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走向智能化 | 通往智慧工廠路上的里程碑

來源:作者:Prof. Bick, OTH Regensburg 發布時間:2017-06-03 955
金屬加工測量及控制系統金屬切削機床金屬成型機床
自從第一座工廠于17世紀建立以來,利用傳統的商業和技術手段對工廠進行優化和創新就沒有停止過。同樣,數字化革命也走到了工廠這座舞臺的聚光燈下,它的意義在于利用物聯網和工業4.0技術改變生產企業(或者叫“智能工廠”)的流程和組織以提升效率和效益。利用極佳的綜合性運營模式以極少的資源投入提升質量和產出。近年來,該領域內有6項重要成功要素為業界所認可。
智能工廠的核心技術:
 
1. 創建智慧工廠的一個核心要素是廣泛使用輔助系統。作為精益理念的延伸,其目的是減輕作業人員所承受的壓力。這種壓力包括了來自體力和時間上的限制,這樣做的目的是讓人員能更多的關注關鍵的增值活動。在緩解體力勞動方面,工廠的輔助系統已應用于自動化運輸,或使用各種機器人的解決方案。然而,數字化技術的應用將提供更深層的潛力提升。
 
例如,得益于“工廠云服務”系統,我們可以通過手持終端的APP軟件迅速了解到設備的運轉狀況,產能的使用,關鍵部件的磨損情況和對設備狀態預測等信息。信息化的加入也使得技術性裝備得到強化,一些低成本,高效率并且具有友好的用戶交互界面的裝備(比如智能眼鏡)變得更具吸引力。像工作指導文件或一些重要的統計數據都可以輕易獲取。
 
2. 智能工廠的另一個重要特征是分權制組織形式。取消金字塔型的組織結構,這有利于組織創造價值和減少管理成本,并且使多元化的組織要素和生產軟件系統 (比如ERP,MES,和PPS系統)展開最大化的自主協作。當然,這些都要以M2M,RFID或智能OTS技術的應用,以及帶有傳感器的機械設備,工具和生產設施的投入使用為前提。
 
3. 對于避免浪費和生產差錯的出現,實時生產控制和質量控制是關鍵。各類傳感器技術的配置使用可以實現實時抓取關鍵過程數據并進行與標準的比對。這使得對策措施可以被及時執行,比如通過實時分析焊接過程的數據,馬上可以發現可能的缺陷點并在毫秒級時間內調整焊接程序予以糾正,從而減少不合格品的產生。
 
同樣的邏輯原則也可以解釋什么是“智能化”質量控制。在這個例子中,明確的關鍵數據指標是采取對策的基礎。錯誤因此可以在早期被識別并予以糾正,質量成本可以得到有效降低。
 
4. 在智能工廠領域中討論最多的一個課題就是“預測性維護”。它采用了由傳感器技術應用所提供的狀態預測功能,是所開發的新型商業模式中常被提及的內容,至少是未來最具發展潛力的課題。這項融合了產品和服務的技術,可能是工廠中最具實際意義的革新。它不僅可以實質性的減少以前由于必要的維護活動而產生的成本支出和避免因為系統失效導致的生產停頓,而且可以通過對作業數據和載荷量的分析很好得協調生產資源和避免設備閑置以及系統過載。同時,預測性維護方法也可以和環境監控系統進行整合,用來對關鍵環境因素進行持續監控。這樣可以使設備及設施長期保持在可用狀態從而持續降低維護成本。
 
5. 作為各項創新技術的基礎,大數據戰略越來越受到重視。數字化技術的優勢就在于將智能工廠持續產生的大量數據安全、高效得進行收集整理和分析,并整合進決策流程中,起到輔助決策的作用。
 
6. 智能工廠的組織和流程與傳統制造工廠相比呈現明顯不同的特征。它不僅打破傳統的流程方法也質疑已有的社會型框架結構和牢固的技能體系。結構化的管理方法和系統性引入新流程及技術手段并使其得到強化的過程成為打破舊有方式,建立新工作方法的關鍵因素。
 
智能化的起點 如今,特別是在西方高附加值經濟領域中,所有的行業都可以從工業4.0模式的全部或部分要素引入過程中獲益-尤其想在長期面臨全球競爭壓力下取得成功則更要盡早謀劃。但目前情況不容樂觀,在工業生產中實踐工業4.0模式的例子卻很少。一個重要的原因是由于對工業4.0理念缺乏全面了解,職業經理人還處在猶豫和彼此的爭論中。多數情況下,智能工廠的推廣被過度關注于分類系統,擴大化的安全性問題和高度復雜的愿景目標所拖累。這種現象已經導致了實施小規模數字化改造機會的流失。不過,因為革新課題具有動態性,技術變更頻率飛快和暫時缺乏相應標準的原因,也讓各地區先行者進行不斷嘗試而積累寶貴經驗的熱情和意愿更加高漲。作為“工業4.0獎項”的組織者,近年來我們已經注意到大部分成功項目的實施已擺脫類似“未來5年后再計劃”的束縛 。這表明“智能化的起點”成為智能化工廠走向現實的最好方法。
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