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“工業(yè)”與“專業(yè)”關(guān)聯(lián)下的智能制造,升級之路在哪里?

2019-12-23 09:23 鎂客網(wǎng)

導(dǎo)讀:從點(diǎn)到面,AI首先運(yùn)用在工業(yè)的哪一個(gè)環(huán)節(jié),從何角度切入,都是需要想清楚的問題。

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日前,國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級基金宣布將正式成立,基金公司的注冊資本為1472億元人民幣,智能制造的全面發(fā)展因此被推向了更深處。

根據(jù)公告,國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級基金股東數(shù)達(dá)到20家,其中除了財(cái)政部、國開金融、中國煙草等中央部委、國有大中型企業(yè)外,還包括保險(xiǎn)公司、國資平臺等,甚至A股公司和A股公司大股東也位列名單。

在資本的推動下,智能制造將不再停留在概念層面,行業(yè)內(nèi)大刀闊斧革新的場面亦不久會出現(xiàn)。但基于我國工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,前路的艱難險(xiǎn)阻可以想見,這就要求各家廠商在推進(jìn)過程中更為深思熟慮。

為什么要做智能化轉(zhuǎn)型升級?

說起制造業(yè),目前它存在著明顯的瓶頸。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,雖然我國制造業(yè)體量比較大,但工業(yè)制造普遍存在能耗高、產(chǎn)業(yè)附加值低等諸多問題,因此隨著能源價(jià)格、勞動力和土地成本提高,傳統(tǒng)制造業(yè)的利潤空間在不斷壓縮,制造業(yè)的發(fā)展也受到了嚴(yán)重的影響。

尤其是在2019年,工廠老板抱怨利潤下降的聲音已鋪天蓋地,越來越多的工廠搬離東莞或者走向倒閉。受人力成本增加的影響,甚至包括富士康,此前也傳出生產(chǎn)線要搬離深圳、天津等城市的消息。

由此可見,成本的提升成為迫在眉睫的問題,因此如三星、耐克等外資工廠搬離中國也就不難理解。而對大多數(shù)工廠來說,轉(zhuǎn)型升級不是唯一的解決辦法,他們可以考慮將工廠搬至人力成本低的地域,但長遠(yuǎn)來看,轉(zhuǎn)型無疑是治本之法。

制造業(yè)

(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

目前,生產(chǎn)制造產(chǎn)業(yè)鏈涉及的試制品開發(fā)、零部件生產(chǎn)、組裝、銷售到售后服務(wù)等環(huán)節(jié),依據(jù)利潤空間大小分布剛好形成了制造業(yè)的“微笑曲線”,即上游的研發(fā)設(shè)計(jì)和下游的服務(wù)環(huán)節(jié)存在著較大的利潤空間,而制造生產(chǎn)只能獲得微薄的利潤,這就要求制造工廠必須要提升產(chǎn)品良率、向智能化升級走,同時(shí)基于IoT技術(shù)向兩側(cè)延展做生產(chǎn)與服務(wù)的融合,以提升整體利潤空間。

就全球產(chǎn)業(yè)鏈來看,中國大多數(shù)工廠目前就處在利潤率最低的生產(chǎn)制造部分,因此,智能化升級是必由之路。而且從整體大方向去看,處于這樣一個(gè)歷史發(fā)展時(shí)期,體量巨大的制造業(yè)對全國經(jīng)濟(jì)的重要性不言而喻,我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級也不得不為之。

智能化升級涉眾多環(huán)節(jié)

目前,對智能制造并沒有一個(gè)明確的定義。一般意義上,被反復(fù)提起的智能制造有著更為廣泛的含義,它包含產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)、設(shè)計(jì)、物流、倉儲等各個(gè)環(huán)節(jié),其中生產(chǎn)制造被放在改造首位,也是最難啃的骨頭。

就智能工廠來說,雖然現(xiàn)在還沒有明確定義,但可以肯定的是,智能化生產(chǎn)制造的實(shí)現(xiàn)絕對不僅僅是由自動化生產(chǎn)線和一大堆機(jī)器人組合而成,而是側(cè)重將人機(jī)互動、3D打印等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用到整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過程,并對整個(gè)生產(chǎn)流程進(jìn)行監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集,便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

簡單來說就是不能徒有外表而沒有靈魂,所有新技術(shù)的引用并非是單純的升級,而是要能夠驅(qū)動生產(chǎn)力、生產(chǎn)效率、生產(chǎn)靈活性的提升,再往深了去想,生產(chǎn)出的產(chǎn)品是服務(wù)于用戶的,因此生產(chǎn)環(huán)節(jié)引進(jìn)的新技術(shù)不僅要完成生產(chǎn)過程的降本增效任務(wù),還要能夠高效率地對市場客戶需求做出反應(yīng),并快速生產(chǎn)出滿足用戶的產(chǎn)品,以服務(wù)于經(jīng)濟(jì)社會。

無疑,達(dá)成最終目標(biāo),需要經(jīng)歷一個(gè)漫長的過程,但是現(xiàn)在的產(chǎn)線建設(shè)也算是有了眉目。

2016年,有人做過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),在國內(nèi)機(jī)器人下游應(yīng)用領(lǐng)域中,占比最大的是汽車制造(48%),其次是3C制造(24%)??梢钥匆?,目前國內(nèi)智能制造系統(tǒng)升級投入的主力還是在汽車領(lǐng)域。

在這方面,我們國家在大力發(fā)展和投入之后也不是沒有成果,尤其是在汽車產(chǎn)線方面,2018年底,海馬小鵬合力打造的智能工廠就能夠?qū)崿F(xiàn)“人機(jī)料法環(huán)”的互聯(lián)互通、制造智能化、混合生產(chǎn)等功能,通過使用工業(yè)機(jī)器人、物流AGV、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段達(dá)到年產(chǎn)15萬輛的產(chǎn)能。

從公開的數(shù)據(jù)來看,這是相當(dāng)顯著的成績。以特斯拉上海超級工廠為比對,特斯拉臨港超級工廠占地約86萬平方米,總投資超500億元,周產(chǎn)量只能達(dá)到大約3000輛(年產(chǎn)預(yù)計(jì)15萬輛);而海馬小鵬智能工廠占地面積只有約45萬平方米,僅為超級工廠的一半,總投資大約20億元,年產(chǎn)也能夠達(dá)到15萬輛。這樣一座“新舊”混合的工廠還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)的保持了傳統(tǒng)造車廠的優(yōu)勢,這里面技術(shù)一定起了不小的作用。

其實(shí)回頭去看,即便是特斯拉超級工廠,它雖然無法達(dá)到傳統(tǒng)汽車廠的產(chǎn)能,但也突破了歷史上電動汽車的產(chǎn)能限制實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn),而這里面不得不歸功于新技術(shù)的運(yùn)用。

當(dāng)然,這里值得一提的是當(dāng)初馬斯克在產(chǎn)能方面頗為波折的探索,在產(chǎn)能始終無法提升的情況下,他曾多日睡在加州工廠并最終選擇撤出部分工業(yè)機(jī)器人,這些行為在智能化改造的熱潮背景下可以說是格外引人注意。后來他談到原因解釋說,“完全”的自動化乃至智能化并沒有帶來產(chǎn)能的提升,反而使產(chǎn)能上不去,因此部分人工是有必要的。

這段小插曲中,且不論是不是馬斯克在工廠建設(shè)上沒有尋到正確的智能化之路,從中我們至少可以明確的一點(diǎn)是,所謂的全自動化乃至智能化探索并沒有想象中的容易,它與傳統(tǒng)工業(yè)有著諸多一脈相承的東西。

智能化探索,不可忽視“工業(yè)”與“專業(yè)”

瑞薩電子,這位工業(yè)MCU領(lǐng)域的領(lǐng)軍者,在談及智能化升級改造時(shí)也表示還是有諸多方面需要顧忌。他們曾提到,不同于消費(fèi)電子行業(yè),工業(yè)有自己明顯的行業(yè)特點(diǎn):對系統(tǒng)安全、設(shè)備穩(wěn)定有著極高的要求,且發(fā)展迭代周期慢。

“雖然現(xiàn)在業(yè)內(nèi)在強(qiáng)調(diào)智能化和創(chuàng)新發(fā)展,但是在工業(yè)領(lǐng)域,我們不可能讓所有設(shè)備‘推倒重來’,只能夠在大量數(shù)據(jù)積累基礎(chǔ)上不斷升級和改良??煽啃?、一致性、安全性要求導(dǎo)致工業(yè)領(lǐng)域不會出現(xiàn)顛覆性的變化,因此在做解決方案時(shí),我們都要考慮這樣一個(gè)行業(yè)特性?!?/p>

所謂工業(yè),它有著自己的發(fā)展迭代速度,而穩(wěn)定、安全是其不可違背的第一法則,這就要求廠商在智能化推進(jìn)過程中要抓住材料物理屬性等核心點(diǎn),對“AI用在哪里、如何用”這些問題的思考進(jìn)行更為深入的思考。

以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)為例,與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)不同的是,工業(yè)控制基于的是等時(shí)同步思想,即傳輸信號、控制任務(wù)周期等都需是確定性的,這就帶來了設(shè)計(jì)上的極大差異化。雖然現(xiàn)在在智能化大背景下,強(qiáng)調(diào)OT(操控技術(shù))擁抱IT(信息技術(shù)),但是早期大量部署的傳統(tǒng)現(xiàn)場總線協(xié)議已經(jīng)隨著工業(yè)制造發(fā)展形成了非常密集而細(xì)分的類型,因此OT與IT互相訪問勢必會造成網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi),成本上反而存在負(fù)擔(dān)。同時(shí)因?yàn)楸C苄枨?,某一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)無法被訪問也極大程度上影響了后續(xù)處理和優(yōu)化,甚至數(shù)據(jù)的丟失都會左右AI模型的優(yōu)劣程度。

因此在信息化的過程中,信息技術(shù)與工業(yè)的融入必然要順應(yīng)制造本身的發(fā)展,而在目前初期磨合階段,從點(diǎn)到面,AI首先運(yùn)用在工業(yè)的哪一個(gè)環(huán)節(jié),從何角度切入就成為必須要想明白的問題。

當(dāng)然,除關(guān)注行業(yè)特性之外,因?yàn)楣I(yè)涉及材料特性與成本、機(jī)械、控制、軟件、作業(yè)規(guī)范、加工對象的標(biāo)準(zhǔn)化、人工經(jīng)驗(yàn)等各個(gè)影響經(jīng)濟(jì)的因素,產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的協(xié)作成為大趨勢,從小處切入也成為企業(yè)推進(jìn)智能化可行的方式,即深入專業(yè)領(lǐng)域,一次做好一件事。

產(chǎn)業(yè)內(nèi)走在前列的不乏這樣的廠商,如南京智能制造研究院,他們就抓住了工業(yè)領(lǐng)域錯(cuò)綜復(fù)雜的軟件無法實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通這一痛點(diǎn),融入了自己的創(chuàng)新想法,從工業(yè)仿真軟件切進(jìn)了智能化的浪潮中。

據(jù)他們自己介紹,他們研發(fā)的協(xié)同仿真平臺利用了區(qū)塊鏈、云和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),目的就是將軟硬件和人才資源虛擬化,實(shí)現(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)資源的共享,同時(shí)消除了各個(gè)環(huán)節(jié)的可信問題。不得不說,這確實(shí)是一個(gè)值得投入和探索的方向。

將用戶需求體現(xiàn)在分工協(xié)作上,設(shè)計(jì)生產(chǎn)與產(chǎn)品銷售的融合

落在細(xì)微處,制造業(yè)智能化過程就是不斷在尋找最優(yōu)的路徑,同時(shí)優(yōu)化材料、加工步序、時(shí)間、成本等生產(chǎn)工序。對此,制造業(yè)信息化專家寧振波曾用二十字對可以預(yù)見的理想狀態(tài)做出總結(jié):狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行、學(xué)習(xí)提升。

但是從更為長遠(yuǎn)的角度來把控,智能制造最終能夠延展的邊界在哪里?業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為隨著個(gè)性化經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,制造最終會和用戶端直接產(chǎn)生聯(lián)系并為之服務(wù),而智能制造的想象空間應(yīng)該在產(chǎn)業(yè)鏈上下游細(xì)分業(yè)務(wù)的“集成”,即設(shè)計(jì)、制造、物流、售后的一體化。因此,我們也不難理解,原先在做工業(yè)MCU的瑞薩電子也將觸角伸到了智能家居產(chǎn)品端,傳統(tǒng)老牌廠商西門子等公司更是表示一夜之間變成了行業(yè)咨詢公司,身份已然在轉(zhuǎn)變。

與此同時(shí),如今產(chǎn)業(yè)上下游的并購事件也已經(jīng)屢見不鮮,如西門子以將近10億美金并購了流體仿真廠商CD-ADAPCO,以提供更加完整的CAE解決方案;達(dá)索系統(tǒng)并購MES廠商Apriso,供應(yīng)鏈計(jì)劃與優(yōu)化軟件Quntiq,從而可以實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0理念中的三個(gè)集成;幾年前施耐德電氣對Wonderware母公司Invensys的并購也體現(xiàn)出自動化與信息化融合的趨勢。

在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行智能化升級,目前自動化與信息化廠商的邊界已經(jīng)越來越模糊,這也預(yù)示著智能化發(fā)展有所成效。從某種層面上來看,資源整合成為智能化升級的必經(jīng)之路。

對于智能制造的未來,業(yè)內(nèi)人分析指出,其內(nèi)涵非常深遠(yuǎn),因?yàn)槌水a(chǎn)業(yè)本身的升級,它還要肩負(fù)實(shí)現(xiàn)綠色設(shè)計(jì)、綠色工藝、綠色包裝,減少三廢排放等環(huán)保節(jié)能的歷史使命,身負(fù)重任,其未來發(fā)展看起來虛無縹緲。但是不難確定的是,只要從小處著手,發(fā)現(xiàn)和滿足客戶不斷升級的需求,制造企業(yè)還是容易成為一家具有差異化競爭優(yōu)勢的企業(yè)。