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      行業新聞

      制造業的雙重任務:自動化與信息化

      發布時間:2018-05-30 作者:無錫都信測量技術有限公司 點擊次數:1364次

      全球正在掀起以智能制造為核心的新一輪工業革命,新一代信息技術與制造業的深度融合,正在引發影響深遠的產業變革,形成新的生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點。

      被稱為世界“制造中心”的中國,正在德國率先提出的“工業4.0”概念的基礎上,開始一場規??涨暗墓I革命。一間間曾經人聲鼎沸的生產車間,逐漸只有機器轟鳴的無人工廠取代。

      中國擁有數百萬家工廠,機器設備更是多達數十億臺。與此同時,中國還擁有全世界電子設備,包括很多傳感器和其他電子設備,這將共同構成工業物聯網的支柱。不過,中國政府卻希望升級我國的制造基地。

      “中國制造2025”,以中國制造業目前的整體發展水平為基礎,提高制造業的智能化水平,向無人工廠、智能制造轉型。這是必然的模式。

      德國與中國制造業基礎不同。德國工業的設備和車間制造基礎很好,工業機器人運用成熟而廣泛,嵌入式系統和自動化工程方面也有非常專業的技術。因此,德國“工業4.0”是針對新一輪科技革命和產業變革制定的措施,依靠雄厚的技術基礎,可以直接實施信息技術改造。

      與世界先進水平相比,中國工業制造水平需要同時完成自動化與信息化改造的雙重任務。

      但這后發優勢,卻給了中國制造業建設智能工廠,加速轉型、一步到位的絕佳契機。

      智能化的物質基礎,是自動化

      從單臺設備自動化和產品智能化入手,緊扣關鍵工序智能化、關鍵崗位機器人替代、實現生產效率和產品效能的提升,這是智能化的物質基礎。

      隨著技術的成熟和造價的降低,推動了工業機器人、機械手臂等智能設備的廣泛應用,使工廠無人化制造成為可能。

      近年來,我國機器人市場快速發展。2014 年,中國工業機器人銷量達到5.6 萬臺,成為全球一大工業機器人市場。預計到2020 年工業機器人銷量將達到15 萬臺,保有量達到80 萬臺;到2025 年工業機器人銷量將達到26 萬臺,保有量達到180 萬臺。

      在生產現場,工業機器人在焊接、搬運、噴涂、加工、裝配、檢測、清潔生產等方面都已實現規?;蓱?。除了節約人工、提升生產效率,更重要的是,它工作效果更加均勻、穩定性更好,產品質量可控、可追蹤。這是數字化管理、提升產品品質的重要依仗!

      而與自動化生產線相結合,數控加工中心、智能機器人和三坐標測量儀及其他所有柔性化制造單元進行自動化排產調度,工件、物料、刀具進行自動化裝卸調度,可以達到無人值守的全自動化生產模式。

      智能化的管理體系,是自適應控制

      在物質和信息基礎之上,實現制造過程的智能化,還需要建立智能化的自動管理體系。

      這需要在線成分分析儀、在線無損檢測裝置、在線高精度三維數字超聲波探傷儀、在線高精度非接觸幾何精度檢測設備,以及諸多工業傳感器的配合,需要促進制造工藝的仿真優化、數字化控制、狀態信息實時監測和自適應控制,進而實現整個過程的智能管控。

      在不間斷單元自動化生產的情況下,遠程查看管理單元內的生產狀態情況,無人值守的智能管理生產任務,整個生產現場無需人工參與,真正實現“無人”智能生產。

      這就是智能制造控制系統。從生產現場無人,到生產過程無人,這又是一層飛躍。

      但提供生產活動的基礎管理,實現自主安全可控,生產過程透明化、智能化,進一步提升生產作業效率,這還僅僅是智能化的管理體系的初級一層。

      其次,它要實現人、設備、環境與物料之間的互聯互通和綜合管理,實現智能制造過程中的質量信息采集和質量追溯。

      后,借助信息傳遞,在企業和供應鏈之間,對從訂單下達到產品完成的整個生產過程進行優化管理,以雙向交互的形式,使計劃、生產、資源三者密切配合,減少企業內部無附加值活動,有效地指導工廠生產運作過程,提高企業及時交貨能力。

      從生產管理直到動態控制,這就是幾十年來,制造業孜孜以求的精準制造、敏捷制造、透明制造的能力。

      以上這些,就是智能工廠的“神經”系統,它依賴于近年來飛速發展的信息、通信、計算技術,以及人工智能管理成果的快速提升,全面提高智能制造的能力和水平。

      智能化的控制大腦,是大數據分析

      僅僅實現生產作業管理,還不是完整的智能生產。全面解決設備現場自動化生產與上層管理系統間的“信息斷層”現象,利用大數據分析進行生產決策分析,才是智能化的高水準。

      在智能化工廠,強大的信息化管理滲透到了企業產業鏈的各個環節,企業生產線處于高速運轉,由生產設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業中計算機和人工產生的數據,數據的實時性也更高。

      在生產現場,每隔幾秒就收集一次數據,利用這些數據可以實現很多形式的分析,包括設備開機率、主軸運轉率、主軸負載率、運行率、故障率、生產率、設備綜合利用率(OEE)、零部件合格率、質量百分比等。甚至能能追蹤到每一個工件在機床上加工過程的詳細數據。

      首先,在生產工藝改進方面,使用這些大數據,就能分析整個生產流程,了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝,就會產生一個報警信號,能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在,也就能更容易解決問題。

      再如,在能耗分析方面,在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程,能夠發現能耗的異?;蚍逯登樾?,由此便可在生產過程中優化能源的消耗,對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

      后,經過一段時間的積累,還可以對產品的生產過程建立虛擬模型,仿真并優化生產流程,當所有流程和績效數據都能在系統中重建時,這種透明度將有助于制造企業改進其生產流程。

      利用大數據技術及生產數據可視化,從而確保決策者和各級管理者可以在短的時間內掌握生產現場的變化,做出準確的判斷并制定快速的應對措施,保證生產計劃得到合理而快速的修正,終實現資源充分有效地得到利用、生產流程暢通,進而更大限度地發揮生產效率。

      智能化的信息基礎,是互聯化

      工業物聯網的成熟,給制造自動化提供了一個新的突破口。

      物聯網是指通過各種信息傳感設備,實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息,其目的是實現物與物、物與人,所有的物品與網絡的連接,方便識別、管理和控制。

      傳統的自動化工廠,多通過有線內部網絡,實現了車間部分設備與設備間的聯網通訊,而物聯網通過無線、廣域通信方式,實現人、設備和系統三者之間的智能化、交互式無縫連接。

      而物聯網的核心信息設備,是制造過程各個環節實現信息獲取、實時通信的關鍵基礎。它主要包括基礎通信設備、控制系統、新型工業傳感器、制造物聯設備、儀器儀表和檢測設備、工業信息安全保障產品。

      在這些無處不在的設備基礎之上,需要制訂制造設備信息互聯互通的接口技術標準,設備與設備之間、設備與系統之間協議互操作整體框架,從而構建起面向智能制造的高速、安全可靠的工業通信網絡,實現人、設備與產品的實時聯通、精確識別、有效交互與智能控制。

      智能工廠是工廠升級的必然趨勢

      “中國制造2025”明確提出推進通過建設智能工廠,推進中國制造業的全面變革。

      如今,中國制造面臨“山雨欲來風滿樓”,在人力成本快速推升的環境下,制造業仍然大而不強,在產業結構水平、資源利用效率、信息化程度、質量效益等方面差距明顯,轉型升級和跨越發展的任務緊迫而艱巨。

      如果企業不能及時滿足越來越復雜的需求,就將在新一輪科技革命和產業變革中,被競爭對手遠遠拋下。

      推動智能制造,是解決我國制造業由大變強的根本路徑。我們認為,加快各行業傳統生產設備的自動化-智能化雙重改造,需求迫切。

      應當在基礎條件好的重點行業和企業中,分類實施高度集成的自動化制造、智能化管理流程改造、試點示范及應用推廣,建立智能制造標準體系,做到縱向、橫向和端到端的集成,并實現裝備、產品和系統產業化。

      如今,中國已有以海爾為首的知名大型白電制造企業,做出了在全球家電領域都堪稱“罕見”的智能工廠,并且還在不斷的迭代升級、進化提升,正在引領制造方式變革;令人稱奇。

      智能工廠的實施,將顯著提升中國制造業水平,推動相關企業提供更高質量、更符合人民群眾消費需求的產品,服務于我國供給側改革。在標準制定實施過程中,將鞏固自主技術布局占位,提高產業自主話語權,為我國搶占新一輪產業革命制高點、爭奪國際市場話語權提供重要保障。

      基于對中國制造業現狀、市場需求多樣化等方面的全面預測,未來5~10年,我國的智能生產設施、數字化車間/工廠的升級改造速度將進一步加快,制造業對智能制造與信息設備的需求也將大幅度增長。預計我國智能制造與信息設備市場規模將以30%左右的增速持續增長。


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