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智能制造跨向工業(yè)4.0不得缺少的2大關(guān)鍵要素

LiveVideoStack ? 作者:工程師3 ? 2018-09-02 10:27 ? 次閱讀
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數(shù)碼轉(zhuǎn)型、自動化、人工智能(AI)、機器學習和其它變革性技術(shù)為制造商帶來無數(shù)好處,隨著制造業(yè)采用新數(shù)碼技術(shù),質(zhì)量管理工作也日趨重要。專家認為,智能制造時代的二大關(guān)鍵要素,就是質(zhì)量管理和信息科技(IT)。

據(jù)報導,IT團隊的角色是推動創(chuàng)新,質(zhì)量管理團隊的角色是管理變革,并確保企業(yè)能夠履行品牌承諾,如果無法控制風險,并確保IT團隊提出的創(chuàng)新符合品牌的質(zhì)量標準,可能會產(chǎn)生金錢與商譽損失。

企業(yè)在數(shù)碼轉(zhuǎn)型過程中,第一個關(guān)鍵步驟是必須清楚了解數(shù)碼轉(zhuǎn)型的含義。制造業(yè)的數(shù)碼轉(zhuǎn)型不僅是讓流程和文件數(shù)碼化而已,還需要將結(jié)果產(chǎn)生的資料用于決策、流程改進、重新設計和降低風險等所有環(huán)節(jié)當中。

質(zhì)量管理團隊在履行品牌承諾方面也扮演關(guān)鍵作用。最著名的案例就是三星電子(Samsung Electronics)旗艦手機Galaxy Note 7全球召回事件,反應IT和質(zhì)量管理在整個產(chǎn)品生命周期所扮演的角色是多么重要。

工業(yè)4.0時代首當其沖的就是處理大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。IDC估計,未來所有技術(shù)支出的40%將用于數(shù)碼轉(zhuǎn)型,但是估計到2025年只有不到0.5%的資料被分析或使用。因此報導認為,配備正確技能以驗證資料完整性、分析資料、識別機會或風險,并采取適當行動的企業(yè)與個人將會成為贏家。

而質(zhì)量管理專業(yè)人員在此資料驅(qū)動的流程中也很重要,質(zhì)量管理專業(yè)人員必須在整個產(chǎn)品生產(chǎn)流程中擔負管理工作。如果質(zhì)量管理專業(yè)人員沒有與IT團隊攜手合作,共同建立整體創(chuàng)新思維,很可能就會忽略或發(fā)生質(zhì)量問題,承擔重大風險。

資料分析將成為質(zhì)量管理專業(yè)人員需要掌握的最重要技能之一。資料分析師已經(jīng)成為2018年最熱門的工作,IBM預測到2020年全球?qū)Y料科學家的需求將增加28%??偠灾琁T和質(zhì)量管理團隊可以共同構(gòu)建支持每個轉(zhuǎn)型計畫的結(jié)構(gòu),跨越產(chǎn)品生產(chǎn)的每個階段,創(chuàng)造價值,是成功實現(xiàn)工業(yè)4.0優(yōu)勢的關(guān)鍵要素。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:2023年多播ABR市場將達8億美元

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