开放与互联:透明工厂如何引领中国制造升级?

  8月11日,海尔在线上召开了一场高差异化的“透明工厂”发布会,正式宣告海尔推出“透明工厂”模式。据了解,此次海尔推出的“透明工厂”模式即在全部互联工厂中安装摄像头,让全球消费者通过分布在每个互联工厂的摄像头直接监控到工厂的实时生产画面,并让所有用户全程了解到海尔产品的制造生产过程。


  这种将产品生产制造过程全面面向消费者开放的模式,是全球首创的全新模式,无论在理论还是实践应用方面,这种全新的“透明工厂”模式都刷新了生产制造的全新局面——消费者全权了解商品制造,不仅利于消费者的商品选择,而且也利于厂商之间的可持续竞争,对于中国制造引领世界潮流也有着积极作用。


  “透明工厂”的创新模式:消费者需求可以透明


  海尔“透明工厂”具有鲜明的模式特色,其和其他传统生产模式相比,海尔“透明工厂”将产品制造的全部内容面向消费者敞开,所有人均能全程了解到海尔产品的是早过程。这种模式对于大多数消费者而言,因为可以让非海尔用户监控到海尔制造的实时场景,因此对于消费者的需求选择、产品了解与品牌信任,有着直接的促进作用。对于海尔自身来说,推出海尔“透明工厂”也意味着海尔在生产与品质方面的有时和自信信心,对于引领和示范整个行业的发展步伐,“透明工厂”模式有着直接的意义与作用。

0?wx_fmt=jpeg


  在生产制造方面,大多企业严格恪守保密封闭特征,其不仅不面对消费者公开任何生产资料,更不会允许消费者在其生产车间拍照录像。但海尔此次推出的“透明工厂”模式不仅面向普通消费者提供全渠道了解方式,而且可以让消费者任意观看海尔互联工厂的实时场景。从目前的情况来看,全球任何一个角落的消费者均可通过微信公众号“海尔生活家电”以及海尔官网上放置的视频链接,实现全程督海尔互联工厂的实时画面并产生交互。


  “透明工厂”助力中国制造:开放引领产业升级


  在过去的传统模式中,厂家经过“闭门造车”后向消费者缴纳商品,消费者除了只能对成品商品具有初步了解之外,并不能对产品的制造流程和工艺、品质等有更深入了解。但随着此次海尔推出“透明工厂”开始,这种情况在未来或将得到改观,特别是在海尔这种“透明工厂”模式下,未来的消费者透明需求或将得到更多厂商的支持。

0?wx_fmt=jpeg


  事实上,早在早在今年3月12日,海尔集团对外发布了工业4.0战略,面向市场和用户上线了用户交互定制平台、模块商资源平台两大平台。此次随着开放战略的践行,海尔“透明工厂”可谓将这一全新战略落地的实际举动,在未来,每个用户都能参与自己需求的产品的个性化定制和制造,全方面了解自己需求的产品制造和生产流程。


  但对于海尔来说,在行业内率先推出“透明工厂”模式,也意味着海尔着力在用户体验方面的力度又得到了提升,同时对于海尔在制造技术、服务品质等方面也跨越到新的高度。另外一方面,由海尔“透明工厂”引领的制造业升级模式,未来也将持续在产业内发酵,并且通过这种模式提升中国制造的海外口碑,这在未来也将或呈主流趋势。


  总的来说,海尔“透明工厂”开启了一种全新模式,这种模式不仅利于用户体验,也将提升整个制造产业升级,在未来的产业变革中,“透明工厂”开创的全新理念也必将引领行业持续发展、重构竞争格局。


  中国制造日趋开放:开放式制造构建新产业局面


  从目前海尔的“透明工厂”模式来看,其逻辑是在基于用户体验的基础上实现可视化的定制模式,让用户在参与产品设计与生产的过程中还能随时查看产品信息、物流与配送讯息等。在这个过程中,海尔“透明工厂”实现了产品制造与服务过程中的信息共享,使得消费者体验具有质的提升,和传统制造相比,海尔“透明工厂”将制造信息向用户开放,实现互联网的核心价值信息。


  这种举动具有开创性局面作用,其不仅彰显了海尔在生产制造和品质监督方面的自信,也是的海尔本身在拥抱互联网方面迈出的极为重要的一步。对于消费者而言,这种模式不仅体现了消费者对产品的需求权利,而且也表现了海尔对消费者的心态和态度。在产业竞争日趋激烈的今天,这种基于消费者体验的商业模式正在得到市场认可,未来或将跨越到新的高地。


  在这种情况下,中国制造也或将迎来新的升级改造。作为面向全世界市场的主要窗口,海尔在国内和国际市场上均享有颇高的知名度,随着此次海尔推出“透明工厂”,越来越多的世界市场将对中国制造具有全新的了解与认识。这对于提升中国制造的国际形象有着举足轻重的意义,对于整个产业重构来说,也意味着重新的新局面构建机会。(微信:izhuyi;微信公号:zhuyiweixin)


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值