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新聞動(dòng)態(tài)導航圖

工業(yè)4.0和智能制造發(fā)展中的這些挑戰,你了解嗎?

2018-10-303566

人工智能等信息技術(shù)與傳統制造技術(shù)的快速發(fā)展,促進(jìn)了我國傳統制造業(yè)的轉型升級。如今,智能制造已經(jīng)成為我國制造業(yè)的主要發(fā)展方向,但工業(yè)4.0和智能制造發(fā)展仍然存在著(zhù)一定的挑戰。

從最早工匠使用工具開(kāi)始,科技進(jìn)步的物質(zhì)形式基本體現在了制造發(fā)展的過(guò)程,將科技應用到制造的過(guò)程最能體現人類(lèi)理性應用工具和技術(shù)等先進(jìn)手段追求利潤最大化和效率最高的偉大境界。所以,按照科技發(fā)展的邏輯推斷,制造必然向信息化、智能化階段發(fā)展。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),很可能是因為人類(lèi)智慧已經(jīng)發(fā)展到這個(gè)階段了,再不表現出來(lái)已經(jīng)不能彰顯人類(lèi)的更高級能力。

西門(mén)子德國數字化工廠(chǎng)作為優(yōu)秀的先驅者,用25年的時(shí)間已實(shí)現75%的生產(chǎn)作業(yè)自動(dòng)化,生產(chǎn)線(xiàn)上的在線(xiàn)監測節點(diǎn)超過(guò)1000個(gè),每天采集數據超過(guò)5000萬(wàn)。每年生產(chǎn)元器件30億個(gè),可24小時(shí)為客戶(hù)供貨,產(chǎn)能較數字化前提高了8倍。

智能制造是個(gè)系統工程,即使單點(diǎn)切入也需要系統化規劃后逐一實(shí)現。

挑戰1:全連接

缺少任一節點(diǎn)的連接,都有可能影響全面自動(dòng)化的實(shí)現。這里面會(huì )涉及多少連接呢?舉個(gè)例子,說(shuō)一個(gè)現在不太多見(jiàn)的產(chǎn)品,比如摩托車(chē),僅發(fā)動(dòng)機就有250多個(gè)零件,至于汽車(chē)約有30000個(gè)左右。對于制造過(guò)程,一個(gè)螺絲都不能少,智能制造的連接也是一樣。除了這些,其他相關(guān)信息包括資金量、管理信息流、物流信息流、服務(wù)信息流等各個(gè)相關(guān)環(huán)節需要全面連接。

在信息化階段,ERP系統最大的問(wèn)題點(diǎn)是逆向流程實(shí)現困難。到了智能化階段除了連接點(diǎn),還需要在全面連接點(diǎn)中設置雙向監控點(diǎn)和生產(chǎn)管理連接點(diǎn)?;跁r(shí)時(shí)海量信息傳遞和多節點(diǎn)控制的需求,需要單獨的連接和數據流轉通道以保證整個(gè)過(guò)程不斷點(diǎn)、不丟包,順利完成全過(guò)程。另外,是否有智能產(chǎn)品是與用戶(hù)建立直接連接的前提。

挑戰2:全控制

智能制造將數據流轉作為核心,連接全部制造和相關(guān)環(huán)節,中間的全部過(guò)程都似“暗箱”般,非常需要隨時(shí)知道發(fā)生了什么并予以人為糾偏和預警干涉。每個(gè)節點(diǎn)的交互設計和計算能力是實(shí)現全控制的基礎。除了對環(huán)節的控制,還需要對智能設備(包括工業(yè)機器人)進(jìn)行監測和控制。智能制造的生產(chǎn)線(xiàn)上將由多個(gè)智能設備來(lái)替代人類(lèi)完成執行工作。人與機器的配合及人對機器的控制和管理也是智能制造挑戰中比較容易出現掌控外事故的問(wèn)題點(diǎn)。

挑戰3:資源整合

社會(huì )環(huán)境和用戶(hù)都是智能制造的影響因素。智能制造階段,主要存在的工廠(chǎng)形式為大的制造平臺和小型個(gè)性化工作室。大平臺可以滿(mǎn)足小批量的定制化需求,小工作室更多體現在與用戶(hù)的更直接、更短平快的連接。至于智能供應鏈也將出現大的供應鏈整合平臺,針對不同個(gè)性化需求提供快速、“零庫存”的供應。智能制造系統化工程需整合供應鏈、生產(chǎn)、物流、服務(wù)平臺、營(yíng)銷(xiāo)資源等等,才能最大化的實(shí)現智能制造的自動(dòng)化及產(chǎn)能最大化。

智能制造既然有如此高的要求,從以上可以總結出來(lái)兩條實(shí)現路徑:一條是作為龍頭企業(yè),自行嘗試然后把成功經(jīng)驗復制到行業(yè)內其他企業(yè),推動(dòng)行業(yè)整體進(jìn)步,從而實(shí)現更大范圍的智能制造。另一條是行業(yè)內主要企業(yè)把相關(guān)資源整合在一起,共同嘗試將所有相關(guān)環(huán)節集中在這一個(gè)平臺上操作,作為獨立的OEM中心存在。不難推斷,產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和第三方提供相關(guān)解決方案及數據服務(wù)或將成為必不可少的存在。

綜上所述,智能制造即使還沒(méi)實(shí)現也是符合社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展規律的,本來(lái)就是一件任重道遠的事兒。另外,所謂挑戰對于不同發(fā)展階段和數字化程度不同的企業(yè)意義不太一樣,不能一概而論。

挑戰4:數據采集及整合應用

企業(yè)內外大小數據的采集及整合應用是智能制造效率的基礎。智能產(chǎn)品相關(guān)數據的獲取也將是產(chǎn)品升級的基礎數據。數據采集及整合能力,尤其是外部環(huán)境數據、行業(yè)數據和用戶(hù)數據的獲取整合能力最耗費成本,也最能體現企業(yè)資源整合實(shí)力。智能制雜讜于企業(yè)數據能力的要求包括數據入口掌控數量、數據采集方式(眾包之后新的模式)、數據中心規劃和實(shí)現能力、數據計算資源以及智能算法的駕馭能力等等。

挑戰5:數據傳遞通道與時(shí)時(shí)交互

這里涉及到網(wǎng)絡(luò )通道及網(wǎng)絡(luò )上多節點(diǎn)協(xié)議標準建設。多節點(diǎn)交互、監測和控制,以及跨行業(yè)、跨領(lǐng)域、跨產(chǎn)品等多場(chǎng)景的要求,需要建立新的、系統性的、統一的協(xié)議標準,除了整體架構和基礎物聯(lián)網(wǎng)外,至少先從同一行業(yè)(領(lǐng)域)開(kāi)始細化和建立統一標準。另外,無(wú)論是從帶寬(實(shí)時(shí)數據承載量)還是網(wǎng)速要求,目前的網(wǎng)絡(luò )資源顯然支持不了智能制造的發(fā)展要求?,F在大家把希望寄予5G,寄望于物聯(lián)網(wǎng)新的協(xié)議標準。還能說(shuō)什么呢,共同期待吧。

挑戰6:數據模型的多場(chǎng)景創(chuàng )建與打通

一個(gè)統計方法吃八方,一個(gè)數據模型占領(lǐng)全天下的幸福時(shí)光不會(huì )再有了。盡管大數據和智能算法就那些,真正考驗智能制造的是基于不同場(chǎng)景和條件的數據架構搭建和模型應用,以及多模式和場(chǎng)景下的數據及數據模型打通。任何事情都會(huì )有偏差,即使沒(méi)有偏差,也需要根據外部的變化進(jìn)行及時(shí)調整,完全依賴(lài)機器對數據的解讀和歸納也不太可能。因此,還需要能夠洞察行業(yè)發(fā)展和業(yè)務(wù)路線(xiàn)的專(zhuān)業(yè)分析師對規則進(jìn)行調整、優(yōu)化、升級和廢除。

未來(lái),數據將成為智能制造的生命線(xiàn),數據收集、存儲、快速調撥、模型搭建、規則創(chuàng )建及整合、計算和應用,每個(gè)環(huán)節都與連接、控制和自動(dòng)化息息相關(guān)。數據服務(wù)能力未來(lái)將成為第三方服務(wù)的重要發(fā)展領(lǐng)域和方向,數據專(zhuān)家和工程師都會(huì )成為炙手可熱的人才。

有專(zhuān)家說(shuō),即使只從三大產(chǎn)業(yè)的角度看,這些年互聯(lián)網(wǎng)一直致力于影響第三產(chǎn)業(yè),接下來(lái)必然在農業(yè)和工業(yè)(制造業(yè))發(fā)力,而且很有前景。

但是從挑戰的難度來(lái)看,僅僅依靠商業(yè)的力量是不夠的。目前,世界前二經(jīng)濟體均在此領(lǐng)域有所動(dòng)作,美國政府公布了一個(gè)通過(guò)刺激被稱(chēng)為“智能制造業(yè)”的方法來(lái)推動(dòng)美國制造業(yè)的復興的法案。智能制造創(chuàng )新研究所是奧巴馬政府頒布的第九個(gè)制造中心,并將在美國范圍內發(fā)起5個(gè)地區制造創(chuàng )新中心,每個(gè)中心將專(zhuān)注于本地區的相關(guān)技術(shù)遷移和勞動(dòng)力開(kāi)發(fā)。中國政府去年5月亦由國務(wù)院出臺制造強國中長(cháng)期發(fā)展戰略規劃《中國制造2025》,預計2025年制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域全面實(shí)現智能化,試點(diǎn)示范項目運營(yíng)成本降低50%,產(chǎn)品生產(chǎn)周期縮短50%,不良品率降低50%。

政策驅動(dòng)、人才儲備、企業(yè)投入、科研支持這些都是必要條件。新技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應用難免要在無(wú)數個(gè)坑里摸爬滾打,多少英烈仰天長(cháng)嘆生不逢時(shí),也只能對抓住技術(shù)與市場(chǎng)最好契合時(shí)點(diǎn)成為英雄的人翻個(gè)白眼,繼續義無(wú)反顧趟下一個(gè)泥坑。對于智能制造的發(fā)展來(lái)說(shuō),最需要的還是那些敢于趟過(guò)一個(gè)又一個(gè)坑點(diǎn),拍拍泥土,總結經(jīng)驗教訓,繼續下一輪嘗試的勇士。沒(méi)有迎接挑戰的決心,便沒(méi)有迎接勝利的機會(huì )。


文章來(lái)源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)


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