7月22日,由中德智能制造產業協會指導,智匯工業與機器視覺產業聯盟、慕尼黑展覽(上海)有限公司共同主辦的“智”匯北京 制造引領——智慧工廠與智慧物流主題論壇順利舉辦。
中德智能制造產業協會產業促進部部長劉傳龍從順義總體概況、投資機遇、產業扶持政策、北京中德國際合作產業園發展平臺四個方面向與會嘉賓及企業代表共同分享順義的發展機遇和潛力。
中德智能制造產業協會產業促進部部長·劉傳龍
劉部長向與會代表發出邀請:順義素有開放創新、聚賢納士的優良傳統,北京中德國際合作產業園也有舒適宜居、服務完善的發展環境。希望海內外朋友們到這里來投資興業、樂居休閑,共享新機遇、共謀新發展。與會企業家代表對中德園產業園表示了極大興趣,并表示會擇機實地考察與合作洽談。
中國電子技術標準化研究院高級工程師·胡琳
在行業嘉賓分享環節,中國電子技術標準化研究院高級工程師胡琳女士分享了《數字孿生標準化及在智能工廠的應用》主題報告。胡高工概述了虛擬工廠針對新工廠規劃建設、工廠運行實時仿真、輕量化企業分散產能等需求,基于數字孿生技術,實現模擬對象在現實環境中的行為,對產品、制造過程乃至整個工廠進行準確、完整、實時虛擬仿真的目標。
西門子(中國)有限公司數字化工業集團數字化互聯與電源資深產品專家·張兆中
西門子(中國)有限公司數字化工業集團數字化互聯與電源資深產品專家張兆中先生分享了《智能制造——數字化基礎設施的關鍵要素》主題報告。
張總提到“數據信息是21世紀的原油,數據分析是內燃機”。 西門子通過橫向和垂直融合,把虛擬世界和現實世界通過數據連接在一起。在整個價值鏈條上西門子實現了數字雙胞胎的橫向集成,把數據信息從工廠的物料采購到產線生產、再到銷售端全流程貫通起來。縱向上,通過OT和IT的融合垂直融合,強化工業互聯網的完整性。
施耐德電氣(中國)有限公司工業自動化中國區物流行業負責人·孟群
施耐德電氣(中國)有限公司,工業自動化中國區物流行業負責人孟群女士帶來了《制造業物流面臨的挑戰、機遇和技術趨勢》主題報告。孟總概述了目前的主要宏觀經濟和大環境、制造業物流面臨的挑戰、現階段的物流需求變化趨勢,以及施耐德電氣的綜合解決方案:和生態圈合作伙伴一起,幫助客戶解決制造業物流的頂層設計以及落地方案。
歐姆龍自動化(中國)有限公司項目主管工程師·吳振華
面臨目前智能制造的浪潮,制造型企業改何去何從?是一味的追求無人化、黑燈工廠還是選擇夯實基礎,再追求智能。本次歐姆龍智慧工廠的案例分享,將帶領大家從制造企業的基本單元(工位、生產線),多維度的來詮釋歐姆龍所理解的智能制造。歐姆龍自動化(中國)有限公司,項目主管工程師吳振華先生分享:《智慧工廠—— 歐姆龍智慧產線0-1的搭建(CLCS)》主題報告。
歐姆龍的智慧產線(CLCS),全稱:人機協作的智能化單元生產線。它以智能化的方式,讓單調的生產現場,通過智能電子信息化的手段,活躍起來。讓數據更透明化,讓問題更具像化。通過這樣的手段讓企業家更好地了解自己生產現場的情況,并有針對性的解決問題,使我們的現場更具有“人性化”的智能制造。
阿里巴巴(中國)有限公司阿里云高級產品專家·肖長寶
阿里巴巴(中國)有限公司,阿里云高級產品專家肖長寶先生為大家帶來了《生產畫龍、AI點睛——阿里云智慧工廠實踐》主題報告。
阿里云以數據+算法驅動智能制造解決方案。以AICS融合智能控制優化的算法平臺舉例,它不僅具備一般平臺算法開發、訓練、建模功能,而且在工業領域具備人機交互性能。以智能控制、過程優化、系統辨別與數據建模、交互式診斷分析能力,實現智能工廠產銷供一體化管控,從而解決傳統控制優化面臨的售價高、服務成本高、技術能力受限以及效果難持續等核心問題。
華為云北京華為云生態技術總監·劉明建
華為云,北京華為云生態技術總監,劉明建先生為大家分享《大國重器-打造新時代物流行業的京杭大運河》主題報告。
物流行業的新機遇、新挑戰已經來臨,在技術創新的驅動下,華為云本身是服務于物流行業的。目標是聚焦行業,根植行業。我們認為,未來,物流行業的重點是利用ICT相關云技術,提升效率,從而實現成本節省。隨著物流業務的爆發式增長,物流業將率先進入智能4.0時代。4.0時代,就是智能化產業升級,我們認為,智能化升級是物流業發展的必然趨勢。大數據、人工智能、物聯網等技術的出現和成熟,為智能化提供了技術條件,將這些新技術融入到物流業務中去,就能夠解決行業成本高、找貨難、不安全、效率低、誠信弱的痛點,實現降本增效。
成都萬創科技股份有限公司全國銷售總監·余海龍
成都萬創科技股份有限公司,全國銷售總監余海龍先生為大家分享了《新一代物聯網智能硬件及管理平臺助力企業智能化轉型》主題報告。他介紹到,工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物,是數字化轉型的必要條件,是實現智能制造的重要基石。萬創將用新一代智能硬件及軟件產品,為客戶提供最高效的連接網絡,最便捷的管理平臺,以及最安全的數據保護。助力企業智能化轉型,助力智能制造平穩落地。
(審核編輯: Mars)
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