(jí)、下游領(lǐng)域不景氣影響，2019 年我國數(shù)控機(jī)床產(chǎn)業(yè)規(guī)模為 3270 億元，同比下降 2.30%。目前中國機(jī)床市場容量急劇萎縮。例如,一個(gè)企業(yè)需要加工 10 萬個(gè)汽車配件，購買 5 臺(tái)數(shù)控機(jī)床可能就夠了，且機(jī)床從使用到報(bào)廢有一個(gè)周期。需求的急劇減少，使得機(jī)床企業(yè)難以積累足夠的經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)和資金進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品升級(jí)工作，導(dǎo)致國產(chǎn)數(shù)控機(jī)床的可靠性、穩(wěn)定性不足，集成技術(shù)欠缺，更缺乏將工藝系統(tǒng)、物流系統(tǒng)集成為柔性制造單元或流水生產(chǎn)線的技術(shù)。
（四）行業(yè)整體分散無法集中
機(jī)床行業(yè)的下游是零件加工企業(yè)，這些企業(yè)的需求千差萬別。有的加工螺絲螺母，有的加工錘子鏟子。即使是同類型機(jī)床需要加工的產(chǎn)品也完全不同，例如，A 企業(yè)需要加工平頭型螺絲刀，B 企業(yè)需要加工十字型螺絲刀。加工需求的不同，出廠前的機(jī)床定制需求也就千差萬別，所以整個(gè)機(jī)床行業(yè)無法像蘋果公司一樣形成一個(gè)大型統(tǒng)一的公司，來生產(chǎn)一件單一的產(chǎn)品既能賣給企業(yè) A 也能賣給企業(yè) B。我國機(jī)床行業(yè)的現(xiàn)狀是既要生產(chǎn)不同型號(hào)的數(shù)控機(jī)床給企業(yè) A 也要生產(chǎn)不同型號(hào)的數(shù)控機(jī)床給企業(yè) B，整個(gè)機(jī)床行業(yè)較為分散、沒有統(tǒng)一的產(chǎn)業(yè)模式。
（五）投資融資困難
在國內(nèi)金融嚴(yán)格監(jiān)管的背景下，制造業(yè)融資渠道變窄，融資成本逐漸上升，作為資金密集型、技術(shù)密集型的機(jī)床工業(yè)，一旦資金鏈斷裂，會(huì)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)和后續(xù)研發(fā)造成嚴(yán)重影響。《產(chǎn)業(yè)升級(jí)——資產(chǎn)融資助力機(jī)床市場發(fā)展白皮書》披露：通過融資方式采購新設(shè)備是整個(gè)機(jī)床行業(yè)的普遍需求。由于許多機(jī)床用戶都是中小企業(yè)，難以獲得銀行貸款支持來購買設(shè)備，因此對(duì)融資的需求日益增長。機(jī)床制造利潤偏低，且從投資到獲得回報(bào)又需要開發(fā)和升級(jí)，這一系列漫長的過程在短期內(nèi)無法獲得高利潤回報(bào)，使得投資方轉(zhuǎn)而投向其他市場，機(jī)床行業(yè)整體融資更加艱難。
（六）技術(shù)人才稀缺
機(jī)床行業(yè)是個(gè)專業(yè)度極高的行業(yè)，越是高端的數(shù)控機(jī)床，越是需要能夠熟練掌握機(jī)床調(diào)試的技術(shù)人才，但是這樣的人才在我國十分稀缺，培養(yǎng)一個(gè)成熟的機(jī)床技術(shù)工程師起碼要三至五年的時(shí)間，這也導(dǎo)致了我國高端機(jī)床產(chǎn)量的嚴(yán)重不足。無法生產(chǎn)高端機(jī)床就無法培養(yǎng)能夠掌握高端機(jī)床的新技術(shù)人才，導(dǎo)致機(jī)床行業(yè)陷入了死循環(huán)。機(jī)床專家陳循介曾憂慮地表示，機(jī)床行業(yè)在人才上出現(xiàn)了斷代，建立一個(gè)有利于機(jī)床工程師進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境很重要。雖然中國的教育基礎(chǔ)很強(qiáng)大，但在技術(shù)人才培養(yǎng)上卻比較輕視。像日本，美國，德國很大一部分年輕人會(huì)選擇去技術(shù)學(xué)校學(xué)習(xí)。而中國的年輕人但凡能考入大學(xué)，都不會(huì)選擇去技術(shù)學(xué)校，這直接導(dǎo)致了我國技術(shù)人才的短缺。
三、不平坦的學(xué)習(xí)之路
（一）以行業(yè)需求拉動(dòng)生產(chǎn)的發(fā)展模式
日本是依靠本土汽車產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)需求來反向拉動(dòng)機(jī)床產(chǎn)業(yè)的整體水平，但中國本土汽車行業(yè)技術(shù)相對(duì)落后，市場需求量少、整體生產(chǎn)規(guī)模不足，無法實(shí)現(xiàn)帶動(dòng)機(jī)床行業(yè)的整體發(fā)展能力。中國大部分汽車市場實(shí)行的是用市場換技術(shù)、依靠引進(jìn)外資，汽車核心產(chǎn)業(yè)技術(shù)仍然在外資集團(tuán)手里，所以中國目前無法學(xué)習(xí)日本借助本土汽車產(chǎn)業(yè)來帶動(dòng)機(jī)床產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式。
（二）以并購提升技術(shù)能力的發(fā)展模式
2004 年至 2010 年期間中國開始學(xué)習(xí)美國啟動(dòng)了海外并購策略，中國機(jī)床企業(yè)的并購目的地主要是德國。例如，北京第一機(jī)床收購了德國頂級(jí)品牌瓦德里希科堡，杭州機(jī)床廠收購了德國磨床 aba，大連機(jī)床廠控股了專注航天航空領(lǐng)域的茲默曼，哈爾濱量具集團(tuán)收購了德國測刀儀專家凱獅。但這些并購后來都發(fā)生了大量的消化不良，我國的機(jī)床行業(yè)整體水平與并購后的機(jī)床企業(yè)無法匹配。杭州機(jī)床廠收來了的 aba，在 2010 年申請(qǐng)破產(chǎn)，被德國同行接收;哈爾濱量具集團(tuán)收購的凱獅，也在 2010 年申請(qǐng)破產(chǎn);北京第一機(jī)床收購的瓦德里希科堡，2011 年后連年虧損;大連機(jī)床收購的茲默曼，又被原股東收購了回去。海外并購大多都以失敗告終。中國機(jī)床企業(yè)在處理跨國并購的管理、技術(shù)和文化融合能力明顯不足，這給中國機(jī)床行業(yè)一個(gè)深刻的教訓(xùn)。
現(xiàn)在中國機(jī)床行業(yè)面臨多方位困境、市場極度萎縮，這說明中國機(jī)床體系，已經(jīng)進(jìn)入了僵局，唯有重構(gòu)一套全新的體系才能獲得重生。
（三）新的發(fā)展方向
目前我國數(shù)控機(jī)床的智能化技術(shù)尚處于起步階段，“數(shù)控機(jī)床—數(shù)控機(jī)床智能化—智能機(jī)床—智能制造車間—智能制造工廠—智能制造大系統(tǒng)”的技術(shù)發(fā)展進(jìn)程，是機(jī)床行業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。
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△ 圖-1智能機(jī)床發(fā)展進(jìn)程圖
智能化機(jī)床是對(duì)制造過程能夠做出判斷和決定的機(jī)床，是數(shù)控機(jī)床發(fā)展的高級(jí)形態(tài)。隨著科技不斷創(chuàng)新，智能化機(jī)床作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)智能終端，將成為智能生產(chǎn)系統(tǒng)的關(guān)鍵加工設(shè)備。數(shù)控機(jī)床智能化技術(shù)發(fā)展重點(diǎn)關(guān)注數(shù)控加工，發(fā)揮技術(shù)輔助作用，減少繁瑣和重復(fù)的任務(wù)，以及機(jī)床機(jī)械設(shè)計(jì)與數(shù)控系統(tǒng)智能化協(xié)同創(chuàng)新、機(jī)床整體結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新和數(shù)控系統(tǒng)智能化功能的提升。在互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的應(yīng)用下，數(shù)控機(jī)床智能化技術(shù)得到了良好的發(fā)展，其中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)控機(jī)床智能化發(fā)展中起到了重要作用，推動(dòng)機(jī)床行業(yè)的互聯(lián)、集成，實(shí)現(xiàn)真正的機(jī)床行業(yè)智能化升級(jí)。
四、借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決機(jī)床困境思路
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是工業(yè) 4.0 時(shí)代下實(shí)現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要助力。以新一代信息技術(shù)革命為標(biāo)志的工業(yè) 4.0 時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)成為新的生產(chǎn)力，這為機(jī)床行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了重要助力。
1、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施，通過人、機(jī)、物的全面互聯(lián)，全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的全面鏈接，推動(dòng)形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系，成為工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵依托、重要途徑、全新生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域各類信息的核心載體，通過匯聚、處理、分析、共享和應(yīng)用各類數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域各類資源的統(tǒng)籌管理和調(diào)配，發(fā)揮數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素參與價(jià)值創(chuàng)造和分配的能力。
2、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)由網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全三大體系構(gòu)成。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)匯聚、整合、分析和處理。其中網(wǎng)絡(luò)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的基礎(chǔ)，平臺(tái)是發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，安全是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的保障，三大體系各自包含了與之相應(yīng)的架構(gòu)與技術(shù)構(gòu)成，融合發(fā)展構(gòu)建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是推動(dòng)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和制造業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵助推器。
中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加值從 2017 年的 2.35 萬億元增長至 2019 年的 3.41 萬億元，CAGR 達(dá)到 20.46%，整體產(chǎn)業(yè)邁向發(fā)展快車道，而這一切得益于中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)制定了完善且明確的頂層設(shè)計(jì)目標(biāo)。
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△ 圖-2 2019年各省市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增速顯著高于GDP增速
（一）技術(shù)支持
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)幫助企業(yè)整體優(yōu)化帶動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)數(shù)據(jù)智能分析支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，打造工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺(tái)是眾多主體布局的關(guān)鍵切入點(diǎn)，與行業(yè)場景和業(yè)務(wù)需求深度結(jié)合成為工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺(tái)未來發(fā)展必然趨勢。不同主體布局過程中，呈現(xiàn)出“兩大路徑四種方式”：
一是工業(yè)企業(yè)推動(dòng)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的數(shù)字化、軟件化。一方面將原有數(shù)字模型與分析工具轉(zhuǎn)化為平臺(tái)服務(wù)，霍尼韋爾 Sentience 平臺(tái)中集成工藝計(jì)算包以幫助用戶實(shí)現(xiàn)石化工藝優(yōu)化，東芝 Meister 分析平臺(tái)基于工程積累的專業(yè)知識(shí)來分析制造過程中各類事件之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，中聯(lián)重科依托工程機(jī)械設(shè)備故障行為模式的經(jīng)驗(yàn)積累幫助客戶及時(shí)進(jìn)行故障預(yù)警并提出最優(yōu)維護(hù)計(jì)劃；另一方面在傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上引入先進(jìn)智能分析技術(shù)，形成新的平臺(tái)分析服務(wù)，羅克韋爾 Factory Talk Analytics 平臺(tái)可以利用自然語言和生產(chǎn)人員進(jìn)行互動(dòng)，幫助后者發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備難題；日立 Lumada Analytics 平臺(tái)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)中的故障模式，寄云 NeuSeer 平臺(tái)引入大數(shù)據(jù)分析工具對(duì)特種玻璃生產(chǎn)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和翹曲問題檢測記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，快速定位關(guān)鍵參數(shù)工作范圍。
二是 IT 企業(yè)在大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)上疊加工業(yè)知識(shí)。一方面，在實(shí)現(xiàn)方式上，IT 巨頭多立足自身基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)提供通用化算法和工具，微軟 Azure 平臺(tái)提供從云端到邊緣的豐富 AI 工具組合，豐田物料搬運(yùn)歐洲公司則利用其 AI 服務(wù)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)優(yōu)化。另一方面，技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)面向客戶需求提供一站式工業(yè) AI 解決方案。
業(yè)務(wù) PaaS 平臺(tái)將形成整體百花齊放、特定專業(yè)領(lǐng)域相對(duì)集聚的發(fā)展局面。作為支撐前端靈活構(gòu)建各類工業(yè)應(yīng)用和解決方案的后臺(tái)中樞，業(yè)務(wù) PaaS 平臺(tái)需要深厚的專業(yè)知識(shí)和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)積累沉淀，不同領(lǐng)域龍頭企業(yè)依托傳統(tǒng)業(yè)務(wù)優(yōu)勢布局業(yè)務(wù) PaaS 平臺(tái)，加快積累深度融入領(lǐng)域知識(shí)的業(yè)務(wù)組件成為贏取市場競爭的核心。專業(yè)服務(wù)能力和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累共同支撐業(yè)務(wù) PaaS 平臺(tái)構(gòu)建。一是對(duì)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、運(yùn)維等領(lǐng)域服務(wù)能力改造升級(jí)形成開放 PaaS 服務(wù)。如工業(yè)軟件廠商 PTC、達(dá)索、索為、用友等將設(shè)計(jì)仿真、運(yùn)營管理、采購銷售領(lǐng)域軟件轉(zhuǎn)化成平臺(tái)中獨(dú)立的服務(wù)模塊，快速滿足用戶個(gè)性化應(yīng)用軟件定制需求；GE、西門子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自動(dòng)化、裝備和制造企業(yè)則憑借生產(chǎn)優(yōu)化、資產(chǎn)運(yùn)維、能耗優(yōu)化等方面的優(yōu)勢，在平臺(tái)里提供專業(yè)化的預(yù)置解決方案。二是將特定行業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以數(shù)字化模型或?qū)I(yè)化軟件工具形式積累沉淀到平臺(tái)中。如數(shù)控機(jī)床行業(yè)龍頭企業(yè)德瑪吉森將其長期積累的參數(shù)優(yōu)化、故障運(yùn)維、產(chǎn)線管理經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成 ADAMOS 平臺(tái)中的開放式 API，賦能給其他裝備制造商和客戶。
圍繞產(chǎn)品全生命周期優(yōu)化，為加速產(chǎn)品的創(chuàng)新迭代、提升用戶體驗(yàn)，本田公司利用 IBM 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，使自身 100 人的工程師團(tuán)隊(duì)能夠以更高的效率分析上百萬份司機(jī)行為數(shù)據(jù)，并結(jié)合產(chǎn)品材料、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等數(shù)據(jù)，初步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期優(yōu)化。再如海爾基于 COSMO Plat 平臺(tái)對(duì)用戶需求、反饋與制造能力數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析，某新產(chǎn)品上市周期由 6 個(gè)月降低至 45 天，一年時(shí)間內(nèi)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn) 3 次迭代升級(jí)，價(jià)格提升 10% 以上。
（二）規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)降低成本
企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取經(jīng)營與生產(chǎn)的信息化管理能力，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)降低成本是企業(yè)使用平臺(tái)的重要目的。以進(jìn)銷存為代表的經(jīng)營管理類云化應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上疊加簡單數(shù)據(jù)分析。例如，南康家具加工中小企業(yè)通過租用江西工業(yè)云平臺(tái)的云化 SaaS 服務(wù)，提升企業(yè)經(jīng)營管理與產(chǎn)業(yè)協(xié)作水平，平均每家企業(yè)可節(jié)約 10 萬元/年的成本。再如中型企業(yè) BlueMicrophones 選擇甲骨文 NetSuite 云化 ERP 服務(wù)代替了原有的財(cái)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)可視化的財(cái)務(wù)、庫存與人力資源管理，每年節(jié)約成本 8 萬美元。
以生產(chǎn)過程可視化、設(shè)備 OEE 和物料管理為代表的簡單生產(chǎn)管理系統(tǒng)。例如，東莞愛電電子通過部署盤古信息的智能管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了物料、工單信息的可視化與生產(chǎn)異常的實(shí)時(shí)報(bào)警，錯(cuò)料事故由每月 4 降為 0，工單完工清尾時(shí)間較少 45 分鐘。再如杭州蕙勒借助根云平臺(tái)實(shí)時(shí)采集機(jī)床工況、加工產(chǎn)量、運(yùn)行參數(shù)等數(shù)據(jù)，提升車間可視化水平，日計(jì)劃完成率增長 10% 以上，廢品率下降 2% 左右。
在設(shè)備運(yùn)維環(huán)節(jié)，重點(diǎn)關(guān)注高價(jià)值設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)。例如，泰隆減速機(jī)公司基于徐工集團(tuán)信息漢云平臺(tái)對(duì)機(jī)床聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)床機(jī)理模型，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)機(jī)床進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)測性維護(hù)，設(shè)備利用率提高了 7.65%，設(shè)備運(yùn)維成本降低 20%。再如，中聯(lián)重科通過中科云谷平臺(tái)建立基于機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，對(duì)主油泵等核心關(guān)鍵部件進(jìn)行健康評(píng)估與壽命預(yù)測，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵件的預(yù)測性維護(hù)，從而降低計(jì)劃外停機(jī)概率和安全風(fēng)險(xiǎn)，提高設(shè)備可用性和經(jīng)濟(jì)效益。
（三）適應(yīng)市場加固競爭優(yōu)勢
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)幫助工業(yè)企業(yè)尋找更多合作伙伴，降低供應(yīng)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化市場供需關(guān)系。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接入企業(yè)數(shù)的增加，傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈逐漸形成一張“供應(yīng)網(wǎng)”，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，工業(yè)企業(yè)可以找到更多的原材料來源和銷售對(duì)象。在突發(fā)事件出現(xiàn)時(shí)，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，工業(yè)企業(yè)一方面作為下游企業(yè)，可以快速尋找原供應(yīng)鏈合作伙伴替代者，降低供應(yīng)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，保障供應(yīng)鏈安全；另一方面作為上游企業(yè)，可以實(shí)時(shí)響應(yīng)市場需求、動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)規(guī)劃、高效擊中市場痛點(diǎn)，為市場優(yōu)化供需關(guān)系，為企業(yè)拓展盈利空間。
企業(yè)借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)保護(hù)原有業(yè)務(wù)領(lǐng)域的核心競爭優(yōu)勢。裝備制造企業(yè)立足產(chǎn)品優(yōu)勢，疊加以數(shù)據(jù)分析為核心的服務(wù)能力，進(jìn)一步鞏固市場優(yōu)勢地位。例如安川電機(jī)的 MMcloud 平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人、機(jī)床等設(shè)備數(shù)據(jù)的深層次采集，并且依托平臺(tái)的智能分析幫助客戶減少核心設(shè)備的停機(jī)時(shí)間。庫卡推出 KUKAConnect 平臺(tái)，主要為機(jī)器人添加狀態(tài)監(jiān)控、設(shè)備維護(hù)提醒、實(shí)時(shí)故障診斷等服務(wù)。亞威機(jī)床推出智云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，主要為機(jī)床添加狀態(tài)監(jiān)控、設(shè)備維護(hù)提醒、實(shí)時(shí)故障診斷等服務(wù)。部分領(lǐng)先的裝備制造企業(yè)以這一方式重構(gòu)自身的業(yè)務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)向數(shù)字化服務(wù)企業(yè)的轉(zhuǎn)型。例如 GE 將軟件與數(shù)據(jù)分析作為企業(yè)的戰(zhàn)略核心，基于 Predix 平臺(tái)整合 Proficy、APM、OPM、iFIX、Historian 等軟件服務(wù)，并以此為各個(gè)業(yè)務(wù)部門的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供驅(qū)動(dòng)力量。
（四）平臺(tái)化集成
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)信息模型規(guī)范的統(tǒng)一成為提升工業(yè)要素管理水平的關(guān)鍵。為對(duì)各類工業(yè)設(shè)備、系統(tǒng)進(jìn)行更加有效的識(shí)別和交互，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正將信息模型的集成與統(tǒng)一構(gòu)建作為支撐自身應(yīng)用拓展的一項(xiàng)關(guān)鍵能力，并遵循兩類思路推進(jìn)。一是自上而下：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供開放的信息模型構(gòu)建工具，統(tǒng)一工業(yè)資產(chǎn)的語義描述。二是自下而上：設(shè)備企業(yè)基于統(tǒng)一協(xié)議構(gòu)建信息模型，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行集成，將特定行業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以數(shù)字化模型或?qū)I(yè)化軟件工具形式積累沉淀到平臺(tái)中。列如，數(shù)控機(jī)床行業(yè)龍頭企業(yè)德瑪吉森將其長期積累的參數(shù)優(yōu)化、故障運(yùn)維、產(chǎn)線管理經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成 ADAMOS 平臺(tái)中的開放式 API，賦能給其他裝備制造商和客戶。海爾基于自身大規(guī)模定制成功經(jīng)驗(yàn)在 COSMO Plat 平臺(tái)打造交互定制、精準(zhǔn)營銷、模塊采購、智能生產(chǎn)、智慧服務(wù)等解決方案套件，快速賦能其他行業(yè)用戶。富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) BEACON 通過長期對(duì)不同領(lǐng)域、不同行業(yè)的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)，通過提供相應(yīng)工業(yè)機(jī)理模組幫助用戶快速匹配供應(yīng)商并指導(dǎo)產(chǎn)線高質(zhì)量生產(chǎn)。
（五）企業(yè)融資新模式
金融服務(wù)模式顯現(xiàn)巨大的價(jià)值潛力，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)探索商業(yè)模式的新熱點(diǎn)。推動(dòng)產(chǎn)融結(jié)合是增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體功能重要措施。工業(yè)企業(yè)及金融機(jī)構(gòu)均可基于平臺(tái)開展產(chǎn)融結(jié)合。目前從三條路徑實(shí)現(xiàn)產(chǎn)融結(jié)合：一是數(shù)據(jù)+保險(xiǎn)模式。如平安銀行基于平臺(tái)獲取和集成工業(yè)排污企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營、排污、信用等數(shù)據(jù)，利用 AI 與大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)分析，實(shí)現(xiàn)環(huán)責(zé)險(xiǎn)有效投放。二是數(shù)據(jù)+信貸模式。如海爾金控利用 COSMO Plat 平臺(tái)將單個(gè)企業(yè)的不可控風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)鏈企業(yè)整體的可控風(fēng)險(xiǎn)，為中小企業(yè)提供融資借貸、供應(yīng)鏈金融服務(wù)。三是數(shù)據(jù)+租賃模式。徐工集團(tuán)基于漢云平臺(tái)的大量設(shè)備管理能力，探索經(jīng)營租賃模式，融資租賃率超過 80%。中科云谷基于平臺(tái)對(duì)設(shè)備租賃進(jìn)行全過程管理，實(shí)現(xiàn)租賃回款管理等功能。
（六）人才培養(yǎng)
從 2016 年至今，國家陸續(xù)出臺(tái)了人才培養(yǎng)相關(guān)政策，明確提出要壯大人才隊(duì)伍，加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)，持續(xù)提升我國制造業(yè)發(fā)展水平。
表1：國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才相關(guān)政策
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搭建培養(yǎng)體系，建設(shè)培訓(xùn)基地。各省市地區(qū)高度重視技術(shù)人才培養(yǎng)，積極響應(yīng)國家政策，鼓勵(lì)產(chǎn)教融合建設(shè)、供需雙向?qū)?構(gòu)建校企結(jié)合的人才培養(yǎng)體系。北京市、天津市、上海市、江蘇省、廣東省、福建省、湖南省、河南省、黑龍江省、遼寧省、江西省、陜西省、青海省等地方政府均出臺(tái)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)人才培養(yǎng)政策，建立了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才實(shí)訓(xùn)基地以滿足高素質(zhì)復(fù)合型技術(shù)人才的培養(yǎng)需求。深化產(chǎn)教融合，加強(qiáng)人才培育，對(duì)機(jī)床行業(yè)的智能化發(fā)展起到了關(guān)鍵作用。
總 結(jié)
后疫情時(shí)代，全球工業(yè)市場正面臨一場艱難的恢復(fù)之路。這對(duì)我國機(jī)床行業(yè)的崛起來說是一次難得的機(jī)遇。我們應(yīng)緊緊抓住這次機(jī)遇，重視高端技術(shù)人才培養(yǎng)，集中優(yōu)勢資源，推動(dòng)技術(shù)發(fā)展，推動(dòng)先進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)和示范應(yīng)用，滿足國家戰(zhàn)略新需求。我們可借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)重塑中國機(jī)床體系，打造完整的機(jī)床配套產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)機(jī)床行業(yè)“浴火重生”，為中國制造業(yè)復(fù)蘇注入強(qiáng)勁動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國夢想。
作者: hellodaniu 時(shí)間: 2021-7-13 14:07
好長，學(xué)習(xí)！
作者: 一氣八百里 時(shí)間: 2021-7-13 16:28
學(xué)習(xí)！
作者: 宇宙大猩猩 時(shí)間: 2021-7-13 17:36
收藏學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)
作者: 未來第一站 時(shí)間: 2021-7-13 22:44
本帖最后由 未來第一站 于 2021-7-13 22:46 編輯
換道超車？
作者: 老鷹 時(shí)間: 2021-7-14 09:10
有沒有可能性？
作者: W節(jié)奏 時(shí)間: 2021-7-14 11:09
靠私企是不可能的，國企好像也玩壞了
作者: 黑色的季節(jié) 時(shí)間: 2021-7-14 15:10
大佬最近更新少了
作者: 遠(yuǎn)祥 時(shí)間: 2021-7-15 01:41
理論上是如此，實(shí)際應(yīng)用要多想想辦法。。
作者: wugehaoniu 時(shí)間: 2021-7-15 08:39
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