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智能工厂建设如火如荼,呼唤理性

2019-03-17e-works

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当前,智能制造热潮涌动,一系列政策和推动措施正在加速推进我国智能制造发展,制造企业智能工厂建设正如火如荼。然而,很多制造企业对于智能制造还存在诸多认识与实践中的误区,推进智能工厂建设还需呼唤“理性”。

    当前,一系列政策和措施正在加速推进我国智能制造发展,各行业制造企业都在积极探索智能制造的应用以及智能工厂的建设。作为推进我国智能制造发展的重要措施,自2015年46个首批国家级智能制造试点示范项目公布实施之后,2018年,智能制造试点示范项目遴选总数新增99个。越来越多的制造企业开启了智能工厂建设的征程,然而,在一大批样板智能工厂不断涌现的同时,还有很多制造企业对于智能制造存在诸多认识与实践中的误区,推进智能工厂建设还需呼唤“理性”。

    很多制造企业在进行智能工厂规划时,存在着重自动化、轻数字化,重单机自动化、轻系统柔性化,重局部改造、轻整体优化,重单元系统应用、轻整体规划与系统集成,重建设、轻运维,重数字化设计、轻数字化仿真与优化,重信息系统应用、轻数据价值体现和管理改善,重显示度、轻实用性等等误区。不少企业盲目追求无人工厂、黑灯工厂、机器换人,不惜重金打造豪华版的智能工厂,各种智能装备和信息系统要一应俱全,购买知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生产及物流仿真系统、自动立体库、AGV、自动化产线、生产指挥中心等,建立专门智能制造展厅、车间现场的参观通道、示范生产线等等,最终,导致智能制造的推进结果达不到预期,智能工厂只是看上去很美。

    比如,不少制造企业非常重视购买数控加工中心或者钣金加工设备,还配备了上下料的工业机器人,但是往往还是单机自动化或是自动化产线只能适应单一品种的生产,柔性不强,并且生产设备购买后却没有得到充分利用,设备的健康状态未进行有效管理,常常由于设备故障造成非计划性停机,出现影响生产的情况;其次,很多企业对于设备联网和产线数据采集也不重视,导致难以真正实现生产过程的可视化与透明化;另一方面,企业应用的信息系统越来越多,系统之间功能重叠、边界模糊、数据来源多样,导致数据不一致,运营效率低下;最后,无论是推进企业信息化、两化融合,还是进一步实现数字化转型,推进智能制造,基础数据的规范性和准确性都是必要条件,一些企业的基础数据还没有理顺,却在大谈“工业大数据”,这种舍本逐末的做法,也注定难以取得实效。

    智能制造和智能工厂涵盖领域很多,系统极其复杂,一个真正的智能工厂,应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动,能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂,而是少人化和人机协作的工厂。

    e-works认为,推进智能工厂的建设,需理性对待,还应贴近市场需求,不应盲目追求高大上的自动化设备而脱离了市场需求的变化。企业首先必须明确智能制造不是目的,而是手段。推进智能制造,建设智能工厂的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求,以及向服务要效益等途径,提升企业的核心竞争力和盈利能力,绝不能搞面子工程。其次,企业必须对智能制造有正确的理解和认识。推进智能制造是一个长期的过程,不要期望“毕其功于一役”,制造企业需要建立“打持久战”的决心。智能制造推进是一个十分复杂的系统工程,涉及到多个领域的技术,技术本身也在不断创新和发展,因此,不仅需要系统地进行规划,在规划落地执行过程中,也要根据企业的实际经营状况进行滚动规划;制造企业必须本着务实求真的态度,既要考虑系统的先进性,更要考虑实用性;制造企业既要建设好自身的专业团队,又要适时引入专业的咨询服务机构和数字化、自动化解决方案提供商作为战略合作伙伴。只有这样,才能成功达到智能制造的“彼岸”。

责任编辑:程玥
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