当下，随着我国劳动力成本、原材料成本和能源成本不断攀升，国际贸易争端愈演愈烈，人口红利日渐消退，我国制造业面临着前所未有的压力和挑战。面对生产需求瞬息变化，需求波动频繁，企业供应链难以应对；多元生产链路复杂，库存堆积，产能无法充分利用；原材料供应不稳定，订单无法准时交付；采购成本走高，库存和需求平衡困难；设备故障等突发异常导致生产无法满足客户交期等种种难题，企业要想立足于不败之地，唯有以最小化整体成本，最大化满足客户需求，提升快速响应的能力。
彭嵩，知名制造业自动化和数字化技术研究专家，他指出，在决策智能化领域，任何行业都有着智能决策的需求，而在制造领域，以数据驱动的智能决策更能将数据价值发挥到最大化。目前，彭嵩在湘潭县华士电子有限公司担任总经理职务，致力于推动技术和管理创新，实现制造业企业升级和转型。他充分融合以往专业研究和丰富的实际经验，以积极的科研态度和严谨的科研方法，先后成功研发了多项具有重要影响力的软著成果——“一种基于大数据的供应链优化系统V1.0”“一种基于数字孪生的生产过程模拟与优化系统V1.0”“一种基于机器学习的自适应质量控制系统V1.0”“一种基于物联网的远程监控与维护设备的系统V1.0”等。
面对全球化和网络化带来的商业生态变化，品牌、制造商、供应商、经销商等各参与方的互动日益紧密，导致供应链的复杂性显著增加。对于产业链中的制造业公司而言，一个关键性的挑战便是如何有效地获取、分析和利用零散繁杂的供应链信息，以实现精细管理和精确决策，进而提升供应链的运行效率。为了解决这个行业痛点，彭嵩根据实际工作背景和需求，依托大数据技术，设计出了“一种基于大数据的供应链优化系统V1.0”。这套系统能够进行大规模的数据集成、挖掘和分析，为供应链的信息化管理和智能化优化提供了新的解决路径，进而提高了整个供应链的运行效率，降低了运行成本，从而极大地增强了企业的供应链竞争力。
当提及技术成果“一种基于数字孪生的生产过程模拟与优化系统V1.0”，彭嵩则表示，随着数字化制造和智能制造理念的深入推广，企业中出现了越来越多的数字孪生应用。数字孪生技术可以通过构建物理制造过程的虚拟模型，实时有效地监控生产过程中的各种参数，针对模拟结果进行优化决策，提高生产效率和产品质量。正是基于这样的需求，彭嵩研发了“一种基于数字孪生的生产过程模拟与优化系统V1.0”，这款系统以实时、准确地挖掘和分析原始数据为出发点，通过精准的建模和算法设计，构建出生产过程的数字孪生模型。通过这个模型，可以实现设备状态、生产环节的实时监控和预测，提供有价值的决策参考，使生产更加精细化、智能化。进一步地，该系统能直观展示出生产过程中可能出现的问题和损耗，能迅速、实时地响应，以最有效的方式对其进行处理，提升生产效率、保障生产安全和经济效益。
值得一提的是，彭嵩的的另外两项创新研发成果“一种基于机器学习的自适应质量控制系统V1.0”和“一种基于物联网的远程监控与维护设备的系统V1.0”也推动了制造业的智能化进步。“一种基于机器学习的自适应质量控制系统V1.0”是彭嵩结合生产质量控制场景，充分利用了机器学习的优势，对质控过程进行了深度训练和学习，使质量控制自适应、智能化。系统能够自动识别质量偏差，及时调整控制参数，实现连续优化并保证产品质量稳定可靠，极大提升了生产效率及产品质量，从而为企业带来了显著的经济效益；借助于物联网技术，他的“一种基于物联网的远程监控与维护设备的系统V1.0”可通过远程监控设备，实现对设备实时运行情况的监视、故障预测及在线维护，避免设备出现意外故障导致的停工损失。这种自动化、远程的设备监控与维护方式，具有高效、实时的优点，对于提升设备效率，保障生产顺利进行具有十分重要的应用价值。
在当前的信息时代，技术的快速发展为制造业提供了强有力的科技支撑，自动化和数字化已经成为制造业转型升级的核心驱动力。通过高质量的自动化和数字化技术研究，企业能够更好地适应市场需求变化和产业结构升级，实现可持续发展，从而在全球制造业的竞争中脱颖而出。展望未来，彭嵩表示将继续深化对制造业自动化和数字化技术研究的探索，致力于开发更为精细、高效和智能的自动化系统、质量控制方法和远程监控技术，他坚信，随着人工智能、大数据、物联网以及云计算等技术的不断进步和融合，制造业会向更高水平的自动化和智能化方向稳步迈进。（文/张晓晓）
（来源：News快报）
