我们
导语
大家好,我是智能仓储物流技术研习社的社长,老K。与厂内AGV一起发展的有无人配送的AI驾驶技术。两者有哪些不同呢?今天随老K了解选一下无人配送的关键技术。
作为智能制造相关从业人员的你,可否想过,你的未来在哪里?这个信息爆炸的时代,看似互联网抹平了很多人之间的信息差,实则是加大并深化了这样的信息差~
今天的内容主要有:
01 表面风光,实则扎心的制造业
02 制造业痛点中技术人员的机会
03 智能制造中的新职业
04 新兴职业?融合的最好解读
05 新技术的困局与破局
01 表面风光,实则扎心的制造业
一些事实
制造业作为国家建设基石,其地位是不可撼动的,但大多制造业的老板可能都想去接触和了解一下房地产、金融、互联网,却很少有互联网、金融的老板愿意真的投资制造业~
中国是全球唯一拥有联合国产业分类目录中所有工业门类的国家,但是目前离跻身世界制造业第一方阵却依然还有较远的距离。从技术上来讲,我国有太多的技术瓶颈,各种高端精密机床,机器人核心零部件、工业软件均被国外巨头所垄断,有的人说我们是“中国组装”而不是“中国制造”,其实作为制造业的我们,感受颇深~
制造业的研发是一个”高投入,少产出”的典型例子,尤其是像工业软件一样被国外巨头垄断的时候,正是由于”高投入,少产出”这样的窘境,不论是高端工业软件,高端机床,国内都是处于缺失的状态,优秀的人才不断被金融、地产、互联网等行业高薪吸走,没有优秀的人才,在被巨头垄断的情况下,何谈国内高端工业软件,这样的恶性循环下,工业软件等尽管经历多年的发展,但是和国际巨头相比,差距真心太大~
举一个离我很近的例子,本人毕业于国内某985高校自动化专业,毕业时曾经和我一样在制造业的同学们,很多早已从制造业抽身离开,在阿里、腾讯、滴滴,360这样的公司续写着他们自己的职业或创业故事,坚守在制造业的并不多,一个很扎心的事实是,去年9月阿里云栖大会的时候,去见了在阿里的同学,曾经同一战壕的兄弟,收入已是我在制造业的3倍之多,可以这样说,在制造业,即使你所谓的Title是高级经理,高级总监,待遇也会被甩出好几条街(个别的制造业非常非常非常牛逼的企业也许可以除外),这就是现实~
何况工业软件并不是你去BAT找几个或者几十个牛逼的程序员或者架构师就能够搞定的,大家可以看下来自林总(林雪萍)关于工业软件的技术图谱的总结~
来源:知识自动化
02 制造业痛点中技术人员的机会
在现今炒得很火热的数字化转型中,制造业企业总会存在些这样或者是那样的痛点,以下是施耐德电气分析了200家企业在数字化转型过程中存在的痛点所总结的(文中痛点分析来自于施耐德电气)~
痛点 1
缺少技术支持和合作伙伴
在大家最为关注的“企业数字化转型中最急需的技术支持和合作伙伴”问题上,自动化技术占比最高,合作需求几乎占到八成,高达78.79%;工业通讯、传感器数据采集和大数据的合作需求量也接近半数以上,分别高达54.55%和45.89%,而机器人系统、软件及仿真、云技术和视觉识别技术也都在24%以上。
由此可见,新兴技术以及自动化技术在工业场景的落地应用是当前制造企业开展智能制造业务普遍面临的短板。而随着互联网工业的高速发展,越来越多企业也逐渐意识到大数据、信息采集和云技术的普及效果。
痛点 2
实施智能项目充满障碍
在此问题下,我们针对行业痛点和数字化转型进程中可能会出现的问题,在众多备选项中,依然指向明确——“需要专业的集成商将各种技术集成,提供一个融合的解决方案”、“缺少顶层设计”、“需要深度调研和咨询以厘清需求”等7个选项的制造企业超过1/3。
其中,近半数企业都选择了“需要专业的集成商将各种技术集成,提供一个融合的解决方案”这个选项,可见制造企业在数字化转型阶段,对于技术探索和未来市场把控方面虽然有着一定的认知与了解,但在技术集成和解决方案层面,仍处于困境。
痛点 3
人、机、钱 的老大难问题
在对调查问卷的分析中,我们也发现很多企业整体能力较强,但在特定问题下显露出企业的短板与能力不足——
一些企业的资金链不足或对未来的不确定性等原因,难以承担整体方案的大型改革性举措,造成数字化转型节奏把控的信心缺失与实际操作中的担忧;
一些企业存在专门团队和顶层设计人员的配置不足、能力不足等问题,难以推动转型效果;
还有一些企业面临着设备障碍、内部障碍等问题,数据的支撑与管理仍存在壁垒,导致数字化转型之路苦难重重。
痛点,往往意味着各种各样的需求,有了需求就会需要有对应的解决方案,对于很多技术人员或者企业而言,这也许意味着更多的机会,从技术上讲,我们始终离不开广度和深度,IT与OT融合既然势不可挡,何不顺势而为,在自己擅长的领域继续深耕,同时去拥抱变化呢?这两者并不冲突,不要迷茫于各种新的技术名词,正所谓“基础不牢,地动山摇”,只有具有扎实的基础,众多技术之间的界限往往比你想象的容易打破。
如果从产品的角度来讲,痛点和需求在哪里,机会就会在哪里,从巨头们的布局来看,你的用户,需求,场景,解决方案在哪里,是直面巨头的竞争,还是寻找好了自己的差异化竞争方案?
03 智能制造中的新职业?
前不久,国家统计局联合向社会发布了16个新职业,就此与新冠肺炎一样,当时一下子登上了微信热点~
我天朝作为制造大国,在往制造强国迈进的过程中,总少不了需要智能制造的相关人才,因此我们今天就来看一看与智能制造相关的:智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员等~
我们先来看看官方对其职位和主要任务的定义:智能制造工程技术人员定义:从事智能制造相关技术的研究、开发,对智能制造装备、生产线进行设计、安装、调试、管控和应用的工程技术人员。
主要工作任务:
分析、研究、开发智能制造相关技术;
研究、设计、开发智能制造装备、生产线;
设计、操作、应用智能检测系统;
研究、开发、应用智能制造虚拟仿真技术;
设计、开发、应用智能生产管控系统;
安装、调试、部署智能制造装备、生产线;
操作、应用工业软件进行数字化设计与制造;
操作、编程、应用智能制造装备、生产线进行智能加工;
提供智能制造相关技术咨询和技术服务。
工业互联网工程技术人员
定义:围绕工业互联网网络、平台、安全三大体系,在网络互联、标识解析、平台建设、数据服务、应用开发、安全防护等领域,从事规划设计、技术研发、测试验证、工程实施、运营管理和运维服务等工作的工程技术人员。
主要工作任务:
研究、设计网路互联与数据互通、共享等解决方案并指导工程实施;
研究、开发、应用工业大数据的采集技术、工业机理模型和高级数据分析挖掘技术;
研究、设计、开发、调测、推广工业互联网应用平台和应用型工业APP ;
规划、设计、部署工业互联网安全系统,监控、管理和保障工业互联网网络、平台及数据安全;
规划、运营产业链和供应链资产数据,指导资源配置、协同生产和柔性生产、设备健康和能耗管理;
构建、调测、维护工业互联网网络,监控相关信息,动态维护网络链路和网络资源;
提供工业互联网术语解释、技术咨询与工程实施指导。
其实对于我们而言上面很多职位或许这并不新鲜,其中提到的开发智能制造装备、生产线、虚拟仿真、智能生产管控系统、应用工业软件进行数字化设计与制造..........这不是我们早已经从事着的吗?
所以如果你本就是制造业中的一员,那对于这并不陌生,为何这又是新职业呢?
04 新兴职业?融合的最好解读
如今说到OICT融合(运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology,当然或许还有有些地方还会提到DT和ET),应该已经是一个共识。也许工业领域的推进速度确实不如互联网来得快,但是自动化行业却一直在数字化的道路上前进着,你可以在各种各样的论坛听到讨论智能制造的各种实现途径,包括边缘计算、大数据、工业互联网、工业物联网等等,对于一个自动化工程师,一个信息化工程师等,首先面对的问题,始终是我应该学什么,如何保持自己竞争力。
如果你仔细拆解其中提到的每一个职位的要求,你会发现,始终只是IT、OT和CT~
相对于智能制造而言,我们每个人都是微不足道的螺丝钉,用五层架构或者两层三级来说明和定位我们究竟在做什么,属于哪一部分?
五层架构
两层与三级
作为制造业的技术人员,我想你们中的99%都可以说自己本来就是智能制造工程技术人员,本来就从事着与上面的相关工作,不论是PLC、伺服、传感器、虚拟调试,还是SCADA、MES/MOM、又或者是PLM、ERP,从设计研发,到生产制造,再到后期维护,我们做的始终是其中的一部分工作,智能制造绝不仅仅是自动化,也不仅仅是信息化,很多我们熟知的东西都在发生着改变~
细心的你,或许早已发现,现在的自动化真的越来越IT化了,硬件工程师开始变得越来越软了,做机械的兄弟突然玩起虚拟调试了,IT-OT的界线变得越来越模糊,IT人与OT人的合作与融合也将前所未有。
企业IT与OT彼此独立的传统已经在逐渐被打破,即便你励志成为某一个领域的专家,也是如此,举个非常简单的例子,如果你是PLC技术专家,我不信你不需要了解Modbus TCP,OPC UA、 TCP/IP等网络和通讯技术,一个MES资深顾问,除了了解行业特点与业务外,对网络架构和数据采集不可能一无所知,类似的例子很多很多,即使是某一领域的专家,也是在他的领域很牛的情况下,对别的领域能够做到了解和熟悉的~
05 新技术的困局与破局
困局
我们要保持谦逊,顺势而为,思维要开放,同时要有原理性思维和系统性思维,每一种新技术的出现,其实都不是突然的,必然伴随着某种需求的,但是对于很多技术人员而言,往往面对新的技术手足无措,无从入手~
破局
推荐限于困局的朋友面临的中年危机和技术焦虑,我也来说一说几点我的个人看法:
信息挖掘的能力;
前面李孟宦的文章里面Show了不同的人对于同一个事物(搜索引擎),却能得到不一样的答案,这并不是她的人脉圈多强,也不是她技术多么牛,只是她有更多获得信息的方法与工具,更强的信息挖掘能力,仅此而已~
2. 独立思考的能力、触类旁通的能力;
可能很多人会觉得这个很虚,我推荐给大家一种方法,你去多关注你周围一样的和不一样的圈子的大佬,去好好好好的去体会和分析他们的思路和解决问题的方式,对于很多事的一些看法与思考,你绝对会受益匪浅~
3.少一点自我,多一点谦逊,不要自我设限
有很多大牛或许就在我们的周围,不要因为自己取得了某些成绩就沾沾自喜,不可一世,多倾听别人的意见,保持空杯心态,不要自我设限,你的每一个偏见,都在阻碍你拓展思路,成年人的社交往往很现实,首先要将自己变得足够优秀,不要瞧不上那些看上去跪着挣钱的人,最后一张群里提问的艺术,看似简单,其实包括了很多学问~
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