Rockwell Automation TechED 2017 Demo: Smart Manufacturing
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近幾年來，從工業4.0的熱潮開始，智慧製造、CPS、工業網路(平台)、企業上雲、工業APP、人工智慧、工業大數據、數位工廠、數位經濟、數位化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至。
對於大多數製造企業而言，可以說是眼花繚亂、無所適從。
智慧工廠不是無人工廠
智慧製造涉及的技術非常多，例如雲計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維列印/增材製造、工業安全、TSN(時間敏感網路)、深度學習、Digital Twin、MBD、預測性維護……，讓企業目不暇接。
這些技術看起來都很美，但如何應用，如何取得實效？很多企業還不得而知。
企業推進智慧製造差異很大
製造企業究竟有何對策？
當前，企業推進智慧製造領域的相關技術，十分缺乏經驗，欠缺可借鑒的成功案例，缺乏統一的部門來系統規劃，和推進智慧製造。而在實際推進智慧製造的過程中，企業是頭痛醫頭，缺乏章法。
在「專項」、「示範」以及「機器換人」等潮流刺激下，一些大型企業，爭取到各級政府給予的資金扶持，而中小企業只能「隔岸觀火」，自力更生。
然而，絕大多數製造企業利潤率很低，缺乏自主資金投入。為了爭取政府項目，方案必須做得漂亮，檔次必須高大上，投入必須上億。大螢幕指揮中心是必須有的，大量採用機器人的自動化生產線是必須建的，立體倉庫、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，國產系統是必須用的。至於究竟能否取得實效，就只有企業「冷暖自知」了。
數據採集與設備聯網
自動化、數位化還是智慧化?
日本FANUC全自動裝配伺服電機，40秒一個，但其前提是產品的標準化、系列化，以及面向自動化裝配的設計，例如將需要用線纜進行插裝的結構，改為插座式的結構。
對於大批量生產的產品，大量應用機械手，實現高度自動化；對於中小批量的產品，推進低成本自動化，即部分工位的自動化；而對於單件客製化的產品，採取手工裝配。
西門子一直被廣泛譽為工業4.0典範，安貝格電子工廠稱為數位化工廠，其特點是人機協作的柔性自動化生產、智慧物流、工業軟體廣泛應用、海量的數據採集，以及大數據分析。
一個真正的智慧工廠，應該是精益、柔性、綠色、節能和數據驅動，能夠適應多品種小批量生產模式的工廠。
在推進智慧製造過程中，不少企業建立無人工廠、關燈工廠躍躍欲試，認為這就是智慧工廠。而實際上，高度自動化是工業3.0的理念。推進智慧工廠絕不是簡單地實現機器換人，智慧工廠不是無人工廠，卻是少人化和人機協作的工廠。
個性化訂製和無人工廠
智慧製造的「敲門磚」?
企業要真正實現智慧製造，必須進行生產、品質、設備狀態和能耗等數據的自動採集，實現生產設備(機床、機器人)、檢測設備、物流設備(AGV、立體倉庫、叉車等)，以及行動終端的聯網，沒有這個基礎，智慧製造就是無源之水。
但是，目前很多製造企業，還停留在單機自動化階段，甚至一些知名企業的生產線也未聯網。沒有基礎的設備聯網，何談工業互聯網？！
無論是推進企業資訊化、兩化融合，還是進一步實現數位化轉型，推進智慧製造，基礎數據的規範性和準確性，都是必要條件。
企業管理的規範性、業務流程的清晰，也是企業推進智慧製造的「敲門磚」。但現實的情況是，一些企業的基礎數據還沒有理順，卻在大談「工業大數據」，這是難以取得實效的。
推進智慧工廠
智慧製造金字塔
四種類型的創新：商業模式、生產模式、營運模式、決策模式創新；
智慧製造十大應用場景：智慧產品、智慧服務、智慧裝備、智慧產線、智慧車間、智慧工廠、智慧研發、智慧管理、智慧物流供應鏈，以及智慧決策；
底層需要五大類使能技術：ICT技術、工業自動化技術、先進製造技術、現代企業管理、人工智慧技術。284181219
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