探讨:智能工厂现状与未来

  点击数:894  发布时间:2020-02-07 17:37
随着物联网、云计算、大数据和移动通信等新一轮信息技术的发展,全球化工业革命开始提上日程,工业转型开始进入实质阶段。在中国,智能制造、《中国制造2025》等战略的相继出台,表明国家开始积极行动起来,把握新一轮工业发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式,已经引发各行业的广泛关注。智能工厂主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。智能工厂的建设不是一蹴而就,从自动化、数字化到智能化,对于制造企业来说,不仅仅意味着生产模式的转变,其经营决策、组织管理、业务模式都面临着创新和变革。智能工厂的建设都在探索当中。本期聚焦特邀请两位行业专家共同梳理其在智能工厂探索中的挑战和经验,探讨智能工厂的现状和未来。
关键词:工业化转型 ,智慧电力 ,智能工厂

随着物联网、云计算、大数据和移动通信等新一轮信息技术的发展,全球化工业革命开始提上日程,工业转型开始进入实质阶段。在中国,智能制造、《中国制造2025》等战略的相继出台,表明国家开始积极行动起来,把握新一轮工业发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式,已经引发各行业的广泛关注。智能工厂主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。智能工厂的建设不是一蹴而就,从自动化、数字化到智能化,对于制造企业来说,不仅仅意味着生产模式的转变,其经营决策、组织管理、业务模式都面临着创新和变革。智能工厂的建设都在探索当中。本期聚焦特邀请两位行业专家共同梳理其在智能工厂探索中的挑战和经验,探讨智能工厂的现状和未来。

史亚斌:迎接挑战,实现能源装备制造全过程智能化

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中国西电集团西高院智能制造工程设计所所长史亚斌博士

中国企业大约在2000年后才真正开始发展智能制造产业,相比在上世纪70年代就已经开始研发智能制造的发达国家,中国的智能制造起步已经晚了几十年。但经过十余年的发展,中国在智能制造领域已经取得一些成就,掌握了如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等,同时建设了一批相关的国家级研发基地。智能制造已广泛地应用到各行各业中,主要包括优化设计、故障诊断、智能检测、系统管理等多方面,大大提高了生产效率,取得了良好的经济效益。但在智能制造技术的基础研究能力方面,仍有以下问题和挑战阻碍着企业向智能制造模式的转型:

(1)大部分企业的信息反馈没有开始使用智能设备,企业认为目前自身的设备及人力已经能够满足生产需要,暂不需要进行智能化升级,企业内部基础设施不具备智能制造技术的使用条件,缺乏相应的解决方案,智能设备成本过高。

(2)缺乏对整体智能应用体系的战略思维和规划,产业配套能力不足。目前,智能制造技术的应用企业大多还停留在引进机台智能化加工设备或者局部增加传感器的水平上,远没有达到融入研发、设计、应用、服务全过程的程度,而在整个行业,还没有建立智能化制造体系的规划和设计,若不在宏观上建立起智能化制造体系及产业配套架构,将无法形成整体比较优势。

(3)企业承担智能化升级的成本及风险高,由于缺乏多元化融资渠道、债务融资成本过高、智能化升级项目投资大、回报期长等原因,企业财务风险加大。

目前,电力制造企业已经迎来新的发展时期,其不仅承担着紧迫的高新重大任务,还参与国际装备制造业的分工和竞争。特别是我国智能电力设备的研制,在自动化、远程化、智能化、安全性、使用寿命、生产成本和产能等方面要求不断提高。而且,随着原材料价格与劳动力成本快速上涨,企业面临巨大压力,改造传统装备制造模式已迫在眉睫。因此,我们应该积极介入研究智能制造技术,在生产制造过程的各个环节广泛地采用智能技术,将其应用于工程设计、工艺过程设计、生产调度、故障诊断等产品制造的各个方面,逐步实现智能设计、智能生产、智能管理等,以突破传统装备制造的瓶颈,努力实现能源装备制造全过程智能化。

韩建军:推动乳品行业数字化、智能化进程

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蒙牛集团冰品事业部总经理、助理副总裁韩建军

蒙牛乳业经过近四年的智能制造建设,我们认为要实现智能化,首先需要实现自动化和数字化,然后才能达到全面的智能化。当前我们企业已经实现了自动化,正处于全面实现数字化的过程中。智能制造建设的目标,是将人的知识、经验和智慧,逐步封装起来,形成以企业为单位的组织作业运作核心数据,这些数据服务可用于产品产供销的全生命周期过程中,包括产品研发数字化、供应链与制造数字化、产品营销及管理数字化和产品服
务数字化。尤其在生产制造环节,数字化可以极大地为精益管理工具提供实时、准确、完整的数据,更加有效地发挥精益生产工具的作用,生产数据的数字化可以极大地提升生产管理的透明度,提升产品质量的追溯速度。

就应用与前景而言,数字化、智能化的未来发展将直接使企业在经营决策、组织变革、业务模式创新等方面全面受益。以数字化战略驱动企业战略的具体实现,带来以生产为中心的管理向以效益为中心管理转变。数字化技术在企业各个层面渗透,促进业务流程、管理制度、企业文化等全方位的变革。

当前市场竞争环境复杂,传统生产模式的多人工化、非自动化、少数字化、无智能化的局面需要尽快改变。数字化、智能化工厂建设将是企业由传统流程型企业转向创新驱动、价值创造模式的关键技术路径。智能工厂通过降本增效,缩短产品市场反馈时间,提高产品更新速度。数字化通过加快信息传递速度,提升决策效率,通过先进的智能化技术和平台,强化数据分析、量化分析,实现决策方式的转变,逐步提升企业的管理水平。数字化也将加强风险管控,企业管理变事后控制为事前预防和事中监控,减少问题和风险的发生,降低风险成本。数字化还将促进组织变革,数字化工厂将改变现有工厂的微观管理模式,转向适应新型生产方式的组织结构变革,加强业务单元的协同能力,降低管控成本,提升资源配置效率。

从宏观层面看,智能制造工作的持续开展,会间接改变企业整体的人才战略,从而实现组织管理上的战略突围。从注重硬件资产和技术改进的投入到注重软实力的增强,营造“以人为本”的企业环境,培养智能制造领域的高级人才。

从技术角度看,数字化、智能化技术逐步改变原有工业运行模式。在乳品行业有以下三点转变:

首先,我国乳品生产行业在信息化领域的投入,正逐渐从传统的IT系统快速迭代模式,向提升业务敏捷度、市场反应灵敏度、产品研发快速度转变。

其次,我国乳品生产行业的数字化、智能化技术应用,有利于优化生产过程,提高生产效率。对于乳品制造行业来说,提高效率意味着能够在单位时间内创造更多的价值,而优化流程、提升流程管理能力,是提高效率的重要手段之一。例如在新工厂投产前,通过仿真模拟来设计虚拟工厂,优化生产工业和流程,可以提高工厂流水线设计效率,缩短等待时间,杜绝未知风险,提高产业化能力。产品监测与反馈能够及时调整生产参数,不断优化生产过程,预测位置风险,不断修正生产参数,避免误差放大。

我国乳品生产行业的数字化、智能化技术革新,有利于实现产业横向集成,延伸产业链长度,扩展服务环节。智能制造将通过企业推动行业乃至产业实现数字化、智能化的转型升级。

最后,数字化、智能化的变革带来最终变革环节仍然是组织体系的变革,信息透明化、传输数字化、决策智能化使人工参与度逐步降低,从而带来大面积的组织变革,减少人员参与的广度和深度,管理逐步从人脑向人工智能转变。

摘自《自动化博览》2020年1月刊

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