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  • 颠覆产能+业务创新,“智慧工厂”成制造业突破口

    adinnet / 2021-10-22 10:43 /洞察

    2013年的汉诺威工业博览会上,工业4.0概念由德国提出,正式开启了工业生产智慧化时代。

    为了推动智慧工厂在中国的落地建设,自2015年以来,国家相继发布10多项重要文件,并在2018年公布了99个试点示范项目。再加上最近的“十四五”规划都在同时释放一个信号:基于5G、物联网、数字孪生、AI大数据等技术打造的智慧工厂是未来的发展方向。

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    作为有着“Made in China”世界名片的中国来说,发展智慧工厂的意义不言而喻。智慧工厂以数字化工厂为基础,融合物联网监测及数据分析,提高生产过程中的可控性、安全性,整个生产流程以数据为支撑,全面提升生产效率,降低运营成本。

    制造业向智能化发展不仅有益于企业的长期发展,也是国家发展制造强国的战略升级,在智慧工厂发展的重要节点,传统工厂如何落地智慧化建设?


    1

    为什么要发展智慧工厂?

    推动智慧工厂加速发展的因素,主要有三部分,分别为战略升级、工厂发展以及低碳减耗。

    战略升级

    2020年,中国GDP总量突破100万亿元。其中工业新增GDP达31.3亿元,占中国经济总量的30.8%。帮助制造业实现数字化转型可以有效提升工厂生产效率,重塑中国工业在国际上的竞争优势。

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    在一系列的政策扶持下,2020年中国智慧工厂市场规模8560亿元,预计未来几年中国智慧工厂保持10%以上的年均增速,到2025年,中国智慧工厂市场规模将超1.4万亿元。

    工厂发展

    生产效率提升38%、能源利用率提高16%、运营成本降低21%、产品不良率减少26%、产品研制周期缩短35%,这是中国智慧工厂试点项目所呈现的数据。

    站在利益的角度上评估,智慧工厂可以为企业创造巨大的商业价值,这也是推动制造业数字转化型的关键动力。

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    低碳减耗

    优化能源消耗,降低碳排放是推动双碳规划的关键因素。作为碳排放最高的行业之一,若制造行业可以借助数字科技的力量完成节能减耗,将成为推动碳达峰和碳中和进程的重要因素。

    通过智慧工厂试点的数据反馈分析,实施了数字化的工厂可以有效降低能源消耗,缓解中国碳排放过高的压力。


    2

    智慧工厂如何落地?

    智慧工厂是一个复杂且庞大的工程,目前只有汽车、工程机械、电子、物流仓储等新兴行业成为工厂数字化的先行者(市场占比分别为42.4%、29.8%、9.5%、6.2%)。未来,在政策驱动和市场趋势的双重推动下,更多的制造行业将加入数字化工厂转型的阵营中。

    智能硬件是智慧工厂的基础,而信息化建设才是智慧工厂的核心。信息化软件让传统制造业从单一直线流程式运营模式升级为多维度互动式结构,从产品研发、生产、管理等各方面赋能,重新定义了工厂的制造流程。

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    在整个智慧工厂的落地建设中,可总体划分为:基础管理信息化、工厂车间数字化、工厂数据可视化3大部分。

    基础管理信息化

    数据是整个智慧工厂建设中的核心,也是传统工厂效率低下、管理繁琐的原因所在。在工厂的运转过程中,会产生设计、生产制造、质量检测、仓储物流、人员管理等多维度数据。当工厂对数据进行采集、加工、分析后,即可对人、设备、订单、质量、物流等进行互联,建立工厂网络,实现全过程透明可追溯。

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    这些数据,即来自ERP、MES、APS、WMS等应用系统。比如制造执行MES系统,上接ERP下接PLC程控器、数据采集、条形码等设备,搭配MRP排产计划,可以高效地将计划落地执行。

    企业可以根据自身的应用场景,完成基础信息化建设,还可以建立数据管理流程与制度,并定期检查数据管理执行情况。

    工厂车间数字化

    生产效率和产品质量关系着工厂的产出与效益,是智慧建设中的重要环节。提高生产效率,需要从设备监测入手,覆盖进货、生产加工、装配、出货全流程,通过合理的生产安排,减少设备等待时间,释放出最高的产能。

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    质量检测的数字化流程包含质量标准设置、智能检测、数据记录、异常告警,工厂可根据自身的发展情况实施优化方案。质量检测的目的是通过检测结果帮助设计环节进行优化,才可以不断降低产品不良率,节省运营成本。

    此外,工厂还需要打造视频监控系统、智慧照明系统、智能安防系统、智能门禁打卡系统等完善工厂的安全系数,以最快速度处理异常事件。

    工厂数据可视化

    如果用血液形容数据对于智慧工厂的重要性,那么对数据进行有效管理,才能保证工厂的健康发展。

    由于工厂涉及生产、质量、安全、人员等多维度数据,基于数字孪生技术打造的“可视化运营中心”就成了数据管理中的有力支撑。

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    通过物联网与大数据对工厂的各个环节进行数据采集,并实时进行计算,以高阅读性的可视化动态报表呈现在管理者面前,让管理者随时了解生产状态,完成生产监控、人员巡查、质量检测、工厂安防、人脸识别、能耗监测、异常告警等全流程闭环管理,建立低碳减耗、提前预测、透明追溯、分层管理运营机制,全面实现精细化、动态化、可视化管理,提高工厂安全生产效率与产品质量,打造以数据为支撑的智慧工厂运营模式。


    3

    智慧工厂成功案例

    传统工厂在实施智慧化建设时,重要的是根据自己的业务目标与应用场景,来定制适合自身的技术方案。比如,艾艺曾为国内某大型医药集团定制的智慧工厂解决方案中,包含:

    楼宇办公场景

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    在办公楼宇场景下,智慧工厂建设以能耗监测与安全消防为主。我们为其打造了电力能耗监测系统、?;芳嗫叵低?、异常事件告警系统、人员出入监测系统,通过人脸识别、动态捕捉、热成像告警、电力消耗监测等技术,完成办公楼宇的、能耗、安防、告警、巡查、访客、?;返纫惶寤芾?,管理者可通过3D可视化数字孪生大屏对整个楼宇全视角管理,打造绿色、安全的智慧楼宇办公环境。

    医药生产场景

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    过去人工的生产管理方式无法第一时间发现质量异常,且不能锁定不良批次,更不能对物料等完成追溯。我们为其打造的生产流程监测系统,结合条形码识别技术、序列号识别技术,可以对生产中的每个环节形成监控,记录产品生产过程中的所有数据,让企业实现对采、产、出库实时追踪、产品质量监测等。

    整个生产流程监控都可以通过3D数字可视化大屏远程完成,建立生产过程控制、发现问题告警、第一时间处理的高效生产闭环管理体系。

    仓储物流场景

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    对于大型制造企业来说,建立有效的数字化仓储物流管理系统,可以完成对客户的高效交付,还能提高仓库的使用率,无形中完成成本控制和优化。

    在3D可视化大屏管理平台中,企业可实时查看仓储的使用情况,形成订单与货可追溯,对仓储物流各环节精准监测,实现精细化、可视化高效管理,提高仓储物流动作效率。

    在传统工厂向智慧工厂转型的趋势下,将会有越来越多的行业与企业加入。作为工厂的管理者,应该抓住时机,迎合政策与市场需求,加快智慧工厂的落地建设。

    艾艺作为国内发展了15年的IT咨询及技术服务平台,洞察制造行业的数字化转型趋势,根据企业在生产过程中的应用场景需求,提供基于数字孪生、物联网、AI大数据等技术的智慧工厂解决方案,助力企业打造以数据支撑的低碳化、可视化、一体化管理模式,实现数字化转型。


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