抗疫戰線被屢次拉長,制造業面臨前所未有的“大考“。
返工人員不足,一人身兼數職,如何保證生產有序進行?
如何實現最優人效比,提高運轉效率,保證高產能?
如何在市場震蕩中保持靈活的調度與運營?
復工在即,制造業迫切需要修煉內功,以渡過這場“寒冬”。而上述問題的答案,都指向了制造業的無人化、智能化、信息化升級。
研華科技,是一家擁有近40年自動化產品解決方案經驗的提供商。2015年,其就開始全力推動自身工廠的智能化轉型,這幾年加速推動以邊緣智能和WISE-PaaS 工業物聯網云平臺為核心的物聯網軟、硬件解決方案,協助中小制造商加速轉型智能制造。
何春盛
在研華科技執行董事何春盛看來,對制造企業而言,真正的難題在于,如何在大方向明確的前提下,合理地實現轉型升級。
智能制造“四步走”
何春盛以研華自身工廠的發展為例,具體闡釋了智能制造的轉型思路和升級路徑。
一、合理化與省力化。
所謂合理化,即對工廠流水線的合理化改進,比如合理使用生產空間,使空間更加立體化、更具彈性制造的能力,單位空間內可以生產更多的產品。在合理化的基礎上,推行省力化,即強調設備的自動化,持續實現生產制造的自動化。運用機器人、自動導引車(AGV)等自動化設備取代那些重復、重體力等工種,減少對人力的依賴并加速工廠的自動生產。
光合理化與省力化的改進就可以提升10%-15%的效率。2015年,研華開始逐步引進自動化設備推動自身工廠的智能化升級,當時工廠大概有2200名員工。2018年,經過3年的改造升級后,工廠的員工數降低了2.2%,但整體的產量實現了翻倍。
二、數據化,即推動設備聯網及數據采集。
通過傳感器、物聯網技術實時采集設備狀態、生產過程、制造現場等所有涉及生產的各種數據,替代傳統的人工紀錄數據的形式,對生產環節的實時掌控,基于數據優化生產現場,實現初步的基于數據自決策、自執行的生產自動化。
生產數據透明可視,能夠幫助工作人員發現很多以往人工檢查難以發現的問題,幫助企業更精準、更快速地找出生產現場的瓶頸問題。
比如,研華一個工廠早期從材料開始生產到出貨往往需要5天時間,想要縮短出貨時間。但是,無法掌控各種生產數據,總找不準真正影響效率的關鍵環節,基于工作人員的經驗調整也很難達到預期。
完成生產現場的數據化后,研華很快就發現了問題出在測試環節。研華針對測試環節進行優化,引入測試臺車,可以實現最多一個人同時測9臺機器,相比早期的“一人一測”,測試效率提升了35%。
三、數據間的協同化,即各種數據之間的連接與傳輸。
數據間的協同化,包括不同生產環節的互聯、不同設備間的互聯以及工廠與外部的互聯等。比如,將機臺與生產信息通過MES制造生產執行系統整合應用,顯示實時的工廠生產狀態,實時進行信息分析及可視化呈現,實現制造協作,持續優化生產流程;或針對物料供應,與合作方建立互聯,實現供應協作,提升企業的生產效率。
四、數據的計算與處理,即基于大數據的智能化分析。
通過分析結果驅動整個生產過程的自主決策與智能執行,不斷改善產品與提高生產的智能化,逐步趨于最佳的自主、智能的生產狀態,避免制造業中的斷點,提升效率,提高品質,降低勞力,提升員工的滿意度,并提升客戶的滿意度。持續實現產品的定制化生產以及推動制造的“服務化”。
這“四步”其實也是制造企業走向智能化的四個階段:
初步的自動化,合理化聚焦的是生產現場的工序,在此基礎上的省力化的對象則對準了生產線。
可視化階段,聚焦對象是生產現場各種設備的數據采集與初步應用。
初步的自主分析階段,對象開始擴展至整個工廠乃至外部連接,實現一定程度的內外部協同生產。
高度的智能化階段,對象視野已經上升到多元價值鏈整體,實現對整個生產管理體系的持續創新。
何春盛認為,轉型中的制造企業必須明確企業自身到底處于哪個水平,在對自身有個全局視野下的認知,然后才能進一步明確目標以及找準與自身實際情況相符的轉型方法和手段。
扎根自身,循序漸進
對制造型企業而言,智能制造其實也是一場必須參加的長跑。企業不能簡單地認為增加了智能裝備、建立了智能產線、上線了智能系統,當下遇到的發展瓶頸就能被輕易解決。
何春盛表示,制造企業想要順利轉型,勢必要厘清自身企業面臨的問題。最關鍵的是企業負責人要明確表達出自己的“企圖心”,將公司轉型、工廠升級當作一個“系統工程”。在堅定決心的基礎上從企業“內化”起步,做好人力盤點,定好指標使命,然后大膽改變,耐心推動。
所謂“系統工程”,主要有兩個重點:一是規劃要“由上到下”,企業負責人牽頭,主導全面、長期的規劃,掌控轉型的大方向。二是實施要“由下到上”,企業負責人牽頭,盤點企業相關的專業人才,將他們組成一個個任務小組,這些任務小組則共同形成企業內部的轉型團隊;再將整個規劃分解成一個個小項目,確定每一個階段要做的事情和改進的環節,具體由任務小組一步步去推動實施,每完成一個分解項目,再進入下一個階段。
而“內化”主要是指并不存在某個完美的程式化解決方案,可以讓企業直接套用后就能實現轉型,不同的企業在各自實際推行中都會有不一樣的走法!耙驗槠髽I自己最了解自己的產品、限制條件以及問題出在哪,也只有企業自己最了解自身真正的瓶頸問題。”何春盛解釋道。
就工廠智能化而言,何春盛表示,制造企業的改進一定要扎根于自身的生產現場。比如,如果工廠條件不允許,就一味只知道直接上自動化設備,并不一定就能提升效率,甚至往往會產生新問題,阻礙企業發展。
他以研華自身的一個工廠為例,當時該廠存在升級設備的需求,需要通過導入新設備以提升該工廠的自動化水平。但是,對于研華的這一工廠而言,產品種類較多,每一種產品的產量又相對穩定,整個工廠是一種“少量多樣”的生產模式。因此,完全替代人工的自動化并不可行,還會大大削弱對該工廠至關重要的柔性生產能力。
針對該廠,研華并非一味導入各種自動化設備,而是重點強調人機協作,并不追求整個生產現場的全自動化。他進一步解釋到,人機協作能夠有效的將人的靈活性跟設備的效率性兩者相結合,提高工廠生產效率的同時不失彈性,而且也有助于控制成本。
研華針對該廠重新改造了生產方式,將符合要求的生產環節形成“人機協作”的工作單元,每個單元的人數減少,配上相關自動化設備,并增強數據采集等能力。自動化設備解決大部分標準化工作,而人去完成更精細和更具挑戰性的部分,持續實現高效的柔性生產。
因此,制造企業一定要從自身現狀出發,從自身的生產現場出發,循序漸進實施符合自己實際情況的改造,才能有效推進企業轉型并逐步走向智能制造。
關于研華
研華成立于1983年,以“智能地球的推手”作為企業品牌愿景,是物聯網的全球領導廠商。為迎接物聯網、大數據與人工智能的大趨勢,研華提出以邊緣智能和WISE-PaaS工業物聯網云平臺為核心的物聯網軟、硬件解決方案,協助客戶伙伴串接產業鏈。研華業務分布全球26個國家,擁有近8,000名員工,以強大的技術服務及營銷網絡,為客戶提供本土化響應的便捷服務。此外,研華積極推進產業伙伴共創,加速AIoT生態圈布建與發展。
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