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“数字化工厂”与“自动化工厂”到底有何区别?

2015-04-07 10:07
姚看江湖
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  这意味着,一旦有原材料的质量出现问题,工厂可以马上查找到这一批次的原材料在什么时间点,已经走过哪些生产流程。李永利表示,无论客户在今后什么时间反馈质量问题,工厂依旧能够拿出完整的数据,对这些原材料进行追溯,从而保证原材料的质量。

  走向工业4.0,管理自动化才是关键

  在数字化制造的阶段,通过数据交互,已经能够有效地提升管理效率。但要衡量是否真正走向工业4.0,不是看生产线自动化水平的高低,而是看管理水平的高低。实现管理的自动化,需要实现管理上人完全听命于“电脑”,这才是智能制造的未来。

  事实上,这样一座代表着数字化技术如何改造工业制造的前沿工厂,距离工业4.0愿景下的智能工厂仍有距离。在工业4.0的研究中,智能制造和智能工厂一直被认定为两大研究主题。其中,关于智能工厂,被描绘成是一个分散的、具备一定智能化的生产设备,在实现了数据交互之后,形成了高度智能化的有机体,实现虚拟世界和物理世界的融合。

  在SEWC中,关于推进数据交互的工作一直未曾停止过。但对于数字化工厂与智能化工厂之间的差距,李永利认为,最关键的一点在于是否真正实现管理的自动化。

  德国安贝格电子工厂作为西门子全球首个数字工厂,是SEWC的姐妹工厂。该工厂从1989年投产至今,占地面积与员工数量几乎都保持不变的情况下,产能却比25年前翻了8番。

  无论是德国的安贝格电子工厂,还是SEWC,这两家工厂每年要生产几百万件产品,更考验管理的是,产品类别也达到了上千种。当涉及的产品类别众多,而且客户订单数量和周期不同,如何去做好订单管理,以及如何连通订单管理背后的生产制造、物流配送等多个环节,考验的正是管理的智能化水平。

  相比普通工厂单凭人力做订单的跟踪管理以及后续生产的调度安排,SEWC的数字制造中,当ERP系统收到订单,MES系统将自动进行生产安排,包括通知采购部门、财务部门等,整个生产包括后期的发货全部由工具充当“指挥”,自动完成。

  如果从劳动力的角度看,李永利认为,尽管在生产线上并不认可一味地以机器代替人,减少蓝领工人,但在管理“白领”群体时,在管理层面,他认为可以更多地借助机器,积极使用更多的软件。

  “因为未来制造业的衡量标准不是生产线自动化水平的高低,而是管理水平的高低。”他认为,在中国制造实现智能化提升的路上,相比硬件设备,管理水平的高低才是影响中国企业能否实现工业4.0的关键。他强调,要真正实现工业4.0,一大标准是管理水平达到了一定的高度,甚至实现了自动化。

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