第三个质量管理的场景尤为值得注意 ， “在以前的质量管理思路中 ， 更多的时候我们是被动接收一批原材料 ， 在原材料到达工厂后 ， 我们才能知晓这批原材料的不良比例 ， 从而进行退货、换货等 。 但是现在打通和连接到供应商的整个制造过程中的一些关键参数 ， 那么就意味着当原材料的制造过程中出现异常 ， 就会有提前的预警 。 那么在一批物料有潜在质量风险的情况下 ， 它就不会再送到工厂了 。 这个过程中 ， 我们就会去分析原因、找到改进措施及替代的方案 ， 来满足交付和供货 。 ”
除此之外 ， 据冒飞飞对澎湃新闻采访人员介绍 ， 重点在做的还有用需求预测指导生产 ， “从需求端我们可能会用一些AI的方法感知市场上的一些需求 ， 同时结合施耐德电气本身的一些精益指标去做预测 ， 指导生产 。 ”
【检测|灯塔工厂观察｜数字化转型中如何将IT技术纳入工业逻辑？】吴军在《智能时代》一书中曾论述道 ， “生产越来越过剩 ， 需求拉动经济增长的模式变得不可逆转 。 ”
推荐阅读
- 网络化|工信部：2025年建成500个以上智能制造示范工厂
- 研究院|传统行业搭上数字化快车，施工现场变“智造工厂”
- 解决方案|蓝思科技：两智能制造项目入选工信部示范工厂揭榜单位和优秀解决方案榜单
- Samsung|三星：西安半导体工厂正常运行 已进行封闭管理
- 移动|全国首台低温高效提取移动智能工厂落户江西
- 最新消息|美光西安DRAM工厂遭受影响：预计将出现供货延误
- the|美CDC：抗原检测的“黑洞”可能隐藏着COVID-19“冰山”
- Intel|SK海力士完成接管英特尔闪存业务及国内工厂
- Samsung|三星调整西安工厂运营 英伟达躺枪
- Foxconn|富士康印度工厂因食物中毒事件暂停运营