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迈向智能制造的渐进式蓝图  

2016-08-06 16:58:26|  分类: 智能制造探索 |  标签: |举报 |字号 订阅

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 过去,中国制造的发展模式主要是依靠人口红利以及资本等要素驱动,近年随着内部人力成本、运营成本的上涨以及外部经济的疲软,中国制造业面临着双重压力。成本优势逐步被削弱,低端制造面临着东南亚发展中经济体的的冲击,而在向高端制造业升级转型的价值链攀升过程中,也会受到发达国家的挤压。此外,消费者的需求不断趋于多元化与个性化,对高质量产品的需求日益加剧。

  在这样的背景之下,中国制造业亟需向中国“智”造转型,通过智能制造带动产业数字化水平和智能化水平提高的国家工业中长期发展战略——中国制造2025战略由此提出。

  在中国制造2025的“召唤”之下,与智能制造关联密切的概念频频出现,如由自动控制技术、嵌入式软件技术、机器人技术、无线通信技术与物联网技术相融合的信息物理系统(CPS)的构建,即以实现智能制造与智能工厂为愿景。

  纵观全球,由德国首先提出的工业4.0与中国制造2025的愿景颇为契合。工业4.0指的是通过实现“物联网”系统完成大生产,最大程度实现生产全自动化、个性化、弹性化、自我优化和提高生产资源效率、降低生产成本的全新生产方式。

  数字化打造透明工厂

  工业4.0这一崭新的工业制造逻辑和方式意味着网络渗透工厂大生产的过程之中。与过去是以中心控制指挥系统,每一分钟对机器发出指令的方式不同,在工业4.0时代由商品所附带的信息告诉机器需要怎样的生产过程,以制造出符合客户要求的产品成为大势所趋。

  在生产之前,这些产品的使用目的就已预先被确定,部件生产所需的全部信息都已存在于虚拟现实中,每一个部件有自己的“名称”和“地址”,具备身份信息的部件“知道”什么时候经过哪条生产线或哪个工艺过程。通过这种方式,部件可以确定各自在数字化工厂中的运行路径。在未来的工厂里,甚至可以实现设备和工件之间的直接交流,进而自主决定后续的生产步骤,组成一个分布式、高效和灵活的系统。

  因此,生产自动化、物流自动化、信息流的自动化三个方面成为数字化生产的全过程中不可或缺的组成因素。

  通过生产自动化,企业能够高效率地收集生产数据,并且能够规避由人为错误带来的损失。物流自动化可以保证物料的过程数据的透明化和可追溯,任何一点细微的偏差都能做到有迹可循,帮助管理层进行更加科学高效的决策,缩短设备调试的时间,在有效避免进一步损失的同时,提高产品质量。

  信息流的自动化是数字化的关键所在,从前期的计划、采购、加工到交付的完整供应链中,需要各个部门的协同配合,如果部门间不能实现信息共享,消耗在共同环节的时间成本将会成倍叠加,效率自然很低。在信息自动化的过程中,通过设备自动完成信息的流动过程,上述痛点可以得到最优解,尤其是当企业的规模足够大,加工的规模足够复杂的时候,设备之间进行自主的信息交流变得十分必要。

  实际上,如何实现研发、生产到物流的无缝衔接是所有企业的共同课题。数字化工厂用技术手段打通了从研发到生产、物流的全价值链,所有的图纸、产品流、数据库、物料流等都可以用数字手段模拟实现,通过数据共享避免了信息传输壁垒,实现生产和研发的互动,打造出业务透明的数字化工厂。

  德国工业4.0的“雏形工厂”

  创建于1989年的西门子安贝格工厂被认为是全球最先进的数字化工厂,一直以来被业界认为是德国工业4.0的雏形。如今,安贝格工厂每年可生产约1500万件产品,按每年生产230 天计算,即平均每秒就能生产出一台控制设备,产品合格率高达99.9988%。

  而2011年立项,2013年投产的西门子工业自动化产品的成都生产研发基地SEWC(下称“西门子成都工厂”)也颇具实力,作为安贝格工厂的姊妹工厂,西门子成都工厂是西门子在德国之外建立的首家“数字化企业”。在某种程度上,西门子成都工厂,成为德国工业4.0助力中国制造2025的实例之一。

  据了解,与安贝格工厂相同,西门子成都工厂目前主要生产西门子旗下品牌Simatic的多款自动化产品,包括PLC可编程逻辑控制器、IPC工业电脑以及HMI人机界面。

  “目前年产零部件数约100万件,平均生产速度约30秒/件,百分之缺陷率小于15,产品首检通过率为99.5%,准时交付率达到98.8%。”西门子成都工厂厂长李永利向第一财经记者介绍,并表示,“由于中国工业化的进程以及西门子在工业自动化中的重要性,西门子决定把工厂建到中国这一最重要的市场之中,因此需要运用最新的技术来保证成都工厂在未来20至30年中稳步前进。”

  安贝格历经27年的时间,将缺陷率由建立之初的500至600之间(每百万个),降低到目前的9.5,而300至500的缺陷率是制造业熟练工人的正常标准,尽管西门子成都工厂目前拥有高素质的员工队伍,但依靠传统的管理方式是不可能将缺陷率降到更低标准。因此,数字化生产成为决定产品质量与生产效率的关键因素。

  “我们的目标在于更好地提高质量。当客户衡量产品时,不仅仅会思考这个产品本身的价格,更重要的是产品质量,因为当产品出故障时,给顾客带来的损失远远要比产品自身的成本更高,数字化形成的强大数据流可以帮助整个工厂的管理运营并且保证所有信息全程可追溯,在缩短产品交付期的同时也保证了产品的质量。”李永利说道。

  据观察,在西门子成都工厂里的同一条生产线上最多能够同时生产4种不同产品,借助MES制造执行系统为产能调整做出合理的规划,工厂在提高生产质量同时还可以控制生产成本。

  在大批量生产方式中,柔性和生产率是相互矛盾的。柔性生产最早在1965年由英国的Molins公司首次提出,是指在柔性制造的基础上,为适应市场需求多变和市场竞争激烈而产生的市场导向型的、按需生产的先进生产方式。柔性生产可以增强制造企业的灵活性和应变能力,缩短产品生产周期,提高设备利用率和员工劳动生产率,改善产品质量,是一种具有旺盛需求和强大生命力的生产模式。

  据介绍,MES系统通过对特定生产线的配件发出指令,规划其接下来的生产流程与路线。通过电子作业指导书“教”工作人员按照正确的步骤对不同的产品进行包装。这套系统相当于一个助手,通过人工的方式完成混线产品包装,可以有效规避人为错误,同时也较为经济,不致成本过高。由此看来,柔性生产势必是推动中国制造业转型升级的必经之路。

  德国工业4.0助力中国制造2025

  最早提出工业4.0概念的德国,目前已经跨越了工业2.0与3.0阶段,主要聚焦在高端的产业和产业的高端环节,需要提高资源的利用率。但中国的制造业普遍认为仍处于工业2.0与3.0并行发展阶段。

  2014年10月,中德共同发表《中德合作行动纲要》,宣布两国将开展工业4.0合作。2015年10月,德国总理默克尔访华时,两国宣布,将推进中国制造2025和德国工业4.0战略对接,共同推动新工业革命和业态,达成双赢。德国企业在加大中国市场的开拓,并针对中国客户需求研发智能生产相关技术、产品和解决方案,以数字化提升工业生产力的增长。以工业4.0助力中国制造2025的实例也在逐步增加。

  以西门子为例,借助西门子全集成自动化解决方案(TIA),蒙牛成功打造了从实验室信息管理系统到全自动化的生产线,智能、高效的数字化工厂,进入“乳业4.0”的新浪潮。  2013年,通过西门子Simatic IT Unilab平台开始实施实验室信息管理系统(LIMS)。至2015年,系统已全面上线,覆盖蒙牛全国的34个生产工厂实验室和两个研发型中心实验室。通过LIMS,蒙牛制定了科学的检验计划,实现了全产业链的质量数据追溯。对于每一个批次的产品,如有任何质量问题,都能追溯到原奶接收、入仓、前处理、灌装、包装、入库等各个生产环节。  据统计,蒙牛通过LIMS实现了约1400种质检方法的电子记录和计算,90%以上的检测数据能自动采集并上传至LIMS,各类检验所需的时间节省了10%-25%。由于LIMS的使用,质检流程中的冗余步骤被简化,效率提升15%以上。此外,在仪器设备管理、质检成本管理和人员优化等方面,LIMS也发挥了举足轻重的作用。  2016年3月,西门子与中国石化润滑油有限公司(下称“中石化润滑油”)签署了战略合作伙伴协议。根据协议,西门子将为中石化润滑油提供一体化工程设计及运营平台包括Simatic PCS 7过程控制系统等,并提供技术和开发支持。依靠西门子功能强大的功能部件和数据平台,中石化润滑油将根据相关投资管理流程积极推进在3D实时虚拟现实工厂、生产调度及优化系统、节能系统、工厂运维系统、管理决策系统以及操作员培训、安全培训等系统上,开发适合中国石化润滑油企业行业特点的行业功能组件。  不难看出,西门子正把先进的技术与理念引入中国,在自我应用的同时也惠及众多亟需转型升级的中国制造企业,对于帮助实现中国制造2025,无疑是“多赢”之举。相信所有人都有感,「智能制造」、「物联网」、「IT与OT的融合」、「云端运算与巨量资料」等成为产业最夯名词,各界沸沸扬扬地讨论著制造业的典范转移现在进行式。迈向智能制造的渐进式蓝图 - 智能制造顾问组织 - 智能制造解决方案顾问组织

 

然而走访业界发现,对导入所谓工业4.0感到怀疑茫然的人不在少数,多数人更对于制造业到底该如何「接上云端」满是问号。2016年6月初,ABB以「迈向智能制造的渐进式蓝图」为题,邀请福特汽车、微软分就制造业价值链上的不同角色,分享其经验与观点。

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福特:您的工厂营运够灵活吗?

福特汽车大中华区制造总监-庄泰旭以福特汽车为例,分享信息科技如何应用于汽车的生产制造,并借以提高生产力与产质量量。庄总监以一张人体神经传导网络图说明,透过绵密的神经网络,人脑可集中管控身体各器官的复杂功能,使众多指令无缝传达,以灵活应对外在环境刺激。

汽车生产亦如是;一辆汽车由成千上万个大小零组件构成,而汽车生产体系则由数以百计的全球供应商汇聚成形。超越地理上的限制,庞大的信息流来回穿梭于中央信息管理平台,以全面调度处理生产流程中的各项衍生性事件。迈向智能制造的渐进式蓝图 - 智能制造顾问组织 - 智能制造解决方案顾问组织
 

福特汽车从多年前便持续建构、升级IT基础设施,以面对动态市场的快速变化。各信息系统将制造、工程、采购、物流、品管、销售等功能部门串连起来;同时集成外部供应商、合资伙伴等,形成一个全球产销体系,从下订到交车,小至零件,大至整台车都能实时掌控,OT与IT的协同运行,令福特增进作业效率、降低重复性、快速回应市场并提升产质量量。
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微软:从传统制造到数码制造之路

微软亚太及日本区企业服务技术长Murat Qzturan从数码变革来谈商业模式的转变,并分享从传统制造走向数码制造的应用案例。Murat说:数码生意(digital business)是一种藉由模糊数码世界与物理世界下所创造出的新商业型态。商业的游戏规则将因物联网技术有所改变。譬如,将更强化体验感动以连结消费者;将与产业客户建立以服务为主的关系,而非硬件产品。

智能制造藉数码技术更迅速地回应消费者需求,重新设计生产计划,缩短新产品上市周期,实现进阶版的大量客制化境界。Murat表示,微软对于实践该应用情境的设计有六大原则:互通性(interoperability)、虚拟化(virtualization)、分散化(decentralization)、实时能力(real-time capability)、服务导向(service orientation)和模块化(modularity)。

以某设备商为例,由于售服成本日渐攀升,该设备商与微软合作建置全球资产讯息系统,期能提早统合安排维修服务计画与技术人员调度,甚至达到预先诊断。系统管理员可从远程实时掌控位于客户工厂内的设备运转效能,包含能耗、温度、振动等。

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ABB:智能制造的阶段发展途径
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ABB集团离散自动化与运动控制部总裁Pekka Tiitinen以「物、服务与人互联」来形塑第四次工业革命的未来想象,并指出人机协同运行、远程或数据驱动的服务业务将是迈入智能制造的阶段性发展途径。信息物理系统技术(Cyber Physical System)将智能制造推升至「物、服务与人互联」的境界。以工业机器人的远程监控服务为例,位于汽车制造组装厂内的数百只工业机器人在辛勤工作的同时,将运转数据传送至远程控台,24小时监管以确保持续生产。现场工程师可透过手持式电子装置接收最新生产与设备信息,节省在诺大厂房内奔走的时间并提高反应效率。

据评估,全球劳动人口将在未来10至20年内明显减少,机器人将投入产线以补足缺口。在此背景下,机器人必须安全无虞,也必须摆脱繁复的编程,降低使用操控的进入障碍。

YuMi的七轴关节设计使其灵活胜任小工件的组装工作,随教即上(teach and play)的简易操控让YuMi成为安心可靠的协作伙伴(collaborative robot)。在电力与自动化产业中,早有不计其数的传感器或电子装置遍布,不间断地产生海量资料供判读。凭借百年产业经验与众多建置实绩(installed base)的ABB,具备庞大资料库后盾,成为开发新数据加值应用服务的最佳伙伴。
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 结语

制造业升级有其阶段性进程与门槛,从工业1.0逐阶迈向4.0。根据德国顾问公司Roland Berger表示,演化进程从工厂自动化开始,接著工厂数码化,工厂IT与OT集成,进而扩大到供应链体系的互联,最后达到人、物体与服务系统的互联共享。

美德两国显然正在3.0到4.0的路上较劲中,大陆则怀具雄心地同步发展各项技术以直接从2.0跃进4.0之列。台湾在这场列强争夺赛中,仍然有其角色。知己知彼,明确定位,在这场突破虚实界限的智能制造竞争中,好好上演一出以小博大的反攻。
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