工业4.0时代 智能制造正推动汽车产业转型升级

简介:

日前,三亚财经国际论坛开幕,作为高峰论坛之一,“工业4.0背景下的汽车产业升级之路”汇聚了来自汽车界的经济学家、政府要员以及企业高层,各位智库汇聚一堂,共同探讨工业4.0背景下汽车产业转型升级的发展。

作为体现国家综合工业实力水平的汽车产业,在工业4.0时代下无疑成为制造业产业升级的先导阵地。

工业4.0是互联网+制造业还是制造业+互联网

汽车产业作为制造业中技术含量、智能化程度、产业集中度较高的代表,汇聚了电子、玻璃、橡胶、化工、钢铁等很多行业,是一个庞大的产业链布局。因为在工业4.0时代,汽车产业的转型升级显得最为迫切和重要。但工业4.0时代,将往哪个方向发展,什么才是重中之重。

工业4.0这一概念诞生于德国,对此国家信息中心信息资源资源开发部主任徐长明通过对于这一基本概念的研究后表示,工业4.0的核心是智能制造。德国制造业发展面临的两大问题就是互联网大数据+云计算,如何不出现互联网+制造业,而是制造业+互联网局面,所以德国制造业总的核心是提升竞争力。

对于智能制造是工业4.0时代核心的说法,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃也表示了类似的看法,在他看来,4.0的核心是ICT+CPS,ICT是智能+连接性,智能连接技术。

在工业4.0时代,德国奔驰、宝马、大众三大汽车公司的主要目标是:提升品质、提升生产力、提升柔性化、压缩产业,总核心是提升竞争力。

一汽-大众汽车有限公司董事、总经理张丕杰表示,“汽车智能制造的首要任务是创新,汽车智能制造的成功需要激发创新活力。“未来一汽-大众将打造“智慧工厂“,持续加速创新与数字化战略布局,在车型开发、流程标准、制造模式、生产组织方式等多方面进行创新变革。在生产工艺、生产流程等方面进行更多的创新,实现转型升级。

而在互联+大数据方面的认识,张丕杰很好的诠释了工业4.0时代是制造业+互联网。他表示互联就是把设备、生产线和员工通过网络紧密地联络在一起,所有信息都是实时共享,这样就组成一个制造能力无所不在的智能制造系统。

而关于大数据的应用,未来更将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期。并对工业大数据进行精准分析,为汽车智能制造带来更加精准、高效、科学的管理,而且也会带来更高的研发生产效率,更低的运营成本。

汽车工业的未来是新能源

本次高峰论坛上,张丕杰还表示汽车智能制造的未来将是绿色发展。《中国制造2025》中明确提出,新能源汽车将是国家发展汽车产业的方向,纯电动和插电式混合动力汽车、燃料电池汽车、节能汽车、智能互联汽车都将是国内未来发展重点。中国作为一个碳排放大国,节能减排压力巨大,因而政府主推以纯电动车为主的新能源汽车发展策略,对于新能源汽车的发展更是给予了较高额度的补贴。

对于中国新能源汽车发展策略,张丕杰表示,当前新能源技术成熟尚需要时间,中国汽车产业实现纯电动化不会一蹴而就,因而传统汽车、混合动力汽车与纯电动汽车仍将在未来一段时间内共存发展,这是新能源汽车发展的现状和规律。基于这样的分析,奥迪推出了对中国市场研发的奥迪A6Le-tron插电式混合动力汽车,百公里综合油耗仅为2.3L,以“绿色实效”引领“绿色未来”。

国务院发展研究中心原副主任陈清泰则十分肯定政府主张的新能源汽车发展策略,不过在节能补贴方面,他则发表了不同看法。在他看来,电动车的产业化最终必须依托市场来完成。

美国、德国等国家都把电动汽车作为迎接第三次工业革命的重要载体。日产、宝马、通用、大众等汽车巨头陆续向电动汽车转向。在陈清泰看来我国将电动车的发展上升到国家战略,跟上国际汽车产业升级的步伐,是一项具有长远意义重要决策。汽车动力技术的电动化是汽车产业100多年来最深刻技术革命。它恰与分布式—清洁能源,互联网、物联网、智能化交集,正以强大的力量推动汽车产业进行一次影响深远的结构升级。

但对于政府出台的多种形式激励政策,陈清泰也发表了其看法。他认为应该从三个方面来推动新能源汽车的良性有序发展。第一,有序放宽市场准入,强化市场监管。欢迎新进入者,但让投资者自主决策、自担风险;以强制性技术标准和相关法规为准绳,严格市场监管,使违规的企业和不达标产品的入市受到严厉的惩罚。第二,政府政策组合要给全社会一个长期稳定的预期。频繁政策调整不仅在政策衔接期会产生较大的市场波动,而且不足以引导企业和消费者产生长期行为。第三,重视寻找依托市场力量自行发展的道路。电动车的产业化最终必须依托市场来完成。

随着工业4.0时代的到来,汽车不仅仅是人类出行的便捷工具,同时作为智能终端的载体,智能汽车时代的带来代表这智造时代的到来。而作为汽车智造制造的发展方向,新能源汽车的繁荣发展将推动汽车产业的全新变革。



本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
大数据 工业大脑 新制造
阿里云ET工业大脑助力智能制造转型
本文由阿里云工业大脑首席架构师黄桦在苏州云栖大会分享,当新制造已经上升为国家战略,工业产业升级势在必行。如何让科技应用于工业转型,让我们走进阿里云ET工业大脑一探究竟。
3513 0

热门文章

最新文章