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工業4.0時代,智能制造是如何提高生產效率的?

2017-03-22 09:02 性質:轉載 來源:云投匯
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智能制造是什么,為什么值得關注工業發達國家經歷了機械化、電氣化、數字化三個歷史發展階段,具備了向智能制造階段轉型的條件,未來必然是以高度集成化和智能化的智能制造系統,取...

  智能制造是什么,為什么值得關注

  工業發達國家經歷了機械化、電氣化、數字化三個歷史發展階段,具備了向智能制造階段轉型的條件,未來必然是以高度集成化和智能化的智能制造系統,取代制造過程中人的腦力勞動。


工業4.0發展過程

  智能制造是基于新一代信息技術的先進制造過程、系統與模式的總稱。智能制造貫穿“設計、生產、管理、服務”等制造活動各環節,并具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能。智能制造整個過程中將智能裝備(包括但不限于機器人、數控機床、自動化集成裝備、3D打印等)通過通信技術有機連接起來,實現生產過程自動化;并通過各類感知技術收集生產過程中的各種數據,通過工業以太網等通信手段,以及各類系統優化軟件提供生產方案,實現生產方案智能化。

  可以說,國內人口紅利逐漸消失的社會現實,以進口替代、機器換人為導向的政策趨勢,以個性化生產、全球協作加深為突出特征的產業和經濟要求,這些構成了智能制造在當前被金融和產業資本重點關注的原因。

  智能制造的相關技術有什么應用價值?

  在智能制造的關鍵技術當中,智能產品與智能服務可以幫助企業帶來商業模式的創新;智能裝備、智能產線、智能車間到智能工廠,可以幫助企業實現生產模式的創新;智能研發、智能管理、智能物流與供應鏈則可以幫助企業實現運營模式的創新;而智能決策則可以幫助企業實現科學決策。

  NO.1.智能產品(Smart Product)

  智能產品通常包括機械、電氣和嵌入式軟件,具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智能產品包括智能手機、智能可穿戴設備、無人機、智能汽車、智能家電、 智能售貨機、智能裝備以及眾多智能硬件產品等。

  NO.2.智能服務(Smart Service)

  基于傳感器和物聯網(IoT),可以感知產品的狀態,從而進行預防性維修維護,及時幫助客戶更換備品備件,甚至可以通過了解產品運行的狀態,幫助客戶帶來商業機會。還可以采集產品運營的大數據,輔助企業進行市場營銷的決策。此外,企業通過開發面向客戶服務的APP,也是一種智能服務的手段,可以針對企業購買的產品提供有針對性的服務,從而鎖定用戶,開展服務營銷。

  NO.3.智能裝備(Smart Equipment)

  制造裝備經歷了機械裝備到數控裝備的發展,目前正在逐步發展為智能裝備。智能裝備具有檢測功能,可以實現在機檢測,從而補償加工誤差,提高加工精度,還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環境的要求很高,現在由于有了閉環的檢測與補償,可以降低對環境的要求。

  NO.4.智能產線(Smart Production line)

  很多行業的企業高度依賴自動化生產線,比如鋼鐵、化工、制藥、食品飲料、煙草、芯片制造、電子組裝、汽車整車和零部件制造等,實現自動化的加工、裝配和檢測,一些機械標準件生產也應用了自動化生產線,比如軸承。但是,裝備制造企業目前還是以離散制造為主。很多企業的技術改造重點,就是建立自動化生產線、裝配線和檢測線。美國波音公司的飛機總裝廠已建立了U型的脈動式總裝線。自動化生產線可以分為剛性自動化生產線和柔性自動化生產線,柔性自動化生產線一般建立了緩沖。為了提高生產效率,工業機器人、吊掛系統在自動化生產線上應用越來越廣泛。

  NO.5.智能車間(Smart workshop)

  一個車間通常有多條生產線,這些生產線要么生產相似零件或產品,要么有上下游的裝配關系。要實現車間的智能化,需要對生產狀況、設備狀態、能源消耗、生產質量、物料消耗等信息進行實時采集和分析,進行高效排產和合理排班,顯著提高設備利用率(OEE)。因此,無論什么制造行業,制造執行系統(MES)成為企業的必然選擇。

  NO.6.智能工廠(Smart Factory)

  一個工廠通常由多個車間組成,大型企業有多個工廠。作為智能工廠,不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化,同時,產品檢測、質量檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環集成。一個工廠的多個車間之間要實現信息共享、準時配送、協同作業。一些離散制造企業也建立了類似流程制造企業那樣的生產指揮中心,對整個工廠進行指揮和調度,及時發現和解決突發問題,這也是智能工廠的重要標志。智能工廠必須依賴無縫集成的信息系統支撐,主要包括PLM、 ERP、CRM、SCM和MES五大核心系統。大型企業的智能工廠需要應用ERP系統制定多個車間的生產計劃(Production planning),并由MES系統根據各個車間的生產計劃進行詳細排產(Production scheduling),MES排產的粒度是天、小時,甚至分鐘。

  NO.7.智能研發(Smart R&D)

  離散制造企業在產品研發方面,已經應用了計算機輔助設計、計算機輔助工程、計算機輔助工藝過程設計、計算機輔助制造等工具軟件和產品生命周期管理、產品數據管理系統。企業要開發智能產品,需要機電軟多學科的協同配合;要縮短產品研發周期,需要深入應用仿真技術,建立虛擬數字化樣機,實現多學科仿真,通過仿真減少實物試驗;需要貫徹標準化、系列化、模塊化的思想,以支持大批量客戶定制或產品個性化定制;需要將仿真技術與試驗管理結合起來,以提高仿真結果的置信度。流程制造企業已開始應用PLM系統實現工藝管理、配方管理以及實驗室信息管理。

  NO.8.智能管理(Smart Management)

  制造企業核心的運營管理系統還包括人力資產管理系統(HCM)、客戶關系管理系統(CRM)、企業資產管理系統(EAM)、能源管理系統(EMS)、供應商關系管理系統(SRM)、企業門戶(EP)、業務流程管理系統(BPM)等,國內企業也把辦公自動化(OA)作為一個核心信息系統。為了統一管理企業的核心主數據,近年來主數據管理(MDM)也在大型企業開始部署應用。實現智能管理和智能決策,最重要的條件是基礎數據準確和主要信息系統無縫集成。

  NO.9.智能物流與供應鏈(Smart logistics and SCM)

  制造企業內部的采購、生產、銷售流程都伴隨著物料的流動,因此,越來越多的制造企業在重視生產自動化的同時,也越來越重視物流自動化,自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智能吊掛系統得到了廣泛的應用;而在制造企業和物流企業的物流中心,智能分揀系統堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。倉儲管理系統和運輸管理系統也受到制造企業和物流企業的普遍關注。

  NO.10.智能決策(Smart Decision Making)

  企業在運營過程中,產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統產生的核心業務數據,比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、 設備、產量、交貨期等數據,這些數據一般是結構化的數據,可以進行多維度的分析和預測,這就是業務智能(Business Intelligence,BI)技術的范疇,也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。同時,企業可以應用這些數據提煉出企業的KPI,并與預設的目標進行對比,同時,對KPI進行層層分解,來對干部和員工進行考核,這就是企業績效管理的范疇。從技術角度來看,內存計算是BI的重要支撐。

  各行業是怎樣實現智能制造的,有哪些路徑或機遇

  如下表選取的7個行業,9家領先公司作為案例,列舉了智能制造5種驅動戰略相應的執行方案,以及所代表的創新和投資關注方向。


不同行業的智能化方案和代表機遇

  物流驅動是對倉儲及配送的智能化升級,使運輸在時間和空間上更加精準。亞馬遜的無人機空投快遞是智能物流的代表,國內的京東、四通、EMS等,目前的配送則依賴大量快遞員,預示著無人機運輸解決方案是不可忽視的機遇。

  用戶驅動是以用戶為中心,利用數字化技術實現對用戶個性化需求的滿足。紅領集團的酷特智能C2M平臺,基于體型、面料、款式等維度將用戶的需求數字化,以實現個性化西服和工裝定制,這個案例為全線個人用品定制提供了想象空間。

  工廠驅動是對生產設備、生產線、生產車間的數字化、網絡化和智能化改造,以機器換人來獲得成本領先優勢。2015年,飛鶴乳業在美國投資建設了乳粉智能工廠,計劃采用全產業鏈模式實現對乳品生產全過程的自動控制和管理,總投資1億美元,年產能5萬噸。這是美國第一座全部由中資投資建設的乳品加工廠。

  R&D驅動是指專注產品的智能部分的研發和設計,通過與眾多公司合作,建立起可以依托的生態系統,從而獲得競爭優勢。蘋果的汽車項目已經將重點放在開發類似iOS或macOS的汽車操作系統上,允許現有的汽車廠商使用;谷歌也決定停止自主研發汽車硬件,轉而和傳統汽車公司擴大合作。除了科技巨頭,提供各類技術解決方案的初創團隊和高校實驗室也在實踐R&D驅動戰略。

  管理驅動包括各類對人員和設備的管理活動的智能化升級。遠景能源的阿波羅光伏云平臺,可以對光伏電站做第三方數據監控、故障診斷、狀態運維,從而指導前期設備選型,形成資產管理閉環。

  這些驅動戰略也可以結合使用。海爾的“人單合一、互聯工廠”,通過顧客參與(用戶)和“自主經營體”的管理方式(管理),實現從大規模制造到大規模定制。電氣行業中的通用電氣西門子同時從硬件(工廠)和軟件(R&D)著手,提高生產的質量和效率。

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