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2022-03-28
  • 行业见解
解决传统制造工厂升级数智化工厂的必要性

“数智工厂”的发展,是智能工业发展的新方向。但并不是所有智能工厂都能被称为数智工厂,如何判断这个工厂是否是数智化工厂?我们可以从五方面的特性入手:

1、系统具有自主能力:可采集与理解外界及自身的信息,可以判断及规划后续的行为。

2、整体可视技术的实践:结合讯号处理、推理预测、彷真及多媒体技术,将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。

3、协调、重组及扩充特性:系统中各组承担为可依据工作任务,自行组成最佳系统结构。

4、自我学习及维护能力:透过系统自我学习功能,在制造过程中落实资料库补充、更新,及自动执行故障诊断,并具备对故障排除与维护,或通知对的系统执行的能力。

5、人机共存的系统:人机之间具备互相协调合作关系,各自在不同层次之间相辅相成。

数智工厂的优劣势:

据中国安全技术防范行业协会了解,智慧工厂的建立不仅有利于提高资产效率、生产质量,降低企业成本,还能营造更更安全的生产过程,保持生产的可持续性等好处。这主要表现在以下五个方面:

1、资产效率

数智工厂的每个方面都会产生大量数据,通过持续分析,可以发现可能需要某种纠正优化的资产性能问题。这种纠正功能让数智化工厂与传统自动化工厂出现明显差异,自动化工厂如果没有人员干预,会一直向前冲,向更高的产能,更多的产品进军,而数智化工厂会根据实际需求,调整机器的工作时间,这就像为一群士兵安排了一位将军。

2、质量

数智化工厂特有的自我优化可以更快地预测和检测质量缺陷趋势,并有助于识别质量差的人为、机器或环境因素。更优化的质量流程可以使产品质量更高,缺陷和召回更少。工厂内配备电子看板显示生产的实时动态,同时,操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。

3、更低的费用

传统上,优化流程可以带来更好的成本效益——具有更可预测的库存需求,更有效的招聘和人员配置决策,以及减少流程。更高质量的流程还可能意味着对供应网络的综合视图,以及对采购需求的快速,无延迟响应,从而进一步降低成本。

4、安全和可持续性

数智化工厂还可以为劳动保健和环境可持续性带来真正的好处。更大的流程自主性可以减少人为错误的可能性,包括造成伤害的事故。利用物联网技术实现设备间高效的信息互联,数字工厂向“物联工厂”升级,操作人员可实现获取生产设备、物料、成品灯相互间的动态生产数据,满足工厂24小时监测需求。智慧工厂的相对自给自足可能会取代某些需要重复和疲劳活动的角色。

5、对制造工艺的改进

基于庞大数据库,数智化工厂可以实现数据挖掘与分析,使工厂具备自我学习能力,并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务。

以服装厂为例,中国缝纫机械协会声称,在自动化工厂之上引入TIMS智云1.0智能生产管理系统,可以整体提高20%的生产效率,降低30%的次品率,节省工时人均8-10天,非正常停机时间缩短80%,大大提高了利润率。

当然数智化工厂也会面临很多问题,最大的问题就是结构性问题和技术性问题。



    谈及数智化工厂,会从1913年的美国福特汽车公司开始使用全厂输送系统开始说起。项目最初从1907年开始有这个想法,但一直等到1913年才开始正式开始大规模的生产,这种全新自动化的生产方式开始运作后,工厂生产一台车的时间缩短了53.6%。到1914年夏季,工厂新创的生产装配线已经可以在1小时33分钟内完成。随着流水线自动化工程的不断升级与完善,工厂的生产效率每一天都在提升,年产量从788辆到第四年已经达到了73万辆。

福特汽车的生产或许没有超越当时行业其他的技术水平,但福特的这套生产模式,已标志着全球工业历史上的一个新时代“自动化生产”。

历经世纪的发展,自动化时代已经开始逐步转入了数智化时代,近期现代汽车以9.21亿美元收购了世界顶级机器人研发团队波斯顿动力。波斯顿动力已经研发出了可以媲美真人灵活移动性的机器人,这在生产领域将会引起更大浪潮,数智生产即将进入白热化阶段,数智化工厂时代即将全面来临。

数智化工厂在自动化工厂在生产过程中,仍需要大量工程师的操作,需要工程师24小时盯生产线,判断是否会出现机器故障。有了数智化工厂的及时的预警及纠错功能,让工程师可以更省心省力,在发展的过程中,数智化工厂还会根据业务需求,转变工作模式,对电力、物力及生产力的利用逐渐达到峰值。数智工厂是现代工业工厂信息发展的新阶段,传统的工业生产采用M2M的通信模式,实现了设备与设备间的通信。而物联网通过Things to Things的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。在数智化及数字化工厂的基础上,数智工厂构建了一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。

目前传统工业与互联网企业均想推进工业物联网的发展进程,但两者各有弊端:传统工业不熟悉软件开发,互联网企业缺乏对工艺的了解,不熟悉生产流程及规范,如何让两者快速联手,进军智慧工厂,是当务之急。

    技术性问题则更难一些,传统工业的思考流程与工业互联网存在较大差异。如何实现制度、生产流程以及每一个动作都可以被系统所管控到,需要工厂将大量数据上传到系统中。而传统工业特别是一些中小型企业,数字化进程缓慢,或者根本没有数据支持,让智能化系统无从下手。