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R=R2(N):R2能力责任,努力做的,表示一件事情的结果会有程度性的差异,R2(N)表示在做一件事情中,离目标的差异化越大,所表示的N值越高。比如:公司定的目标是10万,小王通过自己的努力,在月底的时候做到了100万,勇夺第一!

近期智能制造、机器人、互联网+等热词频频出现多种媒体,以这些热词为主题的各种研讨会、展览会、交流会更是此起彼伏。记得2003年左右,我在与部分江浙企业老板交流时,关于是否要上数控化设备问题,当时大多数老板的观点是“中国人多,不可能需要像国外那样大量的自动化设备”,至今过去也就10年左右,国内老百姓都在谈论自动化,而且还在大谈智能化、无人化”,变化之大,令人咋舌。

纵观人类社会文明发展历程,由采集狩猎时代到农业社会的渐进,农业社会到工业社会的嬗变,工业社会到信息时代的飞跃,这些时代文明总结的名词、概念都是后人对前期已经实现的现象的一种总结和概括。德国工业4.0名词也是德国科研机构和产业界对德国过去工业发展的总结。国内今天的情况却不尽然,我们自动化阶段层次还处较低的水平,而大家却在谈智能化,而且是全国性。似乎让人感觉中国的制造水平已经很高,有时真佩服国人忽悠的智慧,虚实让人难判!但只要稍微懂行的人就能看出,目前大谈、特谈、甚至高频次出镜的智能制造专家、工业机器人专家多数是从事此行业年限不太长,部分人从事证券投资,部分人从事高校教学研究,部分从事中小企业创业,还有部分就是想进入或刚进入此行业的上市企业高管等。主办的多数交流会,有建设性、深入核心内容很少。智能制造是需要人做出来的,不是谈得出来的。当前,我们的装备制造整体水平还不高,还需要更多的行业人士沉心静研。深入中国制造,你会发现中国制造离智能化还很遥远!

   中国智能制造短板——设备端的数据无法采样   

德国作为世界制造水平最高的国家,工业4.0概念的提出者,是因为有众多拥有“工匠”精神的制造人士经过上百年发展而来。
其间经过了非常重要的精益制造阶段,从粗犷制造到精益制造是从量变到质变的飞跃,粗犷制造阶段对产品的性能、寿命以及可靠性等没有很高要求,不需要很深的技术,企业多数可以通过扩大制造规模和降低人力成本来实现提高竞争力,进入精益制造阶段,就需要很深的工程科学技术。

德国能够顺利进入精益制造,与当时德国的工业背景密切相关,那时德国把汽车产业作为主打行业,汽车行业对安全性、可靠性的要求非常高,这些高要求是德国制造业能够最早实现精益化、智能化的主因。那时,要造汽车零部件的“工作母机”很难从第三方购买,这促使德国必须自行研制高性能机床,以致德国今天也是世界高端机床制造大国。

中国制造业目前还是处在粗犷阶段,消费环境和背景与德国当时不一样,在飞机、汽车制造行业我们已经没有当年德国的好机会——造好工作母机的就会(右图是中外机器换人背景差异表)。国内较长的粗犷制造,业抑制了我们装备发展,我们的装备大多停留在没有太多性能要求的低水平阶段。

随着中国社会经济的发展,80后、90后的消费需求出现新的趋势:

趋势1个性化的需求越来越强

趋势2产品更新换代越来越快

趋势3对产品品质要求越来越高

趋势4对品牌的要求越来越高。

同时劳动工人工资快速提升,这2大因素叠加,使得粗犷、劳动密集型制造模式已经走到尽头。制造业的产业转型、产业升级迫在眉睫,然而,谈何容易!


少人化的制造工厂,以及发展到无人化智能工厂,难点在于设备层的数据是否方便采集。只有能够采集到设备层的数据,产线才能实现
MES,工厂制造信息才能与业务层互联,实现商务管理类软件如ERPCRM等连通(右图反映少人化制造工厂的信息不通地点)。设备层数据无法采集是目前工厂智能化难以实现的主因,而这一现状短期又难以改变,因为大多数国产装备没有自主开发的大脑,无法进行大脑数据的信息采集。

    国产装备“缺脑”严重   

国产装备产值巨大,但大都数属“缺脑”和“借脑”状况,这些装备无法与外界交流,不解决好“脑袋”问题我们的制造智能化将无法实现。

从装备制造企业控制系统研发方式看,国产装备制造企业有以下3种模式。

第一种模式,主要集中在一些中小装备制造企业,地区大量分布在江、浙区域。我们的国产机床行业大部分属于第二种模式,数据来源赛迪顾问统计:2014发那科与西门子一起共占据数控系统市场的72%以上,日本三菱数控系统在市场中占有超过10%的市场份额。下表是中国最大的数控机床上市企业沈阳机床2014年年报,此年报利润属机床行业上市公司种好的。而日本FANUC 2013年销售收入60亿美金,利润15亿美金。中国数控机床完全沦落为国外CNC打工状况。

装备制造企业没有能力自主开发自己的大脑,造成在市场中没有主导权和定价权,企业核心竞争力更无从谈起,更严重是企业无法独立,必须依附提供控制系统的企业,成为不能独立行走的侏儒。今天国家在机器换人中的窘态,就是因为我们的装备制造企业没有配备自主开发控制大脑造成的。目前中国制造能否成功实现产业转型,要看国产装备制造企业能否快速补好“造脑”能力。

    国产装备缺脑的原因   

装备制造企业的老板其实也很想拥有“造脑”能力,江、浙很多老板都曾投入相当多资金搞设备控制研发,有的企业从名牌高校招人自建研发队伍,有的企业委托高校技术专家开发,结果都收效甚微。究其原因,我们的高校对工程教育欠缺,比如:国内上千所工科院校都设置有数控技术专业,但从数控机床国内市场结果看,我们高校培养的数控专业学生,大多数成了国外数控系统(FANUCASIEMENS等)维修工和操作工。国内多数高校,不是以“科学主导工程”的理念来教学,没有使学生知其所以然,更多是表面知识的灌输。

高校热衷于综合性、研究型名词,不齿应用型头衔。殊不知,工程中深入下去会有非常多需要研究的课题,基于这些内容的研究成果才是有价值的。

高校培养应用型人才的体系还未健全,以致培养少量的应用型人才无法满足国产设备制造商自主开发控制系统的需要,没有自主控制系统的国产设备加工过程中的数据无法采集,使得中国制造智能化的过程将会“路漫漫其修远”,需要我们从事制造人士安下心来“上下而求索”

本文责任现象学系统分析

Responsibility phenomenon

责任总公式:R1(-1,0)+R2(0~N)+R3(0,+1)+R4(C/c)=1

所属责任现象:责任第一现象(一个责任主客体)

责任单位:R=R2(N)

本文责任思维模型:责任形态

责任思维工具描述:对于责任的形态的分布,我们通常可以采用“有形,有数,有心,有神”的隐喻的方式来说明。
有形的责任,就是我们可以通过我们物理属性来判断;
有数的责任,我们可以通过结果的差异来判断;
有心的责任,我们可以通过人的情感波动来判断;
有神的责任,我们可以通过人的内心信念来判断。

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