随着工业“互联网+”向“智能+”转变,智能制造已经成了制造业的集体追求——工厂可以利用物联网、人工智能和大数据等先进技术赋能传统制造,并借此有效降低成本、提升生产效率、增强管理水平。
然而,基于我国目前的工业基础,实现“智能制造”尚面临许多困难,并不能一蹴而就,工厂改造升级还需耐心部署。
智能制造“四座大山”:
一是传统制造业中,尤其是中小企业,人工过程过多,工单流转无法实现数字化。
制造业在产品设计、生产等过程中,需要复杂的人机交互,尽管有部分电子化操作,但手工表单仍然是必不可少的流程,以至于很多工厂虽然部署了EMS系统,但仍然存在交付周期长、出错率高的问题。
二是企业难以实现生产线上各种设备的有效联通与自动控制。
众所周知,生产流程自动化是要依赖于设备数据的采集和获取的,但不同设备之间、甚至同种设备不同型号之间,往往存在不同控制协议,互联互通本身就存在困难;而有些设备仅支持数据读取,无法实现控制,一旦前后环节存在异常,往往就又需要人工处理。
三是大部分企业信息化基础差,生产、销售方面的各类数据,既不全面,也不准确。
据报道,中国目前拥有APS(高级计划排产)系统的工业企业,仅有10%,浙西工厂的生产计划只是靠管理层带领工人开生产决策会,效率大大降低。
而且,工厂仅强调自身的良好效率还不够,信息化系统还必须联通上游供货商和下游经销商,避免供货不足,导致的生产停滞,或销售不佳导致的库存积压。。
四是对工业数据的认识不够,无法从工业大数据中挖掘出更多潜在价值。
尽管工业生产中确实存在诸如“非智能设备数据难以采集”、“数据来不及上传便开始进入下一流程”等现实问题,但这些都不足以成为忽视数据分析的理由——哪怕是升值之后整理生产过程中产生的数据,也可以为下一批次的生产计划制定提供足够的理论依据。
所幸,随着物联网、云计算、大数据等先进技术的不断推进,这些问题都不再难以解决,甚至一套物联网解决方案就能全部搞定,帮助工厂智能化不断向前推进。
(部分内容来自网络)
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