昆仑数据线上课No.2 | 身处工业变革的过渡期,工业人的困扰与挑战
来源: | 作者:pmod6d781 | 发布时间: 2020-02-19 | 626 次浏览 | 分享到:

这一次,我们不聊技术,从事工业设备制造领域十余年的现代工业从业者视角,分享数字化对“我”的冲击、思考,以及“我”置身数字化转型探索中的验证与对未来的畅想,以期与工业从业者同频共振,携手成长。

嘉宾介绍

本期嘉宾:赵明

昆仑数据研究院副院长,机电一体化专业。曾就职于斯凯孚及蒂森克虏伯,从事旋转设备管理,产品管理,咨询服务10余年。

观点概述

数字化工业革命,影响更深更广

在过去的大概不到300年的时间里面,其实已经经历了三次工业革命,每一次的工业革命都奠定了一个发展的方向,都以改善生产关系为主要手段,不断提高我们的生产效率。现在,我们有幸经历了第4次工业革命。这一场以数字化为主导的革命和前三次相比,它不仅在速度、范围和系统性的影响上面,比前三次的工业革命来得都更加剧烈,它把包括物理学领域、数字领域,甚至是生物领域等不同领域之间的界限变得越来越模糊。

在这一次的工业革命的风暴下,对人才复合性的需求会变得越来越高。

对所有人来说,尤其是对传统的制造业的从业者来说,我们需要的不仅仅是具有数据逻辑的工业工程师,同时我们需要具有工业基因的数据科学家。

我们跟昆仑数据研究院的院长田博士一起探讨过这个话题,我们可能需要两边一起来打通这样的一个鸿沟。我们在做的其实是在这条鸿沟下面打通一个隧道,或者说在鸿沟上面架一座桥。

这座桥需要从两边往中间同时打通,这样效率会更高,它也能够迫使我们两边的人不停的向对方索取我们所需要的信息。如果我们不沟通,从两边一起造,很可能造不到一起。或者从一边来去造这个桥的话,两边可能最终造出两座桥,不仅浪费资源,甚至可能达不到我们的目的。

所以在这样的一个过程中,也就是我刚才提到的,我们需要有数据逻辑的工程师,同时我们可能也需要有工业基因的数据科学家。

面临挑战,工业人需要打破知识边界,在变革中找到自己的路

所以这一次的变革,我其实不想把它称作一个挑战,我更愿意把它称为一种机遇。这些机遇它不单纯的就是一些简单的机会放在那里,他对处在这种风暴中心的工业从业者来说,对他的要求也越来越多。

作为一个纯工业界的人来讲,我过去的十几年的工作经验一直都在工业领域,从来没有接触过大数据,也就在这半年的时间里面在不停的去了解什么叫数据逻辑,什么叫大数据分析。

我们要去挑战自己,要打破自己的知识边界,而不是像以前那样只停留在自己熟悉领域的舒适圈里面,我们可能需要更好的重新去整合我们自己的思维模式。