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            從制造中來到制造中去 華為要做更懂制造的“懂行人”

              [  品牌資訊   ]  

            俗話說,無農不穩,無工不富,無商不活。在這三個產業中,工業是真正具有強大造血功能的產業,對經濟的持續繁榮和社會穩定有著非同尋常的意義。甚至可以說,一個國家的科技水平和經濟實力,也體現在制造業的發展程度上。

            近年來隨著工業發展的日趨成熟,“去工業化”逐漸成為一種潮流,但由此帶來的影響也已經顯現:勞動生產率降低、經濟增速下滑。于是,“再工業化”開始取代“去工業化”,帶動制造業回歸。這里的“再工業化”并非是傳統制造業的回歸,而是通過不斷吸收、運用新一代信息技術,發展先進制造業。

            要實現“再工業化”,發展“智能制造”是必經之路。早在1988年,美國懷特教授和布恩教授在《智能制造》一書中就首次提出智能制造的概念;如今,智能制造已經成為全球制造業轉型升級的主攻方向。如何才能實現智能制造呢?透過問題看本質,我們可以發現,智能制造的本質其實就是智能技術與制造場景的深度融合。但制造行業是一個流程長、門類繁多、應用場景復雜的行業,對于數字技術提供商來說,單純為智能制造的發展提供產品和技術遠遠不夠,必須要做到“懂行”才能更好地推動新技術與應用場景融合。在日前舉辦的華為“懂行大會2020”的制造及工業互聯網分論壇上,秉承“從行業中來,到行業中去”的理念,華為也基于自身在制造行業的深耕,攜手生態伙伴,努力打造更多面向制造行業的場景化解決方案,加速智能制造落地。加速技術與場景融合 做制造行業“懂行人”

            對于每一家制造企業而言,數字化轉型都是知易行難,企業必須跨過傳統業務場景與數字技術應用之間的巨大鴻溝,才能真正通往智能制造。因此,越來越多的制造企業希望在轉型過程中與“懂行人”一路同行,共同邁向智能制造時代。

            作為一家制造企業,華為顯然是懂行業、懂業務的。尤其經過多年的數字化轉型實踐,華為已經在研發、銷售、供應、交付等多個業務領域進行了積極探索,實現了自身的生產效率提升和運營成本下降。與此同時,華為一直秉承“自己的降落傘自己跳”理念,積極采用5G、物聯網、邊緣計算等技術,實現技術與應用場景的融合,率先推進智能制造。不僅如此,華為中國政企業務也通過在制造行業的持續深耕,服務了大量的制造企業,積累了豐富的行業實踐經驗,不僅能夠深刻理解行業關鍵業務場景的需求,也更懂如何將先進的數字技術融入其中。

            在半導體電子行業走向智能制造過程中,需求個性化、交付準時化、產能建設、高效生產、安全生產和專業知識管理等方面都在面臨不小的挑戰,但在這其中都少不了“懂行人”的深耕與身影。比如,為了幫助某制造企業實現高性能仿真計算、提速產品開發,華為為其提供了高性能的OceanStor全閃存存儲;為了幫助某制造企業實現產品品質的提升,華為通過實時數據的采集和分析,幫助該企業實現了AI質檢。

            在汽車產業從傳統汽車向智能網聯汽車發展與變革的今天,加速新ICT技術的應用已經成為推動行業變革的重要動力。比如,5G技術的應用,使得新車物流全面采用基于5G的無人駕駛方式出產線,大大提高了物流效率;而在新車型測試過程中,5G+高性能存儲的應用,大幅提升了測試分析效率,提升了測試車輛的使用效率;此前,華為還攜手首發集團及其下屬速通公司、奧迪中國等完成全國首例實際高速公路場景的車路協同測試,整個測試就是基于C-V2X(蜂窩網絡的V2X)完成的。

            在礦山行業加速智能礦山建設上,5G+智能化應用的落地,也實現了礦井少人化、可視化、自動化、智能化運行的功能,大幅提高煤礦安全生產水平和效率效益,逐步形成能夠實現全面感知、實時互聯、分析決策、自主學習、動態預測和協同控制的真正意義上的智能礦山。在服務智能礦山建設過程中,華為與客戶和行業合作伙伴通過對建設經驗的總結和梳理,共同打造了“智能礦山聯合解決方案”,將核心業務和生產系統轉型成功的價值全面釋放與分享。

            正是得益于在眾多行業中技術與場景成功融合的實踐,華為正在逐步升級成為越來越多細分行業的“懂行人”,真正實現了“從行業中來,到行業中去”。打造全場景AI為智能制造賦能

            如今我國已經是全球制造業第一大國,但我國制造業還存在缺乏創新性平臺、自動化程度較低、勞動生產率較低等問題,亟待向制造業強國轉型。隨著制造業與信息技術的融合日趨深入,加速AI等新技術在制造業的深度應用,已經成為我國從制造大國走向制造強國的關鍵一步。

            其中,AI所帶來的就是無所不及的智能。在算力層面,面對無處不在的智能設備,異構計算架構開始興起,并將打破現有通用計算的瓶頸;在算法層面,AI算法的不斷突破,讓AI可以在特定領域已經接近甚至超過人工能力;在數據層面,來自華為全球產業展望GIV2025預測,到2025年,全球年存儲數據量將從如今的44ZB增長到180ZB。  算力、算法和數據的持續發展,正在讓AI成為一種新的通用目的技術(GPT),將深刻推動社會發展。在制造業,質量檢測方式正在由人工、傳統機器視覺向AI機器視覺方式轉變,大大提高了檢測精度,同時釋放了人力;預測性維護既提高產線穩定性,提前更換即將損壞部件,又能有效降低成本,包括減少宕機時間、降低檢測成本、提高設備使用率。在廠區、生產車間、基于AI的園區監管系統,AI可實現對車間安全生產的智能監測預警,實時識別風險。順應智能制造的這一趨勢,華為充分發揮自身“懂技術”的優勢,通過持續的壓強式研發投入,實現聯接、云、AI、計算和行業應用等5“機”協同,并與多個行業ISV和設備制造商進行深度合作,共同開展面向制造業多領域、多場景的聯合創新,助力智能制造。比如在AI計算領域,華為已經構筑起覆蓋端、邊、云的AI算力平臺,推出一系列針對AI計算,包括模組、板卡、智能小站、服務器等在內的Atlas產品,以及專門為AI計算新范式所設計的達芬奇架構,為了方便使用AI硬件產品提供了芯片使能層CANN、開發框架MindSpore、應用使能平臺ModelArts等軟件支撐工具,通過全場景AI軟硬件解決方案更好地支撐制造行業的質量檢測、安全生產、人機協作等業務。構筑懂行生態與伙伴共贏智能制造新時代對于制造這樣一個擁有眾多細分領域的大行業來說,沒有一家企業能夠滿足所有制造企業數字化轉型的需求;事實上,在企業競爭全面進入生態競爭階段的今天,每一家數字化轉型服務商若想獲得更大的市場機會,也必須不斷深化與生態伙伴的合作,共同服務于企業的數字化轉型。因此,順應智能制造的發展趨勢,華為始終堅持“平臺+生態”的策略,并圍繞技術、市場能力等核心優勢,持續賦能廣大“懂行業”的合作伙伴,聯合打造客戶需要的場景化解決方案,幫助制造行業創造價值、創新商業模式,加速實現數字化轉型。躬身入局,沉浸其中,進而與各行業客戶、伙伴一起錨定核心業務場景,由內而外驅動行業數字化轉型不斷提速,這正是華為中國政企業務作為“懂行人”的初心和長期深耕行業所積累的核心優勢。目前,華為在聯接、計算、AI等方面的能力都向生態伙伴充分開放,同時華為還將向生態伙伴提供相應的集成服務、能力賦能等,助其降低系統開發成本、降低人力成本,實現場景化解決方案的快速落地。

            同時,在本次“懂行大會”上還重磅發布了“懂行聯盟”。依托該聯盟,華為將集結多家咨詢規劃類伙伴共同行動,圍繞智能制造、智慧農業、智慧城市、智能交通等方向,開展長期行業科技創新、優秀實踐推廣,提升行業技術創新能力,促進產業鏈發展。

            據了解,目前華為在制造行業已經與近百家合作伙伴共同打造了聯合解決方案,并從規劃、咨詢、頂層設計、交付實施、人才培養等領域全方位為行業客戶賦能。接下來,華為也將持續攜手合作伙伴,通過5G、云、AI、大數據、IoT等新數字技術,充分結合制造行業核心業務場景的轉型升級需求,幫助更多的制造企業邁向智能制造。

            近年來,我國出臺了一系列指導及促進智能制造建設的政策文件,不久前,第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的制定也明確指出,要“推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合,推動先進制造業集群發展”。

            在這一歷史趨勢下,華為作為制造行業“懂行人”,也在遵循由“價值發現、創新使能、持續運營”構成的“懂行”價值循環,為推動智能制造落地,加速制造業數字化、智能化轉型貢獻力量,并真正成為制造行業數字化轉型的使能者。

            本文來源:常言道

            www.yzhclub.com true http://www.yzhclub.com/756/7563363.html report 6566 俗話說,無農不穩,無工不富,無商不活。在這三個產業中,工業是真正具有強大造血功能的產業,對經濟的持續繁榮和社會穩定有著非同尋常的意義。甚至可以說,一個國家的科技水平和經濟實力,也體現在制造業的發展程度上。近年來隨著工業發展的日趨成熟,“去工業化”逐漸...
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