详解企业#数字化转型[超话]# 的五大基石(四)#商业模式数字化#

互联网时代崛起的企业有何不同呢?我们不妨可以先看看#沃尔玛# 和#亚马逊[超话]# 的几组数据:

营收:沃尔玛2019财年营收5144亿美元,同比增长2.8%。亚马逊的这两个数据分别是2329亿和31%。有分析师预言,亚马逊有望在2025年左右营收超过沃尔玛。
业务规模:亚马逊平台商品SKU数约为3.5亿左右,全球共计有超过800万卖家(中小卖家为主,2019年销售额超过10万美元的卖家约占19%),2019年员工数为647500;沃尔玛(含电商平台)商品SKU数约为亚马逊的四分之一,商家数量仅有2万多;
复合年均增长率(CAGR):2010-2019财年期间,亚马逊的商品销售收入CAGR为23%,而沃尔玛仅为3%;
市值:当前亚马逊的市值是1.48万亿美元左右,沃尔玛是3833亿,亚马逊市值第一次超过沃尔玛是在2015年7月。
虽然今天亚马逊的故事越来越因为AWS,但单从其零售业务来看,如此大的体量依然保持着超过20%的CAGR不得不让人艳羡。这样的故事还有很多,阿里vs 大润发、Salesforce vs Oracle、特斯拉 vs 丰田、Airbnb vs 万豪等等。这些互联网新贵们都有一个共同的特点,即digital native(数字原生),这些企业从成立之初就把他们的业务数字化、在线化了,业务闭环中发生的海量过程和结果数据都被沉淀下来,他们利用这些数据进行经营和日常决策、并依托数据之上的网络效应执行业务扩张并不断跨越既有的产业边界进入新的领域、创新商业模式。

是#数据驱动# 的新的商业模式和管理模式有效地解决了上文提到的传统商业模式下的两大挑战:在消费品领域,如果有了对全客户旅程的数字化,积累了足够的深刻、精准的顾客洞察,品牌商就可以从产品概念形成、预研、新品测试、营销、客户服务等诸多价值链环节让更多顾客、合作伙伴高效参与进来,降低信息不对称、降低决策和试错成本、提高运营效率。在#工业制造# 领域,如果实现了对生产设备、工艺、供应链等的数字化,那么设备管理、品质控制、生产能力、供应链成本都将可能得到前所未有的改善和提升。在专业服务领域(医疗、金融、教育等),今天非常依赖于专业技术人员的相当一部分工作可以被RPA(机器人流程自动化)替代,把专业技术人员们解放出来更加专注于那些需要通过人际交互才能够解决的复杂问题。

数字化,是顾客、合作伙伴、员工、生产要素以及业务交互全过程的在线化、数据化、智能化,这是一种完全区别于工业时代的、自下而上(bottom-up)的崭新力量。唯有数字化驱动才有这样的效率和能量,才能带来商业模式和运营上如此颠覆性的改变!

数字化转型,让可视化先行——#物联网[超话]# +#3D可视化# +大数据打造三维立体化数据看板!
在这个大数据爆发的时代,数据可视化逐渐兴起,并且3D可视化相比于传统式大数据可视化更加直观,同时将3D与数据结合,让数据展示不再枯燥,反而生动有趣、灵活多彩。接下来就让我们来详细了解一下三维数据可视化吧。

#数据采集# 是#工业互联网[超话]# 的基础,没有数据的工业互联网将是无源之水,工业互联网的价值在很大程度上取决于采集数据的数量和质量。国机集团武汉纺友结合行业知识对这些数据进行进一步处理和挖掘,以量化、可视化等方式,定位生产中存在的问题并进行优化,可为企业智能制造提供源源不断的新动能,有效地提升企业竞争力。

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数据可视化案例

国机集团武汉纺友-BI数据可视化的数据决策系统是企业的信息系统,用来支持各部门的数据分析需求,对数据进行深度挖掘,发现潜在价值与风险。企业建设了数据辅助决策系统,可以大大提升了IT辅助决策的能力,它运用于识别市场机会、规避市场风险、企业诊断及对营销效果进行评估等方面,为企业产品营销提供科学合理的决策依据,使企业主不断变化的市场环境中发现业务新亮点,避免损失,获取利益。

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企业如何建设#智能化[超话]# 流程,打造#数字化车间# 硬件平台?

#数字化工厂# 由设备、机器人、AGV、网络、信息数据等构成,集成了产品制造过程和工厂模型的数据库,以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。通过借助计算机,对整个生产过程进行#数据采集# ,并可进一步扩展到整个产品制造过程的全生命周期,将打通产品设计和产品制造之间的桥梁,实现信息的集成。而#生产车间# 是组成工厂最重要的组成部分,实现了生产车间的数字化,基本上完成了数字化工厂最核心的部分。在数字化系统建设中以数据的可视化管理和应用为核心,而非简单注重完全的自动化程度。利用PLM系统实现主数据流和工业网络、智能装备、智能仓库、智能系统等方面系统集成,实现数据流贯通与共享。

1 数字化车间硬件平台搭建

1.1 #智能化生产#

智能化在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上,再以ERP、MES 等管理软件作为中枢管理系统,以视觉相机、RFID标签、扫码器、条码、传感器等为组件,以NC数控系统或PLC为控制单元,以现场总线 PROFIBUS、工业以太网PROFINET、MODUBUS等通信技术为传输网络。能够借助完善的系统获取状态信息、传递控制指令,以此实现科学决策、智能设计、合理排产,监控设备状态,提升设备使用率,指导生产运行,让自动化生产智能设备高效运转。

1.1.1 #智能硬件[超话]#

智能化生产制造单元是将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合,使其具备多品种少批量产品的生产输出能力。打造智能制造单元是开启智能化道路行之有效的切入点。为各车间配置智能制造单元,“智造单元”是一种模块化的小型数字化工厂实践,整个单元由自动化模块、信息化模块和智能化模块三部分组成,以“最小的数字化工厂”实现在多品种小批量的生产智能化。在加工领域,注重从单一功能型设备向多功能型设备过渡;在装配领域,突破人工操作的枷锁,逐步由人工操作向人机协作、自动化作业转变;不断发掘高精尖设备,致力于质量检测、SPC工站建设;将传统、简易的人工搬运等,采用机器人配合视觉定位技术全部实现自动化搬运。

1.1.2 #智能设备互联#

智能化生产车间以信息化作为根基,通过将生成车间的不同设备与通讯网络连接,收集设备的状态数据和质量数据,并作为数据采集和分析的基础。对不同生成设备,采取不同的数据采集方式:对存在数据接口的设备,如加工中心、磨床、PLC控制器、机器人、仪器仪表等,通过Profibus或Profinet网络将设备数据传输到网关;对于没有数据接口的设备,通过外接传感器完成设备状态采集,提升通讯能力,可采取有线或无线两种方式进行,数据传输到网络后,通过边缘计算方式完成数据就地分析和存储,对于数据分析结果汇总,并采用有线或无线的方式,存储到云服务器进行数据显示和后续数据分析工作。设备的联网接入需完成三项重要的工作:硬件接口的连接、软件数据接口互通、接口规范定义。

1.1.3 智能设备数据采集

完整的制造设备应具备完善的档案信息,包括产品编号、产品描述、产品状态、产品时间戳等信息。按照已定义的通信接口,与其他设备、装置以及执行层实现设备和数据的互联互通。对收集完成的数据进行分析,筛选出合格数据,对于不合格数据采用自动处理和人工处理两种模式完成,最终保证产量质量状态的稳定,并可满足产品的质量追溯。

1.1.4 #智能制造[超话]# 执行系统

建立MES制造执行系统,运用生产调度管理、工艺执行与管理、过程控制管理、排程管理、质量管理、设备管理等模块,可时刻管理和展示生产制造全流程。通过开发数字化生产制造执行平台,打通计划、生产、物流、设备间的数据流,构成计划、控制、反馈、调整的完整系统,通过规范的定义接口实现计划、命令的传递和实际生产的无缝衔接,使生产计划、控制命令、信息数据在整个 MES 系统、过程控制系统、自动化体系中透明、及时、顺畅地交互传递,最终实现生产全过程数字化,打造数字化生产车间。

1.2 智能化物流仓储

物流仓储是制造业中极为重要的一环,通过应用智能物流仓储系统可快速完成产品原材料、产品配套件、成品件之间快速流转和输送工作,通过采用堆垛机输送方式和立体仓库存储方式提升仓库货位周转效率,降低仓库转运过程造成的人工成本,提升转运效率,实现仓库储流数字化管控和智能化运输。

建设智能物流仓储系统,完善系统组成架构:设备层、操作层、企业层。设备层建设立体仓库、智能叉车、码垛机器人、提升机等仓储设备,建设AGV、智能托盘、物流机器人等物流设备、RFID、机器视觉、智能摄像头等识别设备;操作层增加 WMS、WCS、TMS 等运维软件;企业层则对接ERP、CRM、SCM等管理软件的采购、计划、库存、发货等模块,融入总系统的闭环中。

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没见过世面
第一次用电动剃须刀
确实能提升幸福感
比手动要便捷很多
除了贵没什么缺点
突然想起来,我和我的母亲就像这个时代的边缘人,或者说这正反应了我俩所处的社会阶级
【仅是活着的状态】
科技每天翻天覆地的进步变化在淘汰着我们
我的母亲不会使用使用电脑,拼音打字很生涩、很艰难
而我不会用微波炉、不知道苹果平板如何解锁
照理来说我在的是互联网IT行业
系统小姐姐同事总会建议我该买什么电子设备
问我玩过什么主机类游戏
我都打个哈哈过去
想想还真是有趣
我总是会想我是否适合这个行业
因为我们就像在悬崖边上挣扎的人
想要的可能是不属于我们这个阶级的东西


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