중국 제조업은 반드시 ‘ 공업 2.0 ’ 부터 보충 수업을 시작해야 한다.

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중국 공사원 이베이건은 스마트 제조 실천 중 주의해야 할 몇몇 문제를 둘러싸고 전문적으로 보고했다.

그는

더 많은 과정은 이 과정에서 사람을 무시할 수 없는 요소이며, 에너지 절약, 서비스, 개방화 등 새로운 목표를 지켜야 한다.

국내 다수 기업들에게는 자동화, 디지털화는 여전히 중요한 기초와 현실을 추구한다.

자동화, 디지털화 기초, 개성, 에너지 절약 목표

이베이컨은'중국제조 2025'의 목표는 제조 강국을 향한 제조 강국으로 매진하여 공업화와 정보화 깊숙이 융합되고, 독일은 이미 산업4.0'을 추진하고 있다는 것이다. 지능을 대표하는 새로운 공업혁명이다.

그러나 현실 상황에서 중국 제조업은 ‘ 공업 2.0 ’ 후기의 발전 단계에 처해 당분간 ‘ 공업 2.0 ’ 방면에서 보충 수업을 하고 자동화를 잘 해야 하고, 공업3.0 ’ 을 보급할 수 있도록 노력해야 디지털화 기술의 응용을 잘 할 수 있다.

특히 기계업은 디지털화, 수제어 세대부터 시작해 전체적인 수준을 올려야 한다.

자동화, 디지털화 보급과 동시에 세계공업의 흐름을 주목해야 하며, 국내 기업인들은 새로운 목표를 주목해야 한다.

이베이컨은 제조업 기술의 목표는 제품 성능, 효율, 품질, 녹색, 에너지 절약, 서비스 등 4개 분야를 포함해 기업가들은 이미 제품의 품질의 중요성을 의식하고 있지만, 녹색, 서비스, 개성화 등에서도 많이 공부해야 한다고 말했다.

그는 스마트 주소기로 만든 플라스틱 제품, 절전량 60%를 넘어 에너지가 줄어들고 효익이 높아 지면서 지능기술을 통해 녹색절능을 추구하는 목표, 실제로 제품과 기업에 대한 일종의 상승이다.

개방 과 공유 를 배워서 돈 을 다른 사람 에게 버는 것 을 두려워해서는 안 된다

제조업은 창의적인 정신을 개방해야 한다.

이베이컨은 한 기업이 만든 설비가 얼마나 선진적이든 세계에서 얼마나 영향력이 있는지 전체를 완전히 지배할 수 없다고 말했다.

스마트 제조를 열심히 하는 과정에서 진보와 돌파는 개방 시스템을 채택해야 한다.

미국의 많은 제조업체들이 적립식 혁신을 제창하는 것은, 다른 생산요소 모듈화로, 다른 기업들이 연구 개발과 생산을 진행하고, 이후에 다시 쌓인 나무처럼 조립하여 결국 완전한 산업 체인들이 형성되었다.

이베이컨은 스마트 과학기술이 복잡한 협업 시스템으로 여러 부서가 긴밀한 협력이 필요하며 독투의 혁신시대가 지났고 개방협업해야만 새로운 발전을 창의할 수 있다고 강조했다.

"도대체 돈 벌어들까 봐 겁내지 마." 그는 웃으며 말했다.

개방되면 관계와 밀접한 나눔 경제를 말해야 한다.

이베이컨은 현재 소비 자료의 공유가 가져온 좋은 점을 느꼈고, 방울방울방울 택시, 맞춤차 등이다.

그럼 생산자료를 공유할 수 있을까요? 그럼요.

그는 일부 공장에는 매우 좋은 설비가 있지만 이용률이 매우 낮다. 다른 기업들은 새로운 부품을 만들어야 하고, 돈을 써서 생산 설비를 한 세트를 구입하는 것은 정말 수지가 맞지 않는다.

이때 공유가 필요합니다. 제조업의 공유 경제모델은 세대 구입, 제시간 요금, 계산 비용, 장비 구매 비용을 낮춰, 중소기업은 저비용, 낮은 문턱에 더 좋은 제조자원을 사용할 수 있습니다.

이베이컨은 지능 제조를 추진하는 과정에서 장심과 인간의 역할을 쉽게 소홀히 할 수 있다고 본다.

그는 미국 일본 등 국가를 방문한 일부 기업들이 공업화 수준이 높은 기업을 발견할수록 사람들의 역할에 대해 중시했다.

예를 들어 ‘ 주력, 지선 ’ 의 장심은 기계가 대체할 수 없는 것이다. 일본의 한 기업은 어떤 기계가 생산을 중단한 후 7년 동안 여전히 부품을 보수 교체로 제공하고, 명성이 높은 DNK 과학 연구업은 100여 명의 직원이 있다. 늘 ‘ 기교와 장심, 최첨단 기술에서 생리 ’ 라는 이념을 이어가며 광기 전기 업계의 영군을 해냈다.

‘스마트 제조가 끊임없이 추진되고, 인간과 장심이 어떻게 스며들까?’라고 이베이건은 지능기술이 얼마나 선진 수준으로 발전하든 이 문제는 소홀히 해서는 안 된다고 말했다.

"맹목적으로 기계화를 제안하지 않습니다."

산업산업이 신속하게 발전하고, 기계가 사람을 바꾸는 것을 호소할 때, 종종 발전을 위해 기업 자체의 조건을 소홀히 하는 것이 쉽다는 것은 일부 기업이 자신의 조건을 뛰어넘어 기계화에 각별히 노력할 수 있다고 한다.

이베이컨은 자신이 기계, 자동화 출신으로 기계화, 자동화, 자동화에 대한 의의를 다시 알지만 생산효율을 높일 뿐만 아니라 인공조작의 불확실성을 버리고 제품의 품질을 보장하는 데 이롭다.

문제는 기계화를 무작정 창도하는 것은 사람의 역할에 대한 소홀함을 초래하기 쉬우며 현재의 일부 기업의 현황으로 볼 필요가 없다는 것이다.

미래의 지능 기술은 기계를 알아듣게 해야 한다

앞으로 스마트 제조시대에 들어서면, 공업업계는 숫자와 기계의 속박에 빠질 것인가? 이런 의문에 직면해 이베이근은 신공업 혁명의 중점은 기계와 인간의 교호 학습이고 단순한 한쪽이 아니라 기계의 ‘알아듣게 하라 ’는 사람의 의도를 알아야 한다는 것이다.

이베이컨은 전통적인 기계화는 사람이 기계를 조작하는 것이고, 그것을 지휘하는 것은 무엇을 해야 하는가, 미래의 지능기술의 발전은 점차 기계를 말하는 것이다.

예를 들어 설비에 많은 센서 를 설치 해 대량 데이터 를 수집 해 인간 과 대화 를 분석 해 우리 기계 의 건강 상태 가 어떻고 생산 의 부품 품질 이 어떻습니까?

미래의 진정한 기계와 인간 사이의 관계는 쌍방이 더 좋은 협동, 학습, 기계는 인간의 지시에서 어떤 것들을 배우고, 그리고 이러한 것들을 경험으로 저장할 수 있다. 동시에 사람들은 일정한 조건 아래 기계에 새로운 것을 배울 수 있다.

이베이컨은 이곳의 ‘협동 ’이 사실상 기계에 더 높은 요구를 제기하였는데, 이미 많은 로봇들이 독립을 시키기 어렵지 않으므로 로봇의 의도를 짚고 사람을 합작시키는 데 있어서 기술적 어려움이 더 높다고 말했다.

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