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2020年11月11日 星期三

Industry 4.0 illustrated - Resource efficiency through digitalisation


來源:雲天使研究院


2011 年 6 月,美國啓動包括工業機器人在內的「先進製造夥伴計劃」2012 年 2 月,頒佈「先進製造業國家策略計劃」並設立美國製造業創新網路。2013 年,德國實施「工業 4.0」策略。日本大力發展協同式機器人、無人化工廠。


2016 年,阿爾法狗打敗李世石舉世矚目。這些標誌性事件,預示著全球已經快速進入智慧製造時代。本文帶您瞭解一下智慧製造何以被關注,以及相關技術的應用價值、實現路徑和投資機會。


智慧製造是什麼,為什麼值得關注

工業先進國家經歷了機械化、電氣化、數位化三個歷史發展階段,具備了向智慧製造階段轉型的條件,未來必然是以高度集成化和智慧化的智能製造系統,取代製造過程中人的腦力勞動。


  工業 4.0 發展過程

智慧製造是基於新一代資訊技術的先進製造過程、系統與模式的總稱。智慧製造貫穿「設計、生產、管理、服務」等製造活動各環節,並具有資訊深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能。


智慧製造整個過程中將智慧裝備(包括但不限於機器人、數控機床、自動化整合裝備、3D 列印等)透過通信技術有機連接起來,實現生產過程自動化並透過各類感知技術收集生產過程中的各種數據,透過工業乙太網等通信手段,以及各類系統優化軟體提供生產方案,實現生產方案智慧化。


可以說,對岸中國人口紅利逐漸消失的社會現實,以進口替代、機器換人為導向的政策趨勢,以客製化生產、全球協作加深為突出特徵的產業和經濟要求,這些構成了智慧製造在當前被金融和產業資本重點關注的原因。


智慧製造的相關技術有什麼應用價值?

在智慧製造的關鍵技術當中,智慧產品與智慧服務,可以幫助企業帶來商業模式的創新智慧裝備、智慧產線、智慧生產線到智慧工廠,可以幫助企業實現生產模式的創新智慧研發、智慧管理、智慧物流與供應鏈,則可以幫助企業實現營運模式的創新而智慧決策則可以幫助企業實現科學決策。



NO.1.智慧產品(Smart Product)

智慧產品通常包括機械、電氣和嵌入式軟體,具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智慧產品包括智慧手機、智慧可穿戴設備、無人機、智慧汽車、智慧家電、 智慧售貨機、智慧裝備,以及眾多智慧硬體產品等。


NO.2.智慧服務(Smart Service)

基於感測器和物聯網(IoT),可以感知產品的狀態,從而進行預防性維修維護,及時幫助客戶更換備品備件,甚至可以透過瞭解產品運行的狀態,幫助客戶帶來商業機會。還可以採集產品運營的大數據,輔助企業進行市場行銷的決策。


此外,企業透過開發針對客戶服務的 APP,也是一種智慧服務的手段,可以針對企業購買的產品,提供有針對性的服務,從而鎖定用戶,開展服務行銷。


NO.3.智慧裝備(Smart Equipment)

製造裝備經歷了機械裝備到數控裝備的發展,目前正在逐步發展為智慧裝備。智慧裝備具有檢測功能,可以實現在機檢測,從而補償加工誤差,提高加工精度,還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環境的要求很高,現在由於有了閉環的檢測與補償,可以降低對環境的要求。



NO.4.智慧產線(Smart Production line)

很多行業的企業高度依賴自動化生產線,比如鋼鐵、化工、製藥、食品飲料、煙草、晶片製造、電子組裝、汽車整車和零組件製造等,實現自動化的加工、裝配和檢測,一些機械標準件生產也應用了自動化生產線,比如軸承。但是,裝備製造企業目前還是以離散製造為主。


很多企業的技術改造重點,就是建立自動化生產線、裝配線和檢測線。美國波音公司的飛機總裝廠,已建立了 U 型的脈動式總裝線。自動化生產線可以分為剛性自動化生產線,和柔性自動化生產線,柔性自動化生產線一般建立了緩衝。為了提高生產效率,工業機器人、吊掛系統在自動化生產線上,應用越來越廣泛。


NO.5.智慧生產線(Smart workshop)

一個工廠作業通常有多條生產線,這些生產線要麼生產相似零件或產品,要麼有上下游的裝配關係。要實現生產線的智慧化,需要對生產狀況、設備狀態、能源消耗、生產品質、物料消耗等資訊,進行即時採集和分析,進行高效排產和合理排班,顯著提高設備利用率(OEE)。因此,無論什麼製造行業,製造執行系統(MES)成為企業的必然選擇。


NO.6.智慧工廠(Smart Factory)

一個工廠通常由多個生產線組成,大型企業有多個工廠。作為智慧工廠,不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化,同時,產品檢測、品質檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環整合。一個工廠的多個生產線之間要實現資訊共享、準時配送、協同作業。


一些離散製造企業,也建立了類似流程製造企業那樣的生產指揮中心,對整個工廠進行指揮和調度,即時發現和解決突發問題,這也是智慧工廠的重要標誌。智慧工廠必須依賴無縫整合的資訊系統支撐,主要包括 PLM、 ERP、CRM、SCM 和 MES 五大核心系統。


大型企業的智慧工廠需要應用 ERP 系統,制訂多個生產線的生產計劃(Production planning),並由 MES 系統根據各個生產線的生產計劃進行詳細排產(Production scheduling),MES 排產的粒度是天、小時,甚至分鐘。



NO.7.智慧研發(Smart R&D)

離散製造企業在產品研發方面,已經應用了電腦輔助設計、電腦輔助工程、電腦輔助工藝過程設計、電腦輔助製造等工具軟件和產品生命週期管理、產品數據管理系統。企業要開發智慧產品,需要機電軟多學科的協同配合要縮短產品研發週期,需要深入應用仿真技術,建立虛擬數位化樣機,實現多學科仿真,透過仿真減少實物試驗需要貫徹標準化、系列化、模組化的思想,以支持大批量客戶客製化,或產品個性化訂製需要將仿真技術與試驗管理結合起來,以提高仿真結果的置信度。流程製造企業已開始應用 PLM 系統實現工藝管理、配方管理,以及實驗室資訊管理。


NO.8.智慧管理(Smart Management)

製造企業核心的營運管理系統,還包括人力資產管理系統(HCM)、客戶關係管理系統(CRM)、企業資產管理系統(EAM)、能源管理系統(EMS)、供應商關係管理系統(SRM)、企業門戶(EP)、業務流程管理系統(BPM)等,有些企業也把辦公自動化(OA)作為一個核心資訊系統。


為了統一管理企業的核心主數據,近年來主數據管理(MDM)也在大型企業開始佈署應用。實現智慧管理和智慧決策,最重要的條件是基礎數據準確,和主要資訊系統無縫整合。


NO.9.智慧物流與供應鏈(Smart logistics and SCM)

製造企業內部的採購、生產、銷售流程,都伴隨著物料的流動,因此,越來越多的製造企業,在重視生產自動化的同時,也越來越重視物流自動化,自動化立體倉庫、無人引導小車(AGV)、智慧吊掛系統得到了廣泛的應用而在製造企業和物流企業的物流中心,智慧分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。倉儲管理系統和運輸管理系統,也受到製造企業和物流企業的普遍關注。


NO.10.智慧決策(Smart Decision Making)

企業在營運過程中,產生了大量的數據。一方面是來自各個業務部門和業務系統,產生的核心業務數據,比如與合同、回款、費用、庫存、現金、產品、客戶、投資、 設備、產量、交貨期等數據,這些數據一般是結構化的數據,可以進行多維度的分析和預測,這就是業務智慧(Business Intelligence,BI)技術的範疇,也被稱為管理駕駛艙或決策支持系統。


同時,企業可以應用這些數據,提煉出企業的 KPI,並與預設的目標進行對比,同時,對 KPI 進行層層分解,來對幹部和員工進行考核,這就是企業績效管理的範疇。從技術角度來看,內存計算是 BI 的重要支撐。



各行業是怎樣實現智慧製造的,有哪些路徑或機遇

如下表選取的 7 個行業,9 家領先公司作為案例,列舉了智慧製造 5 種驅動策略相應的執行方案,以及所代表的創新和投資關注方向。


  不同行業的智慧化方案和代表機會


物流驅動是對倉儲及配送的智慧化升級,使運輸在時間和空間上更加精準。亞馬遜的無人機空投快遞,是智慧物流的代表,目前的配送則依賴大量快遞員,預示著無人機運輸解決方案,是不可忽視的機會。


使用者驅動是以使用者為中心,利用數位化技術,實現對使用者個性化需求的滿足。酷特智慧 C2M 平台,基於體型、面料、款式等維度,將用戶的需求數位化,以實現個性化西服和工裝訂製,這個案例為全線個人用品訂製,提供了想像空間。


工廠驅動是對生產設備、生產線、生產車間的數位化、網路化和智慧化改造,以機器換人來獲得成本領先優勢。


R&D 驅動是指專注產品的智慧部分的研發和設計,透過與眾多公司合作,建立起可以依託的生態系統,從而獲得競爭優勢。蘋果的汽車項目已經將重點放在,開發類似 iOS 或 macOS 的汽車操作系統上,允許現有的汽車廠商使用谷歌也決定停止自主研發汽車硬體,轉而和傳統汽車公司擴大合作。除了科技巨頭,提供各類技術解決方案的新創團隊,和大學實驗室也在實踐 R&D 驅動策略。


管理驅動包括,各類對人員和設備的管理活動的智慧化升級。雲平台可以對光伏電站做第三方數據監控、故障診斷、狀態維運,從而指導前期設備選型,形成資產管理閉環。


這些驅動策略也可以結合使用。有家電公司的「人單合一、互聯工廠」,透過顧客參與(用戶)和「自主經營體」的管理方式(管理),實現從大規模製造到大規模客製化。電氣行業中的通用電氣和西門子同時從硬體(工廠)和軟體(R&D)著手,提高生產的品質和效率。


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