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数字化工厂发展策略與“转型”六步走
 
DIGITIMES
 

 
随着中国政策引导推动,未来智能制造行业市场规模将实现快速增长,预计到2024年,智能制造行业市场规模突破3万亿元。智能制造业涉及领域众多,吸引众多企业进行战略布局。智能制造是以制造环节的智能化为核心,以端到端数据流为基础,以数字作为核心驱动力,因此数字化工厂被企业也列为智能制造部署的首要任务。
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然而不可忽视的是,往往很多企业在提及智能工厂、数字化工厂和智能制造这些概念时,将这些概念混为一谈,它们之间到底是否可以互相替换,这些概念之间是否有所区别?
 
所谓数字化工厂(DF)是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络,包含仿真和3D/虚拟现实可视化,通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。它的出现给基础制造业注入了新的活力,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。
 
通过新一代信息技术,数字工厂得以实现从设计、生产、物流和服务等各个环节的数据串连,这样不仅可以加速管理层决策,还能提高决策的准确性。同时,做到打通工厂数据流,建立“数字孪生”,实现不仅产品数字化,工厂本身、工艺流程及设备都能同步实现数字化。
 
而智能工厂则是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程。智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版,但是与智能制造还有很大差距。
 
举具体的案例,数字化工厂初期形态像德国奥格斯堡的富士通工厂。厂内包罗万象的信息技术支撑起一个“超级供应市场”,储存着富士通的电脑及其他硬件产品零件。客户订单一到,机器人自动挑拣并组装零件,装入无人驾驶电动车,即物流火车,之后,通过准时化顺序供应流程运往生产站点。由于每件组装产品的具体规格可能有所差异,因此动态屏幕会精确显示每个订单所需零件并展示具体的操作指南。产品特征的调整能够在短时间内由现场工程设计团队在组装过程中完成,现场工程师还能够根据客户最新要求及时做出调整。基于每台设备的历史及实时数据,可预测性维护流程能够防患于未然,避免故障发生,极大地缩短停工期。由于整个生产过程实现了无纸化,工厂几乎没有碳足迹,其日产量能够达到12000台计算机以及1000多台服务器,这些成就使得富士通奥格斯堡工厂跻身全球生产效率和成本效益最高的工厂之列。
 
此外,阿迪达斯新建的“SPEED工厂”根据客户喜好,迅速定制产品并且为客户打造专属产品,也凸显出从市场消费者端影响生产决策的关键因素。2017年和2018年新工厂里,自动化生产线由程序员进行管理,所需原料由监控整个供应链的网络提供,依托这些优势,“SPEED工厂”能够在5小时内生产出一双昂贵的多功能定制运动鞋。而在数字化程度低、成本低的亚洲工厂中,这一过程需花费数周之久。工厂不仅大大缩短新设计的交付周期,还能迅速应对不断变化的顾客喜好。
 
目前,中国正处于智能制造初期階段,绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段,少数企业只实现了信息集成,也就是可以达到数字化工厂的水平;极少数企业,能够实现人机的有效交互,也就是达到智能工厂的水平。
 
国内智能制造仍处于处于工业2.0(电气化)、3.0(自动化)并存的阶段,大部分行业的制造企业仍在2.0迈向3.0的转型阶段,但如同西门子强调的,数字化工厂只是迈向工业4.0的阶段性目标,从数字化工厂到工业4.0,一是漫长的演进过程。就中国制造目前现状来说,要实现真正的数字化工厂,还需要走很长的路。
 
据德勤智能制造企业调研显示, 2018年中国工业企业在企业中超过一半以上企业在数字化工厂已经投入很大,及在设备及用户价值深挖上毫不松懈。国内企业在智能制造五大部署重点依次为:数字化工厂63%,设备及用户价值深挖62%,工业物联网48%,重构商业模式36%以及人工智能21%。
 
 
尽管工厂现代化的长期效益显而易见,前进的必由之路便是脚踏实地、稳扎稳打地实现数字化。然而对于中国企业而言,是否要进行数字化改造、什么时候开始进行数字化改造目前依然在讨论中,所需要的不仅仅是一套清晰的愿景,更需要一张切实可行的数字化路线图。
 
对此,普华永道思略特在《数字化工厂2020,塑造制造业的新未来》报告一文中曾分析了数字化工厂“转型”的六步走计划:
 
一、制定数字化工厂战略
 
为数字化工厂绘制一套连贯的模型,紧密关联公司的整体业务战略,且能在公司上下切实执行。确定数字化工厂的优先事项时,确保人员与技术同等重要。为了成功落实这一关键步骤,需建立一个强大的内部网络,由高层领导、管理层和工人或车间团队负责人组成以凝聚核心。
 
二、开展试点项目
 
从试点项目开始,对技术和概念进行测试。小范围的试点成功通常能为大范围推广树立信心。可能的试点方式是在一到两个工厂内实施垂直整合,涵盖数字工程和集成制造规划,或者是在关键制造设备上安装传感器和执行器,并使用数据分析来探索预测性维护解决方案。另一种试点方式是在特定工厂内对特定生产线进行数字化。试点项目应整合各种数字化应用程序,而不是单独实施各项技术升级。
 
三、明确所需能力
 
试点项目所得出的经验教训可以协助探索并确定必要能力。这些能力取决于公司的生产战略、业务目标以及开发及采用新技术的能力。一些公司力求成为物流领域的领头羊;一些则从提高生产力或产品质量中获得利润增长;还有一些公司使用数据作为开展创新的切入点。尽管数字化设备可以为上述发展增添一臂之力,但如果没有在企业、人员、流程和技术层面建立起合适的能力,数字化工厂将无法实现增强业务的目标。
 
四、精通数据分析和互联互通
 
随着企业广泛使用数据驱动技术进行流程和质量优化、资源管理以及预测性维护,互联互通成为贯穿数字化工厂的主线。每家公司都需要掌握生成和传输数据的连通工具和系统以及数据分析工具,以提高效率和质量。
 
五、转型为数字化工厂
 
工厂数字化转型与其他任何形式的转型一样,对变化进行管理至关重要,转型对公司员工的影响尤其需要得到重视。显然,数字化工厂的基础是新技术和数字化解决方案,进行工厂数字化转型的企业首先需夯实基础。与此同时,发展流程、组织架构、人员等方面的数字化能力同样重要,以保障转型可持续性。与员工建立合作伙伴关系,加大培训和进修的投入力度,员工问题将迎刃而解。此外,高管议程须以数字化工厂战略为中心,摈弃传统的项目审批流程,释放数字化团队的潜力,推动数字化进程快速发展。精简报告渠道可确保数字化团队专注于增值活动,摆脱行政工作的束缚。
 
六、数字化工厂融入全面数字生态系统
 
若能找到方式使制造过程中生成的数据产生效益,便能产生深远影响。例如,利用实时短期客户需求数据调整规划和生产,从而灵活匹配产量与消费者偏好。亦或是将数字化功能集成到产品中,以提供能挖掘数据价值的服务。再例如,机器制造商可能使用传感器和人工智能来销售增强型维护套餐服务。
拥有数字化工厂的企业有机会通过利润丰厚的售后市场增加其利润率并获取客户,也可以进军全新的业务领域,而不是仅仅专注于生产。数字化工厂生态系统必须包括一个全面联网、透明集成的数字化供应链,从原材料和零部件供应商到物料和成品运输商,最终流向终端客户。
制定雄心勃勃的数字化工厂战略未尝不可。但不可讳言的,中国制造业的自动化和数字化发展时间仍相对较短,即使同一行业内,企业的自动化程度和技术路线也大相径庭。数据分布较为分散,难以获得数字化工厂所需要的产品全生命周期的系统性数据,同时使得标准的制定变得困难。在部分较为传统的行业中,工厂车间里的设备难以实时抓取和传输数据,是较多中国企业不得不面对的主要问题。
同时,中国企业往往更注重单体设备的自动化率,忽略生产体系是一个有机的整体,而且在企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)和产品生命周期管理(PLM)等不同系统间的打通和整合方面也有待改进,最终能做到工厂间互联。
尽管如此,近年来,中国在家电、工程机械、石化、消费品等众多行业涌现出了一大批数字化工厂的应用实例,例如,海尔以互联工厂为核心的发展战略,既符合集团大规模定制的发展方向,同时契合海尔在模块化和数字化的丰富经验,从而成功打造出了互联工厂的生态体系。通过新一代信息技术,贯穿了流通、生产、管理等制造活动的各个环节,深度融合了工业化和信息化。
数字化工厂,是中国制造2025的重点发展方向之一。国务院于2015年审议通过了由百余名院士专家起草的“中国制造2025”,为中国实施制造强国战略做出了顶层计划和路线图。由于各级政府提供的财政激励和支持,企业对于数字化工厂的投资兴趣日益浓厚。
智能制造也是国内制造业的必然趋势,尽管过去的2018年里大多数企业在数字化转型的路上仍面临着技术的难题,然而,在2019年,中国智能制造企业要做的首要事情就是踏踏实实的完成数字化“补课”,夯实智能制造发展基础。
 
 

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