#小董的碎碎念#
来清一下库存
在家收到各种投喂 水果 鲜花 甜品 全虾宴…
每天在我吃完晚饭来电话 您好您的外卖取一下…
我就一脸懵地下楼取外卖看看是啥[送花花]
幸福极了呀
还有一件大事 人生中第一次熬绿豆汤成功
新技能get 新爱好get 任何人没喝过冰镇绿豆汤我都会哭 喝不了的绿豆再榨成绿豆沙➕ 真的绝了！ 以前觉得不会做饭就算了 现在觉得开启了新世界大门 这种好喝和乐趣还是要尝试！[打call]
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【京东618发布物流运营举措，“抗疫与服务”成今年关键词】5月23日晚8点，2022年京东618即将拉开大幕，京东物流正式发布今年京东618物流运营举措，依托有责任的供应链，以扎实的供应链基础设施与数智技术，为广大消费者带来更贴心的服务与更便捷的消费体验。同时，针对疫情等不确定性因素影响，京东物流还将充分发挥一体化供应链物流服务优势，多措并举，全面助力商家纾困减负，推动全产业链效率的提升。
全力守护“最后一公里”，让封控区收货更安心
上门服务和多元时效选择一直是京东物流在行业中的独特服务优势。
今年京东618期间，京东物流将持续做好预售前置，全国将有数百万量级SKU的商品被前置在距离消费者最近的各级仓库；同时将一部分预售商品前置到快递站点，待消费者支付尾款后，京东快递小哥可以直接上门配送，超过200个城市的消费者最快可实现分钟级收货。
京东快递个人寄件业务也将为全国超过300个城市消费者提供寄递服务，通过有针对性的保障举措与调度体系，确保全国范围内的送货上门与稳定的服务时效。
针对部分受疫情影响的城市，京东快递在继续履行严格的上门服务标准同时，也在不断创新“最后一公里”服务模式。在上海，京东快递落地超1600个无接触社区保供站，部署100多台智能快递车，为封闭社区、方舱医院等地进行物资的无接触配送；在北京，京东快递与街道、社区共创“酒仙桥模式”，以“短程接驳+志愿服务”的方式保障“最后100米”的物资配送。目前“酒仙桥模式”已在北京朝阳区双井街道、农光里、光辉里等多个封控社区内成功复制，并在山东济南、青海西宁等多地进行衍生落地，全力守护每一位消费者的柴米油盐。
多项降本增效举措，全面助力商家复工复产
每年的京东618是全民参与的消费季，也是我国上半年消费市场的晴雨表、风向标。今年受到疫情等因素影响，部分中小企业和商家面临着销售放缓和成本上涨的双重压力。京东618期间，京东物流将通过一系列降本增效举措与解决方案，全面助力商家纾困减负、复工复产。
今年京东618，数字化价值供应链管理平台京慧将继续为合作商家提供可靠的技术支撑，完整覆盖客户的大促前销售预测、大促中实时数据可视化，以及大促后的经营分析，为企业提供网络优化、智能预测、智能补调以及智能执行等一体化供应链服务，帮助企业降本增效。据某消费品商家介绍，应用京慧产品后，现货率水平提升4.5个百分点，库存周转天数下降7天，自动化系统建议采纳率超85%，供应链运营人效提升30%以上。
同时，智能商务仓将上线风险管理功能，实时同步京东物流全国仓网的运营信息，针对多仓运营受影响客户及时调整库存策略，针对一仓运营客户推荐智能分仓方案，最小化疫情对客户供应链运营及经营影响，携手合作伙伴共渡难关。
为满足商家在多地、多平台、多频少补的备货需求，京东物流到仓产品也以定时定点发车的精准时效，提供覆盖全货量段的零担/大票/整车运输产品。不同于常规按包裹交接的运输服务，到仓服务还可实现按采购单明细入库交接，结合前置验收、在途可售、京仓绿通、智能补货等的特色服务，并与仓配、数据等多种服务相组合，为商家提供多平台、全渠道的一盘货送仓解决方案。
此外，对在5月31日前首次入商务仓的京东零售新商家，京东物流还出台专项帮扶政策，即前３个月可享受京东配送折扣，并享受周转天数低于90天免仓储费用的优惠。京东物流动产融资服务还将帮助商家解决因库存占用流动资金问题，为其提供方便快捷的线上融资服务；即日起至2022年6月30日，新客可享受首贷7折优惠。
“织网计划”见成效，供应链智能科技全面提升效率
今年京东618，京东物流也将持续发挥软件、硬件及系统集成的三位一体供应链物流技术核心竞争力，全面提升预测、决策和执行能力，优化供应链网络，提升数智化能力和运营效率。
目前，京东“织网计划”已初见成效，以43座“亚洲一号”大型智能物流园区和全国范围内运营的约1400个仓库为核心，搭建了高度协同的多层级物流基础设施和仓配网络，不仅建立了产业端与消费端之间的信赖，助力约90%的京东线上零售订单实现当日和次日达，以及全国93%的区县、84%的乡镇实现当日达和次日达，其中包括三代天狼、地狼在内的智能存储、智能搬运和智能分拣等机器人产品，更是将成为京东物流从容应对亿级订单的关键力量。
在软件系统方面，京东物控WCS系统作为仓储自动化物流的核心调度管理软件，通过集成多种自动化物流设备实现仓储自动化物流管理，解决在超大规模单量下的生产、仓储、分拣等一系列业务场景中的决策与优化问题，充分发挥智能调度算法的优势，可以从容面对海量SKU存储和短时高并发出库的需求，显著提高大促期间的仓储作业效率。
此外，今年京东618期间，RFID智能仓储解决方案也将在京东物流百余个大件仓储内规模化应用。该项技术采用RFID电子标签替换原有的商品条码，基于RFID批量、射频非视距读取能力，实现批量盘点及批量复核，可应用于各种复杂环境。据预测，RFID智能仓储解决方案将使大件仓内盘点效率提升10倍以上，复核效率提升5倍，仓库运营的整体效能将增长150%。
全力守护“最后一公里”，让封控区收货更安心
上门服务和多元时效选择一直是京东物流在行业中的独特服务优势。
今年京东618期间，京东物流将持续做好预售前置，全国将有数百万量级SKU的商品被前置在距离消费者最近的各级仓库；同时将一部分预售商品前置到快递站点，待消费者支付尾款后，京东快递小哥可以直接上门配送，超过200个城市的消费者最快可实现分钟级收货。
京东快递个人寄件业务也将为全国超过300个城市消费者提供寄递服务，通过有针对性的保障举措与调度体系，确保全国范围内的送货上门与稳定的服务时效。
针对部分受疫情影响的城市，京东快递在继续履行严格的上门服务标准同时，也在不断创新“最后一公里”服务模式。在上海，京东快递落地超1600个无接触社区保供站，部署100多台智能快递车，为封闭社区、方舱医院等地进行物资的无接触配送；在北京，京东快递与街道、社区共创“酒仙桥模式”，以“短程接驳+志愿服务”的方式保障“最后100米”的物资配送。目前“酒仙桥模式”已在北京朝阳区双井街道、农光里、光辉里等多个封控社区内成功复制，并在山东济南、青海西宁等多地进行衍生落地，全力守护每一位消费者的柴米油盐。
多项降本增效举措，全面助力商家复工复产
每年的京东618是全民参与的消费季，也是我国上半年消费市场的晴雨表、风向标。今年受到疫情等因素影响，部分中小企业和商家面临着销售放缓和成本上涨的双重压力。京东618期间，京东物流将通过一系列降本增效举措与解决方案，全面助力商家纾困减负、复工复产。
今年京东618，数字化价值供应链管理平台京慧将继续为合作商家提供可靠的技术支撑，完整覆盖客户的大促前销售预测、大促中实时数据可视化，以及大促后的经营分析，为企业提供网络优化、智能预测、智能补调以及智能执行等一体化供应链服务，帮助企业降本增效。据某消费品商家介绍，应用京慧产品后，现货率水平提升4.5个百分点，库存周转天数下降7天，自动化系统建议采纳率超85%，供应链运营人效提升30%以上。
同时，智能商务仓将上线风险管理功能，实时同步京东物流全国仓网的运营信息，针对多仓运营受影响客户及时调整库存策略，针对一仓运营客户推荐智能分仓方案，最小化疫情对客户供应链运营及经营影响，携手合作伙伴共渡难关。
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此外，对在5月31日前首次入商务仓的京东零售新商家，京东物流还出台专项帮扶政策，即前３个月可享受京东配送折扣，并享受周转天数低于90天免仓储费用的优惠。京东物流动产融资服务还将帮助商家解决因库存占用流动资金问题，为其提供方便快捷的线上融资服务；即日起至2022年6月30日，新客可享受首贷7折优惠。
“织网计划”见成效，供应链智能科技全面提升效率
今年京东618，京东物流也将持续发挥软件、硬件及系统集成的三位一体供应链物流技术核心竞争力，全面提升预测、决策和执行能力，优化供应链网络，提升数智化能力和运营效率。
目前，京东“织网计划”已初见成效，以43座“亚洲一号”大型智能物流园区和全国范围内运营的约1400个仓库为核心，搭建了高度协同的多层级物流基础设施和仓配网络，不仅建立了产业端与消费端之间的信赖，助力约90%的京东线上零售订单实现当日和次日达，以及全国93%的区县、84%的乡镇实现当日达和次日达，其中包括三代天狼、地狼在内的智能存储、智能搬运和智能分拣等机器人产品，更是将成为京东物流从容应对亿级订单的关键力量。
在软件系统方面，京东物控WCS系统作为仓储自动化物流的核心调度管理软件，通过集成多种自动化物流设备实现仓储自动化物流管理，解决在超大规模单量下的生产、仓储、分拣等一系列业务场景中的决策与优化问题，充分发挥智能调度算法的优势，可以从容面对海量SKU存储和短时高并发出库的需求，显著提高大促期间的仓储作业效率。
此外，今年京东618期间，RFID智能仓储解决方案也将在京东物流百余个大件仓储内规模化应用。该项技术采用RFID电子标签替换原有的商品条码，基于RFID批量、射频非视距读取能力，实现批量盘点及批量复核，可应用于各种复杂环境。据预测，RFID智能仓储解决方案将使大件仓内盘点效率提升10倍以上，复核效率提升5倍，仓库运营的整体效能将增长150%。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题#智能制造#
冠卓咨询官方客服：400-168-0525
弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
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弄明白这个问题之前，我们先得仔细的研究制造企业最大的难点是什么？
如果让制造企业的人来说，可能五花八门的啥都有。但我就用一个词来总结“波动”——计划和变化之间的永恒博弈。
波动为什么会产生？
世界上任何经济模型都有2个核心内容，那就是需求和供应，但这两者往往都存在着匹配偏差，这类匹配偏差是绝大多数中间成本和利润产生的原因。
匹配偏差主要体现在3个方面:
时间
时间的偏差具体的到生产过程，基本上可以用三个T来解释：
TT:基于客户需求定义的平均每一件产品的需求时间CT:基于生产实际方法和工艺实现的平均一件产品的生产时间LT:从得到需求信息到交付到客户时间
当TT而LT则意味着客户需求得到满足需要等待的时间，如果这个时间大于竞争对手，那么需求自然就会流向其他的供应者
空间
空间偏差具体到生产过程，基本上可以解释为供应者到需求者之间的空间位置偏差，这个偏差越大，所需要克服的中间成本也就越高。
最直观的偏差就是供应方和需求方的距离，需求回流向更容易获得的供应方，当然这个前提是中间成本优势之下。
能力和资源
能力和资源的偏差其实是所有偏差里面最难解决的，比如专利独有的技术会带来特殊的供需关系，又或者特定原材料、工具、工艺、品质特性等因素。
企业对抗这种偏差的方式无非就是用库存缓冲，用良好的计划和排期来尝试达到最佳的平衡水平，从而尽量让匹配偏差带来的价值流向自己。但库存缓冲意味着成本，而且面对着随时可能发生变化的需求，非常不利。
尽管排期和计划能够一定程度上帮助企业更加合理的调整和适应匹配关系，但是很难得到全面的信息而做出有效的调整，甚至可能一次的局部调整会是更加庞大的变化的触发点。
偏差不可怕，可怕的是细节
但现实往往是复杂的，上述偏差之中每一个都附带着很多影响因子。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
时间因素的核心影响因子包含：
· 人员：人员技能，责任心，缺勤率等因素
· 机器：平均故障率，维修时间、换装时间、备件齐备情况等因素
· 物料：物料质量、上料准确性、运输方式、上料频率等因素
· 方法：工艺方法、工艺复杂度、精度要求等因素
· 环境：生产物理环境、人际关系等因素
空间偏差也受到很多实际的因子影响：
· 距离
· 运输成本
· 运输方式
· 运输条件
能力和资源偏差：
· 工艺能力水平
· 产出能力的调整能力
· 质量稳定水平
· 专有工艺
越是产品复杂的制造企业，其参与到业务过程的影响因子也就越多，假设各个环节出现的概率为P，且整个业务过程有N个环节，那么整个流程的稳定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所当n越大的时候稳定性就越差。也正是因为上述各种因素的不稳定，带来了制造企业最头痛的问题——计划永远赶不上变化，即所谓的“波动”。
智能制造如何帮助企业解决波动问题？
首先我们得定义智能化是什么？
智能，是智慧和能力的总称，中国古代思想家一般把智与能看做是两个相对独立的概念。是人类大脑中文化知识的积累。它是一种生理和心理的潜能，这种潜能在个人经验、文化和动机的影响下，在一定程度上得以实现。
根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成8个范畴：
1.言语语言智能：指人对语言的掌握和灵活运用的能力，表现为用词语思考，用语言和词语的多种不同方式来表达复杂意义；
2.数理逻辑智能：指人对逻辑结果关系的理解推理思维表达能力，突出特征为用逻辑方法解决问题，有对数字和抽象模式的理解力，认识解决问题的应用推理；
3.视觉空间智能：指人对色彩、形状空间位置的正确感受和表达能力突出特征为对视觉世界有准确的感知，产生思维图像，有三维空间的思维能力，能辨别感知空间物体之间的联系；
4.音乐韵律智能：指人的感受、辨别、记忆、表达音乐的能力，突出特征为对环境中的非言语声音，包括韵律和曲调、节奏、音高音质的敏感；
5.身体运动智能：指人的身体的协调、平衡能力和运动的力量、速度、灵活性等，突出特征为利用身体交流和解决问题，熟练地进行物体操作以及需要良好动作技能的活动；
6.人际沟通智能：指对他人的表情、说话、手势动作的敏感程度以及对此作出有效反应的能力，表现为个人能觉察体验他人的情绪情感并作出适当的反应；
7.自我认识智能：指个体认识、洞察和反省自身的能力，突出特征为对自己的感觉和情绪敏感，了解自己的优缺点，用自己的知识来引导决策，设定目标；
8.自然观察智能：指的是观察自然的各种形态对物体进行辨认和分类、能够洞察自然或人造系统的能力。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。
那么综合来说，智能化就是让工厂、让设备、让整个供应链具备人的智慧能力，如：
· 让机器和人交流交互，将数据结果用语言表达出来
· 让机器具备数据分析能力，从数据中分析出有用的信息，并分析出问题所在
· 让机器具备视觉，能够感知距离、方位和空间等，实现查找、对比、筛选、定位等空间操作信息的感知能力
· 让机器具备自身的运动控制能力，实现精准、细微、协作等运动配合能力
· 让机器理解他人的表情、说话、手势等情绪情感因素，并采取合适的语言、运动、分析等反应
· 让机器具备认识、洞察和自我反省的能力，从而可以不断的来改进自身行为
智能化的作用
首先我们有一个明确的前提，那就是波动是无法被消除的这个认知。这个世界是由无数不确定中的确定组成的，万事万物皆有因果。
人类是如何实现让企业应对波动的？这个答案非常简单“适应”。在制造企业里面适应能力越强的公司，其生存能力和盈利能力也就越强，相应的其发展历程也就非常的久远，如果观察整个世界的企业发展历史，几乎所有百年以上的企业都经历过近乎奇迹般的转折，有的甚至有多次的转折，其实这就是它们适应能力的体现。
人类为了让企业适应各种波动，最初只是利用人的智能将各种信息汇总在一起形成一个看起来最佳的计划，但是伴随着工业产品的复杂度越来越高，人类的能力已经无法做到将千千万万的信息都管理起来了。为此智能化就逐渐成为了帮助我们实现这种适应能力的最佳路径，即让一个人工智慧来实现信息汇总和最佳匹配计划的工作。
所以为了完美的计划，首先诞生的是MRP或者ERP系统，它们将纷繁复杂的信息收集起来，用计算机来批量，人们需要的只是制定和修改规则即可。
眼下我们常说的MES或者WMS之类的系统也与之类似，实际上是用计算机强化人们批量处理这些信息和数据的能力。
这相当于给机器、工厂、供应链赋予了一定的数据分析能力，但这一点都不智能，给机器设定的规则往往是历史经验得出，一但面对真实环境因素的变化，系统只会给你一个鲜艳的感叹号。
这也是绝大多数上了这些系统的企业所诟病的，由于系统的柔性不够成了压在企业身上枷锁。看似高效的处理能力反过来变成了抽在追赶机器的人身上的皮鞭。
那么当人类遭遇这种突然变化的情况下会如何操作？人们会展开行动，收集更多的信息，并且找到带来问题的根本原因，从而找到让这种波动不再产生影响的方法，并修改和优化系统的规则。
智能制造到底能帮制造企业解决什么问题
其实不管是丰田生产方式还是6sigma，又或者其他任何企业改善，都是在进行着企业适应能力的改造。
所以要想实现真正的这种智能化，还需要给机器赋予更多的能力。
自我反省能力：识别当前数据和规则的局限性，以及改进所需的信息能力，并且依据收集到的信息建立新的分析能力和信息处理规则。
空间和物理感知能力：从传感器、摄像头等感知设备收集针对性的数据
运动控制能力：依据获得的新数据和新规则，来调整和修订设备运作过程，以实现对新规则的执行。
情绪感知能力和语言交互能力：将问题总结和分析的结果与关联方的人类进行汇报、沟通等反馈能力。
这些智能能力如果单独的具备，并不足以形成我们需要的智能，他们还必须组合形成有逻辑认知的思维能力。为此一个所谓的智能制造企业应该具备的基础有：
1.整个业务过程的相关因素所有变量都有数据的收集能力
o 从订单创建到订单交付的全流程信息数据
o 从材料下单到产品交付的全流程物流数据
o 与流程相关的全流程现金流数据
2.每个过程步骤的数据分析能力
o 过程步骤的输入、输出等关联信息。比如订单包含的信息与生产、物流、现金等个流程的逻辑关系
o 过程步骤的运作逻辑和子过程信息。比如加工步骤、工艺、生产参数等相关
o 信息的分析对比、筛选、定位等能力。比如识别设备停机的原因，是由于物料参数变化导致的，并且通过对比历史物料参数和在库物料参数识别问题是由什么参数变化带来的，然后自动将仓库的物料进行冻结、转储、退料等操作。
3.过程步骤中的行动控制能力
设备控制能力
o 调用生产参数、程序的能力
o 自动更换备件、模具、工装等设备控制能力
o 识别生产偏差并且采取措施的能力
物料运输管理能力
o 运输能力
o 物料数量、位置等信息的识别
o 物料装卸能力
4.分析结果的反馈能力
o 异常数据展示
o 分析过程反馈
o 采取的应对措施解释互动能力
总结来说，智能制造实际上是对人的能力的升级那些过去我们因为统计能力、计算能力不足的情况将会被机器替代和实现。
实现智能制造的关键
要让机器增强人类的能力，前提是我们必须清楚的知道人类在这个系统中承担的什么样的角色，和每种生产波动情形下，人们所需要的能力。
其次就是依据人们所需要的能力，来提供更加便利的辅助技术，增强人们的能力。
所以智能制造的关键就是要识别人的价值，然后用技术增强这部分创造价值的工作的能力。
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