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推进智能制造的七大难点与六大对策！

时间: 2024-11-15 07:12浏览量：650次

推进智能制造到底难在哪儿？又该怎么办？本文将为您解读！

2018年9月7日，我在e-works举办的第四届智能制造国际论坛上发表了主题演讲。我在演讲中分析了智能制造当前面临的难点问题与对策。

当前，我国制造业面临着异常严峻的挑战：

① 人口红利消失、未富先老、企业招工难，人工成本迅速上升；

② 高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；

③ 高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；

④ 今年以来，钢铁、化纤等原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；

⑤环保风暴也给很多企业敲响了警钟；

⑥ 中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；

⑦ 国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜；

⑧ 从近期的统计数据来看，我国出口的第一大省广东的采购经理人指数已下滑到枯荣线之下，面临空前压力；

⑨ 乘用车行业的产销量已出现了下滑。

......

在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点问题：

01

概念满天飞，技术一大堆

近几年来，从工业4.0的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。

▲智能制造领域，概念众多

智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN（时间敏感网络）、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护......，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。

02

摸着石头过河

企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在三种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。企业目前也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。

▲产品的Digital Twin

03

理想很丰满，现实很骨感

推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”、“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。然而，为了争取政府项目，方案必须做得漂亮，档次必须高大上，投入必须上亿。

大屏幕指挥中心是必须有的，大量采用机器人的自动化生产线是必须建的，立体仓库、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，国产系统是必须用的。至于究竟能否取得实效，就只有企业“冷暖自知”了。

04

自动化、数字化还是智能化？

在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业3.0的理念。

对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂，例如日本FANUC全自动装配伺服电机，40秒一个，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。

e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，他们非常明确，对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。

去年，e-works考察团参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，他们非常客观地介绍，该工厂是生产继电器的自动化工厂，但还不是智能工厂，邀请我们来年再去，实际上该工厂实现了从绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品。

西门子一直将被广泛誉为工业4.0典范的安贝格电子工厂称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。

一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立FMS（柔性制造系统），则是更现实的选择。MAZAK、FANUC的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

▲MAZAK的FMS（柔性制造系统）

05

投资回报？

制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。我多次听到一些企业家提出，必须能够在三到四年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有期望值更高的，希望能够找到“下金蛋的鸡”。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件的应用涉及到如何满足企业不断变化的个性化需求。

作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在小打小闹地做一点局部的自动化改善。

06

数据采集与设备联网

迈不过去的坎

企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。

但是，我常常看到很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网。没有基础的设备联网，何谈工业互联网？！

07

基础数据和管理基础

无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。

推进智能制造有这么多难点问题，那么，制造企业究竟有何对策？如何避免变成“滑铁卢战役”呢？

01

首先，必须明确

智能制造不是目的，而是手段

推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。

02

必须对智能制造

有正确的理解和认识

e-works认为，智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”，搞个专项就万事大吉；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。

e-works一直强调，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。

e-works提出的智能制造金字塔已成为业界的共识，被广泛引用。智能制造金字塔包括四种类型的创新（商业模式、生产模式、运营模式和决策模式创新），十大应用场景（智能产品、智能服务、智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂、智能研发、智能管理、智能物流供应链，以及智能决策），底层还需要五大类使能技术（ICT技术、工业自动化技术、先进制造技术、现代企业管理和人工智能技术）的支撑。

近期，e-works还推出了智能制造实施与应用白皮书，作为企业正确推进智能制造的指南。

▲e-works出版的智能制造应用白皮书

大处着眼，小处着手

企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施五个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

▲智能制造总体框架范例

04

紧密跟踪

先进制造技术的发展前沿

近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计（Generative Design）等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。

奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。

▲英国雷尼绍（Renishaw）实现在机检测

05

积极稳妥地推进

数字化和智能化技术的应用

当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。

此外，VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备操作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用AR技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人,单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

▲爱立信工厂利用AR技术

辅助进行电路板质量检测

06

选择真正靠谱的合作伙伴

智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。