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淺談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的簡介和數(shù)字化改造思路與解決方案及發(fā)展趨勢

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前線 ? 來源:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 ? 作者:唐琦軍 徐威 ? 2021-03-31 10:16 ? 次閱讀
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本文分為三部分:首先從電子制造企業(yè)視角談下對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解,其次基于上述理解介紹一下制造企業(yè)可采取的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化改造思路以及相應(yīng)的解決方案,最后闡述一下對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢的觀點。

一對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

從電子制造業(yè)視角看過往30年,每10年劃分一個分水嶺,我們認為88年到98年是PC時代,屬于勞動密型集型生產(chǎn),這時期的生產(chǎn)形式側(cè)重于人與人,以及人與治工具的協(xié)同。車間中普遍的生產(chǎn)場景是:長長的一條流水線上,每個作業(yè)員都在緊張忙碌的工作,不但要與他的上下工位協(xié)同,還要與他手上的治工具協(xié)同。98年到08年進入功能手機生產(chǎn)時代,屬于精密制造。這時期強調(diào)生產(chǎn)加工的精度,工程師每天花大量時間在設(shè)備前調(diào)機,為的是保證產(chǎn)品的加工精度與品質(zhì)。本時期側(cè)重人與精密機器,及人與監(jiān)控系統(tǒng)間的協(xié)同。08年至今屬于智能終端時代,隨著IoT云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷進步,出現(xiàn)了越來越多的智能裝置與智能系統(tǒng)。這時期強調(diào)人與智能系統(tǒng)及智能裝置間的協(xié)同,如利用智能系統(tǒng)替代或指導(dǎo)工程師調(diào)機,在保證產(chǎn)品品質(zhì)、精度的前提下大大縮短了調(diào)機時間,使工程師調(diào)機有了科學依據(jù),通過與智能系統(tǒng)協(xié)作,可快速挖掘出藏在問題背后更深層次的隱藏因素,從而不再單純依賴經(jīng)驗判斷。

以上電子制造業(yè)不斷演進的這30年,讓我們深刻體會到了其中的變與不變:

首先,不變的是,無論我們在企業(yè)中身兼何種角色,每天做的工作都可以用8個字概括:提質(zhì)、增效、降本、減存。目的是保證我們產(chǎn)品品質(zhì)、精度、成本、交期與安全,從而提升公司的核心競爭力。企業(yè)里不斷強調(diào)“品質(zhì)是生命,時間是金錢,產(chǎn)線是我們的客戶,所有周邊單位都服務(wù)于產(chǎn)線”,即無論您從事研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、還是運營管理、都直接或間接服務(wù)于產(chǎn)品的品質(zhì)、精度、成本、交期和安全,如果滿足不了這些需求,就是工作還沒做到位。

以上是不變的部分,接下來談一談變化的部分:

隨著新技術(shù)的不斷引入,我們做提質(zhì)、增效、降本、減存的分析工具與解決方案變了,進而我們的工作方式與工作體驗也跟著變了。

先看分析工具,在功能手機時代,公司大力推行精益生產(chǎn),用IE七大手法降低車間的各種浪費:如等待的浪費、無效搬運的浪費、不良品的浪費、提前生產(chǎn)的浪費、庫存的浪費等。后來為了使我們的分析更加有科學依據(jù),能看到更多隱藏在問題背后的影響因素,公司引入了6Sigma,遵循DMAIC流程解決問題,再到目前引入機器學習與人工智能技術(shù),輔助我們解決超出人們經(jīng)驗的復(fù)雜工況多因素耦合的生產(chǎn)工藝相關(guān)問題。

圖1 分析工具的變化

如上圖片所示,左上角就是公司IE提案改善網(wǎng)站,公司員工過去做的改善按都提交在這里,保守估計里面至少有幾十萬件了。中間是公司發(fā)的6Sigma資料,分黃帶、綠帶、黑帶。右邊是我們引入IoT、大數(shù)據(jù)、機器學習,將就舊有測試系統(tǒng)升級成了智能測試平臺,左半部分是現(xiàn)場加工場域,右上半部分是仿真及預(yù)測,右下半部分是具體加工狀態(tài),良率、利用率、點進去可以看到詳細的工況信息等。導(dǎo)入這個平臺使整體測試直通率提升了20%以上。

另外談一談常見問題的解決方案部分。在IE時代若車間工站出現(xiàn)異常,工程師去解決,有個不成文的衡量解決方案優(yōu)劣的標準是--讓作業(yè)員想犯錯都很難。初期我們常采用治工具+SOP或開發(fā)自動化防呆腳本等手段解決問題,目的是固化作業(yè)員的動作,或讓程序輔助或替代作業(yè)員完成輸入信息核查等。后來隨著自動化與監(jiān)控系統(tǒng)的引入,很多之前做到準防呆的工位,在成本合理的情況下,基本上都被自動化裝置與機械手臂取代了,人員轉(zhuǎn)而去做更有價值的事情,再后來隨著IoT、大數(shù)據(jù)、機器學習的引入,越來越多的核心自動化設(shè)備與系統(tǒng)也變得越來越智能了。

再看工作方式部分。以車間巡線為例,過去我們主要采用定點巡線方式,這里的“定點”指在固定時間去固定地點發(fā)現(xiàn)與解決問題?,F(xiàn)在只需要在辦公室或戰(zhàn)情中心遠程監(jiān)控,完全解除了地域的限制。只要你的手機可以聯(lián)網(wǎng),系統(tǒng)會將車間異常與診斷信息主動推送給你。

在工作體驗上,由過去做附加價值低的工作感到枯燥乏味,到需要深度鉆研才可以解決問題的興趣漸濃,再到現(xiàn)在利用新技術(shù)高效解決過去毫無頭緒的棘手問題,而變得越來越有成就感。

綜上,可以看出,無論技術(shù)如何變化,我們追求品質(zhì)、精度、成本、交期、安全的核心競爭力是沒有變化的,只是隨著技術(shù)進步使得我們看待問題的方式和解決問題的方法在變化,變得更加科學與高效。

合理利用新技術(shù)可以不斷地提升企業(yè)自身的生產(chǎn)力,但從整個工業(yè)生態(tài)視角看,如果只是個別企業(yè)利用新技術(shù)提升生產(chǎn)力價值不大,企業(yè)處在其供應(yīng)鏈與合作生態(tài)中,企業(yè)的價值最大化在于如何利用新技術(shù)革新自身的同時,還能高效低成本的相互協(xié)作、賦能。而要想做到高效、低成本協(xié)作,需要生態(tài)企業(yè)在運用新技術(shù)時都能遵從統(tǒng)一的標準。國家大力推行工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),作為工業(yè)領(lǐng)域的頂層設(shè)計,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)涵蓋了所有工業(yè)領(lǐng)域用到的新技術(shù),力求整合這些技術(shù),制定新標準,指導(dǎo)工業(yè)企業(yè)用統(tǒng)一標準高效、低成本的協(xié)同,從而可最大范圍地優(yōu)化整個工業(yè)產(chǎn)業(yè)的資源配置,最大程度地做到整個工業(yè)產(chǎn)業(yè)的提質(zhì)、增效、降本、減存。

圖2 對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

二基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化改造思路

基于上述對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解,筆者認為制造企業(yè)可基于自身的現(xiàn)狀,首先梳理出核心主業(yè)務(wù)流程,以及輔助主業(yè)務(wù)流程的高附加價值服務(wù),通過深度參與AII,盡量利用標準化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),逐步打通企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)間所有與主業(yè)務(wù)流程強相關(guān)的數(shù)字化通路,盡量減少主業(yè)務(wù)流程節(jié)點之間信息交互的人為干預(yù)環(huán)節(jié),同時將輔助主業(yè)務(wù)流程的高附加價值服務(wù)與核心主業(yè)務(wù)流程解耦,單獨打包成標準化的高附加價值的數(shù)字化服務(wù)模組,達到既能高效服務(wù)企業(yè)內(nèi)部核心主業(yè)務(wù)流程,同時又能以單個或組合方式對外部企業(yè)提供即時服務(wù)的目的。這樣通過將企業(yè)核心能力服務(wù)化,按需開放共享,可最大化的發(fā)揮企業(yè)的行業(yè)價值。更重要的是,當技術(shù)變革驅(qū)動企業(yè)主業(yè)務(wù)流程重構(gòu)時,企業(yè)可通過按需編排或更新部分高附加價值的數(shù)字化服務(wù)模組,以最小的代價,快速做出調(diào)整。當然整個改造過程不是一蹴而就的,需要試錯、標準化、封裝、服務(wù)化并以此循環(huán)下去,這需要參與者具有去中心化、解耦、分層、服務(wù)化的思維,要能從核心業(yè)務(wù)維度,沿著價值鏈條過濾出不同層次體系內(nèi)部的真正的價值點,要避免對非價值單元進行過度的數(shù)字化設(shè)計。

圖3 核心制造能力數(shù)字化

下面以筆者公司內(nèi)部的模具零組件工廠數(shù)字化改造舉例。模具零組件廠通過對其生產(chǎn)單元拆解,合理規(guī)劃。引入IoT、大數(shù)據(jù)、機器學習等技術(shù),對其人流、物流、過程流、信息流、金流、技術(shù)流進行全面優(yōu)化,并在此基礎(chǔ)上研發(fā)出了模具制造服務(wù)系統(tǒng),利用系統(tǒng)將流程與標準固化。通過不斷試錯累積了數(shù)十萬套模具產(chǎn)品加工工藝數(shù)據(jù),并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將研、產(chǎn)、供、銷、服務(wù)能力以專業(yè)化服務(wù)形式輸出,可為中小企業(yè)提供核心關(guān)鍵零組件訂制加工服務(wù),以滿足中小企業(yè)共性需求,解決中小企業(yè)因面臨生存壓力無法購買昂貴的加工設(shè)備、無法配置昂貴的夾治具資源、無法使用昂貴的刀具資源、及先進加工技術(shù)引進和導(dǎo)入較慢等問題,以提升中小企業(yè)的核心競爭力及平衡模具產(chǎn)能波峰波谷(這里之所以通過云平臺輸出服務(wù)是因為供需對接都遵循統(tǒng)一標準,有效協(xié)同成本低)。

另外,為能更好的做好數(shù)字化改造工作,可以根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展方向,選擇參與國家數(shù)字化工廠示范項目、省級細分行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)項目、以及地方傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群咨詢診斷等,可通過提供試驗場域,或提供解決方案的方式參與,因為實踐永遠是檢驗真理的唯一標準。

三工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案

有了好的思路,需要有可行的解決方案才能有助于達到數(shù)字化改造的目的,以下簡單介紹下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案。

(一)自動化核心裝備與集成服務(wù)

主要以整線自動化與應(yīng)用數(shù)字化集成服務(wù)提供。生產(chǎn)制造是核心,除要有精密制造設(shè)備外,還需要有一系列可拆解的機械手臂,搭配視覺演算法的智能傳送帶,Mobile Robot AGV 及它們配套的控制系統(tǒng),以替代人解決不同形狀尺寸、重量工件在不同場景抓取、搬運、存放,以及設(shè)備操作等問題。

此外,這些可拆解的設(shè)備、連同系統(tǒng)可以根據(jù)生產(chǎn)業(yè)務(wù)需求整合成不同組合形式的自動化工作島(或柔性線體)及配套監(jiān)控系統(tǒng)等。

圖4 自動化核心裝備與集成服務(wù)

(二)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

為了讓上述自動化裝備具有智的能力,需提供能與云協(xié)同或獨立作戰(zhàn)的霧小腦集群及其配套的傳感器、控制器與網(wǎng)關(guān),其中傳感器,控制器與網(wǎng)關(guān)打通了自動化工作島與霧小腦的數(shù)據(jù)鏈路,使霧小腦成為自動化工作島各工作單元服務(wù)協(xié)調(diào)者與決策者。

圖5 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

(三)云平臺

云平臺連接產(chǎn)業(yè)供需端,通過提供基礎(chǔ)共性服務(wù)、業(yè)務(wù)協(xié)同服務(wù)、供需撮合服務(wù)、使能開發(fā)服務(wù)等,讓供需雙方通過平臺創(chuàng)造價值與交換價值。例如平臺可通過傳感網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)關(guān)、霧小腦、結(jié)合從邊緣到云端IoT平臺、數(shù)據(jù)平臺、模型算法平臺、決策中心打通到海量工業(yè)資源的連接,完成從數(shù)據(jù)量測,到?jīng)Q策分析,再到控制反饋的實時閉環(huán)。通過使能開發(fā)服務(wù),打造與發(fā)布固化工業(yè)Know-How的工業(yè)應(yīng)用,解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中遇到的品質(zhì)、精度、成本、交期、安全等核心問題。通過業(yè)務(wù)協(xié)同類服務(wù),打通企業(yè)間的業(yè)務(wù)壁壘,完成企業(yè)間業(yè)務(wù)協(xié)同的實時閉環(huán),最后通過基于眾包等模式的供需撮合服務(wù),完成產(chǎn)業(yè)生態(tài)的匯聚等。

四對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢的闡述

任何事物要具備價值,首先要能有效的解決某方面的問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也一樣,以生產(chǎn)問題的解決思路為例,生產(chǎn)問題解決由最初完全依賴于領(lǐng)域人員經(jīng)驗,逐步傾向于依賴人工智能技術(shù)。因領(lǐng)域人員的知識難以傳承,雖然可通過應(yīng)用固化,但固化的知識不一定是最優(yōu)的,而且人面對多因素耦合的復(fù)雜生產(chǎn)場景多數(shù)情況下是束手無策的,但領(lǐng)域知識不會消失,貢獻度有可能會越來越小,最起碼它可以有助于初步界定問題分析方向與范圍,避免無效的算力的浪費。若上述觀點成立,隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的不斷進步,在解決問題的廣度、深度與時效性方面將遠遠超過人類所能的極限。屆時在大部分的生產(chǎn)場景中,由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打造的智能裝置將大范圍的取代企業(yè)管理與執(zhí)行層人力,少數(shù)的人力將與大量的智能裝置在分布式的智慧型監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)督與調(diào)度下協(xié)作,而解放出來的人力將在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不擅長,但對人類有價值的新的領(lǐng)域如生物領(lǐng)域等繼續(xù)深耕。
編輯:lyn

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原文標題:唐琦軍:制造業(yè)視角淺談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

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    模型,實現(xiàn)了現(xiàn)實與虛擬世界的無縫對接,為智能制造提供全新視角和解決方案。武漢在推動數(shù)字孿生工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可視技術(shù)的過程中,深刻把握其核心要素。
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