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关于工业互联网如何赋能电子产业,他们这样说

关于工业互联网如何赋能电子产业,他们这样说

  • 来源:ENI经济和信息化
  • 发布者:智家网
  • 收藏本信息
  • 2021-06-22 15:55:15

  工业互联网如何赋能电子业数字化迈向3.0?

  电子产业数字化转型的牛鼻子和方法论是什么?

  电子产业工业互联网应用的场景包括哪些?

  如何打造数字化转型的效率杠杆?

  如何借助数字技术实现工业数据互联和生产互联?

  工业互联网时代的数据安全如何保障?

  ……

  5月底,工信部发布首批工业互联网应用五个行业及十大应用场景。电子装备制造业名列其中。作为工业互联网应用价值已较为显性的行业,寻找产业工业互联网应用加速的途径,以及工业互联网与数字化加速的结合点,成为新时代产业创新转型思考的重点。  

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  6月17日,在ENI经济和信息化网携手各地CIO组织联合主办的“电子制造业数字化加速应用经验及场景分享 直播研讨会”上,中国电子信息产业发展研究院工业互联网首席研究员、信息化与软件产业研究所副所长袁晓庆、成都中电熊猫显示科技有限公司信息技术部部长仇善海,以及飞书、戴尔资深顾问,分别结合工业互联网如何赋能电子业数字化建设、成都中电熊猫绿色智慧工厂建设、数字化及工业互联网提质增效的多个场景,对以上问题进行了多维度的解答。  

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  袁晓庆在演讲中提到,工业互联网平台正在连接和重构工业全要素、全价值链、产业链。电子信息行业是国民经济的战略性和基础性行业,具有渗透性强、带动作用大、产品附加值高、技术迭代快、产品质量要求高的特点,面临着新产品生产周期长、设备管理精度不够、劳动力较为密集的痛点,正在以设备智能为切入点,在设备健康管理、智能化生产、产品质量检测、供应链协同等四个方面开展数字化转型。

  工业互联网平台建设和应用已经从基础能力建设走向行业落地阶段,要分行业去抓业务落地的牛鼻子,这个牛鼻子就是智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式。而电子产业基于工业互联网平台进行数字化转型要坚持分业施策、需求牵引和场景驱动的原则。  

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  在打赢半导体显示决胜战与物联网转型攻坚战,实现从千亿人民币向千亿美元跨越的企业战略目标下,成都中电熊猫显示科技有限公司积极践行“一个、数字化、可视”的京东方数字化战略,京东方科技集团将CIO组织定位为IT技术掌门人及创新驱动者。在这个定位下,成都熊猫显示CIO组织基于完善管理流程及构建数字化管理体系的要求,作为主导者或重要参与者完成业务流程化、数据可视化等关键要素的建设。

  正是在这个数字化战略逐步落地的过程中,成都中电熊猫以企业资源计划管理系统为核心运营平台,集成计算机整合制造、产品全生命周期管理、品质管理、自动仓储管理、智慧数据展示、智慧运管平台、人员管理及人员定位等生产经营系统,实现了液晶面板的全制程智能化生产经营管理。并引入智慧大数据综合平台,高效的实现了良率分析、PM预测、数据挖掘等高阶诉求,代表了国内智能工厂的最新发展水平。  

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  Rachel在演讲中提到,数字化成功的关键在于拥有准确的数据作为实现智能化的基础,以实现自动决策判断为目标的自动化思维,以及支持信息快速流动的高效数据通道。

  要支持企业在提升组织效率,实现组织进化,一个好的在线协同工具不可或缺。企业组织可以基于在线协同平台的支持实现信息的充足输入、知识的沉淀传播、观点的充分表达以及价值广泛讨论。而一个好的在线协同平台的底层产品逻辑,是实现沟通与业务的深度融合,即:Message as a Service (MaaS),将流程管理、时间管理、外部商务等业务目标通过沟通的方式得以实现。

  演讲的最后,Rachel通过视频演示的方式,形象在展示了飞书在线音视频会议、在线协作文档、OKR等协同工具的功能及应用场景。  

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  吴天耀从“十四五”规划中关于数字化发展及数字经济等宏观政策谈起,通过分享一组数据,介绍了未来数据互联面临的挑战:到2025 年,全球移动数据流量的45%将使用 5G,无线IOT连接将超过24B;超过41%的现有技术将被流处理取代;AI瞬时处理数据将占到33%。数据不再”中心化“。5G、边缘计算等实现了制造业生产线的互联,工业数据互联的发展趋势是直接通过云端及边缘实现移动式互联。

  之后吴天耀介绍了戴尔工业数据互联、生产互联方案及戴尔科技边缘计算技术架构及方案,业务全流程数据流动IoT + Streaming Data + Big Data + BI + AI,以及戴尔智慧工厂与工业互联网平台技术架构,戴尔科技集团数字化工厂与工业互联网平台打造能力,包括智造咨询、IT服务、全面的数字化工厂转型方案、智能制造数字化工厂项目交付等。并结合戴尔科技在电子行业、航空业客户,介绍了戴尔边缘计算及工业互联网等方案及服务的应用场景和价值。

  在活动的最后,各位讲师就参会管理人提出的效率提升应用场景,大数据平台数据收集、整合等具体问题进行了进一步的沟通。

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