【鏈企學院】課程乾貨 | 和行業大咖一起 走近智能工廠

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11月24日下午,鏈企學院第二期線下沙龍活動在蘇州園區生物奈米園順利舉行。主講人董驪老師,結合豐富的行業案例,帶領來自不同行業的夥伴,深入了解什麼是智能工廠,共同探索如何用互聯網賦能智能製造。

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以下為講師課程原文精選

由海岸線整理髮出

今天給大家分享的是

《互聯網如何賦能智能製造》

首先我們來看

為什麼企業如此看重智能製造

製造業的起源

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圖:中國機械行業的崛起

這張圖中大家可以看到中國的增長是非常強勁的,在這樣的背景下,各個企業都要去思考,如何才能在如此強勁的環境下更好的生存。

最先感受到這個壓力的是德國。

由於當地資源匱乏,為了提升能效,德國必須要將產業向發展中國家轉移,例如很多車企的製造中心是由中國代理,美國的很多企業也在向中國轉移。

而產業的轉移導致他們國內製造業空心化,為了保持自己國家在製造業的領先地位,德國推出了「工業4.0」,美國推出「製造業回歸」, 中國作為製造大國,推出了「中國製造2025」戰略。

中國製造2025

「中國製造2025」提出了大陸製造強國建設三個十年的「三步走」戰略,是第一個十年的行動綱領。

「中國製造2025」應對新一輪科技革命和產業變革,立足大陸轉變經濟發展方式實際需要,圍繞創新驅動、智能轉型、強化基礎、綠色發展、人才為本等關鍵環節,以先進製造、高端裝備等重點領域,提出了加快製造業轉型升級、提升增效的重大戰略任務和重大政策舉措,力爭到2025年從製造大國邁入製造強國行。

製造業的挑戰

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大環境的改變,導致企業必須要去面對很多挑戰。

比如一個知名台企給我的印象是很深刻的。

早年該企業總人數大概在3-4萬,但現在只有6-8K人,人數下降很多。

另外我們再來看一下園區的薪資,以前3-4K已經是蠻高的薪資,但是現在,可能已經是五位數甚至更多。

所以製造業的成本優勢已經喪失了

一般來說,製造業的利潤水平在5%-10%的水平,有的可能會超過10%。

在這樣一個水平下,成本是什麼:原材料成本和人工成本。

如果這兩塊成本不能降低,那對企業的影響是很大的。

另外一個挑戰是創新。

創新是國內製造業非常缺乏的一點,比如化妝品,五萬個化妝品,有多少是國內品牌呢。

雖然現在手機品牌我們有華為,不像之前只有三星和蘋果。

可是整體來看,我們還是缺少很多創新的。

第三個是從事製造業的意願降低。

我們有多少人是願意去產線一線的,有多少人是願意讓自己的孩子進去產線一線去的。不難發現,未來在工廠里面,最底層的勞力力其實會很難找到。

最後是柔性生產的問題。

浙江的工廠將產品成本降得非常低,為什麼?

因為他們做大批量的自動化的生產。

但是如果你要換一條生產線上的產品,需要修改所有的模具,調整很多搭配,這樣生產線就做不到柔性。

有些企業說人工的組裝線是最柔性的,今天給一個操作說明,明天就可以把東西做出來。

這里分享一個案例,是昆山一個組裝電腦的工廠,他們換產品,只要跟所有工人說一下,基本上通過一小時左右時間培訓,新的產品就可以做出來。

但是同時,他們有另一條全自動化的組裝生產線,一直在做調試。調試好之後,用自動化生產線生產的質量和效率都會提高很多。

這就是企業所面臨的一個挑戰,有效率,就很難做到柔性,有柔性就可能沒有效率。

那麼解決以上問題的方法,也就是我們今天的主題:互聯網賦能智能製造。

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這是一張工業4.0的架構圖,中間部分是工廠,生產產品時從原材料到產品,工廠如何在柔性和效率之間尋求一個平衡,對工廠來說,首先是要智能。

傳統方式:

工廠通過人工知道原材料來了,通過鏟車或其他放到設備上,設備感覺到東西來了,人工按按鈕,輸入指令,進而開始生產,變成產品。

在這個過程中,你知道原材料已經在加工了嗎,知道產品現在在哪個倉庫嗎,其實不知道。

智能工廠:

在物料上加條碼,通過RFID跟蹤生產過程。讓物料做到智能,和加工的對象做感知和互動,這個功能有很多管理系統可以做到,比如PLM系統、ERP系統等。

下面這部分是物聯網,前幾年大家談了很多物聯網,大家覺得物聯網就是賦予物品通訊的能力,現在來看,物聯網其實改變了系統獲取數據的方式。

我們以前一直在做ERP,現在會做下沉,軟硬件的結合,讓上面的管理系統,感知到下面的設備,通過物聯網的方式,把設備全部連在一起,做到智能工廠。

另外一塊是設備和設備,設備和產品的交互。當這個產品經過你的流水線留到某個位置,就會感覺到來了一個什麼東西。因為每個東西都有自己的身份,所以他知道來的東西是長是短,是木頭還是金屬,看到不同的東西,採取不同方式去做。

這就是工業4.0所提出來的智能工廠的模型。

智能工廠的六大價值

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我們常常討論智能工廠、工業4.0,因為這個話題太熱了,但是這背後,我們需要思考到底是為什麼要做智能工廠,智能工廠的價值在那里。

1.創新協同研發

目前全球做的最好的是西門子。其他比如波音飛機,它的製造到模擬生產這個過程都是在計算機里完成的。

但是在國內很多企業的生產和研發是脫節的。

現在我們的方式是做產品之前,先畫幾百份圖紙,做小樣,做實驗,最後去驗證,再批量生產,這個過程花費很多的時間和精力。

但是國外有很多軟件可以做到,將產品輸入模型,系統根據外形、尺寸、硬度要求、強度要求等,判斷工程設計結構。

這些軟件在國內很少,軟件本身並不難,難的是怎樣的參數才能出來怎樣的結果,這些歷史沉淀我們是做不到的。

那我們能做什麼呢。

我們有設備,有CAD等一些設計軟件,我們可以通過設計軟件生產圖紙,產生BOM物料,跟後面的系統去做關聯,同時,我們也可以放入一些加工參數在里面。

當出現一個新的產品需求後,首先在系統里設計,如果要進行加工製造,可以直接通過系統,把參數拉到現場。在PM系統里,我們通過身份識別,告訴它我做的是什麼產品,當時的設計程序和設計的參數是什麼,這樣速度是非常快的。通過軟件,這個過程可以連貫在一起,從設計到交付,速度更快。

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2.智能計劃調度

對於企業生產來說,最麻煩的是原本計劃好今天生產A,明天生產B,後天生產C,可是生產到一半的時候,客戶說我不要這個A了,我要C。所以最大的問題是排產困難。

對於銷售來說,滿足客戶需求是第一位的;

對於生產來說,產量最大化是第一位的。

於是,矛盾產生了。

我們唯一能做的是,當客戶的需求發生變化的時候,如何快速去調整這個生產計劃

首先,拿到最新的訂單,同時知道最新的生產現場的情況,庫存多少、生產資源怎樣、生產進度如何等。綜合分析之後,我們可以告訴客戶,最早交付時間,是否會出現延期。當內部產能實在不夠的情況下,如何去尋找外部產品。

所以生產調度要做到智能化,對生產的全流程做到RFID、二維碼等技術手段的嵌入,做到全自動化的生產過程采集,提升質量水平並建立追溯體系,採用自動防錯調度的作業模式。

智能計劃調度,協同生產計劃體系,對生產資源進行從工廠直到車間的作業與工序級的規劃與調度,有效地利用企業有限的資源進行高效的生產作業,進行供應鏈各個環節之間的計劃與調度。

做到車間現場設備與系統連接,實時自動反饋裝配、加工以及設備信息,做到生產現場可視化,管理者、計劃調度人員第一時間的掌握現場生產異常。

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3.精益式拉動物流

通過物流執行軟硬件系統的集成應用,提升物流配送的自動化和智能化,結合物聯網的運用,做到物流系統更加實時的感知物料需求,進行智能化的配送。

以前物料通過叉車送過來,現在通過AGV,可以提高庫存周轉率。

很多工廠做5s,一個工位邊上放了很多物料,因為一天配一兩次,物料全都放在邊上,加工完以後,成品或半成品,還是需要放在邊上,因為不可能老是來回拿。

那麼現在,可以通過AGV,提高庫存周轉率

可這時需要做一個平衡,用AGV庫存的問題確實解決了,但是設備成本又很高。

當一個工廠里AGV的數量達到10台,成本就很高,我們希望能夠做到精益式拉動,其實是一個度的問題,工廠到底是尋求最經濟的批量,還是通過AGV這種自動化設備來提高物料配送過程。

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4.全面質量管控

質量是企業的根本。

例如一家做電線插頭的公司,使用範圍廣,頻率高,但這個東西其實是比較容易壞的。時間長了,被氧化了,插上去之後,出現通訊上的問題,導致產品質量問題。

但是這個東西很小,價值又很低,你拿著放大鏡在上面看的話,一個人一天也看不了多少,這個怎麼辦呢。這時候需要一個檢測設備,通過設備自動獲取成品尺寸、規格、圖形,快速比對,從而判斷是否合格。

通過檢測裝備與軟件系統的集成,做到全製造過程質量評估與優化、全部產品的防錯防漏與追溯以及基於三維模型的質量定義與在線檢測分析預警(SPC),搭建全製造過程。

另外通過數據,可以判斷出,可能不合格的邊界值,出現預警,可能會在未來出現大批量的問題,從而做到提前干預,改造檢測設備。這尤其對於醫療器械非常重要,它對精度的要求非常高。

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5.智能設備管控

如果一個公司有75個工位,有一個人生病了,只要再來一個人,馬上培訓一下就可以上崗。

但是如果是一套自動化設備,75個工位有著75個機械手或者其他自動化裝備,今天壞一個停一小時,明天壞一個,又停了一小時,這樣它的效率還沒有人工生產線高。

這個問題要如何解決呢。

我們要做預判,生產線自動化程度越高,設備管理就越重要。

基於「工業物聯網」的車間智能設備管控平台,做到機器互聯互通,整合各類生產資源,做到企業數字化的閉環控制。應用大數據的在線故障診斷與分析裝備,做到對設備的預防性維修保養。

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6.企業經營控制中心

基於實時工業大數據,打造先進的企業經營控制中心。

做到公司生產計劃與製造執行、設備管理、物流控制等業務領域的統一計劃、部門協同、調度與監控。

通過軟件采集現場每條生產線信息,了解生產進度,是否出現異常,對數據進行分析,適時干預。

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我們理解的智能工廠

共分為五個層面。

第一個,企業層,包括產品全生命周期管理、企業資源管理以及辦公自動化,這些我們稱之為信息化系統。

向下是管理層,MES系統,車間的調度、生產工序的管理、數據的采集、物品的跟蹤等,都是在這里的。

另一塊是倉庫管理,通過輸入條碼/RFID,當物品經過設備時,自動檢測錄入。甚至我們可以把倉庫和車間連在一起,物料拿下來之後,直接送到生產線上,送到設備上。

虛擬製造目前很多企業都有在做,比如友達,他們會在軟件里面先做模擬,仿真工廠內部的規劃和布局,判斷效率如何。

接下來是操作層面,主要是工廠里各種各樣的設備,有七八十年代的設備,也有現代化設備,可以接入網路的。比如PLC,加個模塊就可以拓展,拿到信息。

再下面是控制層,一種是軟件往硬件上做,但是知道怎麼選設備,如何打通;

另一種是硬件往軟件上做,一旦碰到MES、ERP,就很難溝通。

這個現在也在做很多變化,像研華、西門子等,提供了很多行業標準,有了規範之後,通訊就會得到很大的提升,最終可以來改造現場,對目前的設備去感知和控制。

回歸這張圖,我們到什麼時候,才可以做到智能工廠呢?

我們需要通過不同的路徑逐步向上走。

首先,問一下自己的企業,現在有軟件系統嗎,有ERP軟件嗎,有MES系統嗎。

然後再看,我們目前的設備可以進行交互嗎。

這些都是目前需要做到的,並且可以做到的,讓數據可視化。

可視化之後,我們就可以去做分析,問題也更加的透明化。

另外通過這些數據,可以建立模型分析,預知問題,預警風險。

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自適應是一個終極目標,做到無人工廠,當物品進去之後,設備看到了就知道應該怎麼加工,完成後自動給下一個設備,直到完成最終的產品。

這個很遙遠嗎,其實不是,我們身邊就有這樣的案例。

很多商場有自動的橙汁機,我們掃一下,一杯橙汁就出來了,只不過這個技術含量比較低,但這和無人工廠的道理是一樣的。我輸入一個指令,出來一杯橙汁,或者我輸入一個需求,一段時間後,直接根據需求生產一台電腦給我。

當然這個對技術的要求是很高的,當下我們首先要判斷自己的哪個層面,準備走到哪個層級。

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思考

  • 你心中的智能製造企業是如何的?
  • 你所在企業的現狀是如何的?
  • 你希望企業在未來兩年內達到什麼樣的水平?
  • 你準備如何去做?

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