智慧工厂建设,从解决焦虑开始
智慧工厂是工业4.0的重要一极,是目前正在发力的和持续演进的方向,给出一个全面而准确的描述显然是不科学,也是不可能的。
虽然有很多专家从不同角度给出一个描述,如“无人工厂”的提法(潘峰,国外柔性加工系统的发展状况、趋势及无人工厂的实践,1983)——用机换人,工厂不再需要人,装备了高度智能化的设备及和高度的自动化生产系统;又如“黑灯工厂”的提法(赵健凯,海尔:互联无边界,2015)——可以理解为是无人工厂的一个形象说法,全面自动化的生产线,不再需要工作人员现场管理。我比较认可“无忧工厂”(worry-free production)的提法(J Lee, Predictive Manufacturing System - Trends of Next-Generation Production Systems,2013)。无忧,通俗理解为不担心、不焦虑。智慧工厂的无忧生产即是对工厂的生产过程不担心、不焦虑。
事实上,焦虑是人们对未来不确定性的一种反应。坐公共汽车时,我们通常有一种体验:总感觉自己要坐的那趟车的时间比其它车次的车等待时间都要长。这其实是一种焦虑心理,是因为我们不能确定车辆什么时候会到达。换个地点来看,由于地铁运行稳定,路线固定,车辆也安装定位装置,乘客都能够通过站点的显示屏明确知道下一趟车到达时间,是不是我们心里感觉从容多了?因此,对事物的不确定性是产生担心与焦虑的一个重要原因。
数字化工厂实现了高度的自动化,能够按照设定的流程及加工程序进行运转,在没有任何变化的情况下,其生产过程中的进度、质量、成本等要素都是可以预见的。但事实上各种变化是无处不在的,包括原料质量的波动性、机器的有效性、人员的差错等等。因此,只在自动化上下功夫是可能实现所谓“无人工厂”的。但由于对变化及变化后果的不确定性,在高度自动化的时代人们还会产生担收与焦虑。因此有专家也指出,智慧工厂就是在现在数字化工厂的基础上,再将人们不可见的东西的管理起来,实现对整个生产系统的可预见,从而“不焦虑”。比如以下几个方面:
解决对生产执行的焦虑
工厂需要对订单交期给出准确的回答,而事实上由于生产过程中各种扰动存在,交货期会随之变化。对于生产调度人员,如果能够提前知晓这类扰动的产生,便可准备好合适的预案来应对。智慧工厂能够采用大数据及生产系统模型,及时将生产情况进行模拟,并与生产计划进行对照,出现差异后及时反馈。
生产计划的仿真与闭环
解决生产质量的焦虑
虽然工厂采用了大量的传感器和自动检测装置,防止不合格品流出。但这种检测是事后的,并没有提前预知质量的变化趋势。因此质量管理人员采用SPC等分析方法,提示质量波动的趋势提前预警。也可以采用大数据分析方法,找到质量波动的关键生产参数,提前对相关参数展开跟踪并预警。
发动机的热成像,叠加了看不见的关键参数
解决设备状态的焦虑
对于设备密集型的工厂来说,设备的故障会极大影响生产过程。而设备维护的核心目标是提升设备的可用度,减少或消除设备的非计划停机。但装备的高复杂性和故障的随机性阻碍了上述目标的实现。智慧工厂采用大数据技术,采集装备的状态数据、工艺数据和维护数据,建立装备的健康评价模型,预测装备的故障和关键零部件的剩余寿命。
所以,智慧工厂可以从解决我们的“焦虑”开始,这是痛点,也是价值点。
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乐豆科技介绍
乐豆科技成立于2015年,总部设立在中国科技创新的硅谷—深圳,并在北京、青岛、长春、淄博等地设有分支机构;乐豆科技根植于中国本土制造业和互联网工业,是国内较早一批研究和实践“工业4.0”、“中国制造2025”和“两化融合”、“供给侧改革”的智能制造集成解决方案的高新技术企业,通过两化深度融合为企业提供智能制造从顶层设计、实施路径到落地实施全价值链整体解决方案,是智能生态创新服务平台。
乐豆科技核心技术专家由丰田汽车集团、伊顿集团、西门子、富士康、海尔集团等国内外世界500强企业高管团队和国内知名高校的教授博士组成。项目顾问专家具备丰富跨行业制造运营管理经验,目前项目团队已经为纺织服装、家具制造、化妆品、建材、汽车零配件、机械加工等企业提供智能制造整体解决方案并辅导其战略蓝图实现。
乐豆科技与吉林大学、青岛科技大学、山东理工大学、长春工程学院、社科院青岛智能院等国内外知名高校和研发机构共同搭建政、产、学、研、用合作平台,并与国家行政学院在深圳共同设立深圳新经济智能生态研究院。
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