工业自动化用什么笔记本电脑

2013年5月，麦肯锡在其发布的一份名为《展望2025：决定未来经济的12大颠覆技术》的报告中将知识自动化（Automation of Knowledge Work）列为第2顺位的颠覆技术，并预估其在2025年的经济影响力大约在5.2～6.7万亿美元。

在工业领域，知识自动化能将工业技术进行数字化表达和模型化，并将其移植到工程中间件平台，以便驱动各种软件、硬件和设备，从而完成原本需要人去完成的大部分工作，将人解放出来去做更高级、更具创造性的工作。同时，知识自动化还能通过对企业历史数据和行为数据的深度挖掘，利用机器学习技术把经验性知识进行显性化和模型化表达，进而实现工程技术知识的持续积累，实现工业技术驱动信息技术，信息技术促进工业技术的双向发展。这对于建立数字化的工业技术体系，以及促进工业化信息化深度融合具有十分重要的战略意义。所以，知识自动化在被视为国内制造业突破口的同时，更应当被视为知识表达和知识智能的一次重要变革。目前为止，只有它第一次实实在在地将知识直接输出成了生产力，实现了人与机器的重新分工。

在产品设计、市场研究、生产工艺设计、制造流程管控、设备管理、质量管理、供应链管理、售后服务等领域，各种管理理论、方法基本上都可以通过知识建模的方式嵌入到管理软件中。其中材料、设备、工具等专业知识的建模水平越来越高。在目前现有的技术中，我们已经看到大量知识自动化的实践。制造管理的智能化水平越来越高，人的价值越来越集中在创造性的建模和优化模型上。制造中需要的大量的新型的知识工作者，过去有一定经验和技能的重复性工作将被大量取代。

麦肯锡在2015年的一个研究报告指出：20%CEO的工作可以采用知识建模的自动化完成，比如财务分析师、物流、质量分析等工作都可以采用知识自动化的方式取代现有的岗位上80%的工作。创造性思维和需要情感沟通的工作还不能被知识自动化软件所替代。在目前中层管理者的工作中，只有4%是创造性工作，29%是需要情感沟通的工作。报告中预测，未来企业中大量的管理岗位将被知识自动化的程序取代。在国内工厂智能化的实践中，红领服饰的管理岗位已经减少了70%，其中采购物流部门的管理岗位减少了80%。这样的事实正在印证麦肯锡的预测会在不久的将来发生。