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工业4_0中国制造2025PPT

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制造
资料大小:9615KB(压缩后)
文档格式:PPT(78页)
资料语言:中文版/英文版/日文版
解压密码:m448
更新时间:2024/3/4(发布于辽宁)

类型:金牌资料
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文本描述
工业 4.0时代 制造业该如何 寻求合适的“精益”之路 Copyright 2015 李若望 浙江大学西子研究院 李若望 (rwlee2008@163) 美国匹茨堡州立大学制造工程学系 工程硕士 北京大学光华管理学院 高阶管理硕士 美国AT&T 亚太地区质量总监 台湾光宝科技松乔实业 全球运筹处总厂长 中国奥的斯 厂长 / 总经理 浙江大学机械工程学院 研究生导师 浙江大学西子研究院 高级咨询导师 *1994年领导AT&T台湾获得台湾区最高全面品质管理奖 *2011年著作《精益之旅》 *2014年荣获浙江省优秀管理咨询师 分享内容 工业 4.0 背景、模式、技术支持 各国的工业 4.0 - 美国的“再工业化 ” - 中国的“中国制造 2025” 超越精益迎向 4.0 - 精益生产:工业 4.0 的基础 - 质量 4.0 - 西子的精益之路 精益思想 (Lean) 1990 六西格玛 (Six Sigma) 1986 精益六西格玛 (LSS) 2002 全面品质管制 (TQC) 丰田生产系统 (TPS) 1962 约束理论 (TOC) 1984 精益TOC 1960 2010+ 全公司品质管制 (CWQC) 全面品质管理 (TQM) 戴明奖 1950 美国国家品质奖 1987 新乡奖 (制造业的诺贝尔奖) 1988 卓越 运营 全面品质管理 (TQM) 速度 (TOCLSS) 2010 方针管理 平衡计分卡 战略为核心 的管理系统 管理趋势 标杆管理 信息化趋势 MRP 1970s MRPII 1980s ERP 2000s ERP Next? 工业化趋势 工业 1.0 1760 ~ 1860 工业2.0 1861 ~ 1950 工业3.0 1951 ~ 2010 工业4.0 2011 ~ 2020+ 机械化 自动化 电气化 智能化 电子和计算机 电力和电动机 水力和蒸汽机 网络和智能化 嵌入式计算机 多个计算机:1个用户 智能工厂 智能化环境 智能手机智能卡 2007年 1个计算机:1个用户 PC 中央计算机 1个计算机:多个用户 基于物联网与服务互联网的智能环境发展过程 1941 1960 1980 2000 2020+ Cloud Web 1979 -1G 1991-2G 2001-3G 2009-4G 2020-5G 8 互联网思维的企业 为什么要改变成为互联网思维的企业? 消费者(客户)接受颠覆式技术的速度快于企业 互联的客户、网络社区 工业互联网、服务客户、迅速反应 负杂的服务、结构改变 互联网思维的企业是什么? 持续学习! 学习是通往目标的过程。。。 会吸取客户的反馈 不断实验 进入工业 4.0 时代 2013年4月,德国在汉诺威工业博览会上提出,西门子展示 战略思维是通过信息通信技术和信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)推动智能化生产 从互联开始。。。万物互联 - 人、物、设备、数据等 机器与机器的互联 机器与产品的互联 机器与人的互联 人与人的互联 高度集成 企业内的纵向整合 企业间的横向整合 产品生命周期的端对端的整合 进入工业 4.0 时代 开始大数据时代 。。。 产品全生命周期的数据 企业内部运营和价值链各环节上的数据 市场调研的外部数据 实时数据的精准分析 这是一个创新的时代 技术创新 产品创新 模式创新 业态创新 组织创新 4V: Volume, Velocity, Variety, Value 云彻底改变 IT,大数据彻底改变业务 ERP CRM WEB Big Data 互动数据 观察数据交易数据 感应器 无线射频识别 RFID 行动网路 用户点击 微博 动态定价 相关网络 搜索引擎 社群互动 文字简讯 多媒体 商业讯息 语音转文字 物联网讯息 客户接触点 客户支持 客户联系 产品服务讯息 采购讯息 采购记录 付款记录 MRP II 时间 大数据 储存单位 Yotabyte 尧 / 兆兆 Zetabyte 泽/十亿兆 Exabyte 艾/百万兆 Petabyte 拍/千兆 Terabyte 太/兆 Gigabyte 吉/ 十亿 Megabyte 兆/百万 Kilobyte 千位元组 12 大数据由类比到数字,有3个特色: More 多 Messy 混乱 Correlation 相关性 13 大数据由类比到数字,有3个特色: More 多 Messy 混乱 Correlation 相关性 量大就质变 Google 每天处理的资料量是美国国会图书馆的10 倍 印刷术时代,53年增加 2 倍,现在是20年增加 100 倍 2000年时,75% 资料是类比,现在 1% 不到 14 大数据由类比到数字,有3个特色: More 多 Messy 混乱 Correlation 相关性 资料量剧增,容许部分不正确。。。。。。。。。 5,000 1,000,000,000 = 5 PPM = 99.9995% 准确率