肩负使命 贝加莱用简·易自动化应对市场变化

厂商:贝加莱工业自动化(中国)有限公司
作者:顾硕
  点击数:408  发布时间:2020-09-07 10:25
如果你能在技术发展越来越复杂的今天,将自动化产品做得越来越简单,这是一件非常困难的事情,这需要十分强大的规划和模块化的系统构建能力。事实上,这恰是自动化工程师,特别是中国的自动化工程师比较缺乏的能力,贝加莱一直在努力改善这一现状。
关键词:机器智能研究院 ,贝加莱 ,自动化技术

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贝加莱工业自动化(中国)有限公司大中华区总裁肖维荣

当新冠疫情的阴霾还未退去,当中国制造业努力复产、复工,继续奔跑在由大变强的道路上,贝加莱已经实现从面对面交流到远程为用户服务,从提供产品向倡导简单学习、简单设计、简单编程、简单测试、简单维护的方案服务商转变。

凭借自动化技术 携手共克时艰

2020年伊始,新型冠状病毒肺炎疫情爆发并迅速影响至全球各个领域。这场没有硝烟的战役当然也给工业制造业带来不小的冲击。

制造业的困境大致是从下游逐渐向上传递。比如服装需求量减少,传递给上游的纺织机械行业。同时,也因为用工困难、成本上升、订单减少而陷入困境,很多工厂只能勉强开工维持或者处于半停滞状态.

自疫情以来,贝加莱本着HSE(Health、Safety、Environment)三位一体的管理体系,由管理层团队带头,制定并执行面对疫情挑战的新战略。

尽管疫情隔断了全球化供应链的通路,然而就像贝加莱工业自动化(中国)有限公司大中华区总裁肖维荣所言,“疫情期间人的接触断了,但是货没断。”贝加莱总部对中国市场十分重视,因此疫情期间也做出特殊安排,不仅所有工厂都没有关闭,而且还不惜货运费用成本,倾尽全力支持中国市场,从而使95%以上的订单达到与往年一样的供货速度。

面对依然严峻的防疫形势,贝加莱2月10日便正式复工,其心系用户,迎难而上,迅速集结了一支精兵讲师团,以网络播出的形式与网友交流互动答疑。这也是业内第一家推出网络直播课的自动化厂商。

“疫情期间,我们的团队不能到用户现场去解决问题,但我们依然可以利用当今数字化的优势,100%实现远程调试、远程支持、远程培训、远程编程、远程交流。比如远程培训,贝加莱因地制宜地推出了一个全新的自动化技术培训与测试服务模式,即“远程实验室”模式,传统的培训模式通常是将学员召集到贝加莱总部培训中心,或在大区的培训中心,由培训师进行集中式授课,而在贝加莱远程实验室模式下,物理测试验证装置将部署在学员自己公司的办公室,无需再差旅到对应的贝加莱培训中心,即可开展远程培训与测试工作。这样的培训系统既扩大了规模又提高了效率。”肖维荣这样说道,“这是疫情下的一个趋势,也是面对疫情的解决方案,更是贝加莱的一个创新与进步。”

远程交流的方式不仅用在了贝加莱的日常工作中,其也通过各种远程手段帮助用户复产复工,特别是针对复工较慢的城市,贝加莱凭借远程支持给予了用户巨大的帮助。随着远程方案不断加强和进步,如今贝加莱的远程支持能力已经可以比拟身处用户现场。

所有的企业面对疫情都退败了吗?当然不是。

北人智能成立于2017年6月,其前身是建于1952年的北人集团公司,是中国印刷机械制造业的主要奠基者,其生产的“北人牌”印刷设备驰名中外,为中国印刷业告别“铅与火”迈入“光与电”的产业进步做出了突出贡献。

面对突如其来的疫情,北人与贝加莱首先通过网络,对采用机器视觉的色标检测新方案进行了前期交流,并以远程方式展开了测试。随后在确保安全的情况下,双方的工程师再到项目现场共同奋战,从而确保了印刷机器准时发货。与此同时,基于远程技术,北人为其客户提供了远程的机器诊断与维护服务,使得最终用户的机器在疫情期间也可以照常运行。

正是基于贝加莱的技术与解决方案,北人成功应对了疫情的挑战,不降反升的业绩真正体现了自动化厂商助力用户共克时艰。

转变管理策略 积极响应市场需求

据研究机构的数据表明,随着中国制造稳定发展,消费支出对GDP拉动作用明显,中美贸易一定程度影响着出口环境,中国制造业进入了以内需消费为主要动力的发展阶段。但目前,中国仍面临劳动力成本上升、制造业附加值较低、多样化市场需求无法有效满足等问题,以消费品制造业为代表的中国工业正在进行新一轮转型升级。也正因如此,工业制造业对提高技术竞争力的需求更为迫切,步伐也随之加快,其向高端、个性化、独立自强转变的趋势已不可逆转。企业既要实现机器智能,又要降低总成本,更要简单易用,这给自动化产业带来了相当艰巨的任务。

肖维荣坦言,与往年相比,整个贝加莱团队今年都付出了更多努力。由于不能和用户面对面交流,但又要保持用户的满意度,困难是巨大的。其加大像机器智能这类业务的投入力度,用更多基于智能端的“杠杆”撬动业务增长。与此同时,更要为用户提高效率,提升价值,用智能元素赋能机器的性能。

面对突如其来的疫情,肖维荣带领贝加莱及时提高自身能力,转变管理策略,积极响应用户与市场需求。

“首先,是提高销售团队的沟通能力和技术能力,加强公司内部的知识传递,要让销售更懂技术,更了解用户的痛点。其次,是提高技术团队的全方位越阻能力,要让技术人员变为‘多面手’,通过引入更加严格的项目管理流程,重视团队内部或团队与团队之间的沟通。第三,我们扩大了机器智能研究院的团队规模,为将来的业务做准备。”肖维荣谈道。

近两年,贝加莱致力于将产品和方案变得更加简单易用;通过给软件加入更多智能元素,提高软件价值,从而为方案赋能;通过贝加莱的产品架构,为用户提供一个机器互联的平台、一个数据基础。

肖维荣在贝加莱内部不断推动着简·易自动化的工作,包括推动mapp模块化应用软件的全球协作,以及在中国建立机器智能研究院进行方案的标准化工作。正如他常说的,“无论我们的系统功能如何强大,但是,必须让用户能够简单使用——这是我们的使命”。

简·易自动化背后的机器智能研究院

如何实现简·易自动化?似乎贝加莱的机器智能研究院可以告诉我们答案。

2020年,贝加莱正式将过去的“方案研究院”更名为“机器智能研究院”,顾名思义其工作重点将着眼于“智能”,并确定了它的三大使命。

今天,数字孪生、人工智能、工业互联网、边缘计算等概念在产业界热度颇高,但如果这些概念没有“模型”作为基础,则无法真正落地,因为模型是数字世界与物理世界连接的桥梁。另一方面,仿真技术使得在复杂变化的制造现场可以实现非常多的虚拟测试、早期验证,降低整个制造业的整体成本。可以说,建模仿真是实现创新与发展的根基。它能够使设计变得更加轻松、简单,提高效率,节省成本。建模仿真是贝加莱机器智能研究院工作的第一大使命。

研究院的第二大使命是机器智能,包括使用人工智能、复杂算法、机器学习等。“不同于学术研究,我们的研究院是在做实用算法,让人工智能用得恰到好处,让机器学习变得更加简单,让产品和方案给用户直接提供价值。”肖维荣解释道。

谈到人工智能(AI),这个近几年被疯狂炒作的概念,工业界对它却保持着比较冷静的态度。对此,贝加莱对此持有这样的观点:在工业领域,AI还有很长的路要走,并且就目前来看,AI能够应用的场景还很有限。就像肖维荣谈到的,人工智能并不是万能的,要把它用到恰当的地方才能发挥它的作用与价值。“用一定的硬件构成,再加上集成了人工智能、仿真、控制算法等技术的智能化软件,最终实现‘以少胜多’的方案战略。”肖维荣补充了一个AI成功应用于工业领域的案例。

质量检测是AI在工业中的价值场景之一,为了保障不良品不流入下一个工序,大量的视觉缺陷检测将被用于产线。比如为用户提供橡胶轮胎的质量检验,其内部架构的钢丝圈往往会出现断裂、翘起等瑕疵,过去单纯依靠人眼检测轮胎的X光片效率低、成本高。如今,使用了贝加莱的机器视觉,用AI的方式进行图像识别,用智能算法判断瑕疵,节省了人力物力,判断速度也变得更快。

机器智能研究院的第三大使命是标准化、可复用的行业方案研发。肖维荣以注塑机行业举例,该行业对产品需求量大,却对价格又极为敏感,每家用户都有强烈的个性化需求,因此自动化设备提供商的利润较薄。如果每个订单都派工程师到现场支持,成本太高。为了解决这样的困扰,贝加莱的机器智能研究院研发了一套几乎可适应所有注塑机行业用户需求的软件,不再需要派工程师到现场,用户从模块化的软件里进行积木式的堆积,形成各种不同的方案。“标准化的模块方案,却能满足不同用户的个性化需求,这是一个以不变应万变的方案,是研究院一项了不起的成果。”肖维荣既肯定又自豪地告诉记者。

简·易自动化的背后是贝加莱工程师们不简单的技术创新。简单设计、简单开发、简单使用蕴含着操作简单、功能齐全、画面美观等等要求。“如果你能在技术发展越来越复杂的今天,将自动化产品做得越来越简单,这是一件非常困难的事情,这需要十分强大的规划和模块化的系统构建能力。事实上,这恰是自动化工程师,特别是中国的自动化工程师比较缺乏的能力,贝加莱一直在努力改善这一现状。”肖维荣讲道。

毋庸置疑,贝加莱是一家创新驱动型的自动化企业,其融合前沿技术与先进的工程能力,为各行业的用户提供机器与工厂自动化、运动控制、HMI以及集成安全技术的完整解决方案。通过工业物联网通信标准如OPC UA、POWERLINK和openSAFETY以及Automation Studio软件开发环境,贝加莱不断重新定义自动化工程的未来。其保持持续的创新精神,为用户提供更为简化以及超出预期的工业自动化领域前沿技术与方案。肖维荣向记者透露,下一阶段,贝加莱将继续发力机器视觉和软件。在集成式的机器视觉系统中涵盖更加复杂化的应用,提供用户可自己研发的、开放的DIY功能。在软件平台上嵌入人工智能应用模块,集成更多适合于工业制造业的智能算法。展望未来,肖维荣充满信心地设立目标——带领贝加莱中国团队实现五年之内业务增长达到两位数。结果怎么样,从他笃定的眼神中似乎已经得到了答案。

摘自《自动化博览》2020年9月刊

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