第835集:技术门槛深入了解[1/2页]
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刘好仃把保温杯从窗台拿下来时,杯底那张纸被阳光晒得微微卷边。他没急着进会议室,而是先绕到技术部工位,把平板往小王桌上一放:“昨天说的那三件事,今天全给我腾出时间。”
nbsp小王正盯着电脑屏幕发愣,听见动静抬头,发现刘好仃已经走了两步,只留下一句:“九点,一个都不能少。”
nbsp会议室的灯亮得有点晃眼。白板上“智能升级”四个大字还在,底下那行“目标:让每一片玻璃,都长出脑子”也原封未动。不同的是,角落多了三张便利贴——技术、成本、人才,每个词前面都被画了个红圈,像是被谁默默盯上了。
nbsp人陆陆续续到齐。刘好仃没开场,先从包里抽出一本厚书,啪地一声放在会议桌中央。封面是深蓝色的,烫金标题写着《工业4.0下的智能制造系统架构》。
nbsp“这本,”他指了指,“三年前我就买过,翻了五页就放下了。看不懂。”
nbsp有人笑了。小王也笑,但笑得有点心虚——他自己那本电子书APP里,收藏了十几本类似的书,打开次数加起来不超过三次。
nbsp“现在不一样了。”刘好仃翻开书,纸张哗啦作响,“咱们得看懂。不是为了考试,是为了别让别人甩得太远。”
nbsp他把任务分下去:技术部负责搜集近五年国内外玻璃生产线智能化改造的案例;采购和财务一起梳理设备更新的成本模型;人事则要摸清目前行业里相关技术人才的流动情况。
nbsp“资料越多越好,”他说,“看不懂的也先存着。咱们现在像进了一间黑屋子,灯没开,但总得先把开关摸到。”
nbsp散会后,小王抱着那本书回工位,刚坐下就听见隔壁工友嘀咕:“咱们这代人,连扫码点餐都学得磕磕巴巴,现在要搞AI?”
nbsp他没接话,低头打开电脑,搜了第一个关键词:“智能玻璃生产线”。
nbsp三天后,会议室又聚齐了。这次桌上堆满了打印资料,还有几台笔记本连着投影。技术部的小李率先发言,放了一段视频:德国某工厂里,机械臂自动抓取玻璃原片,通过AI视觉检测瑕疵,再由无人车运送到下一工序。全程没人说话,只有数据流在屏幕上跳动。
nbsp“他们这套系统,响应延迟低于小李说,“咱们上次被马来西亚客户吐槽的在人家那儿,连个喷嚏都算不上。”
nbsp屋里安静了几秒。有人翻资料的声音显得特别响。
nbsp接着是案例分享。有人提到日本某企业用数字孪生技术模拟整个生产流程,提前预测故障;还有人说国内某厂引进国外控制系统,结果因语言和协议不兼容,调试半年才勉强运行。
nbsp“最麻烦的不是买设备,”小李总结,“是‘打通。就像你买了辆进口车,结果发现加油站全是另一种油。”
nbsp大家开始争论:有的说应该先局部试点,改一条线试试水;有的认为必须一步到位,否则改来改去反而浪费钱。
nbsp“关键是,”财务老陈推了推眼镜,“咱们有没有这个‘油钱?”
nbsp没人接话。预算表摆在桌上,光是中央控制系统的授权费,就够发全厂半年奖金。
nbsp刘好仃一直没说话。他听着,记着,偶尔在本子上画个箭头或圈个词。等大家吵得差不多了,他才开口:“吵得好。说明咱们真在想这事,不是应付。”
nbsp他站起身,走到白板前,拿起红笔,在“技术”下面写了个词:“生态”。
nbsp“咱们以为买套系统就能升级,其实不是。”他说,“就像你想学会游泳,不能光买泳衣。得学换气、蹬腿、划水,还得适应水温。”
nbsp他指着德国工厂的视频截图:“他们不是突然变聪明的。十年前就开始铺传感器,五年前建数据中心,两年前才上AI。咱们现在想跳过前面几步,直接游到对岸?”
nbsp会议室又静了。
nbsp“那怎么办?”有人问。
nbsp“先学。”刘好仃说,“像小学生一样,一个字一个字认。”
nbsp他提议请专家来做一次线上分享。不是讲大道理,而是帮他们理清这些资料里的“人话”和“黑话”。
nbsp两天后,视频会议开启。专家姓周,是某智能制造研究院的副所长。他没讲PPT,直接打开一张架构图:“你们关心的,无非三件事:能不能用、好不好用、划不划算。”
nbsp他一条条拆解:从数据采集到边缘计算,从协议转换到云端协同,甚至连“为什么德国工厂能实现0.1秒响应”都讲了——因为他们用的是专用工业网络,不是普通WiFi。
nbsp“你们现在的系统,”周教授说,“相当于用手机热点打电竞。不是手机不行,是网不行。”
nbsp小王听得直点头。他忽然想起厂里那台老压模机,连USB接口都没有,数据全靠人工抄表。
nbsp“那有没有‘便宜又好用的方案?”有人问。
nbsp周教授笑了:“有,但还在试验阶段。比如用轻量级AI模型做本地决策,不依赖云端;或者用开源框架自己搭系统,省授权费。”
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