IC697MDL340
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现在,我们面临着在风厂采集回来数据不知道该如何进行分析的问题,主要是因为没有适合的分析模型。软件化思维就需要企业把已有的经验、知识与社会实践相结合。目前有些领域的模型比较精准,有些则是半物理化模型。我们要做的就是把这些技术体系真正实现软件化、显性化。
GE***大的难点不是软件编程,也不是大数据分析。而是如何将行业里***的知识进行转化,变成模型放到平台上运营。
从这一角度看来,工业4.0一定要回归数字化基础的本质。但是,对于国有企业,精益管理基础存在着大量的浪费。以军事领域设计端中坦克的设计为例,其采用的全部是型号管理,原因是不习惯把所有设计产品的零部件进行可重组分析。
反过来讲,库存管理亦然。现在的库存管理中,设计、工艺和采购是分开进行的。如若从数字主线的角度来思考,在设计端、工艺端看到的采购和元器件也和设备的工艺端是一样的。而在库存管理中,元器件、零部件的管理则经过了成组的技术分析。这样一来,有产品的库存会大幅度降低。
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