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达沃斯论坛聚焦工业40市场热度升温

发布时间:2021-06-18 08:28:39 阅读: 来源:点火器厂家

达沃斯论坛聚焦“工业4.0”市场热度升温

达沃斯论坛聚焦“工业4.0”市场热度升温2016/01/20 14:40中国证券报 扫描分享到好友或朋友圈

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第46届世界经济论坛(WEF)年会将于1月20日至23日在瑞士达沃斯举行,本届年会主题为“掌控第四次工业革命”。分析师表示,达沃斯论坛聚焦工业4.0,将刺激市场对这一概念的热情,智能制造等板块将获益。

提升工业4.0认知度

WEF官方发布的文章指出,基于无处不在的移动互联、更小更便宜且电力更充足的显示屏和人工智能等,第四次工业革命从速度、规模等方面改造着生产、分销和消费系统,甚至有可能改造人性的本质。本届达沃斯论坛主要讨论的话题将包括第四次工业革命如何改变各个行业,包括医疗、移动通信、金融服务和教育;如何利用科技提振经济增长,而不是扩大失业和收入不平等;如何让科技领域的突破帮助解决全球共性的问题,比如气候变化和公共健康;新兴科技如何改变全球安全前景等。

WEF主席施瓦布撰文指出,当今世界面临很多挑战,其中最强烈和具有影响力的就是第四次工业革命。这将是一个根本性的变革,尽管令人生畏,但也带来引人注目的机会。

施瓦布表示,未来的科技创新将带来“供给侧奇迹”,提高生产力和效率。交通运输和通信成本下降、物流和全球供应链变得更高效、贸易成本削减,这些都将带来新的市场并驱动经济增长。在供给方面,很多行业将引入新的技术,用新的方式服务于既有需求,这将显著冲击现有的行业价值链。在需求方面,随着透明度、消费者参与度的上升以及新的消费行为模式的出现,企业将不得不调整适应新的商品与服务设计、营销和配送方式。

施瓦布指出,现有行业结构将受到破坏,“共享经济”、“需求经济”已经出现。新技术平台降低了商业和个人创造财富的门槛,改变了劳动力的从业环境。但第四次工业革命也会带来更大的不平等性,特别是对劳动力市场的潜在破坏。

代表3000多家中小规模公司的德国工业协会(VDMA)执行总裁布罗德曼表示,本届达沃斯年会将提升全世界对工业4.0机会的认知度,这不止意味着经济机会,也会给社会带来影响。欧洲目前正在制定工业4.0的政治框架。

市场热度升温

随着达沃斯论坛开幕在即,工业4.0概念股纷纷有所表现。A股市场上,智能制造板块在过去两天的反弹中涨幅不菲。港股市场上,南京熊猫(600775,买入)电子、中兴通讯、中国软件国际等概念股近两天也都有不俗表现,特别是19日当天涨幅都在6%以上。

长江证券表示,达沃斯论坛年会将举行,“掌控第四次工业革命”作为会议主题,为板块带来极大看点。此外智能制造工程实施方案已于近期完成,“智造”正从战略布局向工业实体加速迈进,拥有资金、技术优势的企业将有望高速成长。

中信建投证券认为,经过2016年前两周的快速下跌,智能制造板块估值已与2015年9月15日相当,估值压力已有效缓解。展望2016年,国内劳动力供给减少造成的制造业劳动力成本持续上升的趋势不变,深入实施《中国制造2025》对智能制造装备的需求依然相对强劲,供给侧结构性改革、智能制造工程(专项规划)和机器人“十三五”规划等政策的刺激有望在今年一季度后期体现。坚持战略布局智能制造。

招商证券分析师认为,达沃斯论坛召开,市场对工业4.0和智能制造主题的热情有望升温,布局智能制造最佳时点到来。2015年部分智能制造和工业4.0公司基本面发生了较为明显的改善,智能制造相关业务有望成为在2016年公司易于视察裂纹主营业务,业绩或实现高速增长;智能制造上升为国家战略层面。上述因素影响下,智能制造有望成为2016年贡献超额收益的主题之一。

:Nora

收藏本文文章关键字工业4.0 达沃斯论坛 市场工业4.0变革 预测性维护起关键作用球制造业市场竞争环境日益激烈,对于工厂企业来说,降低生产线成本是一项重大的挑战,关系的企业的长久发展之生计。而无法预料的停机时间意味着更高的生产成本,可能会拖长订单的交付时间甚至影响到声誉问题。随着工业4.0模式的出现,制造业格局发生了改变,设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平,设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间。例如基于状态监测的方法,在生产设备是安装传感器,每个传感器设置报警的上限和下限值,并根据操作说明和过去的经验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况,知道何时更换重要机器的组件,从而避免整个机器故障。数字预测维护解决方案是对实时数据的全面解释,有助于实施预期的管理措施,最终减少停机时间。因此,智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器,必须将数字化与云计算结合起来。数据是预测性维护的关键有了传感器,就能采集大量来自生产线的底层数据,但这些数据本来是散乱的。从本质上来说,数据需经过整理、分析等智能化处理才能真正变成有用的东西。所以,为了使来自传感器络的数据变得有用,必须对其进行可视化、评估和处理。目前,市场上已经有不少的平台可以做到数据收集、分析,例如通用电气的Predix、西门子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯电气的ProfiCloud、施耐德电气的EcoStruxure等等,这些工具可以轻松收集、处理和可视化制造工厂的相关数据。在数据和分析处理过程中,基于日益强大的计算能力,算法和数学模型在幕后不断发挥作用,使得软件能够将大量的数据进行连接、分析、预测,以供工厂车间维护人员使用。此外,还可以通过机器学习的方法,加强对于数据的处理能力。未来工厂变得越来越智能大数据的运用将让制造业保持最大的竞争力,传统制造业工厂实施工业4.0的最终目标是降低成本,并期望能够带来更高的产能和质量保证。工业4.0模式工厂的所有设备均是联的,从而提供更好的控制和性能可见性。预测性维护的本质是在最佳时间更换组件,基于广泛连接的工厂设备,实时监控生产设备的健康状态,最终保持生产线平稳有效的工作水平。预测性维护的优势是准确的故障查找和预测能力,通过结合专家人工监测、机器学习等来达到更高的准确性。工业4.0模式下,预测性维护帮助工厂设备更高效地运行,以提供更好的一致化质量和产出水平,从而实现盈利能力和竞争力的最大化。而随着数据利用和可视化驱动软件的发展,未来工厂将变得更加智能化。我们选择电子万能实验机[详细] 11:30

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