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為什么智能制造如此重要?

我快閉嘴 ? 來源:虎嗅APP ? 作者:錢德虎 ? 2020-11-11 10:41 ? 次閱讀

隨著阿里醞釀了三年的“犀牛智造”走上臺前并投入生產(chǎn),以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、中國制造2025等制造業(yè)升級話題也被一并成為行業(yè)的熱門話題。制造業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的主體,是所有產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎,悄無聲息地影響著經(jīng)濟的發(fā)展和人們的生活。

而對很多的企業(yè)來說,智能制造有什么好處、如何才能簡單有效地對生產(chǎn)流程進行升級,并沒有一個明確的認知。在全球制造業(yè)正面臨新一輪產(chǎn)業(yè)分工的背景下,留給中國制造業(yè)的時間并不寬裕。

制造業(yè)天然的復雜性,注定了這條路將極其漫長。也是為什么,虎嗅“成就制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級 智變未來”的節(jié)目中,“制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”會成為我們討論的主題。

為什么智能制造如此重要?

前哈佛大學教授,著名經(jīng)濟學家、 世界銀行經(jīng)濟顧問霍利斯·錢納里曾在《工業(yè)化和經(jīng)濟增長比較研究》一書中指出:“以制造業(yè)增長為代表的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變,會加速經(jīng)濟增長進程;制成品出口導向國家,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化速度較快,國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)聯(lián)系程度更高,制造業(yè)對增長貢獻也更大。”

以我國為例,改革開放之后,中國從貧窮落后一躍成為世界第二大經(jīng)濟體。經(jīng)濟高速發(fā)展的根本原因在于成功利用了人口帶來的勞動力優(yōu)勢。各行各業(yè)都融入了全球產(chǎn)業(yè)鏈、參與到國際分工中去,最終成為成為了“世界工廠”。

據(jù)工信部最新數(shù)據(jù),2019年我國制造業(yè)增加值達26.9萬億元,占全球比重28.1%,連續(xù)十年保持世界第一制造大國地位。

但經(jīng)過40年發(fā)展,這樣的模式正逐漸面臨著來自內(nèi)外兩方面的挑戰(zhàn)。

一方面來自內(nèi)部,國內(nèi)制造業(yè)“用工荒”逐年加劇,疫情之后一度成為社會熱點。這背后是人口紅利使低端產(chǎn)業(yè)造成了對低成本勞動力的依賴,而年輕群體則不再滿足于傳統(tǒng)制造業(yè)工人微薄的收入。在移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展下,轉(zhuǎn)而尋求快遞員、騎手、網(wǎng)約車等新的社會需求職業(yè)。

為了招到更多的工人,工廠不得不提高薪資待遇。而勞動力成本的水漲船高,進一步導致了制造業(yè)開始出現(xiàn)新一輪向勞動力成本更低的東南亞國家遷移的現(xiàn)象。

另一方面則在外部,以德國提出“第四次工業(yè)革命”、美國“智能制造領(lǐng)導聯(lián)盟”、英國《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》等等為首。在國際范圍內(nèi),多個政府或組織正在大力推動新型高自動化制造形式,下一代工業(yè)制造已逐漸成為新的趨勢。

在這樣的背景下,2015年李克強總理提出“制造強國”戰(zhàn)略。在第一個“十年綱領(lǐng)”《中國制造2025》中,將“中國智能制造”作為發(fā)展的主要方向。推動傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型,以“機器換人”的方式,緩解中國制造業(yè)面臨的用工問題。

今年4月則更進一步,中共中央對“新基建”的定義進行了解釋,并在“信息基礎設施”的建設中明確將“物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”等列為了主要的發(fā)展推動方向。

緊接著的第十九屆五中全會中又提出:“堅持把發(fā)展經(jīng)濟著力點放在實體經(jīng)濟上,堅定不移建設制造強國、質(zhì)量強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國,推進產(chǎn)業(yè)基礎高級化、產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化,提高經(jīng)濟質(zhì)量效益和核心競爭力?!?/p>

在十四五“2035年基本實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化”的目標下,“基本實現(xiàn)新型工業(yè)化”也成了中堅的推動力量。

對于還在猶豫的工廠來說,在用工的壓力與“新基建”等政策的指導下,前進的方向逐漸清晰起來:在IoT與大數(shù)據(jù)等技術(shù)的加持之下,通過對傳統(tǒng)產(chǎn)線數(shù)字化的改造與建設,將達到生產(chǎn)效率與成本的進一步優(yōu)化。

這不僅是局部工廠的解決方案,更是推動我國制造業(yè)發(fā)展的過程中,所采取的必要的生產(chǎn)方式的變革。

物聯(lián)網(wǎng):智能制造的“神經(jīng)”

事實上,智能制造的普及并非一帆風順。對企業(yè)來說,采用低端勞動力不僅可以節(jié)省成本,更是可以讓產(chǎn)線更加“靈活”。

舉例來說,在一些企業(yè)管理者的眼中,傳統(tǒng)自動化工業(yè)流程往往是將機器以事先擬定的腳本進行運作。在一個生產(chǎn)線中,每一臺機器、每一個節(jié)點都是“死”的。需要技術(shù)人員提前提供好運行腳本,并按照腳本來運作。

這正是很多制造業(yè)不愿放棄人工制造的原因:相比機器,人具有更強的適應能力,人工的生產(chǎn)線更具有“柔性”。可以做到隨機應變,并實時地根據(jù)產(chǎn)線的狀態(tài)調(diào)整自己的工作。

而這也恰好是外界對智能制造控制的普遍誤區(qū):簡單來說,智能制造會使用機器來替代人類的操作。但它并非為了單純解決“能源、體力”等問題,只依靠機器將生產(chǎn)流程自動化。

而是進一步地,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對工業(yè)數(shù)據(jù)進行更深度的檢測,并在各節(jié)點之間進行實時的數(shù)據(jù)交換、處理。將每個節(jié)點、每臺機器狀態(tài)與效率的最優(yōu)化,并最終促成整個系統(tǒng)的高效運行。

在這個過程中,作為幾乎所有數(shù)據(jù)源頭的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(IoT),成為了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進化過程中重要的一環(huán)。

TCL格創(chuàng)東智智能制造專家王錦提到了“智能制造20字真言”,分別是:狀態(tài)識別,實時分析,精準執(zhí)行,自主決策和學習提升。他強調(diào):物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決的是狀態(tài)識別、實時分析、精準執(zhí)行這三方面的問題。

在智能制造中,通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集到的數(shù)據(jù),不僅可以在低延時下實現(xiàn)更準確地操作,還可以如同“神經(jīng)”一樣,收集記錄生產(chǎn)過程中每個節(jié)點的狀態(tài)數(shù)據(jù)。借助5G等更加先進的通訊技術(shù),讓數(shù)據(jù)在節(jié)點之間交換流動起來,就像“血液”通過了“血管”。

當整個系統(tǒng)運作起來,生產(chǎn)的過程就“活了”:通過記錄和數(shù)據(jù)交換,系統(tǒng)實時判斷自己的工作內(nèi)容,提醒潛在的危機;為維修人員提前預測潛在的故障,減少維護成本;并在理想情況下,自我優(yōu)化生產(chǎn)流程(時間敏感網(wǎng)絡),體現(xiàn)的則是相比人工流水線更強的“柔性”。

英特爾亞太區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)行業(yè)銷售經(jīng)理謝青山表示,與普通用戶經(jīng)常接觸到的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相比,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還有著兩個獨特需求:

1.實時性:隨著制造產(chǎn)品的精細程度越來越高,在制造過程中需要更加快速、

實時、精準地控制機械設備;

2.時效性:設備之間需要做到更加及時、同步的配合,將工作流程效率最大化。

隨著數(shù)據(jù)的流動,物聯(lián)網(wǎng)大大推動了工業(yè)生產(chǎn)的過程中做到實時反饋和閉環(huán)控制。

物聯(lián)網(wǎng)改變了什么

隨著制造業(yè)產(chǎn)線流程的愈發(fā)復雜,被制造的產(chǎn)品越來越精密,曾經(jīng)人工難以解決的問題,在智能制造時代正被逐步克服。

王錦提到了物聯(lián)網(wǎng)機器視覺的一項具體應用:一次制造案例中,面板生產(chǎn)過程中有一道工序,需要用人眼去判斷電路板印刷過程中的電路質(zhì)量問題。每次判片室?guī)装偃?,每天?0萬張缺陷照片,工作內(nèi)容的辛苦給崗位帶來了極大的流動性。而借助物聯(lián)網(wǎng)的視覺傳感器和AI技術(shù),系統(tǒng)可以自動地高速完成整個過程。

從更長遠的角度來看,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決的將不僅僅是人的問題,更是給整個產(chǎn)線流程帶來方方面面的改變。在謝青山提到的英特爾半導體工廠中,物聯(lián)網(wǎng)正給產(chǎn)線的維護過程帶來了新的可能性。

由于芯片的精密程度非常高,所以在制作過程中,英特爾在工廠中安裝了大量的換氣設備,用來維持生產(chǎn)環(huán)境的潔凈。在生產(chǎn)過程中,換氣設備的損壞或者故障,對產(chǎn)線將是非常大的影響。而如何穩(wěn)定地維護這些換氣設備,對工廠來說是個挑戰(zhàn)。

在此之前,英特爾只能通過頻繁檢測,并提前報廢掉設備,來避免潛在的風險,不可避免地構(gòu)成了一定程度的浪費。

而對產(chǎn)線進行基于智能制造的改造以后,針對換氣設備故障時的異常狀態(tài),英特爾為每個換氣設備加裝了傳感器,通過對比正常與異常時不同的狀態(tài)數(shù)據(jù),如振動頻率、電流、電壓、聲音等。在數(shù)據(jù)層面提前判斷設備的潛在的隱患信息,并進行預測性的維護。保持產(chǎn)線穩(wěn)定的同時,大幅降低了成本。

謝青山認為,“預測性維護”是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)工廠改造的過程中,能讓工廠最快受益的技術(shù)。它的受益體現(xiàn)在兩方面:

一方面是產(chǎn)線的穩(wěn)定:減少產(chǎn)線故障以后對原材料的損耗以及交付周期延長的商業(yè)影響;

另一方面則是成本的降低:減少了技術(shù)人員檢查、更換設備的人力成本。同時設備物盡其用,避免頻繁采購帶來的浪費。

而解決這些問題的方式,正依賴于英特爾物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟應用的基礎。

謝青山認為,當前中國制造業(yè)的一大特點是,從業(yè)人數(shù)與規(guī)模,都遠遠領(lǐng)先于其他擁有制造業(yè)的國家。這正源自于改革開放之后,制造業(yè)的崛起之下,中國形成了世界上品類最多、規(guī)模最大的制造業(yè)體系。

但與此同時,不同品類的工業(yè)特點,造成了國內(nèi)制造業(yè)發(fā)展的不均衡:領(lǐng)先的企業(yè)已經(jīng)開始建設黑燈工廠了,而還有更加廣大的小型制造業(yè)工廠,離真正的數(shù)字化改造還有很遠的路要走。

要解決這些問題,需要的是一個更加一體化低成本的平臺化解決方案。

比如說從硬件層面來說,英特爾發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)通用的芯片應用到智能制造領(lǐng)域時,并不能良好支持時間敏感網(wǎng)絡這一功能,即不能很好地對上下游工序的合理安排與調(diào)整。于是他們在新一代處理器中,將這類功能統(tǒng)統(tǒng)集成到了底層的硬件中,當上層工廠需要構(gòu)建自己的智能制造平臺時就會更加容易。

從軟件上來說,為了更好地支持上述硬件功能,英特爾搭建了全球化IoT平臺,提供一站式智能物聯(lián)網(wǎng)解決方案。在工業(yè)邊緣控制平臺(ECI)的加持下,智能制造的應用實現(xiàn)將更加簡單。

這樣工作看起來并不復雜,但從前期調(diào)研、開發(fā)人員程序編寫、最后將功能燒到芯片里,前后需要三到五年才能實現(xiàn)。對于之前普通的企業(yè)來說,尋找一套穩(wěn)定的解決方案所需要付出的成本則依然高昂。而像這樣成熟、通用、一體的解決方案,也將成為智能制造的有力推動,這套技術(shù)的優(yōu)勢在工廠中體現(xiàn)得淋漓盡致,通過提高機器視覺等技術(shù),達到節(jié)能減排成效,進而大幅度提升了效率。

而在智能制造的普及背后,將會迎來更多衍生性智能制造應用的快速發(fā)展。對此,王錦提到了“數(shù)據(jù)壓”的概念:

格創(chuàng)東智在TCL華星光電的一期的物聯(lián)網(wǎng)工程里,大概連了六千多臺設備,將近兩萬個信息點,一天大概能產(chǎn)生將近兩個TB的數(shù)據(jù)。就像水庫一樣,大量的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生數(shù)據(jù)壓,數(shù)據(jù)壓會推動智能制造衍生應用的發(fā)展。

毫無疑問的是,基于整個制造業(yè)產(chǎn)生的案例與背后的數(shù)據(jù),將推動行業(yè)帶來更大的改變。而這,需要的則是中國制造行業(yè)的共同努力。

結(jié)語

“一句中國的古老智慧的名言叫‘水利萬物而不爭’,我們的產(chǎn)品就像水一樣,可以滲透到千家萬戶,也讓企業(yè)可以更好的發(fā)展?!敝x青山說到。

隨著底層軟硬件技術(shù)逐漸完善,對制造業(yè)進行基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的改造,正逐漸讓更多企業(yè)邁入了智能制造的領(lǐng)域,更多的數(shù)據(jù)將推動各種產(chǎn)業(yè)應用的發(fā)展,生產(chǎn)效率得到進一步提升,而“用工荒”的問題或?qū)⒉辉俅嬖凇?/p>

而整個制造業(yè)智能化的改變,也必將帶動著國家的經(jīng)濟的發(fā)展,并改變著每個人的生活,成為下一步帶動國民經(jīng)濟進步的根本動力。
責任編輯:tzh

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