20世纪90年代以来,许多采购和制造决策都基于这样的认知:亚洲(尤其是中国)、东欧和拉丁美洲是成本更低的地区,而美国、西欧和日本是成本更高的地区。然而,这种观点日渐过时。薪资、运输和配送成本、生产力和能源可用性的变化正在颠覆传统认知-从何处采购、在何处生产以及如何将产品推向市场。必须先分析总交付成本而后再确定供应、制造和装配业务在全球范围内的最佳地点。与此同时,数字化制造和运营时代已经到来,并且仍在飞速发展。在大数据和分析、云、物联网(IoT)、机器人和增量制造等领域的技术进步和增长正在迅速改变着行业动态。由于制造业变得越来越知识密集型,这些技术在供应、支持和服务制造业的相关行业中激起了巨大的连锁反应,这些相关行业的工作性质开始发生转变。在数字化运营时代,以前由人创造的信息越来越多地由机器和物体生成-产生自传感器、RFID标签、仪表、制动器、GPS等。库存会自行清点。集装箱可以检测其中的内容。制造装配将实现机器人化和分析自动化。整个供应链将连为一体-不仅仅包括一般意义上的客户、供应商和信息,还包括用于监视供应链的部件、产品和其他智能工具。全面的连接将使全球网络做到实时规划和决策。None 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    数字化革新:工业4.0

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    年份2017
    来源IBM商业价值研究院
    数据类型数据报告
    关键字制造业, 人工智能, 机械制造
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    发布时间2021-06-07
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    数据简介

    20世纪90年代以来,许多采购和制造决策都基于这样的认知:亚洲(尤其是中国)、东欧和拉丁美洲是成本更低的地区,而美国、西欧和日本是成本更高的地区。然而,这种观点日渐过时。薪资、运输和配送成本、生产力和能源可用性的变化正在颠覆传统认知-从何处采购、在何处生产以及如何将产品推向市场。必须先分析总交付成本而后再确定供应、制造和装配业务在全球范围内的最佳地点。与此同时,数字化制造和运营时代已经到来,并且仍在飞速发展。在大数据和分析、云、物联网(IoT)、机器人和增量制造等领域的技术进步和增长正在迅速改变着行业动态。由于制造业变得越来越知识密集型,这些技术在供应、支持和服务制造业的相关行业中激起了巨大的连锁反应,这些相关行业的工作性质开始发生转变。在数字化运营时代,以前由人创造的信息越来越多地由机器和物体生成-产生自传感器、RFID标签、仪表、制动器、GPS等。库存会自行清点。集装箱可以检测其中的内容。制造装配将实现机器人化和分析自动化。整个供应链将连为一体-不仅仅包括一般意义上的客户、供应商和信息,还包括用于监视供应链的部件、产品和其他智能工具。全面的连接将使全球网络做到实时规划和决策。

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