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六、智能制造的发展阶段

智能制造的发展阶段可划分为图1-6所示的四个阶段,每一阶段都对应着智能制造体系中某一核心环节的不断成熟。

图1-6 智能制造的发展阶段

1.标准化

标准化是指企业全流程的标准化,包括业务流程的标准化、生产制造的标准化、质量检测的标准化、企业管理的标准化、供应链标准化、物流标准化等。标准化的主要作用如图1-7所示。

图1-7 标准化的主要作用

标准化是智能制造发展的前提条件,没有标准化的企业,是一家原始社会的企业,随意、无规则、无秩序、无效率,这样的企业处于行业的底端,终将被行业淘汰。

在标准化的基础上,企业各个业务单元的流程可以被量化,并使得流程各个环节的数据得以采集,通过对数据的处理分析,相关责任人能够从数字中发现问题、分析问题、解决问题,标准化的实施,为行业、为流程的自动化奠定了基础。

2.自动化

自动化,这里特指生产过程的自动化。生产制造自动化又分图1-8所示的三种。

图1-8 生产制造自动化的分类

在完成标准化和数字化的过程后,便可以逐步地将一些单调、重复的动作用自动化的机器来替代,比如上下料自动化、装配自动化等;而将某一个具体的工序完成各个动作的全部自动化之后,便出现了单机自动化;之后,将整条流水线分散的自动化设备用一定的程序连接起来,控制好节拍,便完成了单线生产自动化;将工厂进料、入仓、存储、产线、生产、检测、出货的全流程用程序协调起来,便组成了工厂自动化。

3.信息化

信息化是包含信息化和互联化两个阶段,信息化和互联化其实是一个必然的因果关系。没有互联化是一定不能实现信息化,要想实现信息化,必须先实施互联化,完成互联化不一定已经实现信息化,完成互联化是实现信息化的基础。

互联化是手段,而信息化才是目标,智能制造发展的每个阶段,其都是特定阶段需要实现的目标,而不是手段。

比如,通过精益生产相关理论实现标准化;通过电气化、系统集成实现自动化;通过互联技术实现信息化;通过大数据、云计算、人工智能等手段实现智能化。

4.智能化

智能化实际上是一种更加高级别的自动化,智能化从人类体力劳动层面的自动化上升到了脑力劳动层面的自动化,而实现这一切的基础,是在打通万物互联,实现全面的信息化之后,所产生的海量大数据,利用云计算、人工智能等手段,模拟人类研究、分析、决策的过程,将之应用到具体的产业中。

相关链接:企业如何推进智能制造

作为曾经的制造业大国,我国的制造业已经走到了分岔路口。在国民经济的推动下,我国制造业各方面成本都在提高,无论是劳动力成本还是节能减排,以及客户需求的变化都在制约着我国制造业的发展。这也客观反映出了我国制造业存在的弊端,陈旧的生产方式和管理体系已经无法满足时代需求,智能制造应时而生,成为了解决制造业难题的唯一渠道。

智能制造让很多制造企业看到了希望,但是盲目地进行智能改造是不对的。想要让智能制造达到预期效果,建议企业在改造之前一定要了解和掌握5项基本原则。

1.正确理解智能制造

首先你必须了解,目前我国的“智能”还处于初级阶段,以数据采集、数据处理和数据分析为主,通过上述数据收集和分析可以实现闭环反馈。在接下来的发展中,未来几年智能制造将实现自主学习、自主决策和优化提升等功能。另外,我们所说的“智造”并不限于单一的生产过程的智能化,而是包括制造业价值链和各个环节在内的整个流程的智能化。

2.必须理解智能化与自动化的本质区别

首先需要知道一点,工业4.0并不是机器人应用和无人工厂,这种说法不正确。建设智能工厂,不只是简单的“机器换人”,还要对智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等进行全方位的考量。

智能生产线能够实现柔性的自动化,快速切换生产多种产品,或者可以混线生产多种产品,能够实现生产数据、质量数据的自动采集,并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。

3.正确理解和应用智能制造使能技术

智能制造使能技术主要包括:物联网、增材制造(3D打印,包含设备、材料、工艺)、云计算、电子商务、EDI(电子数据交换)、PLC(可编程逻辑控制器)、DCS(分布式控制系统)、自动识别技术(RFID—射频识别、条码、机器视觉)、数控系统、大数据分析(包括工业大数据)、虚拟现实/增强现实、Digital twin(数字映射,包括产品、设备、车间)、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成(EAI—企业应用集成、ESB—企业服务总线)等技术。这里需要大家了解的是,部分技术还处于发展的初期阶段,企业在进行智能改造的过程中应该根据企业具体情况和生产特色合理考量所需。

4.企业需要建立自己的专业队伍,并选择长期的战略合作伙伴

推进信息化是个系统工程,推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程,而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程,涉及诸多工业软件的集成应用,涉及智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化,并且需要与精益管理结合起来推进。

因此,制造企业需要建立自身的专业队伍,融合信息化、自动化和管理人才,并选择若干长期的战略合作伙伴,包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。

总之,智能制造的实施和推行,不仅需要企业积极布局前沿技术的应用,还需要夯实基础,务实推进。很多制造企业在尚未了结自身是否具备相应条件的情况下,或是对新兴技术不够了解的情况下,进行盲目的不够系统化的改造,最终只会造成信息化孤岛的现状,根本达不到预期效果。

5.必须做好整体规划,选择适合企业自身特点的实施方案,有效规避风险

智能制造的推进不仅需要解决复杂交错的信息集成问题,还需要处理来源多样的异构数据,这需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门,甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。

因此,制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训,选择有实战经验的智能制造咨询服务机构,共同规划推进智能制造的蓝图。 CrfT+5pTZZ6vwA93XPYYi+5GJR0/ZG2ByYyvrpYoIH/z87k6R9EX+tOzCOfB4Eb/

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