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互动讨论:产品创新数字化技术的实施与应用

2017/12/8    来源:e-works    作者:e-works整理      
关键字:产品创新  PLM  人工智能  
2017(第十三届)中国制造业产品创新数字化国际峰会上,企业代表、厂商代表就“产品创新数字化技术的实施与应用”话题展开讨论,本文根据讨论内容整理而成。

    2017年11月29日-30日,由e-works数字化企业网主办,天津市机械工程学会、天河超级计算工程仿真集成设计技术创新联盟、辽宁省企业联合会、天津市机械工业协会协办的“2017(第十三届)中国制造业产品创新数字化国际峰会”在天津万达文华酒店盛大召开。作为中国制造业研发信息化领域规模最大、最具影响力的专业论坛,本次峰会吸引了来自全国20多个省市600余名制造企业和科研院所主管研发和信息化的专家领导,以及21家国内外领先信息化厂商的热情参与。会上,企业代表、厂商代表就“产品创新数字化技术的实施与应用”话题展开讨论,本文根据讨论内容整理而成。

    主持人:e-works总编黄培博士

    嘉宾:(从左至右)

    珠海格力电器股份有限公司工艺部高级工程师付燕

    微软大中华区Dynamics产品总经理卢东明

    Altair软件与企业解决方案技术总监赵阳

    IBM云事业部高级架构师Eddie

    中国国机重工集团有限公司中央研究院副院长刘艳芳

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    图1 圆桌讨论

    主持人:现在的新技术、新概念很多,首先问IBM一个小问题,API经济和以前做程序开发的API有什么区别?

    Eddie:我们现在谈的API经济与以前的互联网中间件是有一些区别的,API经济更多的是内部能力,如何打造接口这是第一步,第二步把企业内部的能力放到平台上分享给其他企业。出于安全因素的考虑,如何管控API,如何打包成API经济,然后分享给更多的用户。

    主持人:今天大家提到最多的是数字化转型,最近三年我们组织了14次国外考察,发现国内的热词和国际上有点脱节,如美国、欧洲比较热的词是物联网IoT,另外还有digital twin数字化转型,这是全世界企业都关注的问题。企业如何规划数字化转型的蓝图,建立差异化竞争优势?请刘院长发表一下自己的看法,顺便想请教一下刘院长,集团有没有预测到今年工程机械爆发性的增长?

    刘艳芳:工程机械行业在09年下半年到去年(2016年)的上半年经历了持续多年的 “断崖式的下滑”,在2016年三季度末四季度初,行业突然有了一个快速的上涨,尤其是主导的机型,像我们熟知的挖掘机、推土机等。我们跟三一重工沟通时,他们也表示很诧异。是不是因为一带一路基础设施的建设?但是反过来看,出口比重并没有那么多,所以不能算是行业上升的主导因素。在细分市场中发现,针对市场需求,国家宏观调控对我们这个行业有非常大的影响,但最终决定市场的还是客户。客户在国家政策的影响下,客户对这个行业做出了自己的反应,更加关注一些小型的、智能化的,尤其是节能减排方面的产品,反倒成了我们这个行业回转、回暖的一个拉动点,所以还是要根据市场来评判。到今年为止,工程机械行业几大主导机型的增长都超过了百分之百。在这个过程中,大家都倾向于智能制造方面的一些工作。

    主持人:你们有没有通过数字化制造把握这次迅速暴涨的机会?

    刘艳芳:我们企业经历了这几年的低谷,也在寻求一朝破壁的途径。首先针对技术发展的趋势,包括刚才说到的无人驾驶、远程遥控,北斗技术的应用,包括新型传动、新能源,新能源应用现在主要集中在汽车行业,但是工程行业发展的历程跟汽车应该是比较相似的,只是滞后一些阶段,希望在新技术阶段能够实现跟其他行业的并行前进。

    主持人:Altair其实也是帮助企业实现数字化的转型,请赵总谈谈这方面的体会。

    赵阳:对于我们公司来说,还是专注在仿真领域,从仿真的角度来说,数字化转型还是针对于产品的设计端,如何应用这些新技术来实现产品的变革,从原来的产品变成现在智能化的系统,从这方面来说,我们是需要应用非常多的技术,把这些技术综合起来,来帮助我们企业来做智能化的产品,这是很重要的。

    卢东明:说到数字化转型和差异化竞争的问题,大家可以看一下中外大的企业或者成功企业,无外乎两类。差异化是来自于天才的,比如说苹果,苹果的乔布斯是大家公认的天才,改变了两个时代甚至是三个时代,计算机渲染的电影、真正智能化的手机等等,这些都是依靠天才的创意,国外很多公司都是这样的,跟社会制度和教育体制有关。中国尤其是制造业,从早期的Made in China到COPY  TO  CHINA,到现在再提中国智造,给不是天才的公司提出了很大的挑战。我想提醒大家一点:一定要关注CRM,怎么去跟客户拉近关系,很多的竞争胜负关键取决于谁更了解客户,其内部机制是适应由客户来的需求和客户的声音。中国也有一些企业内部允许创新,成立各个小的班组,根据自己的了解,可以设计产品,可以利用公司的机制推向社会,如果成功了就会追加资源。这就是基于对客户的理解和对客户需求的探寻,然后在内部形成一个创新机制,这就是差异化。

    主持人:格力也有很多创新、很多专利,谈一谈您对数字化转型的理解。

    付燕:现在,人们更关注于自己生活品质的提高,以前企业做制造,关起门来说,更注重的是数字化技术在产品设计和制作过程的应用,实际上是基于效率和成本的考虑,基于企业自身利益的考虑。现在打开门来,我们面向客户,想提高竞争力的话,要更加关注我们的客户需求是什么?所以我觉得需要进一步关注数字化技术在客户需求方面的应用,以及在客户体验和服务方面的应用。

    主持人:下一个问题,企业可以通过哪些手段来缩短新产品研发和上市周期?产品从创意到概念设计、详细设计、工艺设计、试制到批量生产的过程。京东方昨天提到他们的新产品上市周期很短,包括航空行业原来一款飞机要10-20年,现在一款飞机上市的时间大约是2-3年甚至更短。

    刘艳芳:如我们工程机械这类产品,原来产品周期大约是在2年半左右,我们所谓的新产品,不是普通产品的改进。2年半大概会有一到两项新技术的应用,通过小批试制以后推向市场,现在能够在1年半左右的时间完成。我认为这是一个全方位的问题。第一是资源联动性,我们从市场到研发一直到售后的数据回馈,在各个环节通过信息化把所有的大数据全部集成,这是一个很重要的手段。对于产品设计,包括客户细微的动态需求分析带来很多的样本量,加快了产品方案的论证、评审环节,对企业管理层流程比较反复的企业,解决了很大的问题。其次是技术人员协同创新,多学科联合项目组织的管控模式,技术条件的提升。再有从设计、到仿真、试验验证,近两年研究院的建设过程中,主要的投入就是硬件的投入以及人员的开发,通过关联的反复佐证,对提高研发质量发挥了很大的作用。所以就企业的特点来讲,基于这三方面我们的产品研发周期得到了很大的压缩,也能保证质量。

    Eddie:这两年我认为IBM在做两方面的转型,第一,IBM定义为云公司、认知公司。每一个企业都应该有一个创新平台,帮助做产品研发和开发。在IBM的云上,我们给企业带来的价值不仅仅是一个平台,更多的是合作的经验以及合作伙伴的功能,可以提供给企业搭建、匹配、串联这些不同的应用,完成更新的项目。IBM第二件事情是在拥抱开源,通过微服务,更多地要拥抱一些开源的服务,也会把它提供到IBM的云上面提供给客户。

    赵阳:我想谈两点。第一,仿真提高产品研发周期,这已经得到了证明。现在来看,对仿真本身的周期大家的需求还是很明显的,比如以前做一个汽车的仿真可能要两个星期做完,现在希望是一个星期甚至是两三天,这个是有所提高的。另外一点是资源管理方面,经常遇到在做仿真时,资源不够了,要去申请资源,从提出需求到资源买回来,要一年的时间,现在有了很多云资源,采用租赁及时可用的方式,我觉得企业在这方面是应该考虑的。

    卢东明:我提两点,一是千万不要忽视平台的价值,平台产品和平台公司的价值。国内有很多公司,从底一直在做自己,他们有一个很好的口号是“自主产权”,但也要看到,现在的企业分工更细,要求合作和配合的程度会更高,从头去做怎么可能快速创新呢?已被市场验证的就可以直接拿过来用,我反而认为拿来主义非常重要,既然是拿来主义就要合作分工,配合要求越来越多,而不是像过去小农经济一竿子捅到底。

    主持人:我想了解一下设计重用率统计的问题,还有外包的问题是怎样的状态?

    付燕:通常的核心部件是要自己生产,因为会影响到空调的整体质量,格力没有任何一个换热器是委外生产的,空调的核心部件压缩机大多数也是自己生产的。对于一些结构件,对质量关注度不是太大的零件,我们很多都是外包去做的。

    主持人:关于重用率的问题还需要再解释一下,为了实现快速交付,肯定是90%都是以前做过的,不知道这方面你们有没有考量?

    付燕:肯定是有考虑的,对于设计的模块化和标准化是企业非常关注的,现在数字化技术的发展给我们带来很大帮助,帮助设计人员提高了设计成功率,标准化率。

    主持人:e-works推出的优制网,也是帮助企业找到更多的设计外包、检测、维修服务的平台。各位对人工智能技术在制造业的应用前景有何看法?请嘉宾简单介绍一下。认知计算是否属于人工智能技术?认知计算是不是也是基于统计的?

    Eddie:IBM架构主要分为四层面,第一个层面是云的基础架构,搭建了我们的数据平台,在数据之上我们认为是AI。认知计算有各种不同的方式,有深度学习,有AI,这些词都在转换着用,其实各个领域的定义和学习的方式完全都不一样。

    赵阳:这个技术很火很热了,从我的理解来说,制造业怎么利用这个技术,很重要的一点是从单样本到多样本的过程,制造业做研发的过程与制造过程是有样本偏差的,这个偏差以前是没有计算方法去做的,有了人工智能以及物联网技术,产品的应用数据都能收集回来,有了这个技术基础之后,人工智能运用的行情将是非常棒的。

    卢东明:微软是一个很奇怪的公司,有很多看似和它的主营业务不一定那么相关的研究项目。微软的亚洲研究院在中国非常有名,业界有一个说法,在中国包括在全球,很多从事人工智能的人员都是从微软出来的。微软在人工智能前期的投入现在忽然间在收获,比如说微软语音识别技术,比人听语言的错误率还要低,这些技术慢慢在发酵。现在大家都在提人工智能,我认为制造业和人工智能不能说有必然的关系,但有很多可以发挥的地方,比如在制造流程里,通过大数据去分析,可以提醒人类不那么准确、容易忘记的事情。第二是把人工智能的技术做成一个产品的特点,比如说手机都在谈语音助手,甭管是小张、小李、小艺等等,听你的语音指令就可以做事情,不管是跟谁去交互,这本身也是人工智能和制造业发展的一个方向。

    主持人:我们必须有清醒的头脑,智能制造刚刚热不久,又被人工智能盖过去了。纵观历史,人工智能是三起三落,也不是那么一帆风顺的。企业应该像守门员一样去观察,是不是马上要运用不一定,这是我在美国进修MBA的时候一个教授给我的忠告。最后以热烈的掌声感谢分享的嘉宾,谢谢!

责任编辑:张纯子
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