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

2019-12-23 09:23 鎂客網

導讀:從點到面,AI首先運用在工業(yè)的哪一個環(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。

根據公告,國家制造業(yè)轉型升級基金股東數(shù)達到20家,其中除了財政部、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,前路的艱難險阻可以想見,這就要求各家廠商在推進過程中更為深思熟慮。

為什么要做智能化轉型升級?

說起制造業(yè),目前它存在著明顯的瓶頸。

業(yè)內普遍認為,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、產業(yè)附加值低等諸多問題,因此隨著能源價格、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,但長遠來看,轉型無疑是治本之法。

制造業(yè)

(圖片來源于網絡)

目前,生產制造產業(yè)鏈涉及的試制品開發(fā)、零部件生產、組裝、銷售到售后服務等環(huán)節(jié),依據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)設計和下游的服務環(huán)節(jié)存在著較大的利潤空間,而制造生產只能獲得微薄的利潤,這就要求制造工廠必須要提升產品良率、向智能化升級走,同時基于IoT技術向兩側延展做生產與服務的融合,以提升整體利潤空間。

就全球產業(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,處于這樣一個歷史發(fā)展時期,體量巨大的制造業(yè)對全國經濟的重要性不言而喻,我國制造業(yè)的轉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明確的定義。一般意義上,被反復提起的智能制造有著更為廣泛的含義,它包含產品服務、生產、設計、物流、倉儲等各個環(huán)節(jié),其中生產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,智能化生產制造的實現(xiàn)絕對不僅僅是由自動化生產線和一大堆機器人組合而成,而是側重將人機互動、3D打印等先進技術應用到整個工業(yè)生產過程,并對整個生產流程進行監(jiān)控、數(shù)據采集,便于進行數(shù)據分析。

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

無疑,達成最終目標,需要經歷一個漫長的過程,但是現(xiàn)在的產線建設也算是有了眉目。

2016年,有人做過數(shù)據統(tǒng)計,在國內機器人下游應用領域中,占比最大的是汽車制造(48%),其次是3C制造(24%)??梢钥匆?,目前國內智能制造系統(tǒng)升級投入的主力還是在汽車領域。

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,尤其是在汽車產線方面,2018年底,海馬小鵬合力打造的智能工廠就能夠實現(xiàn)“人機料法環(huán)”的互聯(lián)互通、制造智能化、混合生產等功能,通過使用工業(yè)機器人、物流AGV、工業(yè)物聯(lián)網等技術手段達到年產15萬輛的產能。

從公開的數(shù)據來看,這是相當顯著的成績。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,周產量只能達到大約3000輛(年產預計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,年產也能夠達到15萬輛。這樣一座“新舊”混合的工廠還是遠遠的保持了傳統(tǒng)造車廠的優(yōu)勢,這里面技術一定起了不小的作用。

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

當然,這里值得一提的是當初馬斯克在產能方面頗為波折的探索,在產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能的提升,反而使產能上不去,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領域的領軍者,在談及智能化升級改造時也表示還是有諸多方面需要顧忌。他們曾提到,不同于消費電子行業(yè),工業(yè)有自己明顯的行業(yè)特點:對系統(tǒng)安全、設備穩(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)內在強調智能化和創(chuàng)新發(fā)展,但是在工業(yè)領域,我們不可能讓所有設備‘推倒重來’,只能夠在大量數(shù)據積累基礎上不斷升級和改良??煽啃?、一致性、安全性要求導致工業(yè)領域不會出現(xiàn)顛覆性的變化,因此在做解決方案時,我們都要考慮這樣一個行業(yè)特性。”

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過程中要抓住材料物理屬性等核心點,對“AI用在哪里、如何用”這些問題的思考進行更為深入的思考。

以工業(yè)互聯(lián)網建設為例,與傳統(tǒng)互聯(lián)網不同的是,工業(yè)控制基于的是等時同步思想,即傳輸信號、控制任務周期等都需是確定性的,這就帶來了設計上的極大差異化。雖然現(xiàn)在在智能化大背景下,強調OT(操控技術)擁抱IT(信息技術),但是早期大量部署的傳統(tǒng)現(xiàn)場總線協(xié)議已經隨著工業(yè)制造發(fā)展形成了非常密集而細分的類型,因此OT與IT互相訪問勢必會造成網絡資源的浪費,成本上反而存在負擔。同時因為保密需求,某一個關鍵參數(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,信息技術與工業(yè)的融入必然要順應制造本身的發(fā)展,而在目前初期磨合階段,從點到面,AI首先運用在工業(yè)的哪一個環(huán)節(jié),從何角度切入就成為必須要想明白的問題。

當然,除關注行業(yè)特性之外,因為工業(yè)涉及材料特性與成本、機械、控制、軟件、作業(yè)規(guī)范、加工對象的標準化、人工經驗等各個影響經濟的因素,產業(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)推進智能化可行的方式,即深入專業(yè)領域,一次做好一件事。

產業(yè)內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)領域錯綜復雜的軟件無法實現(xiàn)互聯(lián)互通這一痛點,融入了自己的創(chuàng)新想法,從工業(yè)仿真軟件切進了智能化的浪潮中。

據他們自己介紹,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)網技術,目的就是將軟硬件和人才資源虛擬化,實現(xiàn)各個環(huán)節(jié)資源的共享,同時消除了各個環(huán)節(jié)的可信問題。不得不說,這確實是一個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,設計生產與產品銷售的融合

落在細微處,制造業(yè)智能化過程就是不斷在尋找最優(yōu)的路徑,同時優(yōu)化材料、加工步序、時間、成本等生產工序。對此,制造業(yè)信息化專家寧振波曾用二十字對可以預見的理想狀態(tài)做出總結:狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行、學習提升。

但是從更為長遠的角度來把控,智能制造最終能夠延展的邊界在哪里?業(yè)內普遍認為隨著個性化經濟的蓬勃發(fā)展,制造最終會和用戶端直接產生聯(lián)系并為之服務,而智能制造的想象空間應該在產業(yè)鏈上下游細分業(yè)務的“集成”,即設計、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,身份已然在轉變。

與此同時,如今產業(yè)上下游的并購事件也已經屢見不鮮,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;達索系統(tǒng)并購MES廠商Apriso,供應鏈計劃與優(yōu)化軟件Quntiq,從而可以實現(xiàn)工業(yè)4.0理念中的三個集成;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。

在原有基礎上進行智能化升級,目前自動化與信息化廠商的邊界已經越來越模糊,這也預示著智能化發(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之路。

對于智能制造的未來,業(yè)內人分析指出,其內涵非常深遠,因為除了產業(yè)本身的升級,它還要肩負實現(xiàn)綠色設計、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)。