【问道智能制造】之智能工厂建设的那些事
IT管理工作的痛苦,想必很多搞信息化的人都体会过。
但更可怕的是,人工智能、虚拟现实、增材制造、机器学习、工业物联网……这些黑科技正一步步为中国制造的创新提供源动力,制造业的大变革时代已经来临了。
本文关键字:
智能制造
IT管理工作的痛苦,想必很多搞信息化的人都体会过。 技术的变革给世界带了无限可能 e-works黄培博士总结认为,智能工厂基本的架构包含①基础设施层:企业首先应当建立有线或者无线的工厂网络,实现生产指令的自动下达和设备与产线信息的自动采集;形成集成化的车间联网环境,解决不同通讯协议的设备之间,以及PLC、CNC、机器人、仪表/传感器和工控/IT系统之间的联网问题等。②智能装备层:主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。③智能产线层:在生产和装配的过程中,能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效(OEE)等数据采集等,实现自动化、智能化。④智能车间层:在设备联网的基础上,实现生产过程的追溯,减少在制品库存,应用人机界面(HMI),以及工业平板等移动终端,实现生产过程的无纸化。⑤工厂管控层:实现对生产过程的监控,通过生产指挥系统实时洞察工厂的运营,实现多个车间之间的协协作和资源的调度。 SAP数字化工厂互联场景 智能工厂建设如火如荼,那么推进智能工厂建设中有哪些问题和误区? 如何推进智能工厂的建设? e-works总编黄培博士:①进行智能工厂整体规划。智能工厂的建设需要实现IT系统与自动化系统的信息集成;处理来源多样的异构数据,包括设备、生产、物料、质量、能耗等海量数据;应当进行科学的厂房布局规划,在满足生产工艺要求,优化业务流程的基础上,提升物流效率,提高工人工作的舒适程度。在规划时应注意行业差异性,因为不同行业的产品制造工艺差别很大,智能工厂建设的目标和重点也有显著差异。②建立明确的智能工厂标准。在智能工厂的建设中,企业往往会忽视管理与技术标准的建立,容易造成缺少数据标准,一物多码;作业标准执行不到位;缺失设备管理标准,不同的设备采用不同的通讯协议,造成设备集成难度大;管理流程复杂,职权利不匹配;质检标准执行不到位,导致批次质量问题多等问题。因此,需要建立明确的智能工厂标准。③重视智能加工单元建设。智能加工单元可以利用智能技术将CNC、工业机器人、加工中心以及自动化程度较低的设备集成起来,使其具有更高的柔性,提高生产效率。④强调人机协作而不是机器换人。智能工厂的终极目标并不是要建设成无人工厂,而应追求在合理成本的前提下,满足市场个性化定制的需求。因此,人机协作将成为智能工厂未来发展的主要趋势。人机协作的最大特点是可以充分利用人的灵活性完成复杂多变的工作任务,在关键岗位上,更需要人的判断能力和决策能力显得更为重要,而机器人则擅长重复劳动。⑤积极应用新兴技术。未来,AR(Augmented Reality,增强现实)技术将被大量应用到工厂的设备维护和人员培训中。工人带上AR眼镜,就可以“看到”需要操作的工作位置。此外,数字工厂仿真技术可以基于离散事件建模、3D几何建模、可视化仿真与优化等技术实现对工厂静态布局、动态物流过程等综合仿真和分析,从而能够先建立数字化的生产系统甚至全部工厂,依据既定工艺进行运行仿真。 建设智能工厂,如何选择合作伙伴? e-works总编黄培博士:目前活跃于智能制造产业的服务提供商主要有:自动化领域公司、工业信息化领域公司、工业互联及物联网公司、大型制造企业等等,各具优势:首先是自动化领域公司,从制造企业效益的角度,设备的自动化改造、控制系统集成应用,往往是最容易想到的切入点,对于智能制造水平的提升见效快,效益显性度高;从应用层面上说,设备是智能制造的基础,对于智能制造的推进有很大的影响力;工业软件公司的优势:工业软件贯穿从设计、工艺、生产、销售等核心业务环节,深入企业业务,具有天然的需求优势,作为从CAD、ERP等基础软件开始接触信息化的中国制造企业而言,对工业软件的认知上就是先入为主的。另外,制造企业关注新技术、关注新设备,但最为关注的问题还是企业运营,因此优化企业管理运营,提升科学决策能力的工具更容易受到青睐;工业互联及物联网公司在大数据、物联网、云计算等技术上的优势绝对是其在智能制造产业中盈利的保证;大型制造企业的优势很明显,对于行业的市场、业务特性、生产特点、管理需求的了解让其很容易从痛点着手抢占市场的先机。其次,这些大型的制造企业本身在其行业内甚至是整个制造行业都有这很大的影响力和标杆性作用,因此更容易被制造企业所信任。 SAP智能制造系统框架
责编:畅享精灵
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