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智能制造:多重困境與五大難點

發布時間:2022-06-21  閱讀數:10211

智能制造:多重困境與五大難點


黑馬專精特新·導讀

當前,我國制造業面臨著異常嚴峻的挑戰,在這種背景下,制造企業如何實現轉型升級?推進智能制造成為重要的途徑。然而,我國制造企業在推進智能制造過程中面臨著諸多難點問題。

01

概念滿天飛,技術一大堆

從“工業4.0”的熱潮開始,智能制造、CPS、工業互聯網(平臺)、企業上云、工業APP、人工智能、工業大數據、數字工廠、數字經濟、數字化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至,對于大多數制造企業而言,可以說是眼花繚亂、無所適從。


智能制造涉及的技術非常多,例如云計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維打印/增材制造、工業安全、TSN(時間敏感網絡)、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......讓企業目不暇接。這些技術看起來都很美,但如何應用,如何取得實效?很多企業還不得而知。


02

摸著石頭過河

企業在推進智能制造過程中缺乏相關技術經驗,目前,制造企業存在三種類型的孤島,即信息孤島、自動化孤島、信息系統與自動化系統之間的孤島。此外,許多企業缺乏統一的部門來系統規劃和推進企業智能制造進程。在實際推進智能制造的過程中,企業也仍然是頭痛醫頭,缺乏章法。


03

理想很豐滿,現實很骨感

推進智能制造,前景很美好。但是絕大多數制造企業利潤率很低,缺乏自主資金投入。一些國有企業和大型民營企業可以爭取到各級政府的資金扶持,但大多數的中小企業只能“隔岸觀火”,自力更生。企業在智能化轉型升級過程中,大屏幕指揮中心是必須有的,大量采用機器人的自動化生產線是必須建的,MES系統更是必不可少的。但至于究竟能否取得實效,就只有企業“冷暖自知”。


04

自動化、數字化還是智能化?

在推進智能制造過程中,不少企業對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試,認為這些就是智能工廠。而實際上,高度自動化是“工業3.0”的理念。


對于大批量生產的產品,國外優秀企業早已實現無人工廠。例如,日本FANUC全自動裝配伺服電機,可以做到40秒生產一個產品,但其前提是生產的產品需要做到標準化、系列化,以及擁有面向自動化裝配的設計,將需要用線纜進行插裝的結構改為插座式的結構。


圖片


從技術和管理的角度來看,中國制造向中國智造轉變還存在五大難點:


智能制造是基于新的物聯網、大數據、云計算等數字化技術與先進制造技術的深度融合,貫穿于設計、供應、生產制造、服務等整個供應鏈制造、運營和管理環節。因此,智能制造包含兩個系統工程,一個是智能制造技術(制造技術和信息技術)整合的系統工程,另一個是管理的系統工程。目前,這兩個系統工程不僅是中國企業面臨的問題,歐美企業也同樣面臨這個問題。


裝備制造業仍然是瓶頸,跟不上智能制造發展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術和裝備上,雖然我國在互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字化技術以及5G深入應用上處于優勢地位,但在制造執行單元——機床方面,我國與歐美日相比還存在很大的差距。


?  基礎數據平臺深度開發不受控。企業要實現智能制造,需要MES和ERP等兩個基礎系統平臺。而我國還沒有相關自主研發的軟件平臺,系統平臺要依賴于歐美,因此在深度定制開發上受到限制。


?  算法開發。智能制造需要基于數據并充分挖掘數據價值而實現自決策、自管理、自學習,從數據源采集、數據呈現、數據分析到自行診斷、自動反饋、自動調整控制,過程離不開算法開發。而算法開發是一個多元跨界和交叉學科的工作,既要求對業務有深入理解,又要求有IT技術思維。目前,我國在算法開發的資源上還存在很大差距。


5管理和組織的變革。一方面,智能制造基于數據可實現端對端、信息充分共享、管理平臺化,打破了企業原有金字塔管理體制結構。因此來自原有權力結構擁有者的變革阻力會很大,往往他們掌握了決策權,導致智能制造的資源投入不到位。另一方面,管理方式會因信息平臺化而發生改變,個體和任務小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍,但是,目前還沒有找到比較好的組織管理方式及組織文化。


圖片


基于以上原因,智能制造還有很長一段路需要走。其中有三點亟須創新和突破:


一是在技術上需要自主研發,突破裝配和軟件技術的瓶頸,同時關注整個生態鏈中的核心技術。


二是在管理上需要推動組織和管理的變革,以適應信息技術帶來的管理變化。


三是在智能化道路上需要引入系統工程、頂層設計,才有可能實現制造技術、信息技術和組織管理三者的深度融合。


文章來源:黑馬專精特新


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