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智能制造的发展趋势(智能制造工程就业方向及前景)

Time:2024-03-11 08:31:59 Read:346 作者:CEO

人工智能会取代人类吗?

因为人工智能是人研究的,当然随着人工智能进一步发展,它肯定会取代某些行业的人的一些工作。这就是为什么我们开发人工智能来将人们从一些艰巨的任务中解放出来,无论是体力劳动还是脑力劳动。

智能制造的发展趋势(智能制造工程就业方向及前景)

人工智能的目的是取代一些人原来做的一些事情。从根本上来说,人工智能仍然是人创造的。所以它不会取代所有人,它仍然会为人类服务。

从技术哲学的角度来看,一项技术出现的时候,或者说它的初衷,也就是发明人的预设,它的最终作用和它最终的出现是有比较大的差距的。

如今人工智能和大数据的应用程度如何?

现在一些大型互联网公司,比如阿里巴巴、百度、京东方等,都在利用人工智能技术进行市场预测,包括为用户进行个性化定制。

未来人工智能最大的技术突破可能是工业机器人,因为其应用领域广泛,需求广泛。

大数据行业市场开拓的关键是根据用户的个性化需求提供差异化的产品和服务。

数据的产生实际上与人类的行为、人类的生产行为和日常生活有关。因此,个性化需求是对客户或用户日常行为的分析。他需要的产品会给他个人建议。对于企业或者重型制造公司来说,大数据仍然可以发挥作用。有些大数据是生产过程和市场销售过程中获得的数据。它还可以用来指导其产品研发。

大数据在企业中的运用到了什么程度?

大数据将改变企业的生产模式。当前的趋势是将个人消费者与工业生产企业连接起来,这将改变原有的生态模式。

大数据技术的突破不仅仅是工业技术的应用。事实上,我们的先进制造业应该分为三个层次:智能工厂、智能生产、智能物流。

无论是智能工厂的管理,整个生产过程的控制,还是智能生产过程中的流程设计,包括产品出来后如何进入物流。在整个链条中,大数据将发挥非常重要的作用。工业机器人是智能工厂的重要组成部分,是智能生产中不可或缺的装备。在这三者的有机联系下,大数据将它们联系起来。

未来大数据会无处不在吗?

应该说,大数据无处不在,各种终端(PC、传感器、移动终端等)都会用到我们的生活中。后期需要一个庞大的数据中心来为这些前端终端提供服务。我们人类提供服务。它还会产生实时的、大量的各种数据,通过大数据处理为大家提供更好的服务。人既是数据的生产者,又是数据的消费者。我们每时每刻都在消费数据的同时,也在为后端生产数据。

德国工业4.0是德国政府在2013年汉诺威工业展上颁布的。工业1.0以蒸汽机为代表,机械动力时代(物质自由流动);工业2.0以电力为驱动,电气化时代(能源自由流动);工业3.0是1974年德国发明的可编程逻辑工业控制器将信息与机械和电力集成(信息自由流动);今天,我们已经进入了一个互联网时代,将第一次工业革命和第二次工业革命创造的物理系统与第三次工业革命创造的两个信息系统融合在一起,形成了今天的工业4.0。

德国提出的工业4.0更注重工厂侧的管理,无论是生产线的自动化,还是企业内部严谨的管理体系。美国的工业互联网更注重通过互联网为消费者提供差异化的产品和服务。 “中国制造2025”更多地结合了德国工业4.0和美国工业互联网的特点。它不仅强调工厂自动化和企业管理能力的提升,还强调需要通过互联网为消费者提供差异化服务。产品与服务。

定制设备或工业软件的核心技术是我们的吗?

比如定制服装时,有些设备要从国外厂商采购,有些软件部分是我们自主开发的。要实现智能化生产,我们不一定需要自始至终拥有自己的企业,因为现在市场全球化了,全球采购都是可能的。

然而,有一个问题。如果我们不努力,我们可能会重复我们在电脑和手机市场的地位问题。 PC的关键硬件(芯片)和关键软件(操作系统)来自微软和英特尔,手机的关键硬件(芯片)和关键软件(操作系统)来自谷歌和高通。未来我们的机器人肯定会有关键的硬件和关键的软件。中国是手机消费大国和生产大国,但手机的核心软硬件还不是我们的。我很担心我们中国制造已经陷入元素化时代。熊猫是我们的,功夫是我们的,功夫熊猫不是我们的。国外公司的整体设计和整体整合比我们好很多。

市场是我们最大的优势吗?

市场是我们最大的优势。事实上,在中国发展智能制造的过程中,我们有三大优势:中国制造业正在向高端发展,但同时低成本制造依然存在。虽然我们现在的劳动力成本在上升,但我们需要将成本文化转变为创新文化。这是目前企业遇到的困境。解决这个问题,必须从创新入手。由于中国的人口基数,一个新产品一开始就会有相对较多的用户来孵化。我们有巨大的需求,科学研究和技术发展,规则不一样。如果技术要求有较强的需求背景,就会有相对好的环境。我们现在拥有世界上最大的需求市场。我们中国企业可以围绕我们中国的需求开发技术和产品。这种发展可能是在应用技术层面,也可能是在系统技术层面。有了这些技术的背景,当企业规模大了,就有能力进一步研发核心技术和基础技术。

科学研究把金钱变成知识,创新把知识变成金钱。

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