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智能制造:多重困境與五大難點(diǎn)

當(dāng)前,我國制造業(yè)面臨著異常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),在這種背景下,制造企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)?推進(jìn)智能制造成為重要的途徑。然而,目前我國制造企業(yè)推進(jìn)智能制造面臨著諸多難點(diǎn)問題。

NO.1

概念滿天飛,技術(shù)一大堆

近幾年來,從工業(yè)4.0的熱潮開始,智能制造、CPS、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(平臺(tái))、企業(yè)上云、工業(yè)APP、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字工廠、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、C2B(C2M)等概念接踵而至,對(duì)于大多數(shù)制造企業(yè)而言,可以說是眼花繚亂、無所適從。

智能制造涉及的技術(shù)非常多,例如云計(jì)算、邊緣計(jì)算、RFID、工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、三維打印/增材制造、工業(yè)安全、TSN(時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò))、深度學(xué)習(xí)、Digital twin、MBD、預(yù)測(cè)性維護(hù)......讓企業(yè)目不暇接。這些技術(shù)看起來都很美,但如何應(yīng)用,如何取得實(shí)效?很多企業(yè)還不得而知。


NO.2

摸著石頭過河

企業(yè)推進(jìn)智能制造領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)十分缺乏經(jīng)驗(yàn),欠缺可以借鑒的成功案例。目前,制造企業(yè)已經(jīng)存在三種類型的孤島:信息孤島、自動(dòng)化孤島,以及信息系統(tǒng)與自動(dòng)化系統(tǒng)之間的孤島。企業(yè)目前也缺乏統(tǒng)一的部門來系統(tǒng)規(guī)劃和推進(jìn)智能制造。在實(shí)際推進(jìn)智能制造的過程中,企業(yè)也仍然是頭痛醫(yī)頭,缺乏章法。

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NO.3

理想很豐滿,現(xiàn)實(shí)很骨感

推進(jìn)智能制造,前景很美好。但是絕大多數(shù)制造企業(yè)利潤(rùn)率很低,缺乏自主資金投入。在“專項(xiàng)”、“示范”以及“機(jī)器換人”等政策刺激下,一些國有企業(yè)和大型民營(yíng)企業(yè)爭(zhēng)取到各級(jí)政府給予的資金扶持,而中小企業(yè)只能“隔岸觀火”,自力更生。然而,為了爭(zhēng)取政府項(xiàng)目,方案必須做得漂亮,檔次必須高大上,投入必須上億。

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大屏幕指揮中心是必須有的,大量采用機(jī)器人的自動(dòng)化生產(chǎn)線是必須建的,立體倉庫、AGV也是可以有的,MES更是必不可少的,國產(chǎn)系統(tǒng)是必須用的。至于究竟能否取得實(shí)效,就只有企業(yè)“冷暖自知”了。


NO.4

自動(dòng)化、數(shù)字化還是智能化?

在推進(jìn)智能制造過程中,不少企業(yè)對(duì)于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試,認(rèn)為這就是智能工廠。而實(shí)際上,高度自動(dòng)化是工業(yè)3.0的理念。

對(duì)于大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品,國外的優(yōu)秀企業(yè)早就實(shí)現(xiàn)了無人工廠,例如日本FANUC全自動(dòng)裝配伺服電機(jī),40秒一個(gè),但其前提是產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化、系列化,以及面向自動(dòng)化裝配的設(shè)計(jì),例如將需要用線纜進(jìn)行插裝的結(jié)構(gòu)改為插座式的結(jié)構(gòu)。

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從技術(shù)和管理的角度看,中國制造要走向智能制造,主要還存在五大難點(diǎn):

一,智能制造是基于新的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合,貫穿于從設(shè)計(jì)、供應(yīng)、生產(chǎn)制造、服務(wù)等整個(gè)供應(yīng)鏈制造、運(yùn)營(yíng)和管理的各個(gè)環(huán)節(jié)。

因此,智能制造包含兩個(gè)系統(tǒng)工程,一個(gè)是智能制造技術(shù)(制造技術(shù)和信息技術(shù))整合的系統(tǒng)工程,另一個(gè)是管理的系統(tǒng)工程。目前,這兩個(gè)系統(tǒng)工程不僅是中國企業(yè)面臨的問題,歐美企業(yè)也同樣面臨這個(gè)問題。

二,裝備制造業(yè)仍然是瓶頸,跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術(shù)和裝備上,雖然我國在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)以及5G的深入應(yīng)用上處于優(yōu)勢(shì)地位,但制造最后的執(zhí)行單元還得是機(jī)床,在這方面我們與歐美日企業(yè)相比還存在很大的差距,比如工業(yè)機(jī)器人、3D打印、芯片光刻機(jī)、高精度的測(cè)量測(cè)試設(shè)備等。

三,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)深度開發(fā)不受控。企業(yè)要實(shí)現(xiàn)智能制造,需要兩個(gè)基礎(chǔ)系統(tǒng)平臺(tái),一個(gè)是MES系統(tǒng),另一個(gè)是ERP系統(tǒng),而這兩個(gè)系統(tǒng)我們沒有自主的軟件平臺(tái),還是要依賴于歐美,因此在深度定制開發(fā)上還是受限制。

四,算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值而實(shí)現(xiàn)自決策、自管理、自學(xué)習(xí),從數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動(dòng)反饋、自動(dòng)調(diào)整控制,中間就離不開算法的開發(fā),智能的核心也就是算法。

而算法開發(fā)是一個(gè)多元跨界和交叉學(xué)科的工作,既要求對(duì)業(yè)務(wù)有深入理解,又要有IT技術(shù)思維。目前,我們?cè)谒惴ㄩ_放的資源上還存在很大的差距。

五,管理和組織的變革。一方面,智能制造基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)端對(duì)端、信息充分共享、管理平臺(tái)化,打破了企業(yè)原有的金字塔官僚管理體制結(jié)構(gòu),來自原有權(quán)力結(jié)構(gòu)擁有者的變革阻力會(huì)很大,往往他們還掌握了決策權(quán),導(dǎo)致智能制造的資源投入不到位。

另一方面,管理方式會(huì)因信息平臺(tái)化而發(fā)生改變,個(gè)體和任務(wù)小團(tuán)隊(duì)的自管理、自決策機(jī)制會(huì)越來越普遍,但是,目前還沒有找到很好的組織管理方式及組織文化激發(fā)個(gè)體和小團(tuán)隊(duì)的工作意愿并相互協(xié)同。圖片

基于以上原因,未來智能制造之路還有很長(zhǎng)一段時(shí)間需要去探索,其中有三點(diǎn)是需有所創(chuàng)新和突破:

一是在技術(shù)上需要自主研發(fā),突破裝配和軟件技術(shù)的瓶頸,同時(shí)關(guān)注整個(gè)生態(tài)鏈中的核心技術(shù);

二是在適應(yīng)性上,需要推動(dòng)組織和管理的變革,以適應(yīng)信息技術(shù)帶來的管理變化。

三是在智能化的道路上需要引入系統(tǒng)工程、頂層設(shè)計(jì),才有可能實(shí)現(xiàn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和組織管理三者的深度融合。


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