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中国制造企业在实施智能制造过程中应“因企而异”

3lpN_ofweekgong 来源:lq 2018-12-11 15:03 次阅读

近日,中国工程院院刊《Engineering》刊发了最新观点性文章“走向新一代智能制造”,为我国制造业智能转型指明“并行推进、融合发展”的技术路线。可见我国智能制造的顶层设计上已深刻认识到智能制造/工业4.0的实现不可能一蹴而就,需要循序渐进,补齐短板,并行发力。因此,中国制造企业在实施智能制造过程中应“因企而异”,避免盲目跟风和片面认识。

误区一:为了智能制造而智能制造

由于智能制造“大热”,一些企业盲目跟风,存在为了“智能制造”而智能制造的现象。企业应首先明确要达到的经济目标——提升质量、提高效率、降低成本、缩短周期、降低能耗。根据自身的基础,针对于不同的目标,智能制造首要解决的问题和采用的技术手段是不同的。

误区二:智能制造=无人化

许多制造企业提出“机器换人”、“无人工厂”的口号。机器可代替人类的大量体力劳动,实现高效、高质量精准制造,但不能盲目采用“机器换人”,除了要考虑机器与人员置换成本之间的平衡,还需综合考虑操作场地、信息接口、维护成本等。而且在2.0、3.0、4.0升级的长时间内,机器或“机器人”仅仅是一种自动化或智能化设备,其很难独立满足日益复杂的生产要求。

“人”作为智能制造的重要资源,在应对定制化生产和复杂多变生产环境方面仍处于中心地位。特别对于现阶段“2.0补课、3.0普及、4.0示范”,人、信息系统、物理系统的协同显得尤为重要,智能制造仍需要人工智力参与政策解读、法规约束、知识积累、工匠传承、文化发扬和统筹组织等,以实现有序生产并产生效益,这些都是现阶段的机器无法替代的。

误区三:自动化+软件= 智能制造

自动化和软件是实现智能制造的必要条件但不是充分条件。智能制造强调自动化系统和工业软件的集成与纵横协同,并体现先进的工艺技术和管理理念。除此之外,更需要植入先进的感知系统、控制手段、网络技术和云计算等,进行长时间的数据收集积累,开展数据分析和建模,并不断迭代优化,以实现生产过程快速有效的运行,才能支撑先进的制造方式实现自适应,进而应对复杂的生产环境。

误区四:互联网+大数据= 智能制造

互联网和大数据只是提升智能化的手段之一。智能制造的本体是“制造”,制造装备和生产过程的数字化是基础[1]。没有制造装备与系统的数据采集与互联互通,互联网、云、大数据都将是无源之水。

历经CAD、计算机集成制造系统(CIMS)、制造业信息化、两化融合、物联网、两化深度融合、智能制造、互联网+等概念的“嵌入”,我国制造业数字化已有30多年的历史,但仍有很多企业欠缺数字化的基础——自动化和信息化,及由此产生的各种数据库,另外许多企业对这些概念的理解和实施存在偏差。从制造本体出发实现智能制造的一个基本路线应为2.0(自动化)—3.0(信息化)—4.0(智能化)。虽然工业2.0并非必须先实现3.0才能追求4.0。在进行升级改造过程中,企业应总体规划自动化、数字化、网络化、智能化升级方案,并行推进。但这并不意味着工业2.0和3.0的技术基础是可以省略和跨越的,北京航空航天大学刘强教授呼吁:“不要在落后的工艺基础上搞自动化,不要在落后的管理基础上搞信息化,不要在不具备数字化网络化的基础上搞智能化。”

实现智能制造,首先要打好工业自动化和信息化的基础,再以大数据、互联网和云等数字化网络化手段加快4.0进程。

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原文标题:智能制造有误区,选好队友不被坑

文章出处:【微信号:ofweekgongkong,微信公众号:OFweek工控】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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