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工业4.0风口下 大数据驱动新型智能制造业

2015年04月14日 09:48中国机床商务网点击:5473

  【中国机床商务网 市场分析】更自动化的生产设备,更灵活的流程管理,让工厂能够基于市场预测,快速地装配调度,智能地生产,从而以最快的速度匹配消费者需求。这就是工业4.0的主要特点。
  
  在工业4.0时代,每一个工厂都应有一套智能系统,它首先能够通过传感器,对机器运作数据进行采集,并加以分析,从而实时地了解工厂的运作情况;其次,能够通过执行器对机器运作进行控制;此外,还能对消费者行为数据进行分析,对产品从设计到销售的全生命周期,进行最优化的管理。
  
  与此同时,对于机器生产者来说,他们的消费者是各个工厂。因此,他们需要采集机器的使用数据,从而更好地了解机器被使用的情况,以便安排自己的机器维护服务,并对机器的设计进行改善。工业数据的采集,将催生出新的商业模式,逐渐打破工厂的边界,促进资产的流动,在全社会范围内优化资源配置。
  

 
  这些看起来枯燥的事情,在工业4.0时代都将内化成智能的数据,变得可见、可调节。
  
  智能的工厂
  
  传统意义上,经销商在市场预测和实际需求之间,有一定滞后;而在经销商订单和制造商实际供货之间,又有一定滞后。
  
  两者一叠加,随着时间的推移,库存量会产生剧烈波动。糟糕的是,他们越是试图积极调整,这个波动就越剧烈。长此以往,制造企业的生产周期管理就变得十分困难。
  
  因此,除了通过电子商务等互联网手段,缩短市场信息的传导机制外,制造企业的一个核心目标,就是打造一个智能工厂,进一步压缩生产周期,从而灵活地应对订单的变化。
  
  成立于1945年的奥地利滑雪板公司Blizzard,正试图用智能工厂提高自己的利润。
  
  以往,Blizzard需要两年的时间,不断地打折降价才能把库存消化掉。然而,老问题尚未解决,新问题又接踵而至。
  
  上世纪90年代,Blizzard只有10多个型号的产品,2000年后,滑雪板出现了40多种型号,现在则已经到了900种。
  
  同时发生变化的是,滑雪板的销售不再以终端客户的购买为主,而是80%的滑雪板都以租赁的形式流通于市场。
  
  另一方面,一些滑雪板的材料有18种,需要16周的生产时间。因此,Blizzard需要把生产阶段的效率进一步提高,用更短的生产周期去解决库存问题。同时,在管理上,需要参考市场的变化,比如型号增多、用途改变等,以更好地安排自己的生产。
  
  IBM智能分析解决方案的设计师施尼博(StephanSchnieber)告诉记者:“Blizzard提出的目标也很明确,首先,在生产过程中零故障;其次,在生产过程中最大程度地收集并分配信息;第三,要与现有的IT系统形成网络。”IBM是Blizzard智能工厂的方案解决商。
  
  IBM给Blizzard设计了一套工厂管理系统。首先,在流水线的机器上,安置了一些传感器和执行器;而每个物料托盘的底部,也都装有一个“数据卡”。这样,当物料通过搬运和加工时,就会以射频技术被系统识别。
  
  在此基础上,IBM用自己开发的Cognos系统,对生产行为进行记录、储存、分析以及分配。从而实时掌握每道工序上产品的来料追溯、加工状态、加工数目以及产品批次等信息。
  
  这些识别码在录入的同时,会生成一个短网址,并且能够在企业管理软件(ERP)中进行输入和输出,进而可以实现移动设备端的管理。然后再通过机器上的执行器,对机器的运行进行实际的管控。
  
  与此同时,在加工单元的监视器上,每隔一个小时,会自动显示一次目标参数与实际情况。
  
  如果未达到目标,监视器则会发出警报;Cognos系统也会对数据和错误进行分析,并达到实时汇报。IBM设计的统计软件,则可以自动生成生产管理中所需要的各种数据、图表,以帮助决策者把控整个生产过程。
  
  经过升级,Blizzard的生产周期缩短到8周,库存也减少80%。
  
  把机器作为底层,并在安装传感器和执行器后搭建一套应用系统以实现信息处理,从而形成了一套网络世界与物理世界的交互系统(CyberPhysicalSystem),最终实现机器与机器之间、机器与人之间的对话。这便构成工业4.0中的智能工厂。
  
  但亦有评论认为,这只能叫做工业3.5,因为它与第三次工业革命中工业化与信息化的“两化融合”相比,只是实现了更多的数据互通、柔性制造、人机交互、复杂系统以及信息分析的功能。而这些在汽车、家电、电子的总装厂,以及化工、能源等行业身上,业已初步实现。工业4.0更关键的在于如何做到数据驱动。
  
  数据驱动的制造业
  
  通快(Trumpf)是一家做激光加工设备的老牌德国企业。对于它来说,真实世界与网络世界进行交互的技术,早已不是什么新概念。
  
  通快出售的不仅仅是激光加工设备,更包括使用激光设备所必需的工业软件。它的客户买来设备后,必须对相关工业软件进行编程,方能在自己的制造环节中使用这些设备。
  
  抽象来看,制造一辆汽车,已超越了对材料本身的物理加工,同时包括了不同加工设备之间几亿条工业软件中的代码完成。
  
  无论是通快还是西门子,这些装备制造商早已有大半个身子跨入软件行业。
  
  这些自动化设备的普及,不但加速了德国制造业向东转移,也推动德国本土制造业的管理流程不断向数字化转型。
  
  制革出身、有着160年历史的科德宝集团(Freudenberg),1995年基于SAP的企业管理软件完成对集团的数字化改造后,其IT部门甚至独立出来,成立了专门的软件方案提供商——科德宝宜合信息技术有限公司(FIT)。如今,他们不仅在中国为来华的跨国制造企业提供IT服务,并且在全球建立了11个数据中心。
  
  在第四次工业革命的语境下,德国的装备制造企业琢磨的是,如何能够把自己卖出去的设备所产生的数据给收集回来,并基于这些数据开发新的商业模式。
  
  以通快的激光融锡机器人为例,它有2000个产品分布在全球的多个行业。
  
  假设通快可以把这些机器人相连接,通快便可得知这些机器的工作状态,一方面用以优化自己保养维修的耗材管理;另一方面,可以在被损坏的机器和运行良好的机器之间,进行最优的生产配置。
  
  不仅如此,通快还可以收集机器使用者的用户体验,并可得知他们的机器究竟是如何被使用的。然后进一步通过分析得知,如何提高机器人的配置,如何把操作中的耗能和损耗减少到最低。因此,通快现在的研发重点在于,如何让机器更好地产生数据,从而了解被加工的工件、机器自身的性状以及工作状态。
  
  “我们的客户是金属加工者,他们希望能够更好地卖出自己的产品,那么,我们就可以把这些数据再加工为增值服务,反过来再帮助他们提升物流和销售水平。”通快激光与电器部门主席莱斌格(Dr.IngPeterLeibinger)对记者说:“在这个领域,我们还只是刚刚开始。”
  
  当供应链上更多环节加入数字化管理的洪流,机器所产生的工业数据,将远远超过目前消费互联网所产生的数据量。海量的数据不仅能够造就新的算法,帮助人类更加深刻地理解工业本身,还让资源进一步打破智能工厂的边界,在全社会范围进行最优配置。
  
  因此,德国的制造业巨头西门子与软件业巨头SAP宣布,共同打造工业数据平台。“我们要证明,可以用一个第三方管理的商业模式,既可以达到设备的连接,也可以实现数据安全。”西门子大型设备部CEO霍克(DirkHoke)对记者说。
  
  通用电气公司(GE)也在打造自己的工业互联网系统。他们通过在飞机发动机中增加传感器,采集发动机数据,并以此给机队提供更多的实时数据,以便航空公司更好地配置自己的资产。
  
  在数据的驱动下,工业4.0时代下的制造业正演变成一项由软件技术主导的系统性工程。
  
  全社会的数据融合
  
  2011年,德国汉诺威工业展(HannoverMesse)提出的工业4.0概念,更多地是针对制造业领域的CPS(信息物理互联系统),核心是增加更多传感器以更好地了解设备的工作状态,同时也制造出大量数据。
  
  这种技术趋势在物联网、车联网、智能电网、移动健康、智慧城市等多个领域均有广泛运用,并通过大数据和云计算等信息基础设施,把信息从终端市场传递回制造业。
  
  这些数据正在创造“新摩尔定律”,即:每18个月产生数据,将比历史存量翻一倍。它不仅需要新的数据储存技术,更需要通过算法产生分析能力,从而更好地进行产品、制造、资产与产业链管理。
  
  制造环节也不仅仅是通过3D打印、工业机器人和智能工厂实现柔性制造,更将融入不断发展的社会网络。基于工业互联网,通过机器与机器的互联,资产成为一种流动的要素,进一步消弭工厂的边界。不仅仅在工厂内进行流程优化,更在全社会范围内,进行资源的最优配置。在此过程中,基于数据的新商业模式将大量涌现。
  
  对于ICT企业来说,大数据、云计算、分析、移动端,就成了制胜法宝。SAP、IBM、华为等,都已把它作为自己的战略构想。
  
  在推动全社会数据融合的路径上,欧洲和美国亦是有区别的。
  
  埃森哲的德国董事总经理雷蒙施派格(FrankRiemensperger)对记者说:“欧洲的途径是更加偏机械,而美国的核心则是不要被产品的发展周期给束缚住。”
  
  工业4.0本身,是一个社会变革维度的概念,产业链将以数据为维度,进行重新划分,整个社会变革为一个信息与物理互联的系统。
  
  现在的问题是,这个系统中不同的技术发展相对割裂。华为技术有限公司企业BG销售总裁何达炳对记者说:“从汽车的传感器、数据卡开始,从数据采集点,到整个网络、云平台、数据中心、全连接,我们认为信息通路很重要。需要统一的架构,以及接口的标准化。”
  
  解决这个问题,单靠哪家企业都不现实,但市场会推动企业们达成统一标准,而在这个过程中肯定会出现主导型的企业。
(来源:《财经》)

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