制造/封装
近期的第13届亚洲金融论坛中,相关人士惊人爆出,“数字化的转型中,84%的努力时失败的”。虽然这句话指的是经济数字化的转型,但是数字化工厂也在这84%其中。
制造业中经常提到的数字化工厂,是实现智能制造的一部分。实现工厂的数字化,是许多商家憧憬,也是众多工控厂商要布局的市场。何为数字化工厂,数字化工厂应该是怎么样的?
数字化工厂的优势
所谓数字化工厂,就是较于传统工厂的转型升级。在数字化工厂中,多会利用物联网技术,实现设备、人、系统之间的互连,消除“信息孤岛”的存在。传统工厂有个弊端,就是人工成本高,并且效率不佳。并且,工厂的设备发生“意外”是普遍存在的,避免工厂设备的隐患,减少设备故障的损失,就是数字化索要实现的功能。
举个例子,数字化工厂就是所有的生产设备被监控起来,实时收集和分析数据,对工厂设备可能出现的故障,提前预警并找出最佳的解决方案。让工厂每台设备保持最佳的状态运行的同事,减少人工成本的投入和生产出最佳的产品。
国内工厂数字化转型问题
专业人士指出,数字化转型84%的努力失败了,因为多数企业认为数字转型,仅仅只是一个技术的问题,因此对于硬件、软件进行大规模投入,但没有对员工的“数字化培养”进行投资。
关于中国的数字化工厂,其发展还在起步期,难免会走许多弯路。有报道指出,国内工厂数字化转型,面临着三个方面的挑战。第一,未吃透数字化概念,缺乏整体性的规划;第二,效益的狭义误区无法走出,第三,缺乏有技能的人才,导致企业数字化“名存实亡”。
数字化工厂的实现,需要多部门的协调。顶层决策者战略性非常重要,要能够指导整个制造业数字化战略。为此,国家在2019年出台工业互联网顶层设计方案,推动数十万企业的数字化转型。
如何打造数字化工厂
最早提出数字化工厂的不是中国,我们先来看看德国的“工业4.0”概念,德国以“智能制造”为发展目标建设数字化工厂,通过信息技术、广泛互联、信息交互一系列手段。让工厂的生产更加灵活性,能够满足消费者的差异化和定制化需求。
也就是说,未来的数字化工厂是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计,以及数据收集分析和决策系统。所以,打造数字化工厂:首先,需要具备功能和应用场景的丰富化;其次,满足信息采集的需求;再次,实现标准化生产的同事,保留一定的柔性生产;最后,自动化设备简单实用,容易普及并且维修养护费用低廉。
我们经常讲,数据的收集和数据的应用是两回事。在工厂数据收集方面,我们在PLC做一些部署,将生产数据收集然后送上云端,是很容易实现的。但是这个过程中,垃圾数据也不在少数。工厂如何辨别数据的价值,以及应用数据,是数字化转型的关键之一。
当工厂获取内部数据,解决生产问题后。工厂与外部的数据,即消费数据的互联,是打造数字化工厂的另一部分。为此,就需要一个安全可靠的平台,实现数据的分享,最终做到满足于消费者个性化、定制化生产,也就是现在常提的智能制造。
国内外的案例
西门子作为世界的工控豪门,在2019年提出利用人工智能、大数据、与计算跟传统数字化能力结合,打造智慧行工厂。西门子把产品周期分为产品设计、生产规划、生产工程、生产制造、运营服务5个阶段,也把设备制造分为5个阶段,在这个基础上完成数字化系统。数字化系统在每个阶段,都与物理系统对接,称之为“数字化双胞胎”。第一个阶段,构建一个产品的数字化双胞胎,即数字化设计、仿真和验证;第二阶段构建生产数字化双胞胎,以规划生产;第三阶段是执行阶段,构建性能数字化双胞胎。
博世苏州汽车电子工厂开展的工业4.0应用覆盖了多个方面,在物料管理、生产订单安排、设备维护保养以及人员效率提升等方面体现效益。在生产区域,所有工位、原料均处于有序管理状态。根据生产订单,实现设备自动叫料、机器人准确定位和自动派料。依托大数据收集和分析完成预知维护。共享的知识库、可视化通信系统为即时维护提供有力保障。在多种终端实现定制化报告,针对不同场景为员工提供最及时可靠的关键数据。
宜科公司能针对不同行业、不同企业的实际需求,提供包括宜科云、制造执行系统(MES)、ANDON、SCADA等在内的信息化系统及解决方案。基于宜科公司生产的主流工业硬件以及标准协议,通过工业互联网进行大数据分析,从而实现对人员、设备、物料、生产工艺以及整个生产过程的管理与监控。此外,依靠ElcoPad移动智能终端与工业APP,客户能够对生产进行远程监控和管理,并依据数据分析报表做出相应的决策。
后记:
如上讲到数字化工厂的优势,国内工厂数字化的问题,以及国内外的案例,也看到了工控企业在技术上的探索和进步。不过打造数字化,人才问题至关重要。工厂是否做好数字化转型的准备,以及工人能否适应数字化的变革,是工厂数字化转型成功与否的关键
调查报告指出,到了2022年,可能会有500万的工作岗位,被自动化和机器代替。那么,工厂的数字化转型将不断的加快。避免数字化转型出现的弯路,将失败的84%降低,一方面是数字化平台型企业技术的推进;另一方面是制造商家对员工培训,在数字化转型的框架下,做好技能、思维意识等方面的培训,使之满足数字化工厂需求。
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