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2020中国百强标杆智能工厂建设深度观察

2021-03-24e-works 丁贤芳

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2020年,e-works开启了“中国标杆智能工厂”的评选活动,旨在发现更多中国本土智能工厂的标杆,寻找细分行业智能工厂的领先企业,探索智能工厂建设重点、关键技术和实践经验。

    智能制造已成为推动制造业转型、加快制造业高质量发展的重要抓手。“十四五”期间,我国明确表示将继续坚持智能制造主攻方向不动摇,加快推动制造业数字化、网络化、智能化转型步伐。未来五年,将是中国布局智能制造,驱动制造业数字化转型的重要窗口期。

    2020年,e-works开启了“中国标杆智能工厂”的评选活动,旨在发现更多中国本土智能工厂的标杆,寻找细分行业智能工厂的领先企业,探索智能工厂建设重点、关键技术和实践经验。“中国标杆智能工厂”的评选标准基于《e-works标杆智能工厂评级框架》,从“制造”、“智能”两个维度,对工厂的智能化水平进行综合评定。

    目前,e-works已累计评选出100家标杆智能工厂,这100家标杆智能工厂分布在中国的22个省区市的18个制造行业,其中,江苏、山东、浙江、广东四省最为集中,汽车整车及零部件、机械装备、电子通信三个行业的智能化水平领先。

    e-works“中国标杆智能工厂”的评选活动还将持续进行,希望通过“星火”的挖掘,帮助更多的制造企业推进智能工厂建设,形成智能工厂建设的“燎原之势”。

标杆智能工厂的推进之“法”

    真正的智能工厂并不是一味地追求无人工厂,而是少人化和人机协作的工厂,是精益、柔性、绿色、节能的工厂。在智能工厂中,人、机器、物料等制造资源能够通过网络实现互联,并通过对数据的采集、分析、学习与判断,实现数据驱动决策。

    (一)引入智能装备与产线,提升智能工厂“硬”指标

    “工欲善其事,必先利其器”。引入智能装备与智能产线,实现设备联网和产线数据采集是标杆智能工厂建设的“硬”指标。标杆智能工厂一方面通过引入智能装备,建立智能化柔性生产单元或柔性智能产线,实现多种工序、多种零件连续加工过程的全自动化、无人化、混线生产。另一方面广泛开展了设备联网与产线数据的采集工作。通过对设备运行状态实时监控,实现对设备的预防性维修维护,提升设备OEE。对产线的数据采集,实现生产过程的可视化,提升产品质量,提高制造效率。

    菲尼克斯电气南京工厂导入针对多品种、小批量生产的柔性自动化生产线。在一条柔性自动化装配线中,可以承担6大类270种产品的生产,设备换型时间降至10min以下。工厂中核心生产设备联网率达到100%,管理人员能够根据生产工艺的要求,实现各制造单元之间协调控制,同时保持各制造单元的独立运行与控制。

    (二)全面应用工业软件,打造智能制造“软”实力

    数字化是智能工厂的“软”实力, 对制造企业而言,工业软件既是提升生产效率与产品质量的倍增器,也是承载丰富工业知识的无形容器。这100家标杆智能工厂通过工业软件在全业务、全流程的深度应用,实现产品研发、工艺设计、生产、物流等全流程的数字化管控。在此基础上,打通生产数据流、产品数据流,实现生产过程管控透明化、产品全生命周期信息可追溯。

    (三)应用智能技术打通物流管道,支撑工厂高效运行

    智能物流是智能工厂的物料输送管道,承载着物料在生产工序间的流转,在上下游供应链间的运输,支撑着智能工厂高效运行。标杆智能工厂在生产、仓储、运输等作业环节,应用自动导引运输车(AGV)、智能分拣设备、悬挂式输送链、自动化立体库仓库等智能物流装备,实现车间内物料配送、分拣、储运作业的自动化。同时,通过WMS、TMS等物流信息系统,实现库存控制与优化,货物在途信息的可视化,运输路径的智能优化等,全面提升工厂物流节拍、库存周转率、供应链运作效率。

    (四)构建新型精益体系下的智能工厂,实现降本增效

    标杆智能工厂普遍推行了精益生产理念,以智能化提升与先进管理理论相结合的方式,推行智能工厂建设。东方电气德阳工厂是全球最大的发电设备制造基地,为了打破过去水、火、电分离的组织布局,推行混线生产与柔性制造,工厂按照精益理念与方法,基于“一个流”的原则,通过应用虚拟仿真工具,结合生产与物流仿真模型,对自动产线、立体库、智能单元等设备进行重新布局,物流效率提升20%以上,作业效率提升20%以上。

东方电气冲片工艺布局模型及流程仿真优化

图1 东方电气冲片工艺布局模型及流程仿真优化

    (五)推进产品与服务的智能化,开启价值创造新模式

    标杆智能工厂在持续提升制造过程智能化水平的同时,也在积极通过新兴技术手段,提升产品和服务的智能化水平,不断延伸产业链、提升价值链,提高智能产品和智能服务的价值创造。徐工科技装载机工厂为了提升客户服务水平,实现服务全生命周期数据管理,建立了全球数字化备件服务信息系统(X-GSS)。该系统实现了“一机一册”(实车与图册一一对应)精准查询。 通过X-GSS系统的发布平台,用户可以在线查看维保、操作手册,准确查询零部件信息。用户也能够对产品的运行轨迹实时跟踪,实现施工过程的可视可控。此外,X-GSS实现了3D备件、3D拆装指导、AR增强现实等新功能、新技术,为用户提供了更加优质的售后服务。

    (六)构建智能能源环保体系,全面打造绿色智能工厂

    在社会发展和环境保护等多重压力下,制造业迫切需要树立“绿色环保”理念,坚持走“资源节约型、环境友好型”的发展道路。标杆智能工厂积极推进节能减排,实现绿色制造。潍柴动力一号工厂对重点工艺环节的设备进行能耗数据监测,分析确定出单台产品加工过程的单位能源消耗,实现工厂能源的精细化管理。同时,在历史累积的能耗大数据的基础上,通过能源数据统计模型,实现快速、科学、准确的能耗预测。此外,工厂积极淘汰高耗能机电设备,引进节能装置,每年节约电能20%、降低能源耗材8%,提升能源利用率4%以上。

标杆智能工厂的建设之“术”

    智能制造使能技术是推动智能工厂建设的重要工具和手段。e-works将智能制造使能技术划分为信息与通信技术、自动化技术、先进制造技术、企业管理技术和人工智能技术五大类,提出了智能制造使能技术的“五力模型”。标杆智能工厂通过五大使能技术在重点业务场景中交叉融合、集成应用,解决了业务痛点,实现了提质增效。

    (一)工业互联网:关键技术加速制造企业数字化转型

    工业互联网平台的核心是通过采集工业数据,实现数据的可视化、洞察与业务优化,赋能企业数字化转型。标杆智能工厂在工业互联网平台的业务模型、技术架构、商业模式、生态组织等方面进行了诸多探索与尝试。目前,较多应用在“设备物联+分析”或“业务系统互联+分析”等场景的数字化优化中。富士康精密工具智能工厂以IoT平台数据采集为基础,利用多源传感设备、智能装备,结合各类通信协议,接入各类异构设备、系统、产品及影像海量大数据,打造了跨边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层的工业互联网应用体系。通过采集供应商零部件的相关数据,实现对零部件不良信息的报警,提升对供应商产品质量的监管;通过采集电子元器件表面贴装制造环节的信息(包括人员、设备、信息系统、物料等),结合制造经验与大数据分析,为生产过程提供实时监控、自动点检、快速决策、智能保养、透明化、扁平化管理;通过对生产的产线、设备的能耗数据采集,经由平台能耗大数据分析,实现对工厂能耗的精细化管理。

    (二)5G+MEC:云边深度融合赋能智能制造转型升级

    5G技术具有低时延、高速率、大连接特性,刚好契合了传统制造企业转型对无线网络的应用需求,能满足工业环境下设备互联和远程交互的应用需求。在工业AR/VR、上云、云化机器人等应用领域,5G技术更是重要支撑。此外,随着工业应用中需要实时处理的应用场景越来越多,边缘端开始承担越来越多的实时计算任务。奇瑞捷豹路虎成功开展了基于5G+MEC技术的智能拣选、MR眼镜虚拟装配、能源管理三大场景的验证。通过综合测试,工厂验证了在5G网络下,能够有效保障物流机器人的连续运动,MR眼镜在虚拟装配环节的视频流畅度,能源管理系统对于瞬时电压、瞬时电流实时不间断监控。未来,工厂将使用5G网络逐步替代有线连接和工业Wi-Fi,实现制造资源全要素的互联。

奇瑞捷豹路虎智能工厂5G+MEC技术框架

图2 奇瑞捷豹路虎智能工厂5G+MEC技术框架

    (三)工业机器人:自动化与柔性化提升的重要突破口

    机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。在标杆智能工厂中,多种型号的工业机器人在一条生产线上进行混流生产和装配,它们承担着如焊接、检测等高难度、高精度的工作,以及搬运、上下料、装配、分拣等枯燥、机械化、高强度的工作。此外,部分工业机器人还与若干台加工中心、轨道输送设备、自动化立体仓库等组成智能加工单元,进行自动化柔性生产,全面提升加工效率。永钢固废利用工厂是一家对钢铁废渣进行转底炉处理的大型冶金固废回收加工工厂。为了避免因有害粉尘吸入而对人体造成的危害,工厂在原料抓取、装卸环节使用了远程自动模式的无人行车,借助3D扫描,实现危废物料的智能抓取。此外,工厂还应用锌粉自动收集机器人和AGV设备,实现锌粉收集环节的套袋、转运、入库的自动化。

    (四)人工智能:技术加持赋予智能工厂智慧的“大脑”

    随着人工智能技术的发展,机器视觉技术与AI结合,无疑是为设备或产线装上了锐利的“眼睛”和智慧的“大脑”,设备或产线被赋予了“感知”、“理解”、“学习”、“判断”的能力,这使工厂加速了“制造”向“智造”的跃升。深圳华星光电是国内大型智能显示面板制造基地。该工厂的面板产品要经过近40道工序、近100个检测站点,其中光学和点灯站点每天需要大量的人力判定超过200万张的图片。为了降低成本,加速产品良率提升,工厂将AI和机器视觉技术引入面板缺陷判别中,在每天几百万张图片量的生产线上,替代缺陷判别50%的人力,能在数毫秒内完成产品图像分析,比人工作业快数千倍,实现面板AI的智能化检测,年拦截效益近一亿元。

    (五)工业大数据:“让数据说话”深挖“不可见世界”价值

    基于工业大数据对复杂业务场景的数字分析,能够提升企业驾驭数据的能力,实现对业务的智能分析与决策优化,通过挖掘“不可见世界”的价值,打造企业创新驱动的来源。在标杆智能工厂中,工业大数据被较多地应用在设备预防性维修维护、工业参数调优、产品质量检测及预测等复杂场景中。一汽解放无锡柴油机惠山工厂基于加工中心实时运行的工业大数据,建立了机床主轴失效模型以及伺服轴失效模型,实现了行业领先的设备预测性维护。

    (六)VR/AR:创新"虚实融合"应用打破数字与物理边界

    随着虚拟化技术和可穿戴设备的成熟,VR/AR依托其沉浸式交互体验,打破了工厂物理作业的局限,正在迅速改变车间工人、技术服务人员和工程师们的工作模式。标杆智能工厂也越来越多地将VR/AR技术应用于辅助加工、远程诊断及培训体验等环节。爱立信南京工厂作为爱立信全球最大的新产品制造基地,每年新产品的引入带来了大量的产品培训工作,许多员工因此需要异地出差。为了高效沟通,降低差旅成本,工厂引入了5G+VR/AR培训与远程协助,大幅降低了差旅成本,并保障了项目进度。

标杆智能工厂的实践之“道”

    智能工厂建设尚没有统一的路径,不同行业、不同规模、不同制造模式的企业,推进智能工厂的方式千差万别,特定场景下可借鉴的参考案例并不多。因此,智能工厂的建设对许多制造企业而言“道且阻长”。然而“行则将至”,标杆智能工厂通过实践,已经探索出一些成功之道,值得借鉴!

    (一)自上而下地推动顶层设计

    "不谋万世者,不足谋一时;不谋全局者,不足谋一域"。标杆智能工厂非常注重顶层设计,并且公司高层深度参与。首先,在工厂智能化建设的初期,组织业务部门对企业现状进行详细调研。其次,结合企业未来战略目标,确定智能工厂的建设目标与建设重点,落实建设的路径和具体措施,明确项目建设优先级与建设周期。再次,根据实际建设情况与需求,逐年对智能工厂的建设规划进行滚动调整、持续优化。此外,标杆智能工厂也十分注重引进“外脑”,选择有丰富实战经验的智能制造咨询服务机构,共同规划与推进智能工厂的建设。

    (二)着力夯实精细化管理基础

    智能工厂融合了产品技术创新、组织与流程优化、新兴技术应用、商业模式创新,实现了制造模式与运营模式的变革。在这种变革中,企业更需要夯实管理基础,通过持续地推进精益生产、务实地优化业务流程、科学地对待技术创新,才有可能走向成功。因此,精细化管理是智能工厂的建设前提。回顾标杆智能工厂的建设过程,在精益生产、过程优化、工作规范等方面都有明确的方法和务实的态度。

    (三)全面深入地挖掘数据价值

    标杆智能工厂通过对业务数据的采集和处理,实现业务的数字化管理。在此基础上,应用工业大数据、工业互联网平台、AI、BI等技术,建立数据池、数据湖、数据中台,通过多维动态分析与报表转取,针对复杂业务场景或批次数据,建立业务模型,探索性地挖掘新的业务知识和客观规律,最终实现价值转化。

    (四)开放积极地拥抱新兴技术

    标杆智能工厂在设计、生产、管理、物流供应链、服务等环节勇于尝试应用新兴技术。例如应用3D打印技术代替了模具的制造、制芯、造型、合箱等工序,打破了产品设计的限制,实现了工艺流程再造,提高了产品质量、缩短生产周期;应用数字孪生技术建立虚实融合的车间或工厂,实时感知工况、质量与计划执行情况,实现动态调度与优化等等。智能工厂将这些新兴技术与自身的生产特点、制造模式深度融合、创新应用,解决工厂在关键制造环节的业务痛点,推动工厂智能化水平提升。

    (五)建立工业安全防护的基石

    工业安全是工厂各项工作的保障,是企业可持续发展的必要条件。标杆智能工厂在推进智能工厂建设时,将工业安全作为整体规划中重要的组成部分,围绕设备安全运行、环境安全、职业健康与安全、信息安全等方面进行设计。通过制定相应的管理机制,部署智能化的安全监控装置与工业控制系统,保障工厂的安全运营。

    (六)科学理性地看待投入产出

    相比投资回报率,标杆智能工厂对资金投入的着眼点,更多地放在了解决痛点问题的紧迫性和必要性上。标杆智能工厂会应用科学的技术与方法,确定智能化项目的优先级和项目预算,再结合企业的资金情况,逐年合理安排资金投入。此外,标杆智能工厂并不追求“高大上”的智能化建设,更多的引入“精益”的思想配合智能化改造,应用“轻量化”的智能化改造解决业务痛点等手段,尽可能降低智能化投入成本。

    (七)产学结合地培养复合人才

    标杆智能工厂非常注重对复合型人才的培养,通过积极引进专业的技术人才,培养企业内部技术和管理的”接班人“,完善员工激励机制,建立企业数字化人才队伍。同时,积极联合创新中心、高校等产学研机构组建人才培养的实训基地,另一方面积极“走出去”,通过国内外先进工厂参观、考察,学习吸收引进先进技术。

后记

    智能工厂的建设还远未达到“终点”,标杆智能工厂也在持续地推进自身的智能化建设。

    从这些标杆智能工厂的未来展望中,我们可以看到,未来工厂的“智能化”程度将越来越高,通过建立工业应用场景的分析模型与诊断算法,将形成具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型智能工厂。此外,在新兴技术的支撑下,工厂的智能化视角将不仅仅聚焦工厂本身,构建智能化的产业生态,将成为未来智能工厂建设的重点。通过多对多的衔接,产业生态系统中的伙伴将深度联系在一起,通过智能化协作的方式,达到多赢的效果,促进产业生态的变革与繁荣。

责任编辑:程玥
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