专精特新如何数字化转型拥抱变化的未来?邱锋在演讲中分享了制造企业未来趋势：“专、精、特、新”是未来企业方向，现有专精特新企业90%以上是制造业，类似以前日本、德国;数字经济下的实体经济，得主动、被动拥抱数字化转型，适者生存、优胜劣汰。

在提到人工智能在制造业企业的应用方向时，邱锋介绍到，AI在制造业的应用会使得降本增效的价值日益凸显。通过对营销、研发、生产、设备等数据的深度分析，企业的计划排程、质量管理、生产安全及环境保护、预测性设备维护等方面效能将得到提升。

邱锋提到在流程优化方面，企业所有的运作都是以流程为基础的，企业需要先砍掉不必要的流程，同时必要的流程尽可能实现自动化，最终实现跨部门、跨业务的超级自动化。然后在项目中用RPA替代人工操作，用机器人自动执行基于规则、重复性、枯燥的工作流，用AI替代人工决策，如由AI系统通过算法模型自动推送式补货处理。

麦肯锡评估：2030年AI规模化应用将为中国带来6000亿美元经济收益，其中制造业收益为1150亿美元。在“AI在制造行业落地的探索与实践”的主题演讲中，吴跃介绍道基于制造业自身的业务特点，制造业与AI结合的应用场景特点主要体现在：大数据+小数据训练、数据获取成本高、众多物理世界场景、准确性和鲁棒性要求高、多模型集成学习、需要工业领域专家等，并通过AI在不同行业不同场景的应用做了介绍。

结合AI在制造行业的应用，吴跃介绍了戴尔科技基于Dell计算、存储、网络、数据保护在内的AI GPU计算集群解决方案、Dell PowerScale存储解决方案。在提到Dell PowerScale存储解决方案时，吴跃介绍道，PowerScale采用Scale-out存储架构，随着存储节点数量增加容量和性能，可以同步线性增长，单一文件系统目前可以支持最高180PB的存储裸容量。PowerScale支持非常完善的存储访问协议，可以支持多种协议同时访问同一份文件数据，而不需要进行数据的横向搬迁。PowerScale还可以提供应用透明的动态分层存储机制，可以基于IO热度动态选择高性能NVMe SSD与大容量机械硬盘存储空间。

对于制造业AI项目的实施流程，吴跃提到戴尔基于此前的项目经验，通常会划分为需求分析、数据治理、模型训练、AI系统部署、持续优化五个步骤做实施。

在“制造业数字化转型及智能制造探索思路”的主题分享中，颜亮锋从数字化及智能制造、尚纬数字化转型经验等方面做了分享。

颜亮锋将线缆智造的目标总结为几个关键词：利润持续最大化;产品性价比高、大规模个性化定制;互联互通、数据驱动改善;机器代替人工;制造全过程流程化、精益化。并详细介绍了实现这五大类目标路径的五个关键步骤。作为智能工厂建设的第一步，尚纬股份自2018年启动精益管理项目以来，在精益管理组的带动下，深入推进精益管理项目，形成了系统性的推进方案，打造精益试点。在5S、TPM活动、SEMD活动、物流模式运行，班组改革等方面取得了明显的成效，每年给企业带来上百万的收益。

在自动化改造方面，机器人辅助的上下盘、自动化收线可以自动匹配盘具、自适应感知线径，实现了自动测量、排线、计数。排线效率提升50%-60%。质量监测方面，速度可以达到400米/分，典型缺陷像素分辨精度最小0.01mm，最小缺陷面积0.1平方毫米(人类可看到的最小极限)，灵敏度可以调节，全过程监控及数据存档。检测准确率接近100%，检测效率提升300%。

在随后的问答环节，围绕“物流信息流程化和可视化如何综合平衡合理使用，才能提高车间数字化”、“Aps,Mes,Wms可以必须是一家的产品吗，如果是不同厂家的软件，可以整合到一个平台内使用吗”等问题，参会嘉宾与三位演讲嘉宾进行了交流和探讨。

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。