智能制造已是大勢(shì)所趨，企業(yè)應(yīng)共同推進(jìn)智能制造的產(chǎn)業(yè)落地。

導(dǎo) 讀

為幫助行業(yè)厘清智能制造未來(lái)發(fā)展脈絡(luò)、推動(dòng)智能制造成熟落地，物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)攜手摯物AIoT研究院、樹(shù)根互聯(lián)、專心智制于10月20日以線上直播的形式舉辦了“智能制造產(chǎn)業(yè)落地”——直播交流會(huì)，為觀眾分享了新形勢(shì)下的智能制造發(fā)展趨勢(shì)以及成熟落地方案。

瓦特發(fā)明的蒸汽機(jī)點(diǎn)燃了第一次工業(yè)革命，將人類帶進(jìn)了蒸汽時(shí)代，在隨后的近300年內(nèi)，制造業(yè)又先后經(jīng)歷了電氣時(shí)代、信息時(shí)代，如今已經(jīng)正式邁進(jìn)了以網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化為代表的工業(yè)4．0階段。

面對(duì)數(shù)字化的浪潮，各行各業(yè)紛紛開(kāi)始布局升級(jí)，工業(yè)制造領(lǐng)域憑借其得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢(shì)，成為了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先行者，年初的新冠疫情“黑天鵝”更是為智能制造的發(fā)展推波助瀾。面對(duì)工人無(wú)法復(fù)工、市場(chǎng)需求驟減等難題，柔性生產(chǎn)能力及智能化程度較低的工廠舉步維艱，甚至難逃倒閉的命運(yùn)，這也使整個(gè)行業(yè)更加清晰地意識(shí)到了轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要性，數(shù)字化已經(jīng)從可選項(xiàng)變?yōu)楸靥铐?xiàng)。

目前，很多企業(yè)已經(jīng)完成了業(yè)務(wù)的信息化及生產(chǎn)的自動(dòng)化改革，但在制造智能化領(lǐng)域尚屬起步階段，在落地實(shí)施中仍存挑戰(zhàn)。為幫助行業(yè)厘清智能制造未來(lái)發(fā)展脈絡(luò)、推動(dòng)智能制造成熟落地，物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)攜手摯物AIoT研究院、樹(shù)根互聯(lián)、專心智制于10月20日以線上直播的形式舉辦了“智能制造產(chǎn)業(yè)落地”——直播交流會(huì)，為觀眾分享了新形勢(shì)下的智能制造發(fā)展趨勢(shì)以及成熟落地方案。

新形勢(shì)下智能制造發(fā)展趨勢(shì)

——摯物AIoT研究院研究員 邢懿元

摯物AIoT研究院研究員邢懿元從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)革新兩個(gè)方向?yàn)橛^眾梳理了工業(yè)制造領(lǐng)域機(jī)械化、電氣自動(dòng)化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)智能化的發(fā)展脈絡(luò)，并從產(chǎn)業(yè)環(huán)境、客戶需求、產(chǎn)業(yè)政策、技術(shù)基礎(chǔ)、人才基礎(chǔ)多角度分析了國(guó)內(nèi)制造業(yè)現(xiàn)階段面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

目前，中國(guó)制造業(yè)體量大、產(chǎn)業(yè)鏈完整、國(guó)際地位穩(wěn)固，但行業(yè)附加值低，抗風(fēng)險(xiǎn)能力有待提升，未來(lái)需要提升敏捷制造能力并及時(shí)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；目前，國(guó)內(nèi)制造業(yè)消費(fèi)需求數(shù)字化程度高、需求多元化且迭代速度加快，未來(lái)需要將部分有形產(chǎn)品轉(zhuǎn)化升級(jí)為成熟的服務(wù)體系；目前，利好政策加大推動(dòng)的背景之下，制造業(yè)研發(fā)支出加大、基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展投入加大，但是仍與發(fā)達(dá)國(guó)家存在較大差距，存在“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)，未來(lái)需要清晰規(guī)劃技術(shù)路徑；目前，各行各業(yè)都處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)口，對(duì)相關(guān)工程師的需求增大，未來(lái)需要注重新型人才培養(yǎng)，幫助傳統(tǒng)工程師完成轉(zhuǎn)型升級(jí)。

邢懿元還提出：“制造業(yè)發(fā)展趨勢(shì)在于數(shù)字化價(jià)值轉(zhuǎn)型?！敝悄苤圃鞌?shù)字化基礎(chǔ)架構(gòu)主要分為邊緣接入層、信息挖掘?qū)印⒐I(yè)平臺(tái)層及智能應(yīng)用層，依托5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)，監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)并實(shí)時(shí)傳輸至IaaS層進(jìn)行存儲(chǔ)，匯聚至PaaS層進(jìn)行清洗、分類后通過(guò)SaaS層完成場(chǎng)景落地應(yīng)用。此外，新老技術(shù)滲透率及成熟度不同，制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中要根據(jù)自身的痛點(diǎn)、流程、模式進(jìn)行需求匹配實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地。

離散制造行業(yè)透明工廠解決方案

——樹(shù)根互聯(lián)云智造事業(yè)部COO 夏剛

在離散制造業(yè)的傳統(tǒng)IT管理中，數(shù)據(jù)往往依賴于人工統(tǒng)計(jì)、層層加工匯報(bào)，準(zhǔn)確性低，耗時(shí)耗力，決策效率低，而基于IIoT的做法則是借助信息技術(shù)，自動(dòng)采集設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)、自動(dòng)運(yùn)算車間使能數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)交叉分析并自動(dòng)導(dǎo)出報(bào)告，大大提升了設(shè)備利用率，滿足了訂單生產(chǎn)要求，節(jié)省了請(qǐng)購(gòu)費(fèi)。

為幫助制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)效率效益的雙提升，樹(shù)根互聯(lián)云智造事業(yè)部COO夏剛介紹道：根云互聯(lián)為客戶打造了以數(shù)據(jù)透明化為核心的透明工廠解決方案，幫助企業(yè)建立數(shù)字化精益能力和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造智能化。首先，通過(guò)IoT數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可視化，讓企業(yè)看得清，即數(shù)據(jù)透明化；其次，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化精益管理，開(kāi)展科學(xué)精益生產(chǎn)管理，讓企業(yè)管得準(zhǔn)，即管理精益化；最后，基于AI大數(shù)據(jù)，結(jié)合豐富的工業(yè)知識(shí)沉淀，進(jìn)行精準(zhǔn)問(wèn)題預(yù)測(cè)，優(yōu)化控制流程，實(shí)現(xiàn)智能制造，讓企業(yè)控得好，即制造智能化。

看得清——持續(xù)下鉆的全面數(shù)據(jù)透視：以全場(chǎng)景、廣譜接入能力獲得實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、完整的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，根云幫助企業(yè)構(gòu)建透明化設(shè)備數(shù)據(jù)駕駛艙；以能源計(jì)量網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，根云提供能耗多維度分析功能，設(shè)備能效分析工具實(shí)現(xiàn)企業(yè)能耗數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)透明化；全面集成現(xiàn)場(chǎng)視頻，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)流程和人員的深度分析。

管得準(zhǔn)——以科學(xué)的數(shù)字化精益管理，發(fā)揮數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，根云為企業(yè)提供設(shè)備OEE精益分析、能耗精益分析、生產(chǎn)成本精益管理、質(zhì)量安全精益分析等服務(wù)，幫助企業(yè)多維度、全方位實(shí)現(xiàn)精益化管理。

控得好——根云為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化生產(chǎn)，針對(duì)機(jī)加設(shè)備、焊接設(shè)備的痛點(diǎn)，基于根云平臺(tái)為客戶搭建智能檢測(cè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維。

目前，根云互聯(lián)已經(jīng)幫助汽車零部件企業(yè)落地了能耗數(shù)據(jù)透明化方案；幫助火車車輪生產(chǎn)企業(yè)落地實(shí)施了透明工廠解決方案；幫助領(lǐng)先整車廠商落地實(shí)施了智能工廠試點(diǎn)建設(shè)。

基于邊緣計(jì)算的家電行業(yè)工廠數(shù)字化應(yīng)用案例分享

——無(wú)錫專心智制科技有限公司副總經(jīng)理 倪春陽(yáng)

無(wú)錫專心智制科技有限公司副總經(jīng)理倪春陽(yáng)舉例為大家介紹了企業(yè)發(fā)展智能制造的必要性，如若脫離智能制造，企業(yè)將面臨信息流通不暢；生產(chǎn)柔性不足；物料、設(shè)備、人員、能源大量停機(jī)、等待；市場(chǎng)、訂單、效率、不良品大量浪費(fèi)的情況。所以說(shuō)，智能制造為企業(yè)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)、降本、增效提供基礎(chǔ)支撐。

雖然市場(chǎng)對(duì)于智能制造已經(jīng)具備了最基本的認(rèn)知，但在實(shí)踐中成本／投入產(chǎn)出比卻總是差強(qiáng)人意，這也是目前智能制造推進(jìn)的難點(diǎn)。此外，倪春陽(yáng)還提出：數(shù)字化是智能制造的重要基礎(chǔ)，而邊緣計(jì)算則是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的重要工具和手段。制造業(yè)是對(duì)時(shí)延要求極高的領(lǐng)域，這也正是邊緣計(jì)算落地的絕佳場(chǎng)景。其中，家電生產(chǎn)制造業(yè)具有產(chǎn)業(yè)高度集中、技術(shù)密集、產(chǎn)品更新快等特點(diǎn)，且大批量專業(yè)化生產(chǎn)正在逐步向個(gè)性化定制發(fā)展，更加適合推進(jìn)邊緣計(jì)算落地。

專心智制憑借對(duì)細(xì)分行業(yè)的了解以及對(duì)邊緣計(jì)算的研究，為企業(yè)提供基于邊緣計(jì)算的家電行業(yè)工廠數(shù)字化解決方案：

幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全廠設(shè)備數(shù)字化：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)、運(yùn)行參數(shù)來(lái)完成設(shè)備管理，接受故障報(bào)警，并留存設(shè)備臺(tái)賬及運(yùn)維歷史記錄；通過(guò)調(diào)用、共享設(shè)備數(shù)據(jù)來(lái)幫助工廠降低成本、減少事故；通過(guò)建立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)來(lái)保障工廠設(shè)備、控制、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)的安全；通過(guò)深度分析、應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)提升效率及生產(chǎn)柔性。

幫助企業(yè)建立質(zhì)量管理閉環(huán)：生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量閉環(huán)是以閉環(huán)管理系統(tǒng)為核心，將生產(chǎn)過(guò)程中的現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量管理從原材料上線到產(chǎn)成品下線的全鏈拉通；全廠質(zhì)量閉環(huán)管理是在生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量閉環(huán)的基礎(chǔ)上，將質(zhì)量管理的自動(dòng)化、信息化延伸到物流、倉(cāng)儲(chǔ)、出貨環(huán)節(jié)，拉通原材料上線到產(chǎn)成品下線的全鏈路；全鏈質(zhì)量閉環(huán)管理是在全廠質(zhì)量閉環(huán)管理基礎(chǔ)上，將質(zhì)量管理的自動(dòng)化、信息化延伸到供應(yīng)商、客戶，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的全生命周期管理，通過(guò)全面的數(shù)據(jù)沉淀，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備精細(xì)化管理：設(shè)備聯(lián)機(jī)時(shí)，最大的痛點(diǎn)是當(dāng)設(shè)備離線時(shí)，無(wú)法獲知具體的離線原因， 需要人員現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行排查，逐一確定設(shè)備離線原因，涉及網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)人員等多方面不定因素。而專心智制的設(shè)備狀態(tài)精細(xì)化管理矩陣則可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)命令、數(shù)據(jù)清洗來(lái)系統(tǒng)地管控設(shè)備聯(lián)機(jī)狀態(tài)的現(xiàn)狀。

幫助戶企業(yè)完成不良品排出：目前，MES無(wú)法直接連接大量現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，工廠不良品排出仍需人工干預(yù)，而人工存在錯(cuò)判風(fēng)險(xiǎn)且影響生產(chǎn)節(jié)拍。專心智制的解決方案通過(guò)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)視儀驅(qū)動(dòng)掃描槍上報(bào)的條碼，判斷條碼狀態(tài)，條碼狀態(tài)給到OPC UA，OPC UA寫(xiě)入PLC IO點(diǎn)驅(qū)動(dòng)MES執(zhí)行器來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)排出或分流。

幫助企業(yè)完成電機(jī)故障預(yù)警預(yù)測(cè)：該系統(tǒng)無(wú)需對(duì)原設(shè)備進(jìn)行任何改造，數(shù)據(jù)來(lái)源于外接的傳感器，且極易形成標(biāo)準(zhǔn)化，可快速?gòu)?fù)制、大規(guī)模投用，為工廠減少故障損失、提高生產(chǎn)效率。

正如倪春陽(yáng)所說(shuō)：“基于邊緣計(jì)算的工廠數(shù)字化可以平臺(tái)化也可以單點(diǎn)突破，具備了相當(dāng)?shù)撵`活性和性價(jià)比。”

智能制造已是大勢(shì)所趨，企業(yè)應(yīng)結(jié)合自身生產(chǎn)痛點(diǎn)，梳理發(fā)展脈絡(luò)，共同推進(jìn)智能制造的產(chǎn)業(yè)落地。
責(zé)編AJX