深度解析:2016年智能制造值得关注的九大核心技术

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新一轮工业革命的核心是智能制造。德国工业 4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样,但本质上异曲同工,同在智能制造。新一轮工业革命的本质是未来全球新工业革命的标准之争,各个国家都在构建自己的智能制造体系,而其背后是技术体系、标准体系、产业体系。

2016年,让我们盘点一下未来一年智能制造领域最值得关注的九大核心技术,即:工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能。

1、工业物联网

工业互联网由美国通用公司提出,代表全球工业系统与智能传感技术、高级计算、大数据分析以及互联网技术的连接和融合,其核心三要素包括智能设备、先进的数据分析工具、人与设备交互接口。

工业互联网是智能制造体系和智能服务体系的深度融合,是工业系统产业链和价值链的整合和外延。

2、云计算

在互联网虚拟大脑的架构中,互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层,核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务,而云计算就是互联网虚拟大脑中枢神经系统。

云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有强大的计算能力,可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。

3、工业大数据

工业大数据是掌控未来工业的关键。工业大数据是以新兴技术的发展为背景,通过工业传感器、无线射频识别、条形码、工业自动控制系统、企业资源计划、计算机辅助设计等技术来扩充工业数据量。工业大数据在工业企业中的生产线上高速运转,是机器所产生的一种非结构化数据。

4、工业机器人

工业机器人是工业4.0的最佳助手。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置,它能自动执行工作,是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。

工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成,具有可编程、拟人化、通用性的特点。它可以接受人类指挥,也可以按照预先编排的程序运行,现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。

5、3D打印

3D打印——未来技术发展的新锐力量。3D打印的本质——增材制造(AM)技术,依托计算机辅助设计(CAD)、大数据、云计算、计算机辅助制造(CAM)、物联网、虚拟现实等技术支撑,将数字化活电脑模型,通过逐层堆积的方法而直接行成3D物体的制造工艺。3D打印的主流工艺包括挤出成型、光聚合成型、粒状物料成型等。

6、知识工作自动化

工业时代需要工业自动化 知识时代必须知识自动化。知识自动化将在智慧社会、智能产业、智能制造以及工业4.0、工业5.0当中起到核心的作用。

知识自动化将在智慧社会、智能产业、智能制造以及工业4.0、工业5.0当中起到核心的作用。实现知识自动化的主要方法和技术包括智能控制、人工智能、机器学习、人机接口、基于大数据的管理。从物理过程的自动化到虚拟空间的自动化是关键。

7、工业网络安全

工业4.0时代,产业互联网接入的设别数量极为庞大,并且这些设备接入的复杂程度和管理难度,因为分布式和跨行业的特点,将远远大于消费互联网。产业互联网的安全风险和安全压力将远远大于消费互联网。

8、虚拟现实

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统,它利用计算机生成一种模拟环境,通过多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真,使用户沉浸到该环境中。

虚拟现实是多种技术的综合,包括实时三维计算机图形技术,广角立体显示技术,对观察者头、眼和手的跟踪技术,以及触觉与力觉反馈、立体声、网络传输、语音输入输出技术等。

9、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的,能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

结语:在第四次工业革命的九大技术支柱中,工业物联网、云计算和工业大数据是基于分布式和连接的三大基础,工业机器人和 3D 打印是两大硬件工具,知识工作自动化和工业网络安全是两大软件支持,而虚拟现实与人工智能是面向未来的两大牵引技术。
[消息来源:信立科技]

 

 

 

国内智能制造系统解决方案面临三大发展趋势及对策

由于国内智能制造发展起步较晚,目前我国的智能制造系统 解决方案供给处于中低端水平。国内制造企业两化深度融合总体上还处于起步阶段,智能制造发展水平参差不齐。两化融合评估标准把企业信息化水平分为基础建设、局部应用、综合集成、创新引领等阶段。当前,我国大多数企业、行业都还处于局部应用阶段,只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高,关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看,大量企业处于工业2.0要补课,有些企业处于工业3.0待普及,有个别企业处于工业4.0要示范。

 据行业专业人士分析,今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。

  第一大趋势:智能制造是一项系统性工程,系统解决方案领域的并购与合作将更加活跃。

智能制造发展具有复杂性、系统性,涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期,涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构,需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素,单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要,企业间将不断加强协同创新,以强化智能制造系统解决方案自主提供能力。目前,东方精工、鼎捷软件等企业依托自身优势,开展资本并购、战略合作来拓展业务范围,打造行业系统解决方案。

 

  第二大趋势:智能制造系统架构将进一步完善,工业软件领域的集成与发展将成为重点。

 

从企业系统架构来看,国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商,但随着技术水平的不断进步,系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统,实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看,基于成本大幅降低的现实需要,硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看,工业软件存在于智能制造的每个角落,智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SCADA、MES、ERP、PLM)的集成与发展,其中MES是软件层中最核心部分。

 第三大趋势:凭借技术积累和对行业的深刻理解,领先制造企业逐渐将行业系统解决方案作为新增长点。

近年来,领先制造企业积累了行业内相当程度的专业化知识、技术、能力,同时凭借其自身对行业工艺的深入理解,自用智能制造系统解决方案日趋成熟。面对智能制造巨大的市场空间,这些领先制造企业趋向于将自用解决方案提供给具有共性需求的同行业其他用户,寻求新的业务增长点。当前,已有深圳雷柏科技等企业将自身较为成熟的解决方案作为独立业务对外提供,也有徐工集团、陕鼓集团等大型制造企业,将内部信息技术部门转型为外部专业化的智能制造系统解决方案提供商。

针对智能制造系统解决方案面临的发展趋势,现代企业该如何应对,这是一个值得深思的问题。

 第一,做好顶层设计,加快自主标准体系研制。

将强化行业系统解决方案自主提供能力作为加快推动智能制造发展的着力点,尽快出台相关政策规划,加强统筹规划。分行业制定智能制造标准化战略和标准化路线图,开展智能制造系统架构、参考模型、硬件设备等方面标准研制。

 第二,健全人才政策,加快高端创新人才培养。

制定智能制造人才储备计划,优化创新人才成长环境,健全科技人才激励机制,构建智能制造科研人才专家库,建设能够承担智能制造技术研发及产业化应用的创新人才队伍。以国家重大专项、重大工程和骨干企业为依托,建立智能制造领域高端人才引进机制。

 第三,依托产业联盟,打造行业试点示范工程。

充分发挥联盟优势,整合政产学研用等多方资源,建立智能制造创新中心,研究智能制造系统解决方案需求及发展趋势,组织智能制造相关软硬件技术研发和产业化应用。围绕重点行业,开展智能制造优秀试点示范,培育发展一批行业系统解决方案提供商。

 

 

 

扼住智能制造的喉咙之——智能工厂

一、智能工厂概念及框架分析

智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和监控技术加强

信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程。同时,集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此,智能工厂实现了人与机器的相互协调合作,其本质是人机交互。

智能工厂由赛博空间中的虚拟数字工厂和物理系统中的实体工厂共同构成。其中,实体工厂部署有大量的车间、生产线、加工装备等,为制造过程提供硬件基础设施与制造资源,也是实际制造流程的最终载体;虚拟数字工厂则是在这些制造资源以及制造流程的数字化模型基础上,在实体工厂的生产之前,对整个制造流程进行全面的建模与验证。为了实现实体工厂与虚拟数字工厂之间的通信与融合,实体工厂的各制造单元中还配备有大量的智能元器件,用于制造过程中的工况感知与制造数据采集。在虚拟制造过程中,智能决策与管理系统对制造过程进行不断的迭代优化,使制造流程达到最优;在实际制造中,智能决策与管理系统则对制造过程进行实时的监控与调整,进而使得制造过程体现出自适应、自优化等智能化特征。

由上述可知,智能工厂的基本框架体系中包括智能决策与管理系统、企业虚拟制造平台、智能制造车间等关键组成部分。

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图表 智能工厂基本框架

二、智能工厂建设原则及维度   

1、建设原则

(1)智能工厂的实施广度

参考德国工业4.0中对“智能工厂”的定义:重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现。前半句“智能化生产系统及过程”,是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外,还包括对生产过程的智能化管控,站在信息化的角度,就是智能化的MES制造执行系统。而后半句:“以及网络分布式生产设施的实现”,是指将生产所用的生产设施(如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备),进行互联互通、智能化的管理,实现信息化系统与物理系统的深度融合。目前很多企业实施的DNC/MDC(设备联网、设备监控系统)是其重要的基础。

(2)智能工厂的实施深度

按照工业4.0战略的描述,理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式,工厂内人、机、料自主协同,自组织、高效运转;工厂间,通过端对端集成、横向集成,实现了价值链的共享、协作,效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。

对于中国制造企业而言,现在恰逢“三期交叠”的困难期,企业希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向,又要投资小、见效快、确保成功率,如何在两者之间平衡,是一个很现实、也很重要的问题。

在本次智能化制造的革命中,企业一定要“着眼长远、立足当下”。既要符合工业4.0 的理念,体现出其主要特点,又要本着务实的原则实施工业4.0战略。比如,要汲取以前CIMS实施的经验与教训,不要过于理想化,不要过多强调自组织、自学习、自执行等高难度的智能技术,企业不是突破什么关键智能制造技术的研究单位,而是以创造效益为根本目的,要总体规划、分步实施,以效益为驱动,确保成功率。在自动化的基础上,实现信息化、网络化,在管理方面深挖潜力,充分发挥人的作用,构建具有适度智能的数字化、网络化、高效化、个性化的智能生产模式,切实做到明显的“提质增效”。并以量化为指标,循序渐进,全面提升企业的竞争力。假如通过3年时间,能将设备利用率提高100%,就极有可能“确保企业的未来”,这些作法就是符合工业4.0战略思想的。

(3)建设智能工厂要有全局的、系统的思想

企业在智能工厂建设时一定要从全局思考,打造一个全面的、有体系的智能工厂管理系统,从各个方面进行优化、挖掘潜力,最大程度地提升企业的生产效率及管理水平。

2、建设维度 

从6个维度的“智能”打造中国特色的智能工厂:智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手,实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制,既很好地符合了德国智能工厂的定义,又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。

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图表 六维智能工厂理论

三、智能工厂产业布局分析

产业链示范效应信息网络技术应用从流程行业向离散行业延伸,离散制造企业开始积极布局智能工厂建设。以钢铁、石化为代表的流程制造行业较早运用信息技术进行产业改造,自动化、数字化程度较高,为物联网、移动互联、云计算等信息网络技术在流程行业的融合应用奠定了良好的基础。相比之下,离散制造行业具有生产过程复杂、产品种类繁多、工艺路线和设备使用灵活、车间形态多样等特点,离散制造企业底层自动化、数字化的基础较为薄弱,应用信息网络技术进行智能工厂建设的难度也相对较大。目前,信息网络技术应用已经从流程行业延伸到离散行业,汽车、电子、工程机械、航空航天等部分大型离散制造企业积极进行探索,将信息网络技术引入研发设计、生产制造、过程管理等环节,不断提升产品、装备、生产、管理和服务的智能化水平。

智能工厂促进企业间信息共享和业务协同,龙头离散制造企业智能工厂建设的产业链示范效应初步显现。智能工厂通过价值链以及信息网络,进行信息资源整合,能够实现产业链上各企业间的研发、设计、生产制造、供应链管理、服务等方面的无缝合作和综合集成,为龙头企业建设智能工厂发挥产业链示范带动效应提供了基础。目前,工程机械行业部分龙头企业已经建立以自身为核心、上下游企业间“链合”创新的研发体系,实现研发设计环节的协同创新,提升了行业整体研发设计水平;汽车行业部分龙头企业实行模块化设计和生产,推动相关零部件供应商加大资金投入和研发力度,有效降低产业链总成本的同时,实现零部件企业的同步开发、集成制造、系统供货等。

四、工业物联网推动智能工厂发展  

工业物联网已进入实质性应用推进阶段,积极推动智能工厂实现赶超发展。

目前,我国工业物联网在汽车、钢铁冶金、石油化工、工程机械、橡胶轮胎等行业应用较为突出,主要集中在智能工厂领域的生产过程工艺优化、产品设备监控、供应链管理、工业安全生产管理等环节。如部分汽车企业通过运用工厂物联系统管理车间,将车间中的机器、人员、物料、工艺、图纸、刀具等生产要素进行无线联网,实时采集车间中任何需要监控、连接、互动的物体或过程,建立实时的生产管理信息上传下达系统。部分橡胶轮胎企业通过传感器、RFID技术、工业以大网和现场总线技术的应用,实现生产过程数据的实时采集,生产设备的远程监控和预警显示,促进企业生产向”精益生产”以及”敏捷制造”的柔性化生产模式转变。

五、数字化车间市场分析

(一)结构及优势

数字化车间(DF)是以产品生命周期的相关数据为基础,根据虚拟制造原理(MES)对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。数字化车间技术是数字化制造技术在生产制造领域的重要应用,已成为先进制造技术在实际制造过程中的实现基础。

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图表 数字化车间结构示意图

其优越性主要体现在: 

(1)时间:减少工艺规划时间和试生产时间,缩短生产准备周期;

(2)质量:提高规划质量,优化生产线的配置;

(3)成本:减少物理原型的使用,减少了工程更改量,降低设备人员的投入。

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图表 数字化车间对制造业效率的提升效果

(二)市场容量  

数字化车间市场容量:制造业数字化车间市场容量将达3 万亿级。

制造业自动化的发展背景是人力成本上升。其内涵广泛,自动化率水平不一,我们认为从自动化工厂级、自动化车间级、自动化生产线级、自动化设备级、相关零配件级都具备可观的空间。 “数字化车间”最值得关注,其核心在于“系统集成”。在车间层级,制造业可归为同一类型,即制造过程自动化,不同领域生产模式近似,具备复制效应。目前中国制造业年产值接近2万亿美元,拥有几十万企业及车间,但自动化率低于20%;假设未来自动化率提升至80%、自动化费用为年产值1/3,则自动化改造与建设潜力将接近3 万亿级,自动化企业做大的空间非常可观。

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图表 制造业自动化市场容量

六、数字化车间构建整体思路   

1、建设思路的整体考虑  

数字化车间的建设,是要建设实实在在、进行实际加工制造的生产车间,而不是某个理论或某个模型的概念,因此数字化车间的建设一定要实事求是、因地制宜,在践行建设理论、管理思想的基础上,切实结合企业情况,建设符合企业实际、具有应用价值的数字化车间,切不可盲目教条、照搬照弄和本本主义。数字化车间的整体建设思路,应该从实际出发,以信息技术和工业技术的应用为手段,以改善工艺流程、提高生产效率为目标,建设符合企业实际,切实提高企业技术和管理水平的数字化车间。

2、数字化车间的建设范围

数字化车间的建设范围,应当以企业实际业务范围为主,业务涉及的加工制造、物流、管理和维修等环节均应纳入数字化车间的管理范围,即数字化车间应该是一个整体的解决方案,需涉及车间业务的方方面面,这样才能发挥各个环节的联动作用,提高整体水平。虽然从建设步骤上可以考虑从某个单一业务环节入手继而逐步展开,但从数字化车间的整体建设范围及规划上,应当通盘考虑,应用到业务流程的每一个环节,使车间业务的点、线、面各个层次均纳入管理范围。

3、数字化车间的建设模型

数字化车间的建设,应当充分发挥信息技术、工业控制技术的优势,以建设高度自动化和高度智能化,尽可能降低人工参与的自动运转的制造车间为目标。通过智能设备、数控机床、自动化技术、自动识别技术、AGV等技术的应用,实现实体设备的自动控制和运转,通过信息技术的数据采集、智能分析、信息传递、指令下达、监控和广播等技术的应用,实现对实体设备的控制及各个业务环节的联动,进而实现将整个车间建设成一台结构合理、动力充沛的自动运转的机器的数字化车间建设目标。

综合考虑各种因素的数字化车间建设模型下所示。

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图表 数字化车间建设模型

七、智能工厂产业链分析  

(一)上游行业——传感器

近年来,传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造,而且可导致建立新型工业,是21世纪新的经济增长点。

不管“工业4.0”还是“中国制造2025”,其实最本质的变化是智能化生产,而在谷荣祥看来,传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造,不管网络化还是数字化,最前端都将是智能化,但所有的这些都将离不开传感器

传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业,以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。

2007-2014年我国传感器行业得到较好的发展,行业工业总产值总体呈上升趋势,在GDP中的占比维持在0.10%-0.15%之间。

在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下,我国传感器行业面临良好的发展前景,未来成长空间可期。

(二)上游行业——工业以太网 

工业以太网作为一种高效的局域网络,从诞生之初,就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能,是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。

如果说第三次工业革命的自动化,仅是将生产过程作为对象,对其进行信息技术的应用。工业4.0将信息技术的应用大幅扩大,进而衍生出“智能工厂”的概念。它的关键技术是信息技术。

工业以太网,互联互通、实时控制,进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。具体而言,包括生产设备联网实现自律协调作业的M2M,通过网络获取大数据的应用,开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。

因为现代智能工厂有四大关键点:一是要连接所有网络以拿到数据。二是要有智能机器。三是大数据,将所有设备、所有人连接后,所有数据都大批量传送到智能终端上。四是分析,得到数据后从中抓取出应用趋势来,提高设备状态的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据,保证实时性、安全性和节能就变得十分关键。这正是工业以太网构建的要旨。

(三)中游行业——工业软件 

智能工厂将是工业软件产品创新的主线。机器层面,提高设备智能水平,改善性能和生产效率;车间层面,加强机器间通信协作,提高生产线的协同水平;工厂层面,优化和调度多车间、多生产线等生产资源,实现生产能力、供应链及市场需求的动态匹配。

(四)中游行业——工业机器人  

近两年随着国家战略性新兴产业的提出,两化融合的稳步推进,中国智能制造装备领域得到了全社会范围的广泛关注。随着产品性能提升的内在需求增加和中国劳动力价格上涨,产业转型升级的压力不断加大。工业机器人作为智能制造领域的代表,在产业转型升级的过程中正发挥着越来越重要的作用。

工业机器人作为高科技装备,无论在推动国防军事、智能制造、资源开发,还是在培育发展未来机器人产业上都具有重要意义。目前一些新兴的中低端市场也迅速扩大,如工程机械领域,某些过去传统的劳动密集型企业如石化、粮食、建材、化肥、饲料等领域市场需求也迅速发展起来。近年来,通过拓展下游应用服务,开拓传统市场接纳新兴生产方式,家电、轨道交通、船舶等领域是机器人未来应用的主战场。在一般工业应用的新领域,如光伏产业、动力电池制造业,包括酒类、饮料、乳业、糖等在内的食品工业,以及化纤、玻璃纤维、五金打磨、冶金浇铸、医药等行业,都有工业机器人的应用空间。

(五)下游行业——智能物流 

智能物流是工业4.0核心组成部分,是降低社会仓储物流成本的终极方案:在工业4.0的智能工厂框架中,智能物流仓储位于后端,是连接制造端和客户端的核心环节。与美国、日本国外发达国家相比,单位GDP中我国的仓储成本占比是其他国家的2-3倍,并且这一差值近些年来呈现逐步扩大的趋势,而智能物流仓储系统具备劳动力成本的节约、对租金成本的节约、管理效率的提升等方面优势(我们估算自动化仓储在保证同等储存能力的条件下,可至少节约70%以上的土地和80%以上的劳动力),是降低社会仓储物流成本的终极解决方案。

多重因素影响下,智能物流设备在诸多领域成为企业替代人工、谋求转型升级的不二选择,物流领域也不例外。智能化物流装备正是在这样的背景下逐渐发展起来的。虽然从短期看,采用智能化物流装备会导致企业投入增加,然而从长远发展来看,智能化装备给企业带来的人力成本的节约和效率的提升,将使企业持续受益。

八、智能工厂发展趋势  

智能工厂将更加智能、灵活和动态。

制造工艺的组织将不同,会与整个生产链协同——从供应商到物流到产品的生命周期管理——跨越企业的各个部门紧密相连。

各个生产步骤将实现无缝连接。影响的过程将包括:工厂和生产规划;产品开发;物流;企业资源规划(ERP);制造执行系统(MES);控制技术;现场的各个传感器和执行器。

在智能工厂里,机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今天运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比
[消息来源:物联网智库]

 

 

 

智能制造实现之路:“互联网+制造”转型升级

毫无疑问,智能制造是目前中国制造的主攻方向。智能制造聚焦生产领域,但又是一次全流程、端到端的转型过程,会让研发、生产、产品、渠道、销售、客户管理等一整条生态链为之发生剧变。

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对工业企业来说,在生产和工厂侧,它依然以规模化、标准化、自动化为基础,但它还需被赋予柔性化、定制化、可视化、低碳化的新特性;在商业模式侧,会出现颠覆性的变化——生产者影响消费者的模式被消费者需求决定产品生产的模式取而代之;在国家层面,则需要建立一张比消费互联网更加安全可靠的工业互联网。

这个转型的驱动因素来自“互联网+”的广泛应用(智能产品,全渠道营销,行业生态链),使制造企业有机会直接面对消费者和上下游,以可接受的成本获取之前无法获取的数据,从而能更好地洞察客户需求并获取产品的市场反馈。

基于这种洞察,企业能够重新定义和设计自己的研发、生产工艺和供应链体系,在获得规模效益的同时实现个性化交付,同时提升自身的生产效率和资产利用率,降低能耗和污染。

智能制造的实现之路

听上去好处多多,但具体怎么实现呢?可以分为三个阶段

第一阶段,是迅速打好企业转型的基础,掌控自我方能支持转型。重新梳理现有的研发、供应链和财务人事管理流程,通过ERP、PLM(产品生命周期管理)系统的实施构建整合运营体系。此外,企业需要构建流程标准、数据标准以及相应的管制体系,然后通过智能产品,或全渠道营销,或上下游生态链体系去获取客户和产品的数据,从而获取消费者和产品洞察来支持后续转型。

第二阶段,结合客户和产品洞察,整合企业内外其他数据资源,构建自己的大数据体系。在该体系指导下,按照以消费者为中心、个性化、柔性化、大规模定制等智能制造原则重新构建自己的研发、客服、生产、供应链和物流体系。

第三阶段,基于智能产品平台、全渠道平台、大数据体系来实现生态链的跨界创新,强化后台整合运营体系,支持企业的全球化扩张。

需要强调的是,单纯的研发和生产端的改造不是智能制造的全部,基于渠道和消费者洞察的前端改造亦是重要的一环。二者相互结合,相辅相成,才能完成端到端的全链条智能制造改造。

智能制造的核心和难点

企业要完成从传统制造向智能制造的转型,第一前提是要投资一些硬件设备,比如传感器、机器人、宽带、云数据中心能力。不过,智能制造转型绝非仅仅是购买一套软件,改造一套生产装置,增加多少机器人就能完成的。这是一场全流程、端到端的变革,因此绝不可能一蹴而就。

对于那些天然拥有智能基因和能力的产品,企业可以通过使自己的产品更加智能来获取对客户和商品的洞察。比如工程机械制造中的领导者中联重科,很早就在自己的产品里增加了智能控制模块,设备的定位、开工情况、运行状态等都通过互联网传到企业总部,目前已经覆盖了超过13万台设备,从而帮助他们建立了自己的工业大数据。

再比如一家洗衣机企业,通过传感器、物联网、大数据分析技术,企业可以告知维修服务部门,哪些零配件出了问题,或者哪些部件需要提前更换,保证维修人员上门一次就能搞定,甚至易损坏部件信息也将反馈到厂家用于指导产品设计研发。

但并不是所有消费品都可以变得智能,例如鞋服产业,尽管市场上也有智能童鞋等有益尝试,但从产品特性、使用习惯和性价比的角度,大多数鞋服产品并不适合增加智能模块。类似品类有很多,例如洗护、食品等等。

同样也不是所有的工业品都能变得智能,例如化工产品。对于这类工业品行业而言,想要增加对客户、对产品的洞察,关键在于是否能和自己的上下游取得更好的互动、构建和谐的生态圈,从而实现共同创新。

企业需要建立制造业自己的工业大数据体系,这个大数据体系不仅需要囊括来自客户、市场和智能产品的外部反馈信息,也需要汇总内部的数据信息,这包括设备状态、物流、生产过程、能耗等数据。

根据IBM价值研究院的报告,今天90%以上的实时数据只是被静态地存储了起来,但60%以上的实时数据只有在实时的决策中有价值,之后便变得毫无意义。制造业企业如何获取大数据,如何将基于数据的洞察转变为创新和竞争优势?对于很多传统制造业企业来说,这在现阶段具有相当大的难度。

但是,产业格局正在发生剧变。目前,苹果、小米和富士康等企业已经实现了基于产业链大数据来指导产品研发和营销的模式,这一模式正在越来越多的行业上演。

在IBM的客户中,一个领先的全渠道零售连锁企业就在利用过去十多年经营空调品类积累的大量线上线下数据,来尝试构建一种全新的ODM营销模式:自己设计针对目标市场的空调产品,然后交给空调制造商进行贴牌生产。

在这个消费品制造业和零售商博弈融合的战场中,掌握大数据并用来指导研发、营销,进而整合产业价值链的企业会走上苹果或者小米那样的发展路径,侧重于生产效率和规模化的企业会演变成为富士康模式的企业。

通过大数据体系来提供差异化的产品、强化客户体验和服务也是很多制造企业目前正在走的转型道路。苹果产品就是一个典型的案例。

苹果与IBM自去年宣布全球合作伙伴关系,已经陆续推出40余款企业级移动应用。近来,日本邮政公社与IBM及苹果公司联手,借助iPad设备和定制APP将iPad嵌入辅助性功能,为日本老年人打造一个更加好的终端界面。通过苹果的移动智能设备和IBM的移动应用及数据分析技术,为数以百万计的老年人提供药物、锻炼和饮食的提醒和警示,协助他们与社区和家庭的沟通。

在大数据体系的指引下,制造业的供应链体系也在发生革命性的变化,很多企业正在根据来自消费者、运输、设备等大数据调整自己不同品类的供应链网络,并优化自己的场内物流,取得了很好的效果。

大数据体系下,很多企业产生了跨界创新火花。IBM的一个在装备制造行业极为领先的客户,正在和保险公司合作并基于设备的工业大数据分析,为客户设计全新的保险产品。

中国企业的转型之路

智能制造愿景美好,但实现愿景是一条艰苦的转型之路,与美国、德国、日本等世界先进制造大国相比,中国公司的智能制造之路必定会有大的不同。

德国工业4.0的提出背景是2006年-2011年德国工业出口总值几乎没有增长,目的是增强德国制造的竞争力,开拓新市场,增强服务收入来获得持续性盈利。所以方向上侧重于智能制造,以CPS(信息物理系统)和物联网技术为核心,重点在设备自动化和生产流程管理,试图实现面向产品制造和供应链的一站式服务。主要依托企业包括西门子、博世、SAP。

美国则是在奥巴马的第二个任期提出了“制造业回归”,主要背景是美国在过去20年积累了大量科技红利,并且经过分析,发现采用新制造手段,成本会比中国的劳动密集型制造还要低30%左右。所以美国的CPS战略是发挥其信息产业的传统优势,提升对终端用户的体系性服务能力,重点在以智能设备、大数据分析和互联网为基础的智能化服务方面,实现服务链与价值链的一站式服务。主要依托企业有GE、IBM、Cisco等。

中国企业的转型背景则是:产能过剩、产品同质化现象严重、白热化的价格战、劳动力成本上升、小批量多批次的定制化生产蔓延中国制造业。因此,企业急需通过智能制造转型来解决这些问题并获得正面的成果:个性化产品、服务型产品、敏捷化生产、资源高效利用,以及跨界融合的能力。

由于发展阶段的原因,大量中国制造群企业目前仍处在工业2.0状态,且对传统渠道的依赖过大,在前30年的高速发展过程中有太多制度红利,导致企业家们对精细管理和匠人精神重视不够。这都不利于企业的智能化转型。

但中国企业之于智能制造也具有一些先天优势:

*大多数民营企业处在一代或者一二代交接过程中,企业领头人有非常旺盛的企业家精神。

*没有太多历史包袱,后发优势明显。

*电商环境成熟先进,消费者接受新事物的速度非常快,为中国企业的商业模式和产品创新提供了一个非常好的外部环境。

*有庞大的训练有素、工作勤奋、成本合理的工程师队伍。

中国实施《中国制造2025》,加速制造大国向制造强国转型,有自己的战略立足点和定位。中国拥有更多的终端用户数据和设备状态数据,中国的互联网创新处在领先地位,中国企业也在从效率驱动往创新驱动转向,这为中国企业走出自己的智能制造道路提供了广阔空间和肥沃土壤。

相信,会有越来越多的中国企业完成转型之旅,在工业4.0时代成为世界级的龙头企业。
[消息来源:财经网]

 

 

 

 

智能制造是“中国制造2025”主攻方向

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互联网+光伏农业

“中国制造2025”的目标是:经过10年的奋斗,到2025年,中国制造业整体素质大幅提升,创新能力显著增强,全员劳动生产率明显提高,智能化、服务化、绿色化达到国际先进水平,中国进入世界制造强国的行列。

“‘中国制造2025’的核心是创新驱动发展,主线是工业化和信息化两化融合,主攻方向是智能制造,最终实现制造业数字化网络化智能化。”前不久,中国工程院院士周济在2015智能制造国际会议上,指出了“中国制造2025”的主攻方向是实现制造业智能制造。

智能制造:新一轮工业革命的核心技术 

周济指出,当今世界,新一轮工业革命方兴未艾,其根本动力在于科技创新。其中,信息技术指数级增长、数字化网络化进步和集成式智能化创新是第三次工业革命的三大根本动力。

一是信息技术指数级增长。指数级的增长使信息设备变得更快、更廉价、更小、更轻,它还使得这些设备的性能提升到我们之前根本就无法想象的高度。不仅仅是芯片,还有计算机、网络、大数据、云计算等信息技术和产业都呈现出指数级增长的态势。这些信息技术及装备的指数级提升和增长是催生第三次工业革命的三大根本动力之一。

二是数字化网络化进步。数字化和网络化使得信息的获取、使用、控制以及共享变得极其快速和廉价,产生出了真正的大数据,创新的速度大大加快,应用的范围无所不及。因而,数字化网络化是第三次工业革命的根本动力之二。

三是集成式智能化创新。伴随信息技术指数级增长和数字化网络化广泛而深入的应用,特别是数字化网络化智能化技术作为共性使能技术深刻地与制造技术融合,一种全新的创新方法———集成式智能化创新应运而生。这就成为就第三次工业革命的第三大根本动力。

面对科技创新发展的新趋势,世界主要国家都在寻找科技创新的突破口,抢占未来经济科技发展的先机。美国提出了先进制造业国家战略计划;德国发布了“工业4.0”战略,形成整个国家政产学研高度共识的发展蓝图。德国的“工业4.0”战略,在德国乃至于全世界都引起了强烈的反响和深远的影响。

智能制造:制造业数字化网络化智能化的突破口 

周济表示,制造业数字化网络化智能化是新一轮工业革命的核心技术,应该作为制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口和主攻方向。他认为应重点要从产品、过程、模式、基础四个维度合力推进智能制造。

据悉,我国已成为世界上高速机车技术最发达的国家之一。轨道交通机车历经蒸汽机车、内燃机车、电力机车到数字化动车组的进化,目前正向智能化方向发展。

综观机械产品创新升级的历程,蒸汽机技术这一共性使能技术所带来的动力革命曾催生出了“蒸汽一代”机械产品;电机技术这一共性使能技术所带来的另一场动力革命则曾导致了“电气一代”机械产品的产生;当今,数控化和智能化这一共性使能技术不仅使机械产品从“电气一代”跃升为“数控一代”,并正在逐步向“智能一代”机械产品进化。

工业机器人是典型的数字化网络化智能化制造装备,是新工业革命的重要内容。宝马沈阳铁西工厂,全面应用了机器人技术;三一重工数字化车间,生产泵车等工程机械产品,实现智能装备、智能物流、智能生产,并建立可视化管控中心;西门子成都工厂实现了从管理、设计、产品研发、生产到物流配送的全过程实现数字化和网络化。

数字化网络化智能化技术的应用将使制造企业向数字化网络化智能化企业管控模式发展,可实现产品全生命周期各环节各业务各要素的协同规划与决策优化管理,不仅可有效提高企业的市场反应速度,同时可大幅度提高制造效益、降低产品成本和资源消耗,有效提高企业竞争力。

数字化、网络化、智能化技术的应用,催生了产业模式转变或创新:一是从大规模流水线生产转向定制化规模生产;二是产业形态从生产型制造向服务型制造的转变;三是催生出“互联网+先进制造业+现代服务业”模式。

通用电气(GE)通过产品服务化实现向服务型制造的转型,服务业的收入比例则从1994年的不足40%到2000年的60%以上。

“GE的例子告诉我们,在工业互联网、云计算、大数据技术迅猛发展的大态势下,工业互联网将包括机器、设备和设施群在内的工业网络与先进的传感器、控制装置和应用软件相连,将服务整合在内延展到了产品的全生命周期,延展产业链的同时,服务带来了新的产业价值。”周济说,“可以预见,‘互联网+先进制造业+现代服务业’将推动新技术、新产业、新模式、新业态的不断产生,为中国乃至世界带来巨大的商机和历史性的发展机遇。”

智能制造:“中国制造2025”主攻方向 

周济指出,新一轮工业革命对中国是极大的挑战,同时也是极大的机遇。

一方面,中国面临着极大的挑战。中国的现代化同西方发达国家有很大不同。西方发达国家是一个“串联式”的发展过程,工业化、城镇化、农业现代化、信息化顺序发展。德国已经实现了工业1.0、2.0、3.0,正在向工业4.0迈进。作为新兴工业国家的中国,如果我们抓不住这次机会,在别人进行工业4.0的时候,我们还在进行工业2.0,就要在科技创新的大赛场上落伍,就算实现了工业化,还是有可能进一步拉大与发达国家的差距,被远远甩在后头。

另一方面,中国面临着极大的机遇。我们要后来居上,决定了我国发展必然是一个“并联式”的发展过程,工业化、信息化、城镇化、农业现代化是叠加发展的,也就是要工业2.0、3.0、4.0同步发展。更为宽广的技术选择,日新月异的科学技术,特别是信息技术的广泛应用,将使得我国工业化进程在时间上被大大压缩。

因此,“中国制造2025”采取“总体规划、分步实施、重点突破、全面推进”的发展策略。也就是10年规划,分两个阶段实施:第一阶段(2015~2020年),全面推广数字化网络化技术的应用,部分行业和企业开展智能化技术应用的试点和示范。如,大力推进“数控一代”机械产品创新工程;第二阶段(2020~2025年),大力推进网络化智能化技术的应用。如,着力推动“智能一代”机械产品创新工程。

除此之外,实现“中国制造2025”要实施五大工程:智能制造工程、制造业创新中心建设工程、工业强基工程、绿色制造工程、高端装备创新工程。其中,最核心的是实施智能制造工程。

还要制定“互联网+”行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。大力破除对个体和企业创新的种种束缚,形成“人人创新”、“万众创新”的新局面。

周济最后指出,实施“中国制造2025”,要加强国际合作。过去37年,中国的快速发展依靠的是改革开放。今后,中国要科学发展,更要依靠改革开放,实行更加积极开放的战略,尤其要进一步加强与德国、美国、英国等世界各国的合作,共同迎接新科技革命和产业变革,共同发展更加先进的制造业,造福人类,创造未来。
[消息来源:物联网智库]

 

 

 

 

智能制造风起云涌 谁能从容笑对?

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2015年5月,国务院印发了《中国制造2025》,这是我国实施制造强国战略第一个10年行动纲领。“中国制造2025”的提出对我国制造产业变革影响深远,对企业人才的需求提出了新的要求。作为为产业培养技术技能型人才的高等职业院校,需要面对“中国制造2025”发展新趋势,深入分析企业岗位及人才需求变化,不断优化人才培养模式。

  2.0补课、3.0普及、4.0示范

“中国制造2025”中提出,要以智能制造为突破口和主攻方向。智能制造的核心是建立智能工厂和数字车间,发展智能装备,实现智能生产。

目前,我国工业机器人大量使用。2014年,我国工业机器人销量达到5.6万台,是全球机器人应用最大的市场,在汽车制造、家电制造、化工生产等行业广泛应用。许多企业,通过提升智能化、网络化及数字化水平,率先实现了研发、生产及服务的自动化,初现智能制造的雏形。

在智能制造发展的新阶段,我国制造行业呈现以下特征:一是多种水平共存。我国制造业发展不平衡,相当一部分企业还处在工业2.0阶段,部分企业处于工业3.0阶段,工业4.0还只是制造业发展方向。“中国制造2025”根据我国实际情况采取了并行发展的战略,即“2.0补课、3.0普及、4.0示范”。二是工具软件覆盖产品全生命周期,对从业者提出了更高的要求。产品生命周期中的不同阶段要使用不同的工具,作为参与者(设计师、控制程序设计师、可视化程序设计师、维护技师等)如果不懂得这些工具的使用,将无法工作。三是“互联网+装备制造业”使得大规模的个性化定制成为可能。智能制造将人机互动、智能物流管理、3D 打印等先进技术应用于整个工业生产过程,从而形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。通过互联网实现工厂与用户、工厂与企业、工厂与零售等各相关节点的无缝互联,使得大规模的个性化定制成为可能。四是工业云已成为中小企业信息化建设的理想选择,在云计算模式下对工业企业提供软件服务,使工业企业的社会资源实现共享。

结合产业现状和“中国制造2025”所规划的发展路径,我们可以得出中国智能制造行业的未来发展将呈现以下趋势:一是设备智能化改造升级比想象中要来得快。一方面由于国家政策驱动,各地根据“中国制造2025”战略规划出台相关的政策,明确给出技术改造的时间表,2017年将迎来大范围的设备改造,制造类规模生产企业将有一半实现全自动化生产;另一方面由于劳动力成本增加,招工困难,促使企业采取机器代替人。二是工业机器人产业快速发展。到2020年,我国每万名制造业工人拥有机器人将达到100台以上,这是工信部制定中的我国机器人技术路线图及机器人产业“十三五”规划的目标。目前我国每万名工人机器人拥有量为30台。三是“互联网+装备制造业”催生新的生产模式,成为创新热点。“互联网+”使得制造业呈现制造业服务化、定制个性化、组织分散化、制造资源云端化四大新趋势,带给传统企业决策方式、业务模式和经营思路等诸多方面的巨大转变。四是智能装备和产品快速发展,制造过程实现智能化。在“智能制造装备”领域,以高档数控机床、工业机器人、增材制造装备、新型传感器、智能仪表等为重点突破方向;在“制造过程智能化”领域,以数据互联为核心,以互联网技术为主导的新技术,将有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源消耗,提供个性化产品。据统计,2014年我国规模以上制造业企业,数字化研发设计工具普及率已达54%,关键工序数控化率达到30%。

  智能制造悄然改变企业岗位设置

随着智能制造的推进,企业的岗位设置正发生着变化,一些传统岗位,比如工时审核员、晒图员等岗位正在消失,而设备维护维修人员,数控操作编程人员需求旺盛。

工业机器人产业的快速发展对机器人应用技术人才有着巨大需求。目前工业机器人应用技术人才缺口20万,并且还以每年20%的速度增长。人才需求主要体现在三个方面:一是机器人制造厂商需求,包括机器人组装、销售、售后支持的技术和营销人才;二是机器人系统集成商需求,包括机器人工作站的开发、安装调试、技术支持等专业人才;三是机器人的应用企业需求,包括机器人工作站调试维护、操作编程等综合素质较强的技术人才。特别是工业机器人现场编程调试人员更是缺口巨大。

智能生产对复合型人才有着巨大需求。随着数字化研发设计管理工具的普及,员工需要具备应对工业4.0的基本素质,传统的工艺类岗位也面临着数字化改造,CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAE(计算机辅助模拟仿真分析)、CAPP(计算机辅助工艺过程设计)、MES(生产过程执行管理系统)、ERP(企业资源计划)等工具的运用已经成为员工的基本能力要求。一些传统岗位在生产中的作用将逐渐弱化,甚至消失,例如:晒图员岗位逐渐退出历史舞台,而数字化建模、精益专员、逆向造型、3D打印、精密测量与检验岗位越来越重要。这些岗位目前在高校范围内并没有对应的专业,岗位员工主要是企业自我培养。

智能装备对机电复合型人才有着巨大需求。随着国家有计划地对传统企业进行数控化、信息化和智能化改造,高端数控机床、工业机器人、增材制造等智能制造装备将会普及应用,需要大量操作、调试、维护、维修和改造方面的专业人才。

我国制造业是工业2.0、3.0、4.0多种水平并存,并逐渐向高层次转变的状态,对传统制造类专业人才仍有着持续需求。从2015年第一季度全国十大城市岗位需求和求职排行榜来看,排名前五的天津、上海、重庆、沈阳、武汉,机械加工行业岗位空缺与求职人数比仍高居榜首,大量岗位招不到合适员工,仍出现用工荒。

  岗位结构变化对职业能力提出新要求

在“中国制造2025”背景下,企业的发展趋势、岗位及人才需求的变化对高职教育正在发生冲击,人才培养的标准与市场岗位对接正悄然发生变化。

2015年,我们对库卡机器人上海有限公司、ABB上海公司、武汉惟景三维科技有限公司等20余家企业的数字化车间、无人厂进行问卷调查和现场考察发现,智能生产企业和智能装备制造企业的岗位职业能力呈现不同的发展趋势。

在智能生产企业,产品设计岗位依然占据重要地位。对于CAD、CAM的应用能力要求越来越高,同时对CAE的需求日益凸显,越来越多的企业更加重视CAE在产品设计中的重要地位。

企业对机械制造岗位专业能力的需求也更高。机械制造岗位能力需求进一步升级,越来越多的企业更加看重多元、复合型人才。CAM编程能力将成为普遍性要求,对数据信息化管理的要求也会普及。更多的操作岗位被机器人替代之后,工艺技术人员将分离出来,更多关注工艺布局、工艺实施、工艺优化,因此,CAPP、PDM(产品数据管理)、加工过程动态仿真这些新的岗位技能要求被具体定义出来。

同时,精益生产管理岗位需求加大,精益专员岗位空缺增多。此外,数字化工厂和无人车间的出现,对工厂现场布局与优化也提出了新的含义,更多的仿真平台被采用,来辅助无人车间的正常运行,如人机工效仿真、生产物流系统仿真、制造企业生产过程执行管理系统、零件流的静态分析与动态分析等。

而在智能装备企业,对机械、电气等基础知识的要求,如机械制图及计算机辅助制造、电工电子技术、精度检测与公差配合、液压与气动技术应用等十分强调,必须人人过关;工业自动化领域的核心技术PLC(可编程逻辑控制器)、伺服电机、步进电机、传感器、C语言等应用依然是所有岗位必备技能,工业网络控制、组态技术也成为普遍性要求;机械、电气制图依然是必备的基本功,并且需要掌握计算机辅助绘图的高效工具;除日常维护维修类岗位外,其他智能装备相关岗位对计算机辅助绘制电路图提出了要求;岗位需求人数以设备制造、维护维修岗位需求人数居多,而现场编程调试、系统集成、设备改造功能开发等岗位人数虽然较少,但岗位要求明显较高,属于技术含量较高的岗位。

“中国制造2025”真正实现了制造工艺仿真优化、制造过程数字化控制、状态信息实时监测,企业“熟练工种”将减少,人将更多地从事产品设计、工艺优化、生产系统管理等工作,需要有较强的分析问题、解决问题能力,企业“能动工种”将增加。应对“中国制造2025”这一发展机遇,高职院校应重新审视制造类专业定位,优化专业结构,提升师资队伍水平。
[消息来源:中国教育报]

 

 

 

 

智能制造的中国实践和思考

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对于智能制造的解读,最近呈现多样化的趋势,其实对于处在转型升级期的中国制造业来说,了解智能制造的内涵,明白当前所处的环境和机遇,以及如何实现智能制造,远比研究智能制造本身更有意义。当下很多人认为,推动中国制造2025,需要大量的新技术作为支撑,如大数据、云计箅和移动互联等。这些想法有各自积极的建设意义,然而这并不是中国工业系统升级的根本驱动力。面向中国制造2025,建立数字化知识化为基础的中国工业生态系统,才是最为重要的国家战略核企业需要面临的问题。

一、中国工业系统缺什么?

大家都公认的是,德国2013年提出的工业4.0,基本等同于美国在2006年提出Cyber-PhysicalSystems(即虚拟网络/信息一一物理一一系统)。但实际上不为众所周知的是,CPS概念是由中美学者首先倡议并明确的。早在2009年中科院出版的著名的科技发展系列报告丛书《创新2050》,就描述了“人-机-物”一体化系统,即社会物理信息系统CPSS(Cyber-Physic.al-SocialSystems)。显然增加“人与社会”的因素,更适合于未来的制造产业。Social(人与社会的因素)在德国工业4.0被降低了一个层级,但却被IBM这样的公司认定为具有不亚于大数据的重要战略地位。

国人将CPS翻译成“信息物理系统”,本文作者觉得略有误导或者不够精确,因为CPS中的C代表Cyber,不仅仅是“信息”,其本意更强调的是“网络控制”相关的意思,是双层含义,强调了“具有控制性的网络和信息”;P代表物理硬件层;System则是系统工程的层面。

美国的下一代工业升级版本,主要是以GE公司为代表提出了“工业互联网”的概念,并在企业横向联合层面上,成立了工业互联网联盟组织,推动和发展系统间的集成和兼容。在这个层面上,美国有着绝对领先的优势。美国的顶层框架设计,在过去几十年,已经成为政府(尤其是军方)拉动行业标准的标准做法,同时军工企业和民品企业也积极参与其中,从而形成了美国政、军、企三方都热衷于推动系统工程和顶层框架的发展。

在德国工业4.0的体系中,Cyber的双层含义中,信息层比较强,但互联网/物联网层比较弱;在P层面,物理硬件非常强,是德国制造的优势所在;而S系统层面,德国制造业也比较弱,德国人的顶层框架和系统工程,做的远远没有美国好。在这个意义上进行比较,就知道德国工业4.0的背景及其工业本质。德国工业有强大的工业体系、知识库、产品硬件与设备、产品PLM全生命周期管理,这些都是世界上领先的;但在IT技术/互联网/物联网/大数据分析等这些“工业外套”上面,以及顶层框架的系统设计方面,德国的制造业是落后的。抢占这两个制高点,是德国工业推进4.0的核心意义。

就CPS而言,中国制造业目前面临的三个问题分别是:1)Cyber双层含义中“信息化”有一定进展,但不够彻底,相互之间有裂缝,系统内部往往通过强耦合连接,导致形成了实际上的信息孤岛,系统之间数据的流通和连接非常弱–这主要是源于中国制造业的组织、管理模式的相对落后,工业系统自身的知识描述和行业知识库的建设因为历史原因断裂;因此,虽然“网络控制”涉及到的互联网/物联网/云计算等技术,中国并不落后,但是因为上述所言,控制的信息对象处于孤岛状态,导致网络控制仅仅起到了表面上的作用;2)Physic层面物理硬件,通过进口设备,在装备本身层面与全球同步,但使用层面处于知其然不知其所以然的被动使用状态;3)而S顶层框架和系统工程,自80年代以来几乎没有发展。

因此对于中国而言,同样是追求工业系统升级,我们“中国制造2025”要补的课,跟德国工血4.0要补足和引为标杆之处,有实质性的不同。同时,中国工业体系来源于苏联体系,计划经济先天性的体系化、全面性以及曾经的自上而下的系统性,都有很多值得重新审视和汲取的地方。从历史传承和核心优势来考虑,“中国制造2025”也不能完全模仿美国工业互联网,而是要建设中国自己的中国智造。

二、中国工业生态系统与智能制造

开创大历史观的历史学家黄仁宇在《中国大历史》一书中指出,农村基层的财务税收的数目化管理与否,是区别于中世纪后欧洲国家意志蓬勃发展和中国几千年君朝历史螺旋性回落的根本性原因。缺乏基层数据的数目化和知识化管理,同样也是目前制造工厂最为困惑和最亟需解决的问题。

目前在中国制造用着世界最先进的软件和设备,但产出效率却完全不能与西方现代制造工厂相媲美。为什么西门子在美国波音公司6500套基于产品管理的软件,就可以支撑庞大的B787的“一体化”协同制造网络,而在中国许多工厂反而就变成了一大堆局部使用的孤岛?实际上,在波音公司的最底层的基础工作,已经把飞机的数十万个零部件全部数字化,同时采用模块化而非零部件级的S级控制,形成了完全可控的数字化产品体系。这才使得信息化软件发挥了为虎添翼的作用。

中国工业系统升级的过程.不必过分追求某些IT技术的先进性,也不要急于追逐德国的物理硬件能力,而是要深入制造业的基础,探究能支撑制造业技术发展的数字化基因和知识化处理。基于中国制造业的历史和实际,构建中国的工业生态系统,使得人、数据、知识、设备、产品等各种资源.能够有效地重新加以配置,才是系统性解决中国智能制造的根本性因素。

智能制造的基本特征是协同化、微制造、低成本。协同化就是配置资源,并共享资源体系;微制造需要去中心化组织,实现小规模小批量的生产:而全新的低成本生产模式,才能有效支撑未来个性化的生产需求。

1、协同化

在下一代工业升级的体系下,系统变得复杂,协同关系变得分散化。制造由集中生产向网络化异地协同生产转变.信息网络技术使不同环节的企业间可以实现信息共享,能够在全球范围内整合企业间的优势资源,在研发、制造、物流、售后服务等各产业链环节实现全球分散化的协同作业。任何一台设备,任何一个工位。任何一个组织,只要在资源配置权限之内,都可以参与到网络化制造的任务节点中去,实现复杂的任务协同。

2、微制造

微制造是指小批量、小规模、专业化的生产。这需要建设一种全新的、异于当前大规模生产的去中心化组织,实现多品种、小批量生产。工业4.0时代强调由集中式控制向分散式增强型控制模式的转变,从而建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。

微制造有两层含义,一个是微小企业的制造;一个是制造微小产品。前者是微小企业参与了全球化的云端资源配置。正如淘宝网可以让一个一个的个体户参与其中,将产品售卖到全世界一样:后者是微小产品的专业制造,企业无论大小,可以只需专注于某一个细微产品’这种企业更容易产生实质性的创新,有效带动“大众创新、万众创新”的局面甚至形成“隐形冠军”,真正推动实现“中国制造2025”。

3、低成本

按传统的技术模式,没有批量就没有低成本。这个悖论,在未来的制造时代,必须通过资源的优化配置,实现低成本下的专业化和个性化服务,才能够很好地实现。针对未来井喷式的个性化需求的多样性问题,东京大学坂村健教授提出“昆虫纲现象”,传统信息系统好像哺乳动物纲(只有5万左右物种),而工业4.0催生的新领域更像是昆虫纲(多达500万物种)。这就要求所有的资源、流程,都要被充分纳人到系统优化之中,实现低成本的制造需求;

三、产品本体建设与智能制造

协同化、微制造、小批量、低成本生产模式的基础,根源于对产品归一化描述和管理。目前企业在推进信息化和数字化的过程中,最为头疼的就是数据的分散和知识经验的碎片化。而在多年的信息化建设过程中,也产生了大量的数据裂缝和数据窟窿。智能制造要求所有产品都是单一数据来源,从设计、工艺到制造的各个阶段的BOM(物料清单表)都需要统一;而且产品自身只有具备了自定义属性和经验的继承,产品跟设备之间才能进行深度通讯和控制,智能产品才能成为可能。

1、产品结构的单一数据源描述

传统企业的PDM和BOM管理存在着多种形态,即使是同一个企业不同生产阶段,也在不断发生变化。目前管理软件都是非常成熟的,然而如何打通产品各阶段的数据连接,却成为一个大问题。以飞机制造为例,上百万的零部件,每个零部件有几十个参数,它们以不同的方式被不同的单位所产出和拥有,同时存储在不同结构的IT系统和设备系统之中,又遵循不同的标准规范要求,同时还要跟数千个供应商进行交互,从而产生了一个“产品数据爆炸”。这使得企业不得不在局部层面按照项目实施的方法解决问题,完全无法建立系统级的数据维护和知识经验继承。

通过产品结构的单一数据源描述,所有的零部件,都将被彻底的数字化。零部件的各种信息,从图纸,到有效性的标识,到状态变更,都有一条完整的记录体系;而它与周围产品、系统所发展的变化关系,也将被有效地进行记录。

2、产品的自我身份化

每一个创意,每一个被设计的部件,都拥有自己独立的ID身份,就好像被分配了一个独立的网址,进行自记录。所有有关信息都在不断增长和添加,跟所有其他外物的关联,都形成互链接,进行交互识别。换言之,被设计的产品本身,是智能产品,具备了独立的自我表达能力。无论哪个环节的信息,从创意,到设计,到部件,到制造,到维修,到终端用户使用,都记录在它的身份信息中。通过既有的物联网技术、服务网技术、广域域名分配技术、大宽带网络等,从而使得一个产品具有“生命感知”的特征。

当一个零部件,进人另外一个产品;当一个产品进入到另外一个系统中的时候,该产品的身份,将停留在网页最后指向的位置。因此,整个系统将可以产生回溯的作用;从而使得未来的故障查找与诊断,具有高度智能的可回溯特征。

3、产品的本体化表达

有了产品自身结构的单一数据源描述,有了产品的自我身份化,就可以逐渐建立产品本体。也就是,对从应用中分离出来的目标领域做形式化的、明确的描述。当前大多数应用里,产品的描述,往往有大量领域概念(应用逻辑)、数据(产品和过程)以及信息表现(演示)所组成的混合物。只有基于制造业词表体系建设和领域模型的构建,将知识本体、任务描述与物理逻辑分离,从而帮助实现产品完成智能化的跨越,构建产品本体。产品本体,就是一个解耦合的过程,使得产品知识能够自由地流动和表达。而自体系自学习自优化建设产品本体的过程,就是知识自动化,即形成可执行的文档、可计算的知识体系、可执行的流程模板,从而形成大量的工程中间件,使得无论是知识工作者,还是制造与仿真的工程师,工作效率才会大幅度提升。这样,人类实践过程中所积累的知识和各种经验模板,就可以有效、重复性地加载在产品上,会使得设计与制造人员大幅度提高工作效率。

四、总结

早在2005年,美国提出了“聪明加工系统SMS”,其中最为重要的两点内容就是:一是系统动态优化,也就是将相关工艺过程和设备知识加以集成后进行建模,进行系统的动态性能优化;二是设备特征化,即开发特征化的测量方法、模型和标准,并在运行状态下对设备性能进行测量和通信等。从这些研究成果可以看出来,如何解决知识沉淀和经验积累的循环利用,是提高制造的“聪明度”的核心问题。在此基础上,2011年,美国总统奥巴马宣布实施包括工业机器人在内的“先进制造联盟计划”。美国企业随即提出了工业互联网的概念。这些高端制造的竞争,强烈刺激了欧洲制造商的神经,德国随后高调推出德国工业4.0,一时间成为最为炙手可热的概念。然而,工业产品的数字化知识化基因,却是这些各种智能制造技术的核心底层。

德国工业4.0不是一个新技术,而是一个基于德国工业既有优势的新体系建设,强化在顶层架构设计和互联网的作用;而解构美国CPS系统时,需要关注其在系统工程的先天性优势,和成熟的产品知识库的建设。中国制造2025,不是一味地追求大数据、云计算等新技术,也不是鲁莽地去和德国比拼物理硬件,而是立足中国制造业实际,重构历史积淀,补足体系性不足,构建数字化知识化生态系统,推动中国智造,从而实现弯道超车。
[消息来源:中国测控网]

 

 

一汽、西门子、海尔等6大顶级标杆企业教你如何玩转智能制造

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代表着中国信息化与工业化融合最高水平的制造企业是如何理解并运用工业化4.0生产模式的?他们又能给其他企业带来怎样的经验与启发?

一汽大众:机器代人最大价值在于精细化生产

在一汽大众佛山工厂焊装生产线,八台德国库卡机器人正在按照指定程序,将整体车身骨架进行拼装、焊接,并搬运到下一条生产线中,原本需要多个工人耗费几十分钟才能完成的一道工序,在这里节省了三分之一的时间。

“正因为有了这800多台库卡机器人,我们现在已经能够实现90%的底板焊接区域和95%的机械化主焊区域的自动化生产操作,工人设定程序,场外监测,机器人实现快捷化生产。”一汽大众佛山工厂规划工程师刘亮告诉记者,相比于机器人操作节省的时间成本,他们更为看重的是这种“机器代人”模式所带来的精细化制造。

刘亮说,德国制造对生产工艺要求极高,比如车身骨架间的焊接强度必须高于材料强度,对焊点切合度要求也非常严格。这种情况下,机器人就成了绝佳的“劳动者”,之前人工操作的电焊根本无法达到这种高精度作业。

同样,在海尔集团的互联工厂焊装生产线,几十台德国库卡机器人正在有条不紊对电热水器进行拼接焊装。“传统的电焊模式下,焊点处的微小缝隙可能会导致电热水器漏水,机器人代替人工焊接之后,这种精细化程度得到了提升,再也不会出现焊点不严的情况。”海尔热泵小微制造接口人朱礼省说。

德国大众:启用“机器人裁缝”替代人工化生产

现阶段,虽然一汽大众和青岛海尔都代表着中国工业4.0发展的最高水平,但是由于国内工业化水平的制约,在生产制造领域,中国制造距离德国版工业4.0仍有不小差距。

一汽大众在拥有了德国原版生产技术之后,相比于国内其他汽车生产企业有着不小的技术优势,不过在佛山生产基地,800台机器人全部来自德国库卡原装进口。

使用国外进口机器人来提高自己的工业4.0水平,这是国内很多企业目前采用的方法。

“2013年建厂之初,我们考察了沈阳新松、德国库卡和韩国现代,国外的机器人企业敢于给出几年不坏的承诺,最后选择了库卡和现代的产品,这两年的实际操作也能够发现库卡机器人在质量方面确实要优于其他品牌。”朱礼省说,虽然库卡机器人的价格是国产机器人的两倍,但质量稳定。国产机器人不少都是从国外进口零部件后自己拼装,在机械臂的核心技术方面难以有重大突破,所以制造工艺上仍落后于进口机器人。

“正是因为有了国外先进的技术和生产设备,我们才能保证生产出来的轿车‘三年不生锈,十年不锈穿’,但相比于德国的制造设备差距不小。”一汽大众总公司一位生产设计师说,现在德国大众正在研发具有自主化生产能力的全新一代机器人设备,最大限度地摆脱人工操控。现在国内的汽车在制造时,并不能解决真皮座椅的精细化缝制问题,为了避免针孔参差不齐,大多是通过人工缝制的方式,在这一点上,德国企业已率先突破了这一难关,启用了“机器人裁缝”。

中国机器人:停留在机器手阶段

去年7月在青岛落户的新松机器人公司,是青岛市政府决心打造机器人产业千亿级产业链中的标杆企业。这家全国最大的机器人制造公司目前正全力研发水下机器人。其落户的青岛高新区创业园区,汇集了软控科捷、日本安川、宝佳等一大批机器人制造企业。在这些企业的客户名单上,包括了一汽大众、可口可乐、正大集团、富士康、比亚迪、六和饲料、青岛啤酒等这样的知名企业。

这样一份客户名单上透露些许端倪:使用机器人的企业多集中在用工数量巨大的制造业上,比如家电、汽车、机械制造企业,干着类似装卸这样的粗活重活,或是压瓶盖等简单重复的活儿,像喷漆、焊接等就算是有些技术含量的了。

在做了20年投资的德意志银行亚太投行部主席蔡洪平看来,中国的机器人还停留在机器手阶段,很多人把自动化的东西盲目地推崇成机器手,既没有眼睛也没有手,连炒菜的锅都叫机器人。即便是中国机器人行业老大新松机器人,核心部件缺减速器也做不出来,目前中国所有机器人减速器都是国外的。

就机器人在中国的推广而言,目前主要生产线还是在汽车生产线上,大部分半自动化生产线没办法用机器人,软件不一样,体系也没有。一般的工业机器人只能死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自己都不能对程序也就是对所做的工作做相应的调整。如果要改变机器人所做的工作,还必须由人对程序做相应的改变。能编程、能操作工业机器人的高级技术工人也不多。

宝钢汽车板热销之谜:第一时间作出反应,根据需求驱动生产

几天前,一卷卷锃亮的汽车板,还躺在一尘不染的上海宝钢厂房内。几天后,在长春的一汽大众,这批既有硬度又不失光泽的板材就在全自动剪切、冲压设备和灵活机械手的工作下一步步成型。现在国内生产的汽车,每两辆中就有一辆使用了宝钢的冷轧汽车板。

为什么宝钢汽车板具有如此吸引力?除了质量出众外,一个重要秘诀就在于供应商的早期介入系统(EVI),用户只要告诉宝钢需要多少辆某型号的轿车,这个信息系统就会在第一时间作出反应,根据需求驱动生产。

“国内企业要学会用工业4.0的思维想问题。”复旦大学管理学院产业经济学系主任芮明杰教授表示,通过分析数据,预测需求、预测制造,这就是我们希望倡导的工业4.0思维。比如:传统的汽车板生产方式是大规模、大批量的标准化生产,而全新的生产方式将逐步突出不同汽车企业的个性,以智能化作为基础,进行大规模定制生产。

海尔互联工厂:靠模块商和用户互联两驾马车驱动

“90后”女生小郑租了房子要买冰箱,她的办法是直接到海尔的网络商城定制一款。小郑选择了冰箱的颜色、款式、性能、结构等,然后下订单。之后,她可以在网上随时查看自己定制的冰箱到了哪一个工位、哪一个工序、有没有出厂、有没有开始送装。

小郑下单后,订单会从海尔的平台上传递到离送货地最近的工厂。她的需求会被传递到生产线各个工位上,员工根据需求进行生产优化,生产线上的1万多个传感器保证了产品、设备、用户之间互联沟通。工人只需要把配件随机放进吊笼里,生产线就可以根据用户定制的型号自动检索。生产完这个型号的产品,系统会自动知道下一个型号的产品是什么,自动进行切换,10秒钟之内完成。

今年4月,财经大咖吴晓波在深圳举行的“转型之战”千人大课上,海尔前智能制造负责人曾玉波讲述了上述场景。这种场景是海尔在转型过程中致力于实现的效果。

目前,海尔在全国有4个互联工厂,沈阳、郑州、胶南、佛山,主要是针对冰箱、洗衣机、热水器等产品。模块商、用户互联是拉动海尔互联工厂的两驾马车,为此,海尔上线了“众创汇”用户交互定制平台和“海达源”模块商资源平台。

在“众创汇”这个平台上,用户可通过多种终端查看产品“诞生”的整个过程,如定制内容、定制下单、订单下线等10个关键性节点,产品生产过程都在用户“掌握”中。

“海达源”是海尔为供应商提供在线注册、直接对接用户需求的平台。在平台上,海尔向全球一流模块供应商发布用户需求,模块商凭借满足需求的模块解决方案进入平台抢单。用户订单到达后,工厂通过智能制造系统自动排产,订单就到了生产线各个工序及所有模块商、物流商,生产流程关键节点上均实现对用户可视化,用户在家就能做“质检员”。

据海尔方面透露,海尔互联工厂中,5%-10%的产品是基于这种私享化定制模式来交付客户的。

西门子样板工厂:每天采集数据逾5000万个

作为工业化4.0核心思维,如何利用大数据进行资源整合,如何利用“互联网+”的概念进行销售,用户分析和产品质量把控,这对于国内企业来讲相当重要。

位于巴伐利亚州东北小镇上的西门子安贝格电子制造厂是德国工业4.0模范工厂,安贝格拥有欧洲最先进的数字化生产平台。在一条流水线上,可通过预先设置控制程序,自动装配不同元件,流水生产出各具特性的产品。只有不到四分之一的工作量需要人工处理,主要是数据检测和记录;工厂每年生产元件30亿个,每秒钟可生产出一个产品,产能较数字化前提高了8倍。由于对所有元件及工序进行实时监测和处理,工厂可做到24小时内为客户供货。

正是因为机器的自我完善系统,工业4.0将产生大量数据。以安贝格工厂为例,其生产线上的在线监测节点超过1000个,每天采集数据逾5000万个。

“在销售方面,我们正在介入大数据的思维。在长春,我们进行了大数据和互联网方面的研讨,在销售方面有数字营销,现在奥迪已经成立了专门的数字营销部门。”一汽大众集团企业公关总监李鹏程说。

在大数据决定生产质量和研发生产方面,海尔集团也有自己的一套内部监控体系。

“在一款新产品研发之初,我们会通过成千上万的用户调研方式来决定在哪个零部件和实用性方面进行改造。”海尔热泵实验室技术工程师崔培龙说,目前海尔正在研发一款高端热水器产品,改进了外部送风系统和节电设备,这正是基于对用户需求的大数据调研所采取的制造革新。
[消息来源:齐鲁晚报]

 

 

 

德国“工业4.0”给中国带来巨大的机遇

物联网

  随着人工智能、大数据、云计算等新技术的不断发展与成熟,以及物联网时代的开启,互联网正在改变我们生活的各个领域,同时也带领着这个社会在加速向前迈进。在互联网和新技术的发展潮流中,一直督促人类向着更加数字化、智能化生活的道路前进,实现人网一体,在生活服务中,为人们提供更加智能、快捷的服务方式;在生产劳动中,则为企业提供更加数字化、科学化的生产工具。

 

于是,德国率先提出了工业4.0时代,美国则向工业互联网吹响了冲锋号,而中国也不甘于落后,迎来了产业互联网时代。尽管各自的叫法不同,但是都是借助于互联网新技术从而来实现更加智能化、数字化的生产方式,为用户提供更加优质的服务。

从德国的工业4.0时代、美国的工业互联网再到中国产业互联网时代的到来,产业中的行业平台型龙头迅速地在这些浪潮中找到了发展机遇,也将改变整个社会甚至是整个世界未来的生产生活方式。

在发展步伐上,纵观德国的工业4.0、美国的工业互联网和我国的产业互联网,德国在重领域上聚焦于高端产业和高端环节,做智能工厂,立志要实现互联网+制造业的目标;而美国则更注重软领域上新技术优势的利用,尤其是大数据分析技术的优势运用到企业的生产、制造上,能够为企业提供更科学、智能化的生产方式;而中国的产业互联网,目前依旧只是起步的阶段,但是也不乏有很多技术企业利用自身的技术优势在企业级服务上为企业转型提供更优质的服务。

在研发力量的投入上,德国是世界制造业强国和全球领先的工业制成品出口大国,其在制造业上的资本研发投入也超过了美国和日本;而美国由于政府的大力支持,在金融危机之后也投入了更多的研发力量来鼓励美国企业进行产品研发和技术创新;中国相对于两国来说,科技研发投入的力量还是比较薄弱,国家的资金投入有限,很多企业也存在着科技投入资金不足的情况,因此,中国还是要在技术研发上,发掘更优秀的技术人才、投入更多研发资本和研发团队。

在技术力量上,德国在汽车、机械、电机等方面拥有世界领先的技术水平,因此产品品牌和形象都已打造出来了;美国在大数据、云计算和人工智能等新技术方面处于全球领先的地位,也在各个方面投入新技术运用,取得了一定的成就;而中国也不甘落后,国内的互联网巨头也拥有较强的技术优势,并慢慢走出国门,在一定程度上能够与全球科技巨头进行抗争。

由此看来,我国的产业互联网发展,尽管不如德国工业4.0与美国工业互联网起步早,但是由于国内产业互联网借着互联网+这股东风与国家政策的支持,同时在一些企业级服务能力非常强的平台支持下,国内多个传统产业的企业都开始迎来脱胎换骨,未来中国借助产业互联网实现全面超越工业强国完全有可能。

抢占新一轮技术革命

德国近年来一直积极推动“工业4.0”发展,其目的是抢占新一轮技术革命的主导权,以应对美国等其他发达国家制造业回归以及中国等新兴经济体在传统制造领域快速赶超的双重挑战。

同样将制造业作为经济支柱的中国也面临“双向挤压”:一方面,发达国家纷纷凭借“再工业化”重塑制造业竞争优势;另一方面,越南、印度等发展中国家正凭借低廉成本吸引劳动密集型的制造业转移。

在此背景下,中国于2015年提出实施“中国制造2025”,其中将互联网和传统工业行业的融合、智能制造作为中国制造由大变强的主攻方向,与德国“工业4.0”有一定相通之处。

业界人士认为,中国制造在产业发展、市场体量等方面具有良好基础,有助于实现智能升级。首先,中国制造业已建成门类齐全、独立完整的产业体系。在电子通信领域,中国也已形成较完整的产业集群,中国企业已从传统的设备提供商向系统解决方案提供商转变,在全球电子信息产业具备较强竞争力。

其次,中国巨大的国内市场为企业智能生产提供了庞大的用户基础,是企业根据用户需求改进生产技术的优势所在,有利于适应与智能生产伴生的各种新商业模式,也有利于吸引外部资源,找到合作机会。

此外,中国制造水平虽与发达国家相比还存在较大差距,但在智能升级中具备后发优势。

 中德有很多合作机遇

德国总理默克尔去年10月访华时表示,德方愿将德国“工业4.0”对接“中国制造2025”。本月默克尔再次访华,与李克强总理共同主持了第四轮中德政府磋商。在双方发表的联合声明中,两国重申将继续落实在“工业4.0”领域签署的协议,就“工业4.0”进行跨议题交流,推动合作产生协同效应。

德国经济亚太委员会主席胡贝特·林哈德说,德中两国都在发展智能制造,是竞争者,但双方也有很多合作的可能和机遇。

德国信息技术与电子通信行业协会“工业4.0”部门负责人沃尔夫冈·多斯特表示,发展“工业4.0”仅靠德国自己无法成功,需要寻找合作伙伴,构建全球产业链,中国是其中重要的一环。

目前,中德双方正在中德标准化合作委员会框架下就“工业4.0”领域的标准化议题进行讨论。以华为为代表的中国信息通信领军企业正积极在欧洲参与智能生产的解决方案开发。

与此同时,西门子、博世力士乐、库卡机器人等力推“工业4.0”的德国企业也在中国大力开拓市场,针对中国客户需求推广智能生产相关技术、产品和解决方案。

汉诺威信息通信展负责人奥利弗·弗雷泽表示,德国在机械制造、工业自动化等领域是全球领军者,但信息技术是其相对弱项,因此必须与外国开展合作。而中国是全球规模最大的信息产品生产基地、增长最快的消费和应用市场。

德国机械设备制造业联合会副干事长劳恩说,很多德国企业已经在华运营多年,与中国伙伴建立紧密联系。在发展“工业4.0”的过程中,德中合作必不可少。

 工业4.0发展是长期过程

近两年,“工业4.0”在中国的热度持续升温。一些业内人士提醒,“工业4.0”的发展是一个长期过程,需要在技术研发、标准化制定、网络基础设施建设、数据安全保障、专业人才培训等多个方面扎实推进。

2015年的一项调查显示,实施“工业4.0”所需大量投资以及不明确的收益前景让将近一半的德国工业企业有所顾虑。目前,德国政府和财力雄厚的大企业是推动“工业4.0”的主要力量,而德国中小企业大多持观望态度。

为此,德国政府与企业界、工会及科技界代表组成“工业4.0平台”,通过协调“工业4.0”标准化、技术研发、数据安全、人才培养、法律框架等方面的工作,推动德国工业数字化进程。

为鼓励中小企业也参与实施“工业4.0”,德国政府正在全国建设十余个“能力中心”,组织科研和商业机构为中小企业提供技术升级、商业模式转变等方面的咨询和支持。去年11月,德国“工业4.0平台”还推出了首份“工业4.0地图”,介绍德国各地200余个“工业4.0”应用实例和可供中小企业开展应用研发的试验点。

专家认为,中国发展智能制造也需要加强平台建设,让行业、企业、科研院所等各方广泛参与,共同谋划如何具体落实中国制造智能升级的路线图。

 相关:西门子为何把最先进工厂建在成都?

2011年启动德国外的首家数字化工厂建设,5年后再次升级增资——

装配生产线上,如果操作员需要物料,只要点一下工作台上的电脑显示屏,3分钟后所需物料就会准确地自动出现在指定地点。这样的场景,在过去两年多时间里,每天都在西门子成都数字化工厂出现。

 

物联网

  作为西门子在德国本土外的第二家数字化工厂,西门子成都数字化工厂承担着研发和生产西门子核心自动化产品的任务。7月19日,西门子宣布对成都项目再次增资,预计到2019年西门子在成都的两期项目总投资将超过10亿元人民币,借助升级后的独立法人公司,为四川制造业转型升级提供样板和经验。

 

 打造“德国工业4.0”样板工厂

位于成都高新区西部园区的西门子成都数字化工厂,全名为西门子工业自动化产品成都生产研发基地。自2013年9月投产至今,工厂共接待来自全国各地的企业家、学者和业内人士等访客超过1.5万名,仅今年上半年就达5000名。

到访者众多,是因为人们希望在被认为是最接近“德国工业4.0”的样板工厂,观摩“德国工业4.0”到底长啥样。西门子(中国)有限公司执行副总裁兼数字化工厂集团总经理王海滨认为,这是实现从管理、产品研发、生产到物流配送全过程的数字化、信息互联,最终成为一个完整而透明的数字化企业。

在王海滨看来,重要的是提升效率,第一步是找到过去“效率损失在哪里”。

以研发为例。研发是数字化工厂数据链条的起点,在西门子成都数字化工厂,由研发环节产生的数据将在工厂各个系统间实时传递,数据的同步更新避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错,使效率极大提升。仅此一项,可将产品上市时间缩短50%。

截至目前,这家员工总数不超过500人的企业,年产自动化产品超过250万件,平均每10秒生产一件产品,每100万件产品中有缺陷的不超过10件,达到国际领先水平。

经过系列考察评分后选择成都

来自省外的参观者普遍还有另一个问题:西门子为何将代表智能制造最高水平的工厂建在成都?

全程参与西门子成都数字化工厂落户和建设的王海滨透露了西门子选择成都的幕后故事。2011年,西门子决定在除本土市场外最重要的中国市场,启动第二家数字化工厂项目,聘请国际知名咨询公司对中国东、中、西部的5个城市进行考察,考察内容包括人力资源、市场容量、外商投资环境以及政府政务风格。最终,经过一系列打分,选址成都。“我们生产的是电子产品,四川在这方面已有很好的产业积累。”王海滨说,当西门子入驻时,英特尔和德州仪器等巨头已在成都取得快速发展,这也增强了西门子落户成都的信心。此外,以电子科技大学为代表的高校,也保证了人才能够源源不断地补充进来。

西门子成都数字化工厂投产后,很快超过预计产能。为进一步推动业务扩展,西门子最终决定将成都数字化工厂的运营主体全面升级,升级后的新公司将加快推动二期项目于年内投产。

西门子与四川智能制造的合作不断加大。今年4月,西门子(中国)有限公司和四川工业科技学院签署协议,在德阳共建四川装备智能制造应用创新中心,培养数字化工厂所需技术工人。这是西门子在中国西南首家装备智能制造应用创新中心。

王海滨透露,下一步西门子将面向工业界提供数字化企业解决方案等业务,将与四川具有优势的航空、汽车、生物制药等产业合作。

 智能制造的未来不属于跟风者

刚刚过去的这个周末,对于在东莞从事智能制造的人来说是好消息频传的日子。

先是7月22日,市政府常务会议审议通过了《东莞市推广建设普及型智能制造示范生产线工作方案》,明确提出将通过财政资助、奖励、融资租赁贴息、风险补偿等政策扶持,争取在东莞市推动建设100条以上普及型智能制造示范生产线。

随后是7月23日至24日,全国智能制造试点示范经验交流会在东莞举行,由劲胜精密联合华中数控等企业联手打造的东莞首个智能制造试点项目,在会议期间获得工信部肯定,东莞市政府还与相关企业签署了《东莞市智能制造试点示范应用推广合作框架协议》。东莞瑞必达科技股份有限公司的“智能终端行业视窗智能制造试点示范”还顺利入选工信部2016年智能制造专项项目。

政策红包接连不断,业界发展连获好评,更大范围的示范合作已在路上,好消息一个接一个,让东莞智能制造的朋友圈里这两天格外热闹,有人评价,这可以视为东莞推动智能制造产业发展进入2.0版本。

众所周知,2014年,东莞在全国率先旗帜鲜明地提出,2014年至2016年,东莞市财政将连续三年、每年安排2亿元,专项用于推动企业实施“机器换人”。企业在莞注册成立一年以上,且在2014年1月1日投入、投资100万元以上的技改项目即可申报“机器换人”专项资金补助。

这一政策的发布,可以说吹响了东莞全面启动“东莞制造”向智能化生产转型的号角。有了政府搭台助一臂之力,此后,“机器换人”在东莞呈现井喷式增长。查看过去两年公开的官方数据可以发现,仅2014年,东莞“机器换人”资助项目的数量,就远超过去10年技术改造资助项目的总和。2015年前三季度,全市共完成工业技改投资169.8亿元,增长166%,增速位居全省第一。这一强大的技改需求数据所带来的是,过去两三年,智能制造相关领域开始加速向东莞聚集的产业引进路线图,使得原本装备制造业不强的东莞迅速完成了智能制造产业链的前期布局。

有人或许会问,既然“机器换人”如火如荼,智能制造产业又在加速聚集,为什么不继续让其按照产业惯性向前发展,而在此时又出台智能制造示范生产线的推广政策。在笔者看来,此举实际上是当地主政者早已规划好的产业发展路线图。诚然,过去三年,在政策大红包的鼓励下和全球智能化生产的大势所趋下,很多以前犹豫不决的制造工厂老板都冲进了“机器换人”的浪潮中,而很多围绕智能制造产业链周边的企业也被东莞制造乃至珠三角制造智能化生产转型需求的大蛋糕吸引而来。但我们同样不能忽视的一点是,并不是所有来的都是好的,也并不是所有来的都是适合东莞的。

从全球范围来讲,目前德国已经在往工业4.0进发,而以东莞制造为代表的中国制造却处于工业1.0、2.0和3.0叠加的时代,这一现实状况导致,很多处于工业1.0、2.0时代的制造企业,它们在进行“机器换人”时,出于制造工艺和成本等因素考虑,暂时不需要用到高精尖的机器人产品,一些在国际上摆不上台面的智能制造生产线在它们那里却成为绝佳的选择。用的是不稳定、不精准、粗制滥造的核心零部件,智能制造生产线上马后只能按照一个轨迹走,换个产品就得重新加装设备或者重新定制软件系统才能搞定,毫无柔性生产可言,承诺三年回本的智能设备却在三年后开始故障不断,难见效益。不客气地讲,这样泥沙俱下的“机器换人”,在东莞并非只是个案,这样下去导致的结果是,政府原本希望通过扶持“机器换人”带动东莞制造的产品和服务提升全球贸易竞争力的愿望,将因为参差不齐的个体实践而渐行渐远,而期待培育起以智能制造为代表的新支柱产业布局也将无从落地,对标工业4.0更是无从谈起。

显然,这次推广建设普及型智能制造示范生产线的一系列举措,我们能够明显感受到政府指挥棒正在发生变化,东莞智能制造的未来,将不再属于一窝蜂不分优劣的跟风者,而只属于那些致力于中国制造“强心健骨”、勇于追赶全球制造业“皇冠”的梦想追求者。

如此看来,此次智能制造示范点验收交流获国家部委点赞,对于“东莞制造”和“东莞智造”而言,并不是一个终点,而恰恰是另一个起点。

 

 

 

精选PPT丨杨海成论互联网时代的工业发展新思维

本文梗概

©文丨 杨海成

 

 

此PPT是杨海成总工在2015年国家智能制造新年论坛的特邀主旨报告内容,现分享给大家借鉴!

 

互联网时代的工业发展新思维

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