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智能制造已是大勢所趨,企業(yè)應共同推進智能制造的產(chǎn)業(yè)落地。

如意 ? 來源:物聯(lián)網(wǎng)智庫 ? 作者:物聯(lián)網(wǎng)智庫 ? 2020-10-22 12:17 ? 次閱讀
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為幫助行業(yè)厘清智能制造未來發(fā)展脈絡、推動智能制造成熟落地,物聯(lián)網(wǎng)智庫攜手摯物AIoT研究院、樹根互聯(lián)、專心智制于10月20日以線上直播的形式舉辦了“智能制造產(chǎn)業(yè)落地”——直播交流會,為觀眾分享了新形勢下的智能制造發(fā)展趨勢以及成熟落地方案。

瓦特發(fā)明的蒸汽機點燃了第一次工業(yè)革命,將人類帶進了蒸汽時代,在隨后的近300年內(nèi),制造業(yè)又先后經(jīng)歷了電氣時代、信息時代,如今已經(jīng)正式邁進了以網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化為代表的工業(yè)4.0階段。

面對數(shù)字化的浪潮,各行各業(yè)紛紛開始布局升級,工業(yè)制造領域憑借其得天獨厚的數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢,成為了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先行者,年初的新冠疫情“黑天鵝”更是為智能制造的發(fā)展推波助瀾。面對工人無法復工、市場需求驟減等難題,柔性生產(chǎn)能力及智能化程度較低的工廠舉步維艱,甚至難逃倒閉的命運,這也使整個行業(yè)更加清晰地意識到了轉(zhuǎn)型升級的重要性,數(shù)字化已經(jīng)從可選項變?yōu)楸靥铐棥?/p>

目前,很多企業(yè)已經(jīng)完成了業(yè)務的信息化及生產(chǎn)的自動化改革,但在制造智能化領域尚屬起步階段,在落地實施中仍存挑戰(zhàn)。為幫助行業(yè)厘清智能制造未來發(fā)展脈絡、推動智能制造成熟落地,物聯(lián)網(wǎng)智庫攜手摯物AIoT研究院、樹根互聯(lián)、專心智制于10月20日以線上直播的形式舉辦了“智能制造產(chǎn)業(yè)落地”——直播交流會,為觀眾分享了新形勢下的智能制造發(fā)展趨勢以及成熟落地方案。

新形勢下智能制造發(fā)展趨勢

——摯物AIoT研究院研究員 邢懿元

摯物AIoT研究院研究員邢懿元從技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)革新兩個方向為觀眾梳理了工業(yè)制造領域機械化、電氣自動化、數(shù)字化、網(wǎng)絡智能化的發(fā)展脈絡,并從產(chǎn)業(yè)環(huán)境、客戶需求、產(chǎn)業(yè)政策、技術基礎、人才基礎多角度分析了國內(nèi)制造業(yè)現(xiàn)階段面臨的機遇與挑戰(zhàn)。

目前,中國制造業(yè)體量大、產(chǎn)業(yè)鏈完整、國際地位穩(wěn)固,但行業(yè)附加值低,抗風險能力有待提升,未來需要提升敏捷制造能力并及時調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);目前,國內(nèi)制造業(yè)消費需求數(shù)字化程度高、需求多元化且迭代速度加快,未來需要將部分有形產(chǎn)品轉(zhuǎn)化升級為成熟的服務體系;目前,利好政策加大推動的背景之下,制造業(yè)研發(fā)支出加大、基礎技術發(fā)展投入加大,但是仍與發(fā)達國家存在較大差距,存在“卡脖子”風險,未來需要清晰規(guī)劃技術路徑;目前,各行各業(yè)都處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風口,對相關工程師的需求增大,未來需要注重新型人才培養(yǎng),幫助傳統(tǒng)工程師完成轉(zhuǎn)型升級。

智能制造已是大勢所趨,企業(yè)應共同推進智能制造的產(chǎn)業(yè)落地。

邢懿元還提出:“制造業(yè)發(fā)展趨勢在于數(shù)字化價值轉(zhuǎn)型。”智能制造數(shù)字化基礎架構(gòu)主要分為邊緣接入層、信息挖掘?qū)印⒐I(yè)平臺層及智能應用層,依托5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能云計算等新一代信息技術,監(jiān)控設備狀態(tài)并實時傳輸至IaaS層進行存儲,匯聚至PaaS層進行清洗、分類后通過SaaS層完成場景落地應用。此外,新老技術滲透率及成熟度不同,制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中要根據(jù)自身的痛點、流程、模式進行需求匹配實現(xiàn)技術落地。

離散制造行業(yè)透明工廠解決方案

——樹根互聯(lián)云智造事業(yè)部COO 夏剛

在離散制造業(yè)的傳統(tǒng)IT管理中,數(shù)據(jù)往往依賴于人工統(tǒng)計、層層加工匯報,準確性低,耗時耗力,決策效率低,而基于IIoT的做法則是借助信息技術,自動采集設備生產(chǎn)數(shù)據(jù)、自動運算車間使能數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)交叉分析并自動導出報告,大大提升了設備利用率,滿足了訂單生產(chǎn)要求,節(jié)省了請購費。

為幫助制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)效率效益的雙提升,樹根互聯(lián)云智造事業(yè)部COO夏剛介紹道:根云互聯(lián)為客戶打造了以數(shù)據(jù)透明化為核心的透明工廠解決方案,幫助企業(yè)建立數(shù)字化精益能力和數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造智能化。首先,通過IoT數(shù)據(jù)、業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可視化,讓企業(yè)看得清,即數(shù)據(jù)透明化;其次,基于數(shù)據(jù)進行數(shù)字化精益管理,開展科學精益生產(chǎn)管理,讓企業(yè)管得準,即管理精益化;最后,基于AI大數(shù)據(jù),結(jié)合豐富的工業(yè)知識沉淀,進行精準問題預測,優(yōu)化控制流程,實現(xiàn)智能制造,讓企業(yè)控得好,即制造智能化。

看得清——持續(xù)下鉆的全面數(shù)據(jù)透視:以全場景、廣譜接入能力獲得實時、準確、完整的生產(chǎn)數(shù)據(jù),根云幫助企業(yè)構(gòu)建透明化設備數(shù)據(jù)駕駛艙;以能源計量網(wǎng)絡為基礎,根云提供能耗多維度分析功能,設備能效分析工具實現(xiàn)企業(yè)能耗數(shù)據(jù)的實時透明化;全面集成現(xiàn)場視頻,實現(xiàn)對生產(chǎn)流程和人員的深度分析。

管得準——以科學的數(shù)字化精益管理,發(fā)揮數(shù)據(jù)背后的價值,根云為企業(yè)提供設備OEE精益分析、能耗精益分析、生產(chǎn)成本精益管理、質(zhì)量安全精益分析等服務,幫助企業(yè)多維度、全方位實現(xiàn)精益化管理。

控得好——根云為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化生產(chǎn),針對機加設備、焊接設備的痛點,基于根云平臺為客戶搭建智能檢測平臺,實現(xiàn)智能運維。

目前,根云互聯(lián)已經(jīng)幫助汽車零部件企業(yè)落地了能耗數(shù)據(jù)透明化方案;幫助火車車輪生產(chǎn)企業(yè)落地實施了透明工廠解決方案;幫助領先整車廠商落地實施了智能工廠試點建設。

基于邊緣計算的家電行業(yè)工廠數(shù)字化應用案例分享

——無錫專心智制科技有限公司副總經(jīng)理 倪春陽

無錫專心智制科技有限公司副總經(jīng)理倪春陽舉例為大家介紹了企業(yè)發(fā)展智能制造的必要性,如若脫離智能制造,企業(yè)將面臨信息流通不暢;生產(chǎn)柔性不足;物料、設備、人員、能源大量停機、等待;市場、訂單、效率、不良品大量浪費的情況。所以說,智能制造為企業(yè)實現(xiàn)提質(zhì)、降本、增效提供基礎支撐。

雖然市場對于智能制造已經(jīng)具備了最基本的認知,但在實踐中成本/投入產(chǎn)出比卻總是差強人意,這也是目前智能制造推進的難點。此外,倪春陽還提出:數(shù)字化是智能制造的重要基礎,而邊緣計算則是實現(xiàn)數(shù)字化的重要工具和手段。制造業(yè)是對時延要求極高的領域,這也正是邊緣計算落地的絕佳場景。其中,家電生產(chǎn)制造業(yè)具有產(chǎn)業(yè)高度集中、技術密集、產(chǎn)品更新快等特點,且大批量專業(yè)化生產(chǎn)正在逐步向個性化定制發(fā)展,更加適合推進邊緣計算落地。

專心智制憑借對細分行業(yè)的了解以及對邊緣計算的研究,為企業(yè)提供基于邊緣計算的家電行業(yè)工廠數(shù)字化解決方案:

幫助企業(yè)實現(xiàn)全廠設備數(shù)字化:通過實時監(jiān)控設備狀態(tài)、運行參數(shù)來完成設備管理,接受故障報警,并留存設備臺賬及運維歷史記錄;通過調(diào)用、共享設備數(shù)據(jù)來幫助工廠降低成本、減少事故;通過建立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)來保障工廠設備、控制、網(wǎng)絡、應用、數(shù)據(jù)的安全;通過深度分析、應用數(shù)據(jù)來提升效率及生產(chǎn)柔性。

幫助企業(yè)建立質(zhì)量管理閉環(huán):生產(chǎn)過程質(zhì)量閉環(huán)是以閉環(huán)管理系統(tǒng)為核心,將生產(chǎn)過程中的現(xiàn)場質(zhì)量管理從原材料上線到產(chǎn)成品下線的全鏈拉通;全廠質(zhì)量閉環(huán)管理是在生產(chǎn)過程質(zhì)量閉環(huán)的基礎上,將質(zhì)量管理的自動化、信息化延伸到物流、倉儲、出貨環(huán)節(jié),拉通原材料上線到產(chǎn)成品下線的全鏈路;全鏈質(zhì)量閉環(huán)管理是在全廠質(zhì)量閉環(huán)管理基礎上,將質(zhì)量管理的自動化、信息化延伸到供應商、客戶,實現(xiàn)產(chǎn)品的全生命周期管理,通過全面的數(shù)據(jù)沉淀,挖掘數(shù)據(jù)價值。

幫助企業(yè)實現(xiàn)設備精細化管理:設備聯(lián)機時,最大的痛點是當設備離線時,無法獲知具體的離線原因, 需要人員現(xiàn)場進行排查,逐一確定設備離線原因,涉及網(wǎng)絡、現(xiàn)場生產(chǎn)人員等多方面不定因素。而專心智制的設備狀態(tài)精細化管理矩陣則可以通過網(wǎng)絡命令、數(shù)據(jù)清洗來系統(tǒng)地管控設備聯(lián)機狀態(tài)的現(xiàn)狀。

幫助戶企業(yè)完成不良品排出:目前,MES無法直接連接大量現(xiàn)場設備,工廠不良品排出仍需人工干預,而人工存在錯判風險且影響生產(chǎn)節(jié)拍。專心智制的解決方案通過設備狀態(tài)監(jiān)視儀驅(qū)動掃描槍上報的條碼,判斷條碼狀態(tài),條碼狀態(tài)給到OPC UA,OPC UA寫入PLC IO點驅(qū)動MES執(zhí)行器來實現(xiàn)運動機構(gòu)排出或分流。

幫助企業(yè)完成電機故障預警預測:該系統(tǒng)無需對原設備進行任何改造,數(shù)據(jù)來源于外接的傳感器,且極易形成標準化,可快速復制、大規(guī)模投用,為工廠減少故障損失、提高生產(chǎn)效率。

正如倪春陽所說:“基于邊緣計算的工廠數(shù)字化可以平臺化也可以單點突破,具備了相當?shù)撵`活性和性價比?!?/p>

智能制造已是大勢所趨,企業(yè)應結(jié)合自身生產(chǎn)痛點,梳理發(fā)展脈絡,共同推進智能制造的產(chǎn)業(yè)落地。
責編AJX

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