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两张图看清智能制造6大挑战

导读: 西门子德国数字化工厂作为优秀的先驱者,用25年的时间已实现75%的生产作业自动化,生产线上的在线监测节点超过1000个,每天采集数据超过5000万。

  在看图之前,先想一个问题,为什么智能制造和工业4.0是下一个方向?

  从最早工匠使用工具开始,科技进步的物质形式基本体现在了制造发展的过程,将科技应用到制造的过程最能体现人类理性应用工具和技术等先进手段追求利润最大化和效率最高的伟大境界。所以,按照科技发展的逻辑推断,制造必然向信息化、智能化阶段发展。简单来说,很可能是因为人类智慧已经发展到这个阶段了,再不表现出来已经不能彰显人类的更高级能力。

  第1张图:智能制造流程全景图

  西门子德国数字化工厂作为优秀的先驱者,用25年的时间已实现75%的生产作业自动化,生产线上的在线监测节点超过1000个,每天采集数据超过5000万。每年生产元器件30亿个,可24小时为客户供货,产能较数字化前提高了8倍。

  光看数字会觉得基本上智能制造的核心关键指标都提到了,只是不能直接感受到具体牛在哪儿。HCR慧辰TMT研究部整理了一张智能制造流程的全景图(如下),希望能够从全局角度梳理智能制造的相关参与方和影响因素。

  从上图不难看出智能制造是个系统工程,即使单点切入也需要系统化规划后逐一实现。

  挑战1:全连接

  缺少任一节点的连接,都有可能影响全面自动化的实现。这里面会涉及多少连接呢?举个例子,说一个现在不太多见的产品,比如摩托车,仅发动机就有250多个零件,至于汽车约有30000个左右。对于制造过程,一个螺丝都不能少,智能制造的连接也是一样。除了这些,其他相关信息包括资金量、管理信息流、物流信息流、服务信息流等各个相关环节需要全面连接。

  在信息化阶段,ERP系统最大的问题点是逆向流程实现困难。到了智能化阶段除了连接点,还需要在全面连接点中设置双向监控点和生产管理连接点。基于时时海量信息传递和多节点控制的需求,需要单独的连接和数据流转通道以保证整个过程不断点、不丢包,顺利完成全过程。另外,是否有智能产品是与用户建立直接连接的前提。

  挑战2:全控制

  智能制造将数据流转作为核心,连接全部制造和相关环节,中间的全部过程都似“暗箱”般,非常需要随时知道发生了什么并予以人为纠偏和预警干涉。每个节点的交互设计和计算能力是实现全控制的基础。除了对环节的控制,还需要对智能设备(包括工业机器人)进行监测和控制。智能制造的生产线上将由多个智能设备来替代人类完成执行工作。人与机器的配合及人对机器的控制和管理也是智能制造挑战中比较容易出现掌控外事故的问题点。

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