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数字化是实现智能工厂的基石 3/11/2016 10:38:00 AM
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CIO信息化管理展厅
电子商务/企业门户, IT运维管理, 制造执行系统MES, 流程管理BPR/BPM, SOA/SaaS/云计算, ...
工业4.0、智能制造无疑是当前业界最热的话题,也给正处于寒冬之中的全球制造业带来了无限期望。然而工业4.0毕竟是欧洲工业界提出的一个愿景,或许需要10年、20年或者更多的时间才能实现。那么对于急于转型升级的中国制造业企业,在实现工业4.0之前,如何将智能制造着眼于实处呢?又如何实现智能工厂建设呢?

“数字化”之源

从产品设计到工厂的规划、生产的过程以及上市以后的服务,都离不开数据。通过大量数据的采集,我们可以从中找到内部的规律,用计算机来帮人来做沟通、判断,从而优化原有的流程,提高生产效率。

简单来讲,数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数据,再用这些数据建立数字化模型,由计算机程序来处理,这就是数字化的过程。

制造业数字化是将产品、生产资源与数据映射到三维虚拟环境中,对产品生产过程进行计算机仿真和优化的虚拟制造系统环境,实现产品生命周期中各个阶段的功能。从最近的众多表述中可以看出,数字化并不仅仅指数字化工厂,而是涵盖设计研发和生产制造管理的环节,以及现场自动化这三个环节的协同,有时甚至涉及几个车间、几个工厂,这需要一个企业层面的数字化,所以数字化强调的是“数字化企业”。

“数字化”之需

在“工业4.0”大的概念下,一个制造业企业在新时期下面临新的挑战是什么?在过去,扩张产能是主要的挑战。但是现在,怎么提高效率、提高工厂的灵活性和缩短新产品上市的时间才是企业最为关心的。对于很多中国企业来说,还有一个急需改善的问题就是提高质量。而应对这些挑战,数字化是一条必由之路。

在传统制造企业里,企业层面的协同往往通过部门协调会议来实现。销售、采购、物流、质量、设备、生产等不同岗位上的人员需要做沟通、交流,然后去做人工判断来实现制造,这些过程在企业里都没有实现自动化,原因是整个过程没有实现数字化。

如果在产品设计研发、订单管理、排产、物流等环节实现了数字化,就可以用编好的计算机软件程序自动做排产,自动地向供应商采购,自动告诉机器设备这个订单是哪个客户的订单,它是哪个型号的产品,这个产品到了产线上之后要做哪些相应的调整。这样就实现了更高水平的自动化,效率自然就会提高。

数字化在于生产过程的各个环节,在不同的层次,小到操作步骤,大到生产单元、生产线,乃至整个工厂的设计、仿真和优化。在产品设计阶段就同时考虑生产过程的问题,包括工艺设计、装备、生产调度、物料管理等,其结果用于真实工厂的生产制造,可生成PLC、机器人和数控机床等程序,控制相关设备完成生产制造,这些都有助于提高工厂的灵活性和缩短新产品上市的时间。

数字化由于采用软件自动控制,可以保证工业生产中连续不断的一致性,这种一致性往往能够解决工业生产中浪费的问题,同时保证每个产品的质量一致性。

“数字化”之道

实现“工业4.0”是一个愿景,数字化作为当前落地实施的方案,盖勒普给制造业提了四个具体的建议:第一是制造企业要引入数字化管理软件,第二是企业生产设施以及车间设备之间实现端到端的工业网络通讯,第三是实施全面的数字化生产管理,第四是以特定行业的专业知识为基础提供基于数据的、数字化的增值服务。

“数字化”之急

那么,打造一个数字化企业需要具备哪些条件呢?对于不同制造行业和企业,数字化之路紧迫性有所不同,迫切需要靠数字化来提升生产力的企业是那些生产批量比较大,但是批量里又有很多不同型号产品、对生产柔性要求很高的企业。数字化带来的价值是更高的工厂柔性、更高的效率、更快的产品上市时间和更高的质量管控,哪个企业在这四个方面有更高要求,或者说因为市场竞争态势倒逼不得不这样做的时候,就急需依靠企业数字化来提高竞争力。

如同20年前很多企业需要引入企业资源计划(ERP)一样,今后的5-10年里,制造业企业真正要在将来智能制造领域立足的话,同样急需引入像MES(制造执行系统)、SFC(车间集中控制管理系统)这样的数字化生产管理平台。

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