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扯完领带,看圈内圈外大咖如何打造智能制造服务生态

供稿:中国工控网 2017/2/27 17:45:11
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  时间如白驹过隙,上周五(24日)的gongkong®2017CAIMRS上,“智造”服务生态论坛高峰对话磁引了圈内的“老革命”和“新贵们”,对于智能制造的特征描述、阶段判断和推进路径发表了各自的实践总结,嘉宾精辟见解犹在耳边,现场热烈景象犹在眼前。为了满足观众们无穷的好奇心和求知欲,本期特地根据现场实录再现这场精彩的“大咖秀”,邀请大家细细品味~

 

(“智造”服务生态论坛高峰对话)


  CAIMRS年会,年年工控人唱主角,但每年都有新跨界,去年红杉资本中国基金合伙人富欣讲了蠢蠢欲动的资本市场。

  今年,除了有罗克韦尔自动化(中国)有限公司大中华区董事总经理Bob Buttermore[下图左],三菱电机自动化(中国)有限公司总裁三条 宽和[下图右]。

  

施耐德电气高级副总裁、工业事业部中国区负责人马跃[下图左],菲尼克斯(中国)投资有限公司总裁顾建党[下图右]等座上宾。

  

也有阿里云计算有限公司副总裁赵杰辉[下图左]、甲骨文(中国)软件系统有限公司中国区大数据业务总经理李辉[下图右]等跨界者。

  

还有代表用户端的徐工集团CIO、江苏徐工信息技术股份有限公司总经理张启亮[下图]。

  

以及东道主主持人gongkong®董事长兼CEO李小勇[下图左]和gongkong®总裁潘英章[下图右]。


  李小勇:过去一年,无论是工业4.0,还是互联网+,再到“中国制造2025”,智能制造已经成为一个全球参与的宏观战略,这不单单与制造业相关,更是与老百姓吃、穿、住、行、用都相关。在座所代表的各自企业是如何理解中国的智能制造的?有没有可圈可点的实践和大家分享一下。


  Bob Buttermore:首先感谢中国工控网给我们提供这个机会在这里跟大家做一个交流。我分享两个罗克韦尔自动化在智能制造推进中的实践案例,一个涉及生命科学,另一个应用于汽车制造业。

  我们在中国有一家制药企业客户,其智能制造项目的主要目标是在满足中美两国制药行业相关法规要求的基础上,同时能够提高生产效率。项目执行过程中,他们采用了一套信息化解决方案、DCS控制系统,以及方案服务等。

  刚才讲的是一个新项目,第二个案例是已建成项目的升级,**汽车现有一条完整的自动化水平非常高的生产线,他们在现有生产线上又加装了一套信息化的智能制造解决方案,其目的是帮助企业进一步提高智能化水平和生产效率。


  三条 宽和:在过去的2016年,我们和非常多的客户展开了交流,我认为智能制造将助力中国从制造大国向制造强国的重大转型,即智能制造如何通过使用IT这样的一个工具来实现竞争力的提升。

  在与客户展开讨论时,我们首先需要了解客户持有什么样的课题,客户所持有的企业未来的发展规划是怎样的,结合这两点我们会思考三菱电机能够给客户提供什么样的帮助。

  在这样的讨论当中,我们向客户提出了e-F@ctory理念,其核心是实现生产现场的最适应化,它不光是单纯的、单一的IT化,而是通过IT投入,实现制造现场的智能化、信息化,以及加强与上位系统(ERP、MES等)的协作,来提高企业的整体价值。目前已经有超过200家以上的公司成功引进了e-F@ctory理念,同时有超过7000个的实际运用案例。

  为了实现智能制造,我们去年在人才培养和运行方面也有很大的投入,比如开展了很多自动化领域的技能竞赛,同相关教育部门展开一系列合作,并与为高校提供教材仪器的制造生产厂商开展合作。

  总结来说,在过去的2016年,三菱电机在不同事业领域都取得了进展。


  马跃:今天早上刚刚从法国回来,跟大家分享的第一条就是,中国工业的发展光谱和特点实际上跟法国工业很像,既有家庭小作坊式的参与者,又有先进的大型制造型企业。这一光谱是非常宽广的,中国目前有大量三十年、四十年的企业急需从工业2.0的水平向更高水平升级。

  从另一个维度来看,中国的劳动法向法国等欧洲劳动市场管理经验中借鉴甚多。所以,中国企业家、管理者面临的很多问题,法国也同样遇到过。我们今天的挑战,实际上跟很多法国企业在过去二十年面临的挑战是高度近似的。可以说,应对这些挑战,施耐德已经有相关的实践经验。

  我觉得2016年是一个真正意义上的智能制造元年,为什么这么说呢?在这之前是“百家争鸣”的局面,包括在座的各位大咖都有很多观点抛出来。我们在2016年更多地在谈施耐德的观点,比如谈整个智能制造就需要一个顶层设计,不光是做一些自动化,还需要信息化、智能化的设备和软件,这些都是基础。这个顶层设计用施耐德的语言表述,基层是互联互通的产品,第二层是以CPU为核心的边缘计算、边缘控制,顶层是云计算,是我们的数据、分析配合管理,包括经营生产的思想,都体现在顶层设计的最顶端。打一个比喻,互联互通的产品可以说人的肌肉,大脑是边缘控制,我们的意识、知识是最后的云及数据分析,这样的三层结合。在施耐德的实践当中,我们先推动顶层设计,然后再分步实施,我们先做诊断再开药方。


  顾建党:很高兴每年都能够站在这个舞台上和智能化界、产业界进行分享。我在这里每年都是“老革命”,但我希望仍然有新的思想和大家分享,即使工控网不请我,我都希望来,因为这是我们的每年之约。

  大家在谈2016年之前,今天确实有几个小插曲。第一个插曲,我们自动化界如何真正拥抱智能制造,首先必须要打破束缚我们的标志,我认为领带可能是束缚我们,让我们看起来非常正儿八经的工控人的最大障碍,我不戴(领带)。(工控小编:几年前顾总在CAIMRS台上扯领带的“环节”,类似现在“撸袖子”的倡议,这是一种放下身段,实干苦干的决心和勇气)我希望我们工控界一直是在开放、跨界的路上,希望今天真的是一个跨界的时代。自动化、信息化、互联网化,一定是工业界的潮流,如果我们不能够跨过这个槛,那么自动化人或者工控人在智能制造大潮中该发挥的价值就会受到限制。

  第二个插曲,今天在座的不管是代表美国、日本、法国的自动化界大佬,都希望给用户提供整体解决方案,但是菲尼克斯只想做配角,我们希望融入到智能制造价值链的每一个环节,这一点也是菲尼克斯在过去的智能战略中一直践行的。第二,智能制造整体解决方案是包罗万象的,我们要跟合作伙伴共同推动智能制造。第三,我认为在未来智能制造大潮中客户的身份定会发生变化,他们希望参与到建设自己的智能工厂、智能解决方案的过程当中,做一位参与者与贡献者,而不仅仅局限做以往的接受者。在这个过程中,菲尼克斯一直在思考,我们希望能够与客户一同探讨智能制造,探讨智能工厂,探讨未来的发展趋势,我希望跟业界大佬一起来推动。

  如果说2016年对于菲尼克斯来讲最大的收获或最大的突破是什么,就是我刚才所说的菲尼克斯的“配角”定位,我们坚定地要成为行业的连接者,成为行业、产业生态的推动者。无论是政、产、学、研各个方面,我们都希望在这个过程中能够实现1+1大于2,大于3,大于10的作用。

  回到智能制造,菲尼克斯的实践有三个层面。第一,我们在中国设立的工厂将智能工厂、示范工厂作为菲尼克斯在中国发展的重大战略。也就是说,我们必须真正理解一个工厂从所谓的工业2.0到3.0再到4.0的过程中会遇到什么样的问题。虽然改革路远,但菲尼克斯在中国的实践过程对中国企业智能工厂的发展会有借鉴意义。第二,智能一定是跨界融合,因此,菲尼克斯自动化设备团队和IT团队融合成立了一个智能制造解决方案平台,在与客户交流的时候,我们能够理解客户在做智能的融合之道中会面临怎样的挑战,而我们也非常愿意根据自身体验帮助客户实现转型与超越。第三,菲尼克斯与很多行业内战略性客户在智能制造示范项目方面进行合作,如示范工厂、示范产品线。我们希望在未来的互相推动过程中,帮助客户在某一领域里提供智能范本。



  李小勇:顾总谈到的几个关键词,包括跨界、融合、价值、合作,恰好印证了共享时代我先成就你,再与你一同成功,这种思维本身就带着互联网思维。大家谈做品牌、打造生态,都不是独木,因为独木不成林,众木才成林,只有众赢才能独赢。

  赵总(赵杰辉),听完了来自美国、日本、法国、德国代表企业对于智能制造的发言,不知您有何感受?我们如何看待一个IT公司跨界进入到传统的制造业?


  赵杰辉:大家现在都在讲工业4.0,那么工业3.0是什么呢?仔细研究后你会发现,自动化和信息化这件事是工业3.0要解决的事情,而4.0解决的是更新的事情。工业3.0是用自动化技术、信息技术提升生产效率、标准化及大规模生产,而工业4.0其实是要解决个性化的需求,以及复杂动态的市场环境与标准化、大规模生产之间的问题,绝不仅仅是局限在生产线上完成某一个环节的效率提升、自动化水平提升这件事,而是要去创造新的商业价值。正因为云计算、大数据、人工智能的出现,原有的工业品价值应该出现延伸。

  我不说抽象的概念,就从去年做的三个案例来讲。第一个案例,去年**集团(汽车)的十大供应商之一就是阿里云,我们做的更多的事情是让产品的价值出现延伸。比如,一个新能源车上有240个传感器,而这240个传感器可以干什么?只要这辆车在路上跑,所有汽车关键部件的状态可以实时传到云平台,车厂的工程师在上面做一个应用,可以预测性地告诉使用者这辆车会出现什么问题。以前,只有等车坏了,维修师傅才能告诉你出了什么问题。而现在,当企业售出二十几万辆新能源车,我可以系统地分析,这批次汽车有什么核心问题,下批次车应该如何改造,这是从用户端到设计端的优化。然而,这并没有结束,基于云端的数据还能产生新的商业价值,增加新的客户服务。再比如,车上240个传感器可以准确反映每一个车主的驾驶行为、习惯,车主会被分为五个等级。如果车厂和保险公司谈折扣的话,每位车主的折扣各不相同。当然,新增价值还远不止此。

  回到工业产品,在传统制造中产品售出后,厂商的任务就结束了。而在新的工业4.0中,源源不断的数据会帮助你产生新的商业价值。所以说,制造业转型的核心痛点并不是生产的效率低,无论是“中国制造2025”,还是德国工业4.0,包括美国天天讲的工业互联网,其本质是如何让制造业转型产生新价值。这是我们在工业4.0中可以做的第一件事。

  第二个案例,阿里云与世界上最大的太阳能生产板企业有着非常深入的合作。合作聚焦于生产线上的细节。太阳能生产板的良品率大概受500多个因素影响。通过大数据平台和大数据算法,把生产的历史数据、历史良品率数据和它的配料关系进行分析之后,我们推荐出了五种生产工艺,改善后的良品率要比以前的平均水平高一个百分点,这一个百分点对厂商的产值是一年1000多万。

  最后一个案例,是我看美国人谈工业4.0的一本书,他们将工业分为6C和6M。6M是核心,涉及制造、材料、测量、维护等。实施工业4.0,对6M建模,将生产过程的数据通过建模提炼出新的模型来提升效率。6C则是外围的云计算、个性化连接,就是为了在原先的基础上产生新的价值。


  李辉:甲骨文是一家技术公司,有非常强的技术沉淀,我们大部分客户来自于制造业。2016年总结一下有这几点。第一点,现在很多制造业企业无论规模大小都面临一个问题,MES与ERP是脱节的,底层的数据没有打通。

  第二点,从客户角度出发,通过大数据将企业内部数据与外部数据打通之后,能够帮助企业决策者做出精准的判断。

  第三点,大家都在谈大数据,那它还能解决什么问题?底层大数据的积累,能够帮助企业实现创新,帮助企业打造物联网,能够帮助企业实现真正的智能制造。智能是基于数据的,基于底层的,如果你连底层的数据都没有,上面都是空中楼阁。

  第四点,甲骨文是做大数据的,很多客户给我们的反馈是将大数据比作石油,石油燃烧一次价值就出来了,但是大数据不一样,它还可以燃烧第二次、第三次,能够持续给企业带来真正的价值。因此,有很多企业在谈大数据,但是做大数据是有门槛的,这是一个大浪淘沙的过程。大家在选择大数据的时候,一定要看它是不是产业化、商业化,是不是可持续的,是不是能够让企业既能立足国内,又能走向全球。



  李小勇:在座嘉宾有的做云计算、大数据,有的做工业互联,最终都离不开我们的用户和客户。张总(张启亮),您在整个产业生态链中承担了两种角色:对自动化行业而言,您是我们的用户;当面对您的最终用户时,您又是他们的供应方、供给侧。作为一个中间角色,您有何感受?在第一个角色里,您希望自动化行业如何帮助企业实现智能制造?基于第二个角色,您能够给客户带来什么?


  张启亮:就像刚才李总说的,我们既要面对(工控界)大咖们,又要面对客户。回顾2016年有几个关键词,针对制造业一个是折腾,一个是纠结,一个是柳暗花明又一村。

  为什么说折腾?原来的IT投入了很大的财力和精力,这些是不是智能制造?说到底,智能制造是IT,是自动化,还是什么工控呢?智能制造对用户端来说,现在很多人难以掌握,一些人因为不解其宗而跳槽,我去年花了很长时间把这件事弄明白了。我认为,智能制造需要制造业的CEO先转型,企业才能转型。如果CEO不转型,智能制造没法落地。有的管理者误以为实现了自动化、上马了机器人就是智能制造,但他的工艺图纸都是手工的,这叫智能制造吗?前端设备都没有实现数据化,还要做智能制造。所以,国内大部分CEO们还在雾里看花,没有走到柳暗花明又一村的地步。

  作为工程机械行业的龙头,徐工怎么做?今天在座的很多供应商都和我们有合作。作为用户,我认为企业首先要做顶层战略,思考清楚实施智能制造是为了什么,如果这个问题不解决,那就属于盲人摸象,摸到一点就做一点,做了半截一看,摸索错了,还得推翻重来。同时,实施智能制造需要升级,原有的软件架构已经不能满足未来智能制造的发展。就比如手机,你原来用诺基亚,现在还用么?这是一个更新换代的过程。但是,很多企业因为经济不景气,实施智能制造的决心就定不下。因为投入太大,也需要考虑实施智能制造是工厂重新建,还是生产线重新建?

  作为用户,首先要解决为什么做?怎么做?和谁来一起做?做完之后需要达到什么效果,都必须想清楚。实现智能制造,并不是说哪一家能够独立完成的,而是大家把所有的技术整合到一起,集众家所长,智能制造才有可能腾飞起来。



  李小勇:干过的人,出手就知道有没有。对企业,在说智能制造之前,先问为什么?要解决什么问题?再谈选择什么样的路径实现智能制造。在智能制造服务领域,我们也希望能与徐工长期合作。


  张启亮:今天我参会最大的收获,就是看到工控速派,如果(工控速派)与徐工全球的物联网结合在一起,就能解决徐工集团5000个服务工人问题,帮我们节省了大量的成本。



  李小勇:潘总(潘英章),咱俩是做服务的,您怎么理解智能制造,您认为中国工控网如何为智能制造服务?


  潘英章:刚才顾总说菲尼克斯甘愿做配角,我说中国工控网是配角的配角,因为在座各位都为智能制造服务,而工控网是为包括你们在内的所有智能制造服务的。关于智能制造,这个话题太大了,成为了包括中国在内的多个国家战略。导致了什么?大家盲人摸象。因为我们的概念和标准都没有一个标准答案,而大家看到的都是其中一个部分,这是正常的,有些企业看得比较清楚,有些可能还不知从何下手。但我们可以回归企业经营本质看待,不管是用自动化数字化还是网络化技术,只要能够让我们的企业增值、提升竞争力,我们都可以说是往智能制造走近了一步。

  中国工控网的智能制造升级就是本着这一本质,我们去年做了很多工作,包括市场研究范围的延伸,从自动化往智能制造方向进行调整;我们的网络服务产品都有延伸,网络平台原来只是工控网和自动化的需求,现在上下游包括IT,工业互联及智能装备等非自动化企业,都是我们的合作客户,在去年取得了很多的认可。比如工控电商工控猫和工控速派,我们把业务流程数字化,这是不是离智能制造更近了一点?去年,我们服务了超过500家的跨领域企业,至此我可以说,中国工控网正式升级成为服务于智能制造的互联网+服务平台。


  李小勇:潘总是中国工控网的首席架构师,这个架构有两个概念,第一个是我们的IT架构,第二个是我们的商业模型架构。回到问题,张总(张启亮),您作为智能制造的一个实际的用户端,您建议这些准备做制造的企业,升级也好,转型也好,它的路径有什么规律,有什么模式可寻吗?甚至有什么忠告吗?


  张启亮:这个问题问得很好,这牵扯到集团的商业机密。但是我今天会把核心商密告诉大家,因为刚才顾总(顾建党)也说,这是智能制造生态,是生态就没有商业机密,需要公开、透明化。我把徐工的一些想法和做法一并跟大家分享一下。智能制造肯定是制造业的主要方向,它是制造业所有参与者必须要跨越的一个台阶,如果不跨越这个台阶,中国的制造业就没有竞争力,中国也不可能成为制造强国,只能成为制造业的大国。

  第二主攻方向,制造业该怎么做?从智能制造这条线开始,第一要解决数字化研发的问题,第二是解决供应链的问题,这个供应链必须是智能的,它围绕你的智能制造可以随时提供物料,把你的物料送到你需要的位置。

  有了上述两点后再看市场,市场要什么?要的是你的个性化的定制。未来工业肯定是个性化的定制,但是定制需求如何传达到企业系统内部,传达到研发,到生产,到销售。如果不行,就需要从组织架构对人员进行调整。同时需要有自己的数据中心,数据是驱动智能制造最关键的要素。这个数据是什么?我认为,落实到企业的话就是你的管理、你的数据准不准,你要把(工业)1.0、2.0,3.0的课都补上。补课的过程是痛苦的,有可能原先的投入和建设都不管用了。所以说智能制造需要顶层设计,从研发、供应链、市场、智能制造本身,包括数据这几方面全方位治疗、全方位推进,才能把智能制造做好。如果只是从局部用药,智能制造基本上达不到很好的效果。

  举个例子,我们投入30亿元人民币重新建设了一个智能化工厂,原先工厂拥有工人3000人,每年生产只有1万,改造后,工人缩减到1800人,生产提高到6万。生产的产品原来在全国排名第五,去年提升到第二,今年有可能做到第一。可以看到,智能制造会从各个方面把你企业的全价值链融合进去,达到倍增的效果。


  李小勇:今天,我们谈到智能制造的转型,谈到了国家的智能制造方向,也谈到了智能制造的方法、路径。对于2017年的业务,各位原定的计划有哪些会继续坚持,有哪些可能会放弃,在2017年大家继续向前走的关键行动是什么?


  三条 宽和:我们公司在2017年要做四件事。首先,增加三菱电机的合作伙伴。第二,为我们的合作伙伴提供更多的新产品、新平台。第三,为了让合作伙伴有一个更好的使用环境和开放的空间,我们(的产品)会积极参与到各个国家的规格当中。第四,我们加强了顾问咨询这块技能。客户在发展过程中会有一些自己的烦恼,我们希望与客户做具体讨论,给他们提供一些解决方案。2017年,我们希望成为对“中国制造2025”贡献最大的企业之一。


  马跃:有一个理念叫CDO定义制造业,这是十几年前的口号,现在我们把这个口号调了调,叫软件定义制造业。2015年,我们以软件为驱动力。按照智能制造方向,以“先医后药,先软后硬”为核心理念,从大规模生产向经济生产发展。一方面抓制造业本身,一方面在制造环节抓C2B,根据客户的需求制定研发和生产,这在2016年有一个很好的开端。另外,施耐德产品交付后实施全生命周期管理,统一推进数字化。需要注意的是,做大数据一定要关注网络安全,这与国家安全相关。没有一个安全的网络环境,一切的智能制造都免谈。2017年,我们也会注重提供和信息安全相关的解决方案及服务。


  顾建党:在过去的三到四年,菲尼克斯的智能战略坚定的在路上,没有终点,实际上也没有真正的起点,我们在做的都是不断地推动自身持续超越。要说真正的、更进一步的落地,我想有几点。第一,菲尼克斯在过去三年,可以自豪地说,打造了一个相互成就、协同跨界共赢的产业生态。我们希望在2017年让这些所谓的协同效应,协同的商业模式,包括协同的竞争力相互融合在2017年能落地,真正的价值能够在我们的共享商业模式和协同模式中体现出来,在2017年将是一个根本性突破。

  第二,我们讲智能制造,菲尼克斯的商业模式,毫无疑问要跟智能制造大的战略能够真正的协同起来,对接起来。这其中包含两个方面,一个是对内的智能制造,一个是对外的智能制造,通过我们坚定的、内外的智能制造的战略落地,去思考菲尼克斯能够支撑整个智能制造战略的产品、技术、商业模式、协同模式。

  第三,切入智能制造,所谓自动化、信息化和智能化是内部视角走向,数字化要进入我们跟客户的界面。这一点对于今天整个工控制造业而言已经到了一个新的阶段。数字化服务将会打通菲尼克斯与合作伙伴之间所谓的障碍,让智能为我们在客户端的商业模式产生根本价值。在这个方面,菲尼克斯会在2017年做大量的工作。

  最后,我们今天讲智能制造,它不纯粹是技术和运营,它一定要回到公司的战略,回到公司的商业模式,只有跟商业模式和战略结合起来的智能制造,才可能会引领企业的转型。

  未来的智能战略一定要解决中国制造业的品质问题、创新问题、敬业问题和智能问题,这四点是菲尼克斯中国公司本身的战略。


  赵杰辉:就两句话,第一,我理解的智能制造,是把企业更大范围的业务数据化,然后再把数据业务化。把业务数据化这件事,它的途径应该是从你的供应链、生产到营销,实现在线化。刚才徐工的张总讲的很对,就是不要把它局限在自动化这个领域,你的供应链域、生产域和营销域,实施在线化之后,所有领域的数据应该在生产系统中实时打通。通过互联网架构重构之后,通过大数据技术,**集团去年年底一个小时卖了2017辆车,它的价值不是一个小时卖了2017辆车,而是这一个小时有107万人来抢这2017辆车。所以,重构它的营销领域,这些人的数据,又到了企业的生产供应链中。

  为什么要把整个业务过程全部在线和数据化?是为了智能制造最核心的东西,把包括供应链、生产、营销,以及产品卖出去之后的数据,变成你的新业务。在这个过程中,你会遇到挑战,第一个挑战,就是你原有的IT的消息系统搞不定,第二个,海量数据存储成本很高。第三个,海量的数据实时互通。我相信这件事传统的工业自动化领域的公司是没有积累的,而阿里可以给你这个平台。我们的平台不做其他东西,提供给合作伙伴的是基于你的经验、我的平台去做更大范围内的业务数据化,以及数据的业务化。


  李辉:我讲三点。第一点,甲骨文现在是个云公司,我们和腾讯进行了深度的合作,已经落地本土,我们植根中国,服务中国。甲骨文的云包括私有云和公共云,可以把你的数据库放在你的客户端,也可以把数据库放在你的云端去使用它,可以拿下来,可以放上去。

  第二点,甲骨文的大数据,私有云非常广,数据的采集、存储、分析、探索、可视化、变现。大数据最关键的生命周期基本上都是在我们非常好的技术层面,包括大数据的信息,包括B2B的探索,因为探索很重要,这点我希望大家注意,不是数据分析,是数据探索,探索了以后,找出创新点、找出业务点,才做数据分析。这一个环节非常重要,在很多的大数据公司里面是缺失的。我们通过一个数据,能够观察所有的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,通过一个数据,这是一个基础点。

  第三,甲骨文是一个技术公司,我们希望和我们所有的供应商一起合作,希望和我们的合作伙伴一起合作,希望和我们的客户一起合作。我们做好支撑,做好技术,客户也可以把最底层的技术交给我们去做,把你更多的精力和你的价值点放在更有价值的业务创新和业务发掘上。


  李小勇:我知道大家没过瘾,你们知道发生一件什么事情吗?请你们(演讲嘉宾)转过头,感谢你们(观众)站了两个小时。你们不知道,台下没有一个走的,为什么?感谢台上嘉宾的“头脑风暴”,感谢中国工控网搭建这样一个智能制造服务年会平台,感谢所有嘉宾的到来,感谢我们坐着的和站着的这些听众,和我们的用户朋友们一路的相随相伴,谢谢大家,明年再会,一个都不少!(GK-zly整理)

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