智能制造是我國振興實體經濟,推進新型工業化,促進制造業高質量發展,建設制造強國的主攻方向。對于制造企業而言,推進智能制造是在動態多變的市場環境下,保持和提升市場競爭力的必由之路。而推進智能制造要取得實效,正確理解智能制造的內涵與范疇,掌握智能制造推進的內在規律是先決條件。為此,本文結合e-works的長期實踐,深度解析智能制造的十大特性。 本文作者:e-works CEO、總編黃培博士;e-works首席記者王陽。
智能制造的復雜性
智能制造涵蓋的領域眾多,包括工業軟件、工業自動化、工業機器人、人工智能、工業物聯網、傳感器和AR/VR等支撐技術,應用范疇包括智能產品、智能裝備、智能產線、智能工廠、智能服務、智能供應鏈、智能決策,以及研發數字化、管理數字化等領域,貫穿整個制造企業的價值鏈,涉及海量、異構數據的采集、分析、管理與應用。因此,推進智能制造是一個極其復雜的系統工程,制造企業在推進過程中,需要持續安排學習、培訓,走出去,請進來,充分借鑒其他優秀企業的成功經驗。
推進智能制造需要從易到難,基礎先行。以智能工廠建設為例,e-works認為智能工廠建設可以分為五個進階,即從互聯工廠(Connected Factory)、透明工廠(Transparent Factory)、數字化工廠(Digital Factory)、智能工廠(Smart Factory)到智慧工廠(Intelligent Factory)。
智能制造的集成性
智能制造各個子系統需要集成為一個有機的整體,才能產生預期的價值。作為智能制造的前身,上世紀八十年代提出的計算機集成制造系統(CIMS)就非常強調集成,而工業4.0也強調實現從車間到決策層(From Shopfloor to Topfloor)的縱向集成、供應鏈上下游的橫向集成和產品全生命周期的集成。然而,制造企業還存在很多孤島,包括信息孤島、自動化孤島、IT/OT的斷層、云孤島,以及機電軟等多學科之間的孤島。制造企業需要持續努力消除各類孤島,建立集成平臺,避免產生新的孤島。企業應當高度關注數據集成和應用集成,打通端到端的業務流程。最近,e-works發表了《解讀數字主線》的專題文章,對產品全生命周期數據的一致性進行了深入解讀。
《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)指出,集成是智能制造成熟度評估體系中一個關鍵能力子域。從內容上看,集成包括設備間集成、系統間集成、設備與系統間的集成。從維度上看,集成又分為橫向集成、縱向集成和端到端集成;無論從哪個層面看,集成的目標都是為了打通業務數據,讓數據在設備、系統乃至企業間實現自由流動。
智能制造的動態性
智能制造領域的支撐技術發展非常迅速,尤其是人工智能領域近期取得重大突破,在智能制造領域有眾多應用場景,例如AI質檢、設備故障診斷和預測性維護、創成設計、需求預測和生產排產等;在工業機器人領域,并聯機器人、桁架式機械手、協作機器人、移動式協作機器人和多種形態的物流機器人為推進智能制造應用帶來新模式,也帶來物流機器人調度等新課題;在智能裝備領域,直線電機在數控加工中心的應用日趨廣泛,顯著提升了加工中心的定位精度;近幾年來,數字孿生技術正在從概念走向現實,應用到智能工廠、智能服務等諸多場景。因此,制造企業在推進智能制造的過程中,應當對新興技術的發展保持持續關注,從而有選擇地進行應用。
從另一個角度來看,制造企業本身也處于動態發展之中,每個行業的發展都會呈現出周期性,例如,當前工程機械行業處在下行周期,而船舶行業處于上升周期。在動態波動的市場環境下,企業的組織架構、業務流程也會不斷發生變化,這就要求企業的智能制造系統具有更好的適應性,具有動態企業建模的能力,應用軟件系統應當實現平臺化,具有良好的配置功能和低代碼擴展能力。
智能制造的實踐性
制造企業在推進智能制造的過程中,面臨諸多實際問題,例如如何實現優化排產、如何提高設備稼動率(OEE)、如何提高物流配送效率等,因此,智能制造推進需要知行合一,在學習中實踐,在實踐中學習。最近我拜訪了一些優秀的制造企業,例如全球輪胎模具冠軍企業山東豪邁集團在智能制造實踐當中,自主研發了多種型號的數控加工中心,2022年已開始對外銷售五軸加工中心。但是,不少企業還在使用傳統的機械裝備;沒有建立自動化的物料輸送系統,設備也沒有聯網,還有很大的改善空間。很多企業還沒有實現全三維設計,甚至使用通用的二維CAD軟件繪制鈑金展開圖,而這是鈑金CAD軟件的基本功能。類似的難點問題還有很多,例如企業級BOM、變更控制,產線如何實現快速換型等。因此,推進智能制造既需要理論指導,又需要實踐牽引。
為了更好地引導制造企業正確開展智能制造實踐,e-works發布了大量選型手冊、研究報告和白皮書,組織了30多屆國際智能制造考察,帶領500多名企業高管,考察了12個國家近兩百家全球知名企業,還組織了數十次國內標桿智能工廠考察。e-works成功組織了兩屆《中國標桿智能工廠百強榜》評選,還發布了《中國智能工廠非標定制自動化集成商百強榜》、《中國智能制造上市公司百強榜》和《中國智能物流集成商百強榜》等權威榜單。
智能制造的行業性
智能制造具有鮮明的行業特質,各個行業雖然推進智能制造的理念相通,但實現路徑差異很大。流程工業的自動化程度更高,一些龍頭企業已實現生產現場無人化,控制遠程化,例如“用鼠標煉鋼”,但是,流程工業企業要靈活調整配方,實現混線生產的難度較大。離散制造行業又有很多種生產類型,大型裝備制造業基本上是項目型制造,ETO模式,實現生產自動化難度很大;汽車整車企業在推進混流制造方面,已經形成了成熟的模式。離散制造企業推進智能制造,離不開標準化、系列化和模塊化設計,需要持續改進,推進精益生產。流程行業領先企業正在積極推進工廠的數字化交付,即工程公司在將建成的工廠交付給業主時,同步交付數字孿生工廠。
從電子、機械裝備、汽車、鋼鐵冶金和石油化工等細分行業來看,均具有比較強的行業特征。譬如電子行業產品迭代快、技術發展快,制造企業需要不斷加速新產品研發和創新;機械裝備行業注重將設計仿真、拓撲優化、增材制造等應用于產品自身的研發創新,加強高端化、智能化、輕量化等類型產品研制;汽車行業注重大批量定制,滿足消費者多元化需求;鋼鐵冶金和石油化工行業則對設備運行狀態監控、質量管控以及生產安全要求比較高??偟膩碚f,不同行業企業推進智能制造差異巨大,特點鮮明。
智能制造的自主性 推進智能制造,制造企業是主體??v然有各種類型的合作伙伴,但制造企業必須建立自己的人才隊伍,企業的高層不僅需要正確理解智能制造,更需要身體力行地引領智能制造工程,只有企業各個層級的一把手真正理解智能制造的相關技術如何為我所用,如何幫助企業提升相關的績效指標,才能實現良性循環。e-works在2023年發布的《智能制造人才白皮書》中提出,制造企業需要培養智能制造的領軍人才、推進人才、應用人才和技能人才。其中,智能制造推進人才可以細分為四大領域,即研發數字化、管理數字化、工業自動化和基礎數字化,應當具備智能制造規劃、需求分析、項目管理、合作伙伴發展與管理等能力。制造企業在智能制造實踐當中,并非所有的需求都能夠靠外部力量滿足,尤其是行業龍頭企業,需要具備一定的自研能力,包括專業軟件、專用設備和非標自動化產線。
智能制造的探索性
推進智能制造個性化很強,即使是同行企業,也無法采用通用模板。對于每個智能制造技術應當先試點,再推廣。推進智能制造是企業轉型的長期征程,需要循序漸進,不斷總結經驗教訓和正確規律。最近,不少行業龍頭企業聯系e-works,希望申報燈塔工廠。實際上,不論是世界經濟論壇評選的燈塔工廠,還是e-works評選的標桿智能工廠,都是基于企業長期的積累,并在智能制造推進過程中,一步一個腳印,實現PDCA循環,注重實效。制造企業應當洞察動態多變的市場環境和智能制造技術的創新發展,及時調整“航向”和“航速”,找到適應企業的推進路徑、推進節奏和突破口。 事實上,已經獲評燈塔工廠或標桿智能工廠的制造企業并沒有停止探索的步伐,仍在積極開展跨行業的學習交流,探索最佳實踐、發展路線圖,以便在市場和技術快速變革的大背景下,繼續向以人為本、綠色低碳和可持續發展的方向轉型升級。
智能制造的生態性
智能制造涵蓋面廣,沒有任何一個廠商能夠提供面向眾多制造業細分行業的所有智能制造產品和解決方案,每個廠商都需要明確自身的產品定位,專注于特定領域和特定行業。智能制造廠商之間勢必需要取長補短,開展生態合作,軟硬件產品應當注重開放性和兼容性,有利于與其它相關產品集成應用。制造企業在進行智能制造相關產品選型時,也應當樹立生態合作的觀念,不是簡單地選擇供應商,而是要選擇長期的合作伙伴。 在今年e-works參與舉辦的中關村論壇-智能制造創新發展論壇上,機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所牽頭發起了“智能制造生態合作伙伴計劃”倡議,倡導各方攜手開展智能制造基礎共性技術研究與標準研制,研究智能制造效率能力評價方法,促進生產制造數據互聯互操作,建設基礎數字底層,使機器泛在可讀和智能執行,不斷深化智能制造生態合作。
智能制造的風險性
在智能制造的落地實踐過程中,需要面對諸多風險,包括投資風險、選型風險、安全風險、人才風險和實施風險等。例如,近年來已發生多起知名制造企業的工控網絡被病毒入侵,導致停產和巨額損失的事件,還有不少企業巨額資金采購的自動線和專用設備由于不能滿足企業的實際需求,柔性程度差而被閑置,而各類管理軟件在實施過程中,由于多種原因導致“爛尾”也層出不窮。因此,制造企業需要深入研究各類智能制造新模式,理性面對實施和應用過程中的各種風險。
制造企業在大膽開展智能制造實踐的同時,需要制定明確的風險防范策略。選擇中立的第三方咨詢服務機構,與制造企業合作做好智能制造的現狀評估、需求分析和整體規劃,確定實施方案,三年一規劃,一年一滾動,對于企業規避風險具有實實在在的價值。e-works在長期的智能制造第三方咨詢服務實踐當中,總結出切實可行的智能制造規劃與實施方法論,幫助數百家知名制造企業降低了風險,取得了實效。
智能制造的賦能性
智能制造覆蓋整個制造企業的價值鏈,而不僅是生產制造環節。智能制造的全面推進本質上是為制造企業提升研發、制造、運營和服務能力賦能的過程。智能制造的賦能性還體現在,通過典型項目的推進,有助于提振企業發展信心,甚至可以提升企業美譽度。 e-works認為,評價智能制造系統應用的實效,完全不同于某個單元系統和單機設備的自動化改造,不能簡單地評價ROI,而是要從提升企業的市場拓展能力、研發創新能力、成本控制能力、供應保障能力、生產管控能力、按期交付能力和質量管理能力等方面,對制造企業關鍵績效指標提升進行量化分析。
總結
當前,我國制造業面臨著諸多挑戰,招工難、招工貴,原材料價格波動迅速,眾多行業供過于求,競爭白熱化,部分行業處于市場下行周期。為了應對挑戰,制造企業需要持續提升管理水平和運營能力,通過推進智能制造實現數字化、少人化、柔性自動化、精益化和智能化,實現數據驅動決策,更好地洞察市場變化。 對于制造企業而言,只有在新產品研發效率、設備利用率、產品合格率、按期交貨率、庫存周轉率、客戶滿意度等方面持續改善,才能提升自己的盈利能力,實現可持續健康發展。希望通過本文的總結,讓制造企業能夠正確認識和客觀評估智能制造的價值和投資收益,真正取得實效。
編輯:黃飛
評論
查看更多