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全球工业智能革命图景:大国在行动

作者:www.cechina.cn2017.05.04阅读 4902

  这几天,2017年汉诺威工业展(4月24日到4月28日)正在德国如火如荼的进行,汉诺威工业展创办于1947年,迄今已有70年的历史,是全球顶级、世界排名第一的专业性、涉及工业领域最大的国际性贸易展览会,每年一届。也就是在2011年汉诺威工业展上,德国提出工业4.0概念,并在2013年的汉诺威工业展上正式公布并上升到国家战略, 开启了新一轮工业竞争的序幕。
  美国2009年12月公布《重振美国制造业框架》,2011年6月和2012年2月相继启动《先进制造业伙伴计划》和《先进制造业国家战略计划》,2012年3月提出了“国家制造业创新网络(NNMI)计划”,在制造业的4个重点领域列出了9个创新中枢项目,2013年又发布《制造业创新中心网络发展规划》。
  日本在2015年6月公布了《2015年版制造业白皮书》,将人工智能和智能ICT作为转型升级的轴心。
  韩国提出了《制造业创新3.0战略行动方案》,在3D打印、大数据、物联网、ICT服务等8项核心智能制造技术中发力。
  法国提出了《工业新法国2.0》,将智慧物流,新能源开发、智慧城市、未来交通等9个重点领域作为改革的重心。
  2015年3月中国正式出台《中国制造2025》,作为下一个10年中国制造业的行动纲领。
  工业领域的新一轮全球范围内的竞争已经拉开大幕,竞争的主题是工业制造智能化,是什么原因促使上述这些制造业大国强国主动或被动的变革,他们各自的竞争战略是什么,为什么制定这样的战略,实施的情况又如何?中国自己的策略有什么不同,可以借鉴其他国家的哪些部分?
  下面我们就通过对各国工业和制造业的特点和优劣势,各大巨头公司布局策略,以及创业和投资情况的分析来找找答案。
  各国情况
  德 国
  · 德国制造也曾是假冒伪劣

  如今“德国制造”四个字是产品质量的保证,可是在19世纪80年代,“德国制造”曾经也是劣质和仿冒的代名词。第一次工业革命,最大的受益国英国凭借其领先的技术实力,占据了全球机器产品的大部分市场份额,德国人当时缺乏可以和英国匹及的技术,则靠大量仿制英国制造的机器产品如机床,这使得英国人极其不满,并在1887年,修改了《商标法》,规定所有由德国出口到英国的物品都必须标明“德国制造”,以此将“德国制造”的劣势产品和英国制造的优质产品区别开来。
  为了改变“德国制造”的臭名,德国机器制造商经过近20年时间摸索和技术改进,不断完善机床性能和测量方法,终于在1893年在芝加哥举行的世界博览会上赢得了好名声,过去那种质次和精度低的形象,开始被优质和高精度的形象所取代,“德国制造”脱颖而出,其含义也大为不同,并从此确立德国在机器设备制造领域的领先地位。
  第一次世界大战和第二次世界大战,德国都是战败国,打乱了德国制造业的发展路径,而且受到对战败国的生产限制,不过德国制造很快就又得到全世界的认可,并在多个细分领域都达到世界前三的水平,是什么因素促成德国制造业的成功呢。
  · 德国制造业特点
  1. 德国人的性格
  德国人的性格想必大家都有所了解,理性严谨是他们的民族性格,他们做事一丝不苟,注重细节,要去完美。无论是工作还是生活,他们都会处理的井井有条,所有事情他们都会提前计划,充分准备,严格执行。可以说,德国就是一个处女座国家。德国人的性格在德国制造的产品的质量水平上得以充分展现。
  2. 德国的学徒制
  在年轻人失业率居高不下的欧洲,德国在欧盟区拥有最低的失业率。这要归功于德国独特的双轨制职业培训系统(Dual Vocational Training System,也称Dual system),“双轨制”俗称“学徒制”。
  在15到16岁时,大概2/3的德国青少年进入了职业学习体系,他们会同时在职业培训学校学习,并在企业工作。德国学徒制就涉及到350个不同领域,不完全是技工或是工程师,还有眼科医生,银行家,贸易,手工艺一直到水管工,甚至是建筑工人等等。2003年,每3家德国企业中就有一家提供学徒制,2004年德国政府要求除了一些特别小的公司,其他德企必须统一接受学徒。在德国,技术型人才没有经过完成学徒制培训几乎不可能找到工作。例如,海洋工程学类的招工,必须要完成学徒制。
  德国学徒制-西门子公司
  3. 标准化
  德国人非常注重标准,生活中的标准比比皆是,如:每节楼梯的高度、烹饪佐料加量、垃圾分类规范等等,德语是世界语言中标准最多的,如名词”性数格”、动词变位等严格规定。全球三分之二的国际机械制造标准都来自《德国标准化学会标准》-DIN(Deutsches lnstitutfuer Normung)。可以说,德国是世界工业标准化的发源地,DIN标准涵盖了机械、化工、汽车、服务业等所有产业门类,超过3万项,是德国制造的基础。


  · 德国工业体系优势
  1. 汽车和汽车配件工业
  德国的知名汽车品牌在全球建立了良好声誉和强大的客户忠诚度,德国高档汽车全球市场占有率超过70%。在新兴市场中,尤其是中国,消费者对高 端的德国汽车也需求旺盛。德国汽车生产企业高度重视研发,不断提高核心竞争力,德国工业领域28%的研发人员从事汽车研发,而汽车工业九分之一的员工供职于研发部门。
  国务院发展研究中心的一项研究成果显示,汽车工业是一个1∶10的产业,即汽车工业1个单位的产出,可以带动整个国民经济各环节总体增加10个单位的产出。这巨大的乘数效应是任何其他产业都望尘莫及的。汽车工业的发达带动德国诸多其他行业的发展。
  2. 机械制造方面的优势
  德国是世界第一大机械设备出口国,75%的机械设备产品销往国外。在机械设备业32个产品领域中,德国产品在16个领域为世界出口第一。
  3. 电子电气工业
  德国电子元件业的发展在很大程度上依赖于德国汽车业的发展。汽车电子行业是德国电子元件的最大消费者,通信领域、电子数据处理和工业电子也是其主要用户,分别占20%左右的销售份额。
  德国在嵌入式系统和自动化工程领域是全球最强的几个国家之一。
  4. 中小/家族企业
  德国有大量的公众闻所未闻,但是在细分行业排名世界第一的隐形冠军。
  · 为何工业4.0?
  德国制造业也有短板,劳动力的短缺和制造业的高工资,德国2015年制造业平均时薪为40.50美 元,制造业工资处于全球最高位。 所以德国不得不通过研发更先进的装备和高度集成自动的生产线来弥补这个不足。劳动力不足加上德国人对错误和缺陷的零容忍度,德国制造业是将生产过程中涉及的知识和流程固化到装备和生产线中来解决问题。综上这些因素,德国制造业的优势在于装备制造业和生产线自动化。
  而德国的制造业是以设备出口为导向的,因为德国本土无法消化如此大的产量,而德国面临新兴国家设备压力,出口停滞不前,2006年到2011年德国工业出口总值上来看,5年来没有任何增长,而设备品质高,不易损坏,只出口设备,没有体现服务价值,这在一定程度上阻碍了德国的经济发展。德国意识到只卖设备赚一次的钱不如卖整套的解决方案和后期服务赚长久的钱这个问题,所以德国提出工业4.0计划,是想利用其在工业产品的质量优势,加上德国在制造系统中所积累的知识以软件和服务的方式提供给客户作为增值服务,提升工业产品出口竞争力,并产生长期持续的经济回报。
  · 何为工业4.0
  想了解工业4.0,我们返回历史,看看工业1.0,2.0, 3.0 是怎么回事,工业1.0即是第一次工业革命,蒸汽机的应用推动机械化生产的普及,机器代替了人工劳力,使得工业进入机械化时代;工业2.0是电力的出现推动生产线作业,使得工业进入规模化和标准化时代;工业3.0则是自动化和信息化的结合, 使得工业进入自动化时代。
  工业4.0,则是工业物联网工业大数据云计算,人工智能等技术的深度融合,使得工业进入智能化的时代。还有一个重要的区别是,工业4.0时代的制造业不再以制造端的生产力需求为起点,而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点。工业4.0意味着产品全生命周期乃至全价值链,全生态系统的变革。


  从工业1.0 到 工业4.0
  1. 工业4.0 战略框架
  德国工业4.0战略框架要点可以称为1438模型,即:
  1个网络(信息物理系统(CPS)网络)
  4大主题(智能生产、智能工厂、智能物流、智能服务)
  3项集成(纵向集成、横向集成、端到端集成)
  8项计划(标准化和参考架构、管理复杂系统、工业宽带基础、安全和保障、工业的组织和设计、培训与再教育、监管框架、资源利用效率)
  从战略框架的要点我们可以看出,德国工业4.0是需要政府各相关部门,各个相关领域的行业联盟及大中小企业,学校教育等多方面的共同合作才能实现,也需要至少20年时间,德国自己也在起步摸索阶段。


  德国工业4.0战略框架要点
  内容太多,我们着重来看几个核心内容
  CPS:
  本质是构建一套赛博(Cyber)空间和物理(Physical)空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系,解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题,提高资源配置效率,实现资源优化。


  CPS 物理空间和信息空间映射
  智能生产包含5 个方面:产品智能化、装备智能化、生产方式智能化、管理智能化和服务智能化。
  产品智能化:把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入各种产品,使得产品具备动态存储、感知和通信能力,实现产品可追溯、可识别、可定位。
  装备智能化:通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成和融合,可以形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能生产系统以及网络化、协同化的生产设施,这些都属于智能装备。
  生产方式智能化:个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造等新业态、新模式,其本质是在重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系,重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式,重建新的产业价值链、生态系统和竞争格局。
  管理智能化:随着纵向集成、横向集成和端到端集成的不断深入,企业数据的及时性、完整性、准确性不断提高,必然使管理更加准确、更加高效、更加科学。工业4.0时代还给我们带来了管理领域的革命。
  服务智能化:是从生产型制造向生产服务型制造转型,两方向相向而行,一是传统制造业不断拓展服务,另一个方向是从消费互联网进入产业互联网。比如个性化的研发设计、总集成、总承包等新服务产品的全生命周期管理。
  三项集成:
  纵向集成:企业内部灵活且可重新组合的网络化制造体系企业内部的集成。企业全生命周期的集成,包含产品研发,设计,计划,工艺,生产和服务的信息集成,打破信息孤岛,追求的是在企业内部实现所有环节信息无缝链接,这是智能化的基础。纵向集成在工业3.0时代就被提及,这里的不同是,工业4.0是通过CPS形成的智能网络实现企业的集成。
  横向集成:
  企业之间通过价值链以及信息网络所实现的一种资源整合,为实现各企业间的无缝合作,提供实时产品与服务,推动企业间研产供销、经营管理与生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和综合集成,实现产品开发、生产制造、经营管理等在不同企业间的信息共享和业务协同。
  端到端集成:
  围绕产品全生命周期的价值链创造,通过价值链上不同企业资源的整合,实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务。
  2. 工业4.0技术支柱
  工业4.0涉及的技术广泛,从工业现场底层到与消费者行为预测及沟通都有新技术支撑,包含工业物联网,工业云计算平台,工业大数据,3D打印,人工智能,工业机器人等。


  工业4.0技术支柱
  3. 工业4.0预期
  德国预期工业4.0会对生产效率大幅提升,而生产成本则会下降。下面是德国联邦统计办公室给出的生产效率提升预期。


  工业4.0对生产效率提升预期
  美 国
  在美国,你去任何一家商店,都可能找到中国制造的产品,在西部,尤其是硅谷很难感受到制造业的存在,大家的焦点都在Google, Facebook, Uber, Airbnb, 当然有apple,但也是“Designed in California, made in China" 即使在东部五大湖区传统的美国制造业中心,底特律和匹兹堡等老工业城市的产业衰退和人口减少,让我们也对美国的制造业会表示怀疑。
  但是事实如何? 中国是在2010年才超越美国成为第一制造大国,而在此之前美国保持了一个多世纪的制造业大国地位,并曾在20世纪50年代,占据世界制造业40%。GE通用电气公司采用的6-sigma 六西格玛企业流程管理体系曾是全世界生产型企业的学习对象。
  后来美国经济转向金融化,制造业产能和岗位对外转移,导致了包括高科技产业在内许多产业的竞争力下滑。也给了中国机会。在金融危机前美国制造业的特点是制造环节与服务环节分离,服务环节主导控制制造环节的微笑曲线产业分工模式,获取产业链中的高价值部分是美国以服务大国主导全球制造业格局的核心支撑。
  但金融危机后,这种模式开始暴露出问题:一是新兴国家技术能力提升和产业升级,使服务环节的控制力快速减弱;二是智能制造和个性化定制等新产业革命发展趋势,开始形成制造环节与服务环节在同一区域布局的新型生产组织方式。
  2008年金融危机之后,美国重新认识到制造业的重要性,欧巴马提出了制造业重返美国计划,先进制造业计划,自2010年以来已经创造了近80万个制造业就业岗位。而这一届的强势总统特朗普,从开始竞选时就把要把制造业拉回美国作为最重要的核心之一,并威胁对在美国境外设厂,销回国内的产品征收35%的高税。
  · 美国制造业优势
  根据德勤2016年全球制造业竞争力指数分析:
  1.美国在创新方面领先许多发达和新兴国家。美国是基础研究投入最多的国家,2013年投入的费用达 644 亿美元,而作为第二大投入国的日本费用为 160 亿美 元,远落后于美国。因此,2014 年美国申请的专利最多,达到 61,492 件,占全球申 请总量的 29%。
  2. 美国有着出色的创新生态系统控制工程网版权所有,工业、创业 公司、实验室和大学在研发上进行合作,以增强制造优势。
  3. 美国是世界上劳动生产率最高的国家之一,2014 年每位雇员创造的价值为110,050 美元(与2011购买力平价中国际元保持不变)
  4. 为国家实验室与大学提供研究支持: 美国 的国家实验室和大学享有稳健的研究资金制度。 能源部下设17个国家实验室,被誉为基础研究的先驱,其研发的开创性技术每年创造210亿美元的价值
  5. 强大的信息产业
  信息革命是由美国领导的,几十年间美国产生了大量的优秀互联网企业,半导体和高精尖制造业。
  美国开始部署先进制造业,对应于工业4.0的美国工业互联网是美国实现工业智能的策略。
  · 何为工业互联网
  与德国人按照工业革命的代次逻辑来推倒出工业4.0,美国人则是在更大的维度上分析现在的时代,美国人的起点仍然是工业革命,从蒸汽机开始商用之后到互联网信息革命前之间各次工业的变革都在工业革命的范畴中,这段时间内工业革命的潮流推动了全世界的经济和社会发展,而后来的互联网革命则替代了工业革命推动人类的进步和发展,而互联网革命也在近年渡过了它的高峰期,当下则是工业革命和互联网革命相结合的年代,为第三波创新浪潮。


  工业互联网革命浪潮
  工业互联网是指全球工业系统与高级计算、工业大数据分析、传感技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产力。工业互联网比现在的互联网更强调数据,更强调充分的连接,更强调数据的流动和集成以及分析和建模,这和互联网是有所不同的。
  工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。在全面互联的基础上,通过数据流动和分析,形成智能化变革控制工程网版权所有,形成新的模式和新的业态。互联是基础,互联解决了通信的基本,更重要的是数据端到端的流动,跨系统的流动,在数据流动技术上充分分析、建模。智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上,通过数据流动和分析,形成新的模式和新的业态。
  工业互联网的精髓是下面三种元素的融合:
  智能机器:以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。
  高级分析:使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学,电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。
  工作人员:建立员工之间的实时连接,连接各种工作场所的人员,以支持更为智能的设计、操作、维护以及高质量的服务与安全保障。


  工业互联网三大元素
  将这些元素融合起来,将为企业与经济体提供新的机遇。例如,传统的统计方法采用历史数据收集技术,这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降,工作能力大大提高,实时数据处理的规模得以大大提升,高频率的实时数据为系统操作提供全新视野。
  机器分析则为分析流程开辟新维度,各种物理方式之结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。
  最终,工业互联网将涵盖传统方式与新的混合方式,通过先进的特定行业分析,充分利用历史与实时数据。
  美国认为工业互联网将会大大提高生产效率,减少能源消耗,即使效率只提高1%,也能让企业在原材料不变的情况下获得更多收益。


  工业互联网对生产效率提升预期
  日 本
  看完欧美,我们来看下我们的近邻也是制造业的劲敌日本。
  · 日本制造业特点
  1.亚洲处女座
  日本是亚洲的处女座国家,日本人有着隐忍的性格,追求完美,服从命令,极强的集体感,日本人对产品品质细节的追求到了吹毛求疵的程度,他们可以安下心来,不轻易扩张,不追风市场热潮,为一个产品的质量提高苦心研究几十年,上百年,有真正的工匠精神。
  2. 外来文化包容和升华
  日本认同比自己强的文化,并有实用主义的拿来精神和再升华的智慧。日本曾受中华文化影响千年,但当华夏文明在低谷徘徊时,马上转头拜向西方,甚至要脱亚入欧。日本的制造业在二战期间是受德国影响,日德同盟战败后,日本被美国接管,开始像美国学习。
  1946年之后,盟军在日本专门设立了民事通讯科,邀请美国专家到日本宣传美国先进的技术和管理经验。美国著名统计学家、物理学博士William E. Deming曾在1950年在日本连续演讲了八天。这一系列努力推动了日本政府在1955年专门成立了生产力委员会,开始输送大量日本企业家去美国学习考察。到1965年的十年间,生产力委员会一共输送了660个团体近6000人前往美国,他们的研究报告累计16卷,超过4万余页。
  经过日本人通过具有自己民族特性的管理哲学和制度创新,通过提出和采用“全生产系统维护(TPM)”和精益制造(Lean production)塑造了日本制造的精神内核。也在很多方面超越了老师美国。
  丰田汽车是精益制造的管理体系的代表,是全世界制造业学习的榜样和商学院学习的经典案列,精益制造体现了日本以人为本,持续改善的特点,和减少浪费的资源匮乏危机感,全员参与,遵守遵从。
  在学习operation工厂运营的课程时,我们主要研究了精益制造和6-sigma,并参观了丰田北美总部洛杉矶的工厂,对精益制造中Kanban,Kaizen,全体动员和严格执行有了深入的了解,细节之处让人惊叹,也是这样的管理哲学,让日本车可以低价高质的与美国汽车竞争,现在美国大街上跑的汽车,随便一数,10辆中有5,6辆日本车。
  3. 雇员终生制
  日本的生产一直是以人为中心,通过人的训练和组织的优化来解决生产中的问题,日本企业在人才的培养方面是不遗余力的,比中国国企职工还稳定的日本雇员终生制文化,把企业和员工的命运紧密联系在一起,使得人的经验和知识在企业内部积累,运用和传承。我们MBA同班有6个日本人,有5个是公司资助。 上学期间,公司会报销员工家庭的住宿,甚至安排一个集装箱从日本运送家居和物品,并给每个员工一个月大概2500美金的生活费,让这些日本学生一直对公司保持极高的忠诚度,当然也让其他国家自费留学生羡慕嫉妒恨。
  4. 日本制造业优势产业
  1、光学
  2、材料及零部件集群
  3、机电制造业
  4、汽车
  5、机器人
  · 日本制造业问题
  日本制造也有自己的问题,TPM和精益制造对日本的制造业帮助很大,但是过于追求完美则会有适得其反的效果,这是处女座通病,我自己深有体会。在汤之上隆的《失去的制造业-日本制造业的败北》一书中,认真反思了日本制造业在代表性的半导体和电子产品的下滑,索尼,松下,日立,夏普,先锋等等代表型企业已大不如当年如日中天之时,汤之上隆的反思就是日本在市场需求之外独立的追求完美,市场需要B类的产品和与之相应的价格,而日本企业在不惜成本的狂热的追求A++。
  这种脱离市场的追求完美和创新,加上老龄化,制造业年轻一代大量短缺的问题,使得没有能传承这些知识,以及数据和信息系统方面的缺失,让日本制造业下滑。而让美国以硅谷为代表的更贴近市场的创新驱动重新夺回了优势。
  所以在这种困局下,日本提出了2015制造业白皮书和Industrial value Chain Initiative 产业联盟构架和目标,希望弥补自己在数据和信息系统方面的缺失。
  中 国
  中国在过去几十年作为全球制造业的中心,积累了我们独特的优势
  · 中国制造业优势
  1、完整的工业制造体系
  按照工业体系完整度来算,中国以拥有39个工业大类,191个中类,525个小类,成为全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,联合国产业分类中所列举的全部工业门类都能在中国找到。
  2、成熟的供应链
  我国在许多行业都建立了成熟的供应链,并且形成了产业集群的布局,这种供应链结构形成了强大的技术和成本竞争力。
  3、成熟的产业工人
  中国几十年来积累培养了全世界最多数量的成熟产业工人
  2010年中国就已经以1.995万亿美元的产值,19.8%的全球制造业占比,超过美国的19.4%,首次成为世界制造业第一大国。
  但是老大的位置并不是那么好坐的,我们制造业是大而不强,品质偏低,利润微薄,精密制造业落后是我们的短板。而且美国并不甘心,正在依靠强大的先进制造技术和信息产业重振制造业,根据德勤2016全球制造业竞争指数报告推测,2020年美国会取代中国重回制造业头把交椅,德国日本在稳步前进,中国人口红利已过,劳动力成本的不断上升也让世界工厂向东南亚转移,东南亚国家的制造业竞争力也在迅速上升。


  2020年,美国制造业竞争力超过中国


  东南亚国家制造业竞争力快速上升
  在制造业新的革命到来时,中国这个制造业第一大国在期望成为制造业强国之一的奋斗路程上并不想落伍,在看到德国提出了工业4.0以及美国提出了工业互联网后,在继续工业化和信息化两化融合的努力时,中国也先后提出了制造业行业发展目标的《中国制造2025》,以新技术融合为手段的《互联网+》,和以需求为导向的《供给侧改革》,尤其是《中国制造2025》是中国制造业第一个10年期的规划,以前我们都是5年的规划,这一系列的措施足以表明中国政府改革制造业的决心。
  · 中国制造2025
  1.工业4.0还是工业互联网?
  这一次的制造业革命,德国和美国是发起人,德国的目的是希望发挥其传统装备谁及和制造的国家优势,进一步提升产品市场适应力与配套服务能力。美国是希望发挥其传统信息产业的国家优势,进一步提升面向终端用户的体系性服务能力。 仍然不是制造业强国的中国这一次应该像谁学习呢?我们的自己的目标又有何不同呢?
  2014年10月,李克强在柏林同德国总理默克尔发表了《中德合作行动纲要:共塑创新》, 并宣布两国开展工业4.0合作。2015年3月,由两国政府支持推动建立的“中德工业4.0联盟”— 在德国汉诺威电子展上宣告成立,联盟工作地址设在德国北威州首府,著名的鲁尔工业区中心城市。
  这样看来,中国更多的是向工业4.0靠拢,中国制造2025于德国工业4.0也有很多相似之处,其原因在于:
  1、 工业化和信息化融合过程中真正的问题是信息化过量,工业化不足。中国需要德国的先进制造技术来弥补不足,德国需要中国的先进和强大互联网力量补上自己的短板。
  2、工业4.0,数字标量,企业容易得知自己现在的问题,和未来的目标。
  3、中国与德国工业界和政府有着长期良好的合作基础。
  “但是中国制造2025不是对德国和美国模式的照搬,中国制造2025符合中国现状和自身需求的规划。改变中国制造大而不强的努力需要包括,改变中国制造质量差,档次低的形象;提升产品附加值,从价值链的低端环节向高端环节转移;调整制造业的产业结构使之更加合理化;改善中国工业能耗高和对环境污染大的现状,实现绿色制造;提升企业的信息化水平,实现信息化的生产管理和全产业链的互联互通;增强企业自主创新能力,实现创新驱动的增长模式。”
  2. 中国制造2025战略框架


  中国制造2025 十大重点领域


  中国制造2025 9项任务+5项工程


  中国制造2025和工业4.0对比
  要实现中国的制造业智能的变革,我们也有很多现实的问题要面对,相对于美国,德国,日本比较均衡的制造业水平,我们目前的制造能力分布不均,如果按德国的工业X.0的分类,我们很多制造工厂还处在2.0甚至1.0的阶段。
  在国内工作的时候,工作原因走访了代表中国两个发展阶段的华南珠三角地区和西北五省地区几百家工业企业,涵盖几十个行业,包括轻工业,装备制造,电力,石油,矿业,钢铁,化工,电子等等,其中有部分企业的生产制造流程已经非常先进,工业化和信息化程度都非常高,放在国际也是先进水平,但是还有更多的企业的设备,管理和观念都还非常落后,很多底层设备甚至都没有通讯接口,谈不上根据采集数据来优化,很多没有达到数字化和自动化,离智能化的距离还很远。
  中国目前还在头一个10年计划的头三年时间内,还在摸索,我们来看看国际各大巨头公司都在做着哪些布局,有哪些可以借鉴。
  企业巨头
  GE-通用电气

  2012年,由GE提出的工业互联网已成为美国“制造业回归“的重要内容,GE 也引领着工业互联网的革命。
  · GE 新变革
  上世纪最后20年,GE在传奇总裁杰克.韦尔奇的带领下,业务从工业扩展到房地产,媒体,医疗,金融服务等行业,从1981到2001年市值增长40倍,一度排名世界第一,达到5100亿美元。熟悉杰克韦尔奇的朋友们可能读过他的著名书《赢》和《杰克韦尔奇自传》,这两本书形象且深刻的说明了杰克韦尔奇向GE注入的面对快速变换市场快速应对的基因。
  这一次,GE又一次快速应对,重新聚焦在工业,2015年GE宣布重组,回购500亿美金股票,出售300亿美元的地产给黑石和富国银行,剥离通用金融业务中和工业制造无关的部分,其中金融业务的价值在3000亿美金左右,完成这次重组后GE,按照CEO 杰夫.伊梅尔特的计划,GE工业系统的业务利润将会在2018年占90%,金融业务约占10%。
  为什么GE做出如此重大的重组改革,放弃利润的重要贡献者金融业务而重新聚焦工业化,这是基于GE 对制造业在未来经济中的基础支柱性作用及制造业高回报的预测。
  GE这一轮的改革,就是工业互联网的实施,GE 投资15亿美金在硅谷建立了GE Digital还有中国软件中心,招聘软件和大数据分析人才,力图将GE这个工业硬件巨头软化,数字化,在硬件上植入工业互联网基因并通过数据分析提供增值服务。GE 已经和微软合作,采用微软的云服务,并和AT&T、思科、通用电气、IBM和英特尔组成了工业互联网联盟。
  GE 也推出了自己的Predix工业大数据软件平台,并将其开放给应用企业来创建自己的定制化行业应用程序。GE想通过Predix打造工业互联网的生态圈,无论是否采用GE的设备,企业都可以在Predix平台上开发自己的应用和APP。颇有些Google的安卓系统的意思。
  · GE Predix平台


  Predix 应用框架


  Predix 应用行业
  1,计划和物流:用预测分析法增加资产利用率,提高表现和效率,并降低维修费用。
  2,连接产品:通过软件定义机器,用“预测加预防”的服务方法替换现有的“损坏然后修理”模式。
  3,智能环境:利用城市和建筑物中的LED解决方案和传感器收集并分析数据,增强每个人的体验。
  4,现场人员管理:为工人提供他们所需要的机器数据、专业知识和流程,从而让修理和升级工作更加高效。
  5,工业分析:监控资产健康状况来识别问题,然后利用预测性和指定的分析来提高生产率。
  6,资产表现管理:用数据和分析来在资产的整个生命周期内减少非预期的停产时间,提高稳定性,可靠性和可行性,最小化花费,并且降低运营风险。
  7,运营优化:利 用 针 对 整 个 企 业 范 围 的关键见解解决运营问题,提高效率, 提升生产力。
  · GE为何要推行Predix?
  Predix其实是一个面向云应用的软件平台,负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端,并提供资产性能管理(APM)和运营优化服务。所以,Predix的功能是统筹各种APM系统、承载行业用户的工业互联网应用,从这个意义上,GE把它称为“操作系统”。
  APM系统一般包括企业资产管理(EAM)、预防性维护(PM)、预见性维护(PdM)、工厂资产管理(PAM)、环境健康和安全(EH&S)等方面。GE的APM系统,是GE为了提升自身的资产管理绩效而特别研发,并已在内部应用多年的,一整套综合了云计算和物联网技术的解决方案。
  实际上没有APM系统的Predix是没有灵魂的。所以即使GE开放了Predix,用户也需要使用GE的APM来实现远程监控、诊断、智能运行设备。所不同的是用户基于Predix二次开发出来的是以GE APM系统为核心的、适合自己的资产绩效管理方案,因为不同行业的资产绩效管理方案,必须要写入该行业的特性和参数。
  IBM
  2015年3月,IBM宣布投资30亿美金成立物联网事业部,进一步整合全球资源,专注于协助企业客户与合作伙伴针对工业4.0等重要领域进行物联网技术、应用和创新。
  IBM在工业领域的积累并没有GE那么深厚,但是凭借IBM在企业服务的悠久历史,以及Watson系统在大数据分析的积累,IBM发布了自己的智能物联平台,并着力于服务工业领域。


  IBM 物联网平台
  IBM对迈入工业4.0提出7个切入点:
  1, 工程软件与开发
  2,产品和集成(IBM Integration Bus-manufacturing Pack)
  3, 智能制造与运维(MAO)
  4, 供应链可视化
  5, 安全
  6, 智慧工厂的能源管理
  7, 创新服务与业务模型


  IBM 工业4.0 七个切入点
  Siemens 西门子
  西门子是参与德国政府工业4.0制定的重要企业,包括整体工业4.0框架搭建,包括提出什么样的设备和什么样的网络,西门子都深深参与其中。
  西门子2015年底宣布将增加研发投入3亿欧元搭建跨业务新数字化服务平台Sinalytics。这一平台与Predix非常类似,整合了远程维护、数据分析及网络安全等技术。继成功完成内部测试之后,2016年西门子正式面向市场推出“MindSphere工业云平台”。MindSphere被设计为一个开放的生态系统,工业企业可将数据服务作为预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化的基础。


  Sinalytics 数字化平台


  MindSphere 工业云平台
  成立于1989年的安贝格电子制造工厂(德文缩写:EWA),是西门子旗下最重要的Simatic可编程逻辑控制器(PLC)及相关产品生产基地,是西门子工业4.0的示范工厂,被称为欧洲乃至全球最先进的工厂之一,引得无数中国企业家抱团参观学习。
  工业4.0意味着网络进入工厂大生产,是一个崭新的工业制造逻辑和方式。过去是以中心控制指挥系统,每一分钟对机器发出指令,而现在则由商品所附带的信息告诉机器需要什么样的生产过程,以制造出符合客户要求的产品。
  “在安贝格,在生产之前,这些产品的使用目的就已预先确定,包括部件生产所需的全部信息,都已经’存在’于虚拟现实中,这些部件有自己的’名称’和’地址’,具备各自的身份信息,它们’知道’什么时候、哪条生产线或哪个工艺过程需要它们,通过这种方式,这些部件得以协商确定各自在数字化工厂中的运行路径。”
  目前,安贝格工厂的姊妹工厂——西门子工业自动化产品成都生产研发基地(下称“西门子成都工厂”) 已在中国四川成都诞生。西门子成都工厂承担着西门子全球工业自动化产品研发的角色,全厂内实现了从管理、 产品研发、生产到物流配送全过程的数字化, 并且通过信息技术,与德国生产基地和美国的研发中心进行数据互联。


  德国总理默克尔参观安贝格电子制造工厂
  西门子给中国制造量身定做的实施路线图,如刚才在中国制造2025尾处所述,中国大多数工业企业都还处在工业2.0的阶段。


  SAP
  SAP作为工业4.0的联合提出方,也早早在工业4.0布局。SAP 开发了一套全面的工业 4.0以及物联网制造解决方案,这些解决方案为构建 SAP工业4.0解决方案奠定了基础。目前, SAP正专注于实现制造业业务流程的自动化。即,按照车间事务,协调并整合业务流程,为机器互联的无缝集成提供基础。
  SAP智能制造三大解决方案


  1、SAP可预测维护服务解决方案
  借助SAP可预测维护服务解决方案,企业可以更深入地洞察海量实时数据,进而采用全新的方式,管理企业资产和提供现场服务。


  2、SAP智能制造解决方案
  借助SAP智能制造解决方案解决方案, 企业可以充分利用物联网和工业4.0,打造柔性化的大批量定制制造企业。


  3、SAP智能物流解决方案
  借助SAP智能物流解决方案解决方案,企业可以驾驭物联网,重塑供应链,将实时数据转化为物流洞察。
  实时了解基础架构使用情况和运输情况
  促进所有相关方之间的沟通
  在物流瓶颈出现之前,发现并消除瓶颈
  实时管制交通,减少运输车辆的拥堵情况


  Baidu
  和IBM类似,提供智能物联网平台,工业4.0是行业方案之一。
  方案综述
  "为企业的数字化生产提供设备数据高速安全接入、海量云端数据存储和实时数据分析保障。支持各类工业协议,包括Modbus和OPC(OLE for Process Control)云端协议解析,厂区核心系统和云端监控分析系统有机结合。 支撑以下业务场景:
  · 整体设备效率(OEE)
  · 设备状态监控
  · 预测性维修保养
  助力企业降低设备维护成本和人力成本,提高设备运行效率,从而增加企业总体竞争力。"


  百度物联网平台-工业4.0方案架构图


  工业4.0方案特色
  在百度的平台方案上看到熟悉的PLC, SCADA, DCS,很有一种错觉, 但也是直观的说明了互联网巨头在进场工业制造领域。
  华 为
  “工业互联网时代来临——经历了机械化和电气化的革命之后,制造业正朝着工业互联网的方向迈进。全互联的智能工业将对传统制造业进行重新定义,人、应用系统、智能机器正在以前所未有的速度联接并构成一个新的网络化制造时代。在新的模式下,华为凭借移动物联网、云计算、大数据等创新ICT技术,将敏捷制造新模式迅速融入到办公、研发、生产、销售、服务以及供应链等整个制造业生命周期,打造出了更高效、更精细的智慧工厂。”


  华为还与全球领先的电力和自动化技术集团ABB签订合作备忘录,双方共同研发将基于4G LTE的华为OneAir产品和技术应用到ABB的机器人和工业自动化解决方案中,实现机器人的远程无线监控管理、配置、运维、大数据应用和可视化智能生产,携手致力于工业4.0领域的全联接。
  初创投资
  在各国政府和企业巨头在布局时,创业公司也不愿错过这一波的智能制造改革的浪潮,与大企业争夺技术标准和搭建平台和生态不同,创业公司都在各个细分领域努力崭露头角。
  这一部分的数据我们主要来自CB insights,CB insights是美国的知名创投数据分析公司,他对新型工业制造的分类科目是Industrial Internet of Thing 工业物联网,但是涵盖的内容是全球的工业智能创新企业。
  我们先来看一下工业物联网市场分布图


  工业物联网市场分类包括工业物联网云平台,工业物联网安全,工业可穿戴,制造和供应链,大数据分析和机器学习SaaS, 智能电网和用电,航空及运输业,采矿和重工业,网络基础和传感器开发。
  投资情况,从2012年至2016工业互联网年度和季度全球融资状况来看,投资规模是明显稳步上升的。


  2012年至2016年年度工业物联网投资额度


  2012年至2016年季度工业物联网投资额度


  2015年第一季度到2016年第一季度,工业互联网创业公司在不同融资阶段的比例


  这几年在工业物联网行业融资最多的几家公司
  创业公司
  仓储无人车


  公司:OTTO Motors
  坐标:Kitchener 加拿大
  融资:2016年10月3千万美金B轮,累计融资4400万美金
  投资机构:Caterpillar Ventures, GE Ventures(通用电气创投),Silicon Valley Bank.
  目前客户:GE ,Toyota Motor Corporation


  无人驾驶目前正是风头正劲,相比与无人驾驶Level 4公共道路正式商用的日期还不能确定,其他私人封闭区域的商用已经开始。作为智能仓储的重要部分,辅助搬运机器之前一直以自动引导车辆(AGV)的形式在工厂运作,主要依靠磁带、信标或专属的设施在厂房中完成运输任务,但是只能在固定的轨道上运行,灵活性差,而现在智能自动驾驶车辆(SDV)可与人类协同工作。
  Otto无人仓储辅助车在机器学习技术和激光雷达传感器的作用下www.cechina.cn,能对周边环境进行精确构图,在安全规定下自行规划路线,自动躲避静态和动态的障碍物,来完成搬运任务,并在电量耗尽前提前自动进入充电桩充电。
  注意,Otto motors和被Uber 收购做无人卡车驾驶的公司Otto并不是同一家。


  工业大数据


  公司: Sight Machine
  坐标: 密西根州/加州旧金山 美国
  融资: B轮 1350万美金,累计融资3052万美金
  投资机构:GE Venture(通用电气创投), DFJ-Draper Nexus Ventures


  Sight_Machine利用云科技来服务制造业,其开发的制造业大数据分析软件平台能持续的收集和分析来自制造业客户的传感器CONTROL ENGINEERING China版权所有,图像和软件信息数据。工厂客户可以根据分析结果更有效的监测、控制和优化设备运行及生产流程,提高生产效率和产品质量。


  Sight Machine的软件界面
  Sight Machine表示,自己目前已经拥有的企业客户包括大型汽车制造商和一家在中国设有8个厂子的全球服装制造商等。
  工业增强现实应用-AR


  公司:Upskill
  坐标:美国 弗吉尼亚
  融资:2017年4月5日 B轮 金额未透露 B轮前总融资额2861万美金
  投资机构:波音公司, GE Ventures(通用公司创投), NEA, Salesforce Ventures (Salesforce 创投)


  Upskill 原本叫 APX 实验室,成立于 2010 年,位于美国弗吉尼亚州赫恩登,他们最早是专为军事可穿戴设备做应用的,在转战商用市场后,Upskill 开发了Skylight软件平台,Skylight 应用能够在 AR 眼镜上显示教程,让员工通过语音交互实现工作流导航和知识库查询,支持同事之间远程通信互相帮助。这些功能能够让工作人员专注于手头的任务,而不是在工作和计算机或手册之间反复查询。
  Skylight获得2016年世界移动通信大会 “全球移动奖”和增强世界博览会 “最佳企业解决方案” 奖。,“全球移动奖” 的获奖理由是:Skylight 降低了 18% 的重复工作、平均 17% 的着手时间以及简化了 30% 的工作流程。
  Skylight 主要应用于制造业和工业,它可以收集企业数据,让企业创建自定义应用。支持多种 AR 眼镜,比如 Google Glass、爱普生 Moverio BT-200、Vuzix M100、索尼 SmartEyeglass,还有微软 Hololens 等。
  Skylight允许企业通过增强现实头显使用相应的应用程序,并为工作人员提供帮助。波音公司正在为多地的制造工厂、维护和维修设施以及配送中心部署Sklyingt和AR头显。
  据波音公司介绍,他们的工人使用 Skylight 后,747-8 飞机装配组的错误率从 3% 下降到了 0%,装备时间也减少了大约 30%。
  下图,Upskill用AR设备帮助波音公司技术人员开发的接线程序,戴上眼镜后,接线流程和参数会显示在眼镜上。


  工业物联网安全


  公司:Indegy
  坐标:以色列特拉维夫
  融资:2016年7月 A轮1200万美金 总计融资1800万美金
  投资机构/个人:Vertex Ventures,Shlomo Kramer


  Indegy 平台可以发现工业生产过程中设备所发生的变化,并且监测出哪些仪器受到了网络攻击,确保设备在损坏之前启动维护方案。我们知道,IT安全产品主要被设计用于保护企业互联网通讯网络,而 Indegy 平台则是针对工业控制系统,确保生产环境的运营持续性和可靠性。
  Indegy 可以保护工业控制系统环境安全,能够覆盖几乎所有的重要基础设施领域,该平台提供了前所未有的可视化和控制力,确保运营安全,防止网络攻击、内部员工恶意操作、以及运营操作失误等情况发生。
  Indegy 监测器可以锁定工业控制系统内的所有获得,并且开发了一个控制层协议,支持实时监测各种工业控制配置变化。工业控制系统工程师和安全防护员工能够快速定位问题源,及时作出判断,防止问题恶化。
  Indegy 公司被《网络世界(Network World)》杂志评为“最值得关注的热门安全初创公司”,也被《福布斯》杂志评为10大最有前途的网络安全初创公司。


  Indegy平台
  按需制造


  公司名字:Xometry
  坐标:美国 马里兰
  融资:2017年1月1300万美金有担保贷款,累计融资2300万美金
  投资机构:GE Venture(通用电气创投), Highland Capital Partners


  Xometry是一个位于美国马里兰州的按需制造市场,为客户提供一个全美性的制造合作伙伴网络,其涉及到的内容有3D打印、数控加工、钣金和聚氨酯铸造。
  Xometry的在线平台提供一个用户友好型界面,通过它,客户可被对接到经过严格审查的中小型制造公司。客户只用上传他们的定制部件(以3D文件的形式)并下订单即可,然后Xometry的软件就会将他们对接到可靠的制造商那里,Xometry还会提供定价、交货时间和可制造性反馈,因此客户可以进行合理的预期。该平台已经服务过大量客户,其中包括GE、麻省理工(MIT)林肯实验室、美国宇航局、美国陆军。


  Xometry询价平台
  C2M
  (Customer to Manufacturer)
  公司:必要
  坐标:中国北京
  融资:不明
  Customer to Manufacture(客户到工厂) 是工业4.0行进路线图中的一步,如果说淘宝,京东,亚马逊等电商消除了代理商等中间环节,Customer to Manufacture则会消除从工厂到客户间的所有中间环节,让工厂可以直接得知用户的需求,并通过工业4.0智能制造的改造使得工厂有能力向用户提供定制化服务。
  我们看下必要的C2M是如何做的,下面是必要官网对自己的介绍


  我们直接来看必要的订货界面


  在货物的订货界面,我们看到和传统电商并没有什么太大区别,但是如果我们看生产周期部分,我们会发现这些货物并不是已经生产完成在仓库里了,而是需要下单后才开始生产,在这个我想要我就要马上就得到的年代,为什么会有这样的自信?我们再往下看


  我们在产品描述中看到“德龙制造商出品”,如果你爱喝咖啡,又对咖啡机有研究,你应该会对德龙-Delonghi这个咖啡机品牌熟悉,商场里德龙的咖啡机都要几千块钱。原来必要是找到帮德龙代工的厂商来生产不贴牌的咖啡机,提前下单,收单以后再生产,通过不贴牌和下单再生产这两点,价钱可以做到几百块钱,比起几千块的德龙品牌咖啡机要便宜不少。
  出于对这里唯一一家中国初创公司的关心,我个人有几个大家可能也有的疑问,一是德龙的代工厂制作出的咖啡机是否和德龙牌的同款咖啡机品质一样呢?是否会有专利的技术不能使用而没被采用呢?如果一样或者相差不多,我相信会有人不计品牌注重质量来购买,但是也有更多的人接受品牌认同的溢价,需要品牌的logo来定义自己归属的人群,喜好和价值观。最后,必要的出现,是不是增加了工厂和消费者之间新的渠道环节?
  当然必要的创新模式值得关注,而且能给中国众多代工厂拓宽渠道,带来更多的生意,并且以销带产会减少制造商的库存压力。
  物流及供应链管理


  公司: Freightos
  坐标: 耶路撒冷
  融资: 2017年3月 B轮 2500万美金 累计融资5590万美金
  投资机构:GE Ventures(通用电气创投)
  Freightos一家货运代理公司,通过强大的搜索引擎技术可以把货运路线和价格的运算自动化,当中包括海、陆、空运输所有错综复杂的细节。


  自从1976年发明航运集装箱以来,标准货运方式就一直没怎么变过,卡车、铁路、空运以及能够一次装下18,000个集装箱单元的远洋班轮航运。货物运输通常涉及到漫长的供应链,普通公司往往难以驾驭如此复杂的任务。
  在整个货运过程中,托运人、运输公司和中间商扮演了最重要的角色。托运人是希望把东西从这个地方运送到另一个地方的人;运输公司负责安排货物运送;中间商负责交易处理,业内称之为代理。大部分公司都选择与运输代理商合作,由代理商负责整个运输链。
  然而不幸的是www.cechina.cn,运输虽看似简单,但中间的报价过程不仅复杂且令人沮丧,即便是代理商也深感无奈。在与市场经理Eytan Buchman的交谈中,他解释道,直到今天,运输货物的报价仍旧十分复杂,充满了不确定因素,最终报价往往包含了一系列潜在成本。
  更可怕的是,这些经过了两到三天才送到托运人手中的报价单总是隐藏了无数的不可见费用,而这些不可见费用只有在事后才被客户知晓,于是不可避免地给每一个参与到运输过程中的人造成或多或少的不愉快经历。
  为了重新优化全球运输的物流过程,Freightos研究出了一个基于云技术的数据库,最新的价格和细节会随时上传到这个数据库上,方便客户快速高效地在大量的数据中找到有用的信息,然后及时给他们的客户反馈报价。
  他们的服务比较了上千种选项,将各种因素都考虑在内,比如价格、时间、路线甚至连整个运输过程中的碳排放量也被纳入考虑范畴。这个系统最后会生成一份报价报告,将报价中的每一个项目都清楚地列出来方便客户查看每一笔钱的支付目的,包括安全费、燃料费等等。


  写在最后
  2015年著名财经评论人吴晓波一篇《去日本买马桶盖》引起国人疯狂的讨论,国务院总理李克强在2016年公开承认中国至今不能生产圆珠笔的圆珠(球座体)。 大家就质疑为什么我们这个制造业第一大国连圆珠笔圆珠也造不出?为什么我们要远赴重洋去买电饭煲和马桶盖?最近的一篇朋友圈文章《中国目前还未掌握的核心技术有哪些》详细说明了,在半导体加工设备,精密仪器和机床,工业机器人,工程机械,特殊钢材等等领域我们与世界先进国家的巨大差距,而这些装备制造业的差距又是限制中国制造业进一步发展的重要因素。
  这些差距是存在多年的,中国制造业一直是大而不强的状况,过去几十年中国制造业依靠廉价劳动力, 企业家和产业工人的聪明才智和吃苦耐劳,政策扶持,税收减免以及稳定的人民币汇率等内部条件,以及西方国家去工业化的外部条件得以发展,在某些领域也达到世界领先,但这几十年粗放发展导致的产能过剩,效率低下,环境污染,附加值低等等问题暴露的越来越明显,过去几十年以市场换技术并未能换来核心技术,不完善的市场规则和知识产权保护让企业并不愿投入研发,使得核心技术和设备必须进口,而廉价劳动力红利的消失,也让很多欧美企业讲工厂搬至越南,泰国等地。
  工业1.0产生于英国成为世界第一强国,工业2.0,3.0诞生于美国,让美国在这期间成为世界第一工业大国强国,中国错过了前几次不能再错过这一次。
  新的一轮工业智能的革命无法在材料和核心装备技术上,让中国迅速追赶上来,但是这是一轮数据分析的比拼,中国做为制造业第一大国,我们在制造过程中积累的数据比任何国家都要多,这是我们宝贵的财富和竞争优势,我们完全有可能弯道超车,带动其他技术共进发展,改变我们在全球制造业产业链中费力却薄利的不利位置。
  这是一轮是生产和消费者关系转变的比拼,中国作为互联网大国,在很多方面领先欧美,从电商到支付到物流到社交媒体,我们能更快速和顺畅拉近生产制造和消费者的关系。
  这是一轮效率的比拼,我们比任何国家都迫切的需要改变我们工业体系效率低下的现状,改变我们对宝贵资源的浪费,改变我们用牺牲环境换来利润的短视行为,用科技的变革和思维的转变还给未来一片青山,绿水和蓝天。

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