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制造企业打造智能工厂三步曲

         在当前智能制造的热潮之下,很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知,智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程。数据是智能工厂建设的血液,在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中,会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据,这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据,并与订单、工序、人员进行关联,以实现生产过程的全程追溯。

 

  传统的模式已经无法满足制造业的发展趋势。特别在不确定的经济环境中,企业急需提升工厂车间的效率和生产力。

 

  同以往相比,消费者越来越关注所购商品的可追溯性。相应地,企业也能够在商品之外提供新的附加服务,从而开拓全新的收入来源。

 

  为了把握这些机遇,制造商纷纷着手将生产运营数字化,并生成可以利用的实时数据。换句话说,它们正在打造智能工厂,并将其与整个企业的运营连接起来。区块链、量子计算、AI等新兴技术,也将在这一领域创造新的机遇。

 

  然而,打造智能工厂是一段旅程,企业很难确定最佳的前进路线。


        富士通最新的一项制造业调查报告显示,在当前的经济压力之下,58%的制造企业表示“成本”这一要素成为了智能工厂计划的最大障碍。更重要的是,迄今为止,大多数智能工厂项目尚未获得投资回报(56%),这使得进一步投资项目变得难上加难。如何打造智能工厂的三大要素

 

  个性化定制

 

  打造一个互联工厂为制造企业提供了向客户提供全新服务的机会。事实上,改善客户体验已成为智能工厂项目最受欢迎的外部目标(62%)。

 

  在消费市场中,个性化定制的趋势越来越明显。生产商可以按照不同的需求交付商品,消费者趋之若鹜。而连接性与效率将是迈向批量生产的关键。调查显示,有将近一半(47%)的制造企业正在实施智能工厂项目,以实现高效的产品定制化生产。

 

  连接性还能够帮助企业挖掘产品的独特卖点。例如,金宾(JimBeam)是全球知名的波本威士忌品牌之一,它们的每桶威士忌都经历了多年的精心酿造。如今,富士通帮助金宾部署了一套工业物联网解决方案,不仅可以追踪并管理每桶威士忌的生产情况,让威士忌的生命周期将变得更加透明,同时还能拉近与消费者之间的距离,为金宾的威士忌品牌注入了新的“生命力”。

 

  在B2B领域,制造企业的竞争优势通常源于服务化:从售后支持到现场服务,乃至“商品即服务”的模式,都是B2B制造企业实现差异化的因素。

 

  无论是toB还是toC,工厂和企业之前的互联都是关键。客户可能需要可用性以及物流等详细信息来指导购买决策,而工厂则需要具备交付高度定制化订单的能力。只要实施得当,智能工厂将拉近制造企业与客户之间的联系。


提高质量和效率

 

  “效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。我们的调查显示,智能工厂项目最常见的内部目标就是提高产品质量(50%),其次是提高资产利用率(47%)。

 

  特别是在高端制造业,传统工厂的检测工序通常由人工完成,这一流程既耗时,又容易出错。特别是一些对安全性要求较高的产品,比如风力涡轮机,及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果。

 

  利用图像识别与机器学习技术,就可以让质量控制过程实现自动化。包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析,从而快速识别异常。例如,富士通帮助西门子歌美飒公司实施了一套基于AI机器学习的质量控制系统,将他们的风力涡轮机图像扫描时间缩短了60%。

 

  新兴的计算技术还能够极大地提升工厂的生产效率。以往,制造企业会利用普通计算机来处理生产流程中的优化组合问题,例如机器人在喷漆或焊接时的最高效路径计算,这一计算过程往往非常耗时。而如今,量子计算系统能够实时为我们提供答案,从而最大化机器人的生产效率。在富士通自身的一家工厂当中,量子计算系统让零件分拣作业的行程缩短了45%!

 

  可追溯、可持续

 

  如今,消费者比以往任何时候都更加关心产品的来源以及可持续性。同样,可追溯性对于满足监管要求也十分重要。

 

  区块链正逐渐成为一种强大的工具,可以追踪从原材料到最终产品的全生命周期。区块链能够安全、分布式地存储产品信息,并且确保在供应链中的任何一个节点都不能随意篡改,因此消费者可以充分信任产品的相关信息。

 

  以食品为例,区块链可以让消费者对购买的食品进行从农场到餐桌的追踪,从而安心享用,让肉类、大豆、奶制品的生产信息一览无余。通过这种方式,智能工厂可以帮助制造商展示其产品质量以及企业的社会责任。

通往智能工厂之路

 

  智能工厂项目可以为企业带来长期利益。但在当今的环境下,企业比以往任何时候都面临着更大的压力,需要尽快实现投资回报。因此,制造企业需要从一开始就仔细而清晰地全面定义业务模式,确定那些对业务来说最重要、最有价值的应用场景。

 

  实现智能工厂乃至工业4.0,推进工业互联网建设,实现MES应用,最重要的基础就是要实现M2M,也就是设备与设备之间的互联,建立工厂网络。

 

  企业应该对设备与设备之间如何互联,采用怎样的通信方式、通信协议和接口方式等问题建立统一的标准。在此基础上,企业可以实现对设备的远程监控,机床联网之后,可以实现DNC(分布式数控)应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。