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智能制造在某些領域還是不如傳統制造業有優勢的。比如我要投入比傳統制造業數倍的資金買設備,相應的設備折舊要高出傳統制造不少錢。雖然智能制造能節省部分人工工資,但對原材料和工裝模具的要求提高了,這又是一部分投入。最關鍵的是智能制造還不夠成熟,雖然能24小時不停工作,但效率偏低的問題是智能制造面臨的最大挑戰。開通這個專業個人認為可從研究生開始學習,本科階段先把傳統制造整明白。
不要說”現在制造業大家都懂,”只是傳統制造業大家多少都知道一點。眼下正是傳統制造業向智能制造業轉型的過渡時期。我認為,在眼下制造業往邊緣化的路上滑的時候,我們千萬不能”自廢武功!”要加快加大智能制造業的科普和投入,對傳統制造業也要加快改造,盡量平穩快速轉型。
走太快啦,和芯片行業一樣,什么都能研究,唯獨設備沒有,一切都是空談,誤國啊,好好研究研究,我們自己的軟件,自己的設備吧,多做雪中送碳,少做錦上添花,科學如果浮躁了,跟風了,國將不國??!
本人是從事課程設計的,對這方面稍有了解。首先國家資源向制造業高科技集中,而不是向傳統的娛樂行業、房地產行業集中,這是個可喜可賀的現象,再者,目前我們制造業處于產業鏈低端,確實應該向智能制造高端來升級,像吉林大學、東南大學等這些985大學,據我和他們打交道的經驗來看,這些老師專家、教授們,個人感覺還是很務實的,畢竟當年都是學霸出身,對學術的不正之風會有意識的抵觸。不過我建議把高科技資源向高校傾斜的同時,也應該等比例的向企業、民間傾斜,道理很簡單:理論應該和實踐、產學研相結合,俗話說高手在民間,企業不少的人雖然只有本科學歷,在大數據、人工智能領域的專家還是不少的,只不過他們不是以學歷體現,而是以項目經驗、以設計師和架構師等等職稱的方式體現,對于這個群體,如果沒有資金以及良好的研發環境支持,靠他們996的加班來奉獻,必然不會長久。
下面我從專業角度談一下:機械專業其實是和計算機粘合度很大的一個專業。我先說下工業軟件,不知大家是否了解,現在代表工業化先進水平的一個重要指標除了制造工藝以外,還有個重要指標,那就是工業軟件的開發,工業軟件的開發受制于人,制造業產業升級基本上為空談。
然后就是機械制造和大數據人工智能相結合的部分,舉例來說吧,比如軸承、螺栓等零件加工是講精度的,我們完全可以將歷史數據存儲在HDFS、MongoDB等大數據存儲介質里,然后建立精度數學模型,使用機器學習算法實現精度的智能化學習,使我們的制造精度越來越高。
總之,資源向高科技傾斜是好事,不過除了向高校傾斜之外,還應該向中小企業傾斜;向民間傾斜,不然就會出現諸如民間高手辭職去自費搞數學研究,結果靠低保生活的尷尬局面。
我也算是合并前這個學校的學生,原吉林工大機械系,現在幾乎沒有年輕人從事這些行業,大部分去做公務員,互聯網金融等等,很多人寧愿開網約車,美團外賣也不愿從事制造業。所以未來機械制造業仍然非常大的挑戰。另一個方面國家稅費和成本方面也沒有太大的支持力度。周邊國家的生產成本優勢與老美的扶持,我覺得未來并不看好。
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