数说赢家 | 想造更智能的车，你的制造过程不得先智能起来？

「智能」之风早已吹遍祖国大地各行各业

大家电、小家电、电子产品、甚至商场超市住宅房屋

只要能和智能扯上边，就都不愁销量了

「Shut up and take my money!」客户都会这样说……

「所以，我们的新款车型也要用智能作为一大卖点」你暗暗想着

智能导航、手机联动、智能辅助驾驶、远程操控……各种功能都得有

不过，工欲善其事必先利其器

你的生产流程聪明起来了吗？要不怎样生产最高精尖的智能汽车？

就好像，你能想象所谓的计算机翻译技术，并不是用AI程序来翻译用户提供的内容

而是雇了大量的翻译人员悄悄在后台翻译么……

所以，生产过程得先「智能」起来

智能制造，这也是制造业最近最热门的话题之一。重要到什么程度？国家甚至专门出台了《智能制造发展规划》！简单来说，就是得运用各种新兴技术大幅提高制造过程的自动化程度，通过自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等一系列方式，将原本由人承担的职能交给机器和程序来处理。毕竟科技以懒人为本嘛，如果抛开概念谈点实际的呢？

智能制造，执行是关键

将生产与销售过程集成，生产过程智能化、产品个性化、生产计划智能化

各种设备有机连接，通过数据分析给出最佳建议，把被动维护转变为主动预防

有效应对大规模定制中的质量控制问题，降低成本，提高产品品质

那么，这样的智慧能力该从哪里来？

基于Azure IoT、机器学习、SQL Server数据平台、Power BI的微软制造执行平台（MES）解决方案

丰富的数控采集技术手段，实时准确采集作业现场数据，实现透明化管理

统一管理、合理配置制造资源，实现科学化计划与调度、可行化和快速响应，提高资源利用率

在满足标准的基础上，为企业量身定制并管理完整的咨询和实施服务

提高实时性和灵活性，改善生产线运行效率，

提供生产过程透明化管理有效途经，全生产过程优化管理

其次，你得准备好应对生产过程中的各种意外

和人一样，机器也会时不时掉链子。例如缺乏及时维护而出故障。所以我们该如何应对？以前主要会采用被动应对方式，例如哪个设备掉链子了，尽快安排人员去处理。可当一切都自动化进行的时候，这得耽误多长时间！能否通过什么方式来预测每部设备什么时候会出故障，并在故障发生前提前消除风险？预测式维护请了解一下。

消除生产制造过程中不必要的「意外」

非计划停机，导致资产效率低、生产效率降低和运维成本高等问题

响应式维护和周期性巡检等传统方法，面对设备多样性和复杂性，无法有效避免非计划停机

如何提高服务相关收入，通过维护获得新的服务收入和提升销售的机会

所以我们必须要能准确预测会出什么问题，什么时候出现！

那么及时精准的预见性从何而来？

基于Azure IoT、流式分析、机器学习、HDInsight大数据、Power BI的微软预测性维护解决方案

理解资产在未来某一时间的可靠性，在问题发生前发现潜在问题

预测和规划设备所需的定期维护

安全接入、管理千万级并发的物联网设备

快速从服务获得预测算法，并成为线上服务

通过设备实时和历史数据预测资产的潜在问题，与工作流程无缝集成，进一步优化模型和工作流

传统车厂激烈厮杀，新晋选手虎视眈眈

强敌环伺

如何以新颖产品吸引更多客户？

微软解决方案提供一条不寻常的革新之路。

沃尔沃

新车研发过程中使用微软HoloLens和混合现实技术，在数字化空间内查看和完善车体模型，避免制作实体模型的时间和经济成本，加快新产品研发速度，同时促进了异地研发团队的协作开发过程。

研发团队的每次改进都能通过数字化模型直观呈现，新品研发工作大幅提速，确保用更短时间将满足消费者需求的产品快速投放市场。

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