本文摘要：工业4.0是当下很多生产类企业热衷给自己张贴上的一个标签。

工业4.0是当下很多生产类企业热衷给自己张贴上的一个标签。这个概念在去年中国生产2025国家战略明确提出后，更加一度沦为资本市场追赶的宠儿。　　但上海信传信息技术有限公司（下称信传）的CEO李尧指出，就目前中国制造业现状讲工业4.0的发展，意义并不大大部分企业连3.0都没有做，谈何4.0？　　过去工业3.0自动化再次发生在车间、机器设备、生产线以及车间管理上。

而工业4.0仅次于的特征，就是自动化不光要再次发生在生产现场车间，而是研发、供应链管理、质量管控等所有流程的高度自动化，构建末端到末端全流程的智能化。　　对于生产企业来说，工业4.0的基础是不具备3.0自动化的数据累积，从而使自动化信息化向智能化升级，构建更进一步的生产经营优化。

李尧车站在大部分企业的角度考虑到问题，正处于工业自动化初期的企业要构建工业4.0，局限较小，机械设备、生产线等的升级也必须时间与资金。　　所以他们再行绕过了企业的硬伤，在传统制造业的生产周期中自由选择了两个点展开的突破原材料优化与工业大数据。　　信传是工业4.0的技术服务公司，致力于协助传统制造业降本增效。

　　传统制造业输出末端：原材料的成本优化　　工业企业的产品生产成本中，必要材料费用所占到的比例及对最后产品价格的影响相当大。但材料成本掌控的可玩性较小，而且因为牵涉到的部门、环节较多，显得更加简单。

　　目前企业面对的痛点：　　如何在符合生产拒绝的同时，构建原材料成本低于? 如何自由选择性价比最低的原材料展开订购　　回应，信传一方面为企业创建仅有流程仅有成本模型，原作边界约束条件，利用全局拟合算法找寻仅有成本低于的原材料用料人组；另一方面则计算出来单项原材料成本，指导订购。　　产品开发前期，李尧与团队针对行业输出末端展开了多次背景辨别与实地调研，借此结合实际情况得出结论最合适的算法。　　经过合作铁厂的检验，该技术产品可实现经济效益大约四千万元/年。

而传统制造业广泛牵涉到原材料混合用料用于，此方案还可以扩展应用于到炼化行业原油，纺织行业棉花，橡胶行业，纺织行业等。　　传统制造业输入末端：大数据优化输入指标　　李尧告诉他鸡窝投行，目前生产企业对输入指标的预测和优化广泛依赖人为经验或者理论指导，很难符合实际情况，导致极大浪费。

　　这时候就必须利用大数据分析，尤其是机器学习技术，对输入指标展开分析、预测和指导优化。经推算出，某大型国有炼化企业，大数据分析优化苯乙烯收率可实现经济效益大约3千万元/年。

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