2021年,隨著客戶需求個性化、出口訂單的迅速增長、行業競爭的加劇、產能過剩和招工難等多種因素影響和政府的大力支持下,中國制造企業進一步加大對于數字化轉型和智能制造的投資力度。由于國家對于智能制造的支持更多轉向扶持產品和解決方案提供商,提高智能制造供給側的自主創新和服務能力,這會促進制造企業理性推進智能制造,大力推進與提升QCD(質量、成本和交貨期)相關的數字化和自動化項目。

自卸車焊接產線

shuipo-水泊焊割自卸車焊接產線解決方案

    推進智能制造,應當聚焦特定行業,實現集成應用的智能制造整體解決方案提供商和服務商發展。由于制造企業缺乏智能制造推進的實戰經驗和專業團隊,因此,首先需要引入第三方咨詢服務機構,幫助企業診斷現狀、梳理需求、制定規劃和實施方案,再進行整體選型,選擇能夠提供交鑰匙工程,或者工程總包服務的智能制造解決方案提供商。這對于制造企業順利推進智能制造至關重要。


    對于智能工廠建設,在新建工廠時,應用數字化工廠仿真技術,對設備布局、廠內物流、人因工程進行仿真。根據制造工藝,例如機加工、熱處理、沖壓、焊接、注塑、鑄造、噴涂、部裝、總裝、質檢、測試、包裝、罐裝、堆垛等工藝以及各類倉庫所需的空間,基于工業工程和精益理念,規劃好設備、產線和倉庫的布局,考慮清楚原材料、半成品和成品物流的輸送和流轉方式,然后再進行廠房的建筑設計,而不是先把廠房蓋好,再來考慮設備、產線和倉庫如何布局,避免木已成舟才發現布局不合理。


    對于智能制造領域的投資,不要單純根據某個項目的投資回收期是否小于3年來判斷是否上某個項目,而是要綜合考慮該項目對于企業提升HSE(職業健康、安全、環境)、客戶滿意度和競爭力,以及促進銷售等多方面的價值來評估。


    制造業推進數字化轉型,要針對企業自身的特點,明確轉型的方向。是商業模式還是研發模式,是制造模式還是服務模式轉型,是運營模式還是決策模式。


    數字化轉型和智能制造,都是企業推進變革與創新的手段。每個制造企業要想發展壯大,成為行業領先企業,根本的還是要有好產品,好產品才是硬道理。


    對于工業互聯網應用,首先解決設備數據采集和車間聯網問題,實現透明工廠,為企業上云、上平臺打下堅實基礎。在云應用方面,制造企業需要避免產生‘云孤島’。推進工業互聯網的落地應用,需要集聚基礎的云平臺提供商、工業互聯網平臺開發商、工業互聯網平臺運行商、工業APP開發商、數據采集專業廠商、工業大數據和人工智能專業廠商和電信運營商,共同打造健康的中國工業互聯網生態系統,而不是大家都去建平臺,都想當盟主,都去建立自己的所謂”生態”。工業互聯網亟待深耕行業應用,加速推進工業APP接口開放標準建設,提高工業APP與工業互聯網平臺的兼容性,避免重復開發。


    對于工業互聯網標識解析體系,這是一個非常重要的戰略舉措,但要真正實現普及還需要長期推廣,大大增加投資力度;同時,如何讓各個行業有競爭關系的巨頭共同推進統一的標識解析體系,也是一個難點。


    大型制造企業很容易產生自建工業互聯網平臺的沖動?,F在工業互聯網平臺已經太多了,沒有必要再去掉進前人已經掉過的“坑”和淌過的“地雷陣”,還是應當選擇開放性、可擴展性良好,支持低代碼開發的工業互聯網平臺,結合企業的具體需求來部署工業互聯網應用。 


    關于我國工業軟件產業的發展,需要開放的心態、長期的戰略、科學的態度、市場的機制和創新的組織模式,不能操之過急,指望畢其功于一役。管理類軟件的國產化替代進程相對會快一些,但涉及到支撐產品創新設計、仿真、優化、工藝規劃和制造的工業基礎軟件,不僅是資金密集、技術密集,而且也是人才密集,因此需要從長計議,循序漸進,重點支持研發支撐特定行業、特定產品類型、特定工藝和特定功能的應用軟件,而不是重點開發大型通用軟件。在鼓勵自主創新和國產化同時,也應當與國外工業軟件廠商開放合作。同時,要大力推進與工業軟件應用相關的咨詢服務,讓企業真正用起來,打通業務流程,創造實際價值。


    工業軟件市場面臨著國外軟件先入為主壁壘、操作習慣壁壘、已形成大量數字資產的兼容性壁壘等諸多難點與挑戰,因此,應當大力支持工業軟件和服務領域的“雙創”,并支持合理使用開源技術;同時,期待政府大力支持那些真正有用戶基礎,有市場意識,有技術沉淀,有服務能力,有戰略定力的工業軟件企業和創新團隊。另外,還應該大力倡導企業尊重知識產權。   


    關于數字孿生技術的應用,制造企業應當先進行試點再推廣,循序漸進。


    首先,應當學習掌握數字孿生技術的基本概念和原理;


    第二,明確應用數字孿生技術的目標,以及主要應用對象究竟是自身產品還是核心車間;


    第三,全面了解相關技術、產品和解決方案,例如交互式實時三維渲染技術、數字化工廠仿真技術、產線虛擬調試技術、AR/VR技術、工程仿真與優化技術、仿真模型降階處理技術,傳感器和工業物聯網技術;


    第四,根據企業的應用需求來確定數字孿生技術的試點方案,并確定對數字孿生模型的保真度要求。


    對于復雜產品而言,每個實物產品在整個生命周期有多個數字孿生模型,以及需求結構樹、產品結構樹、工藝結構樹等索引信息,因此,企業也需要關注和應用數字主線(Digital Thread)技術,將這些數字孿生模型和索引信息串接起來,保持產品技術狀態信息的一致性。


    5G技術在制造業應用廣闊,但尚需尋找殺手級應用。由于制造業行業細分門類眾多,應用場景及需求差異很大,盡管隨著5G與工業互聯網的融合逐步加深,衍生出了很多的應用場景,如AI質檢、AGV協同控制、遠程運維/操控、機器人巡檢、AR裝配等,但到目前為止,真正剛需的應用場景還不多,完整落地工業領域的案例有限,企業替換原有網絡部署方式的需求還不強烈。制造企業需要充分考慮實際需求,根據5G的特性,以及高可靠性、移動性、云端海量存儲/計算等能力,選擇合適且必要的場景優先落地。同時,5G運營商也需要考慮5G產品與工業場景需求和技術特性的對接,大力拓展生態體系,完善商業模式,加強與IT、OT企業的對接與協作,共同推進5G在制造企業的應用取得實效。


    智能制造人才培養和培訓是制造企業持續推進智能制造的關鍵成功要素。智能制造涉及到數字化、自動化、智能化、精益化,需要跨學科、多門類的專業知識跨界融合,需要多種類型的智能制造專業人才,同時企業高層要對智能制造有深刻的理解。當前,無論是甲方還是乙方都非常缺乏有實戰經驗,既懂數字化、自動化技術,又懂工藝與管理,還具備項目管理經驗的智能制造項目經理。同時,制造企業也缺乏各領域的智能制造技術應用人才。智能制造人才的缺乏,在很大程度上將制約我國智能制造推進取得實效。

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