27、智能制造的全面实施路径与生态构建

智能制造的全面实施路径与生态构建

1. 智能制造中的计算技术优化

传统物料需求计划（MRP）操作因产品配置多样复杂，耗时 11 - 21 小时，远超 4 小时的要求，不利于降低库存，且报告生成时间长造成浪费。在汽车零部件行业，由于利润水平低，集团利润仅 5%，0.5%的利润变化都至关重要。而基于内存计算技术，在 SAP HANA 上 MRP 操作可缩短至 1 小时，能减少库存，节省数百万欧元，还能使生产线每小时平衡一次，提高生产率。

2. 知识管理的重要性与实施步骤

在智能制造时代，知识是研发的智慧和创新的基石，知识管理（KM）成为现代企业核心竞争力的来源。它通过构建企业知识管理系统，实现知识的获取、共享，将合适的知识传递给合适的用户。
- 关键技术的经济影响 ：麦肯锡报告指出，到 2025 年，部分颠覆性技术对全球经济价值贡献超 1 万亿美元，排名前五的技术及贡献预测如下：
| 技术名称 | 技术贡献预测（万亿美元） |
| ---- | ---- |
| 移动互联网 | 3.7 - 10.8 |
| 知识工作自动化（KA） | 5.2 - 6.7 |
| 物联网（IoT） | 2.7 - 6.2 |
| 云计算 | 1.7 - 6.2 |
| 先进机器人 | 1.7 - 4.5 |

• 知识管理在设计制造中的应用 ：设计是制造企业的灵魂，制造数字化的核心是设计与制造的数字化。现代设计是基于知识的设计，设计和制造过程中积累的知识需通过知识管理进行收集、提取、整理和存储，再应用于产品的数字化设