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      一、簡單回顧
      通過前幾講的講解,我們對工業4.0的認識趨于清晰。
      第一講告訴我們,德國實施工業4.0戰略的根本目的是“確保德國制造業的未來”,聯想到中國制造2025的“實現制造業由大變強的歷史跨越”的戰略目標,實質也是“確保中國制造業的未來”。具體到企業,實施工業4.0戰略絕不是面子工程,也不是為了購買多少最先進的軟硬件,應該是“以提質增效為中心”,根本目的是“確保企業的未來”。因此,蘭光創新認為,一切有利于“提質增效”,一切有利于“確保企業未來“的戰略與措施,都是值得肯定的。
      第二、三講重點分析了德國工業4.0、美國工業互聯網、中國制造2025等不同戰略的戰略部署,我們可以看到這三個戰略是“不謀而合、異曲同工”,都是以“新一代信息技術與制造業深度融合為主線,以推進智能制造為主攻方向”,也就是以CPS賽博物理系統為技術核心,實現智能制造的生產及服務模式。對于制造企業而言,“實現生產設備與IT相融合”是CPS在企業中的具體應用。通過對比分析,我們找到了企業實施工業4.0的最佳突破口,那就是通過生產設備的互聯互通(設備聯網/數據采集)、基于大數據分析的決策支持,并實現生產過程智能化的管理與控制,建設中國特色的智能工廠。
      第四講主要是探討了“人”在工業4.0戰略中的位置及意義,并強調指出,在企業的生產過程中,一定要通過培訓、培養,提高員工技能,通過合理組織工作、科學管理,人與機器、CPS等先進技術相輔相成,共同實現“提質增效”的目的。
      下面我們結合這些結論與理念,進一步探討如何打造具有中國特色的智能工廠。
     
      二、智能工廠的建設原則
      經過深入研究工業4.0、中國制造2025等戰略,結合十多年數字化車間建設的經驗,蘭光創新認為,制造企業應以中國制造2025為宗旨,以兩化深度融合為突破口,參考德國工業4.0中的智能工廠模式及美國GE工業互聯網等先進理念,結合企業實際情況,以人為本,建設“設備自動化、人員高效化、管理信息化”的中國特色的智能工廠。
    典型的智能工廠示意圖
     
      1、智能工廠的實施廣度
      我們可以參考德國工業4.0中對“智能工廠”的定義:重點研究智能化生產系統及過程,以及網絡化分布式生產設施的實現。前半句“智能化生產系統及過程”,是說除了包括智能化的機床、機器人等生產設施以外,還包括對生產過程的智能化管控,站在信息化的角度,就是智能化的MES制造執行系統。而后半句:“以及網絡分布式生產設施的實現”,是指將生產所用的生產設施(如機床、熱處理設備、機器人、AGV、測量測試等各種數字化設備),進行互聯互通、智能化的管理,實現信息化系統與物理系統的深度融合。目前很多企業實施的DNC/MDC(設備聯網、設備監控系統)是其重要的基礎。
      2、智能工廠的實施深度
      按照工業4.0戰略的描述,理想狀態的智能制造是一種高度自動化、高度信息化、高度網絡化的生產模式,工廠內人、機、料自主協同,自組織、高效運轉;工廠間,通過端對端集成、橫向集成,實現了價值鏈的共享、協作,效率、成本、質量、個性化都得到了質的飛躍。
      對于中國制造企業而言,現在恰逢“三期交疊”的困難期,企業希望既要符合工業4.0或者是中國制造2025的發展方向,又要投資小、見效快、確保成功率,如何在兩者之間平衡,是一個很現實、也很重要的問題。
      蘭光創新認為,在本次智能化制造的革命中,企業一定要“著眼長遠、立足當下”。既要符合工業4.0 的理念,體現出其主要特點,又要本著務實的原則實施工業4.0戰略。比如,要汲取以前CIMS實施的經驗與教訓,不要過于理想化,不要過多強調自組織、自學習、自執行等高難度的智能技術,企業不是突破什么關鍵智能制造技術的研究單位,而是以創造效益為根本目的,要總體規劃、分步實施,以效益為驅動,確保成功率。在自動化的基礎上,實現信息化、網絡化,在管理方面深挖潛力,充分發揮人的作用,構建具有適度智能的數字化、網絡化、高效化、個性化的智能生產模式,切實做到明顯的“提質增效”。并以量化為指標,循序漸進,全面提升企業的競爭力。假如通過3年時間,能將設備利用率提高100%,蘭光創新認為就極有可能“確保企業的未來”,這些作法就是符合工業4.0戰略思想的。
      3、建設智能工廠要有全局的、系統的思想
      最近,與制造企業進行有關智能工廠方面的交流時,看到生產效率與日本、歐美國家等發達國家的巨大差距后,很多管理者往往著急地說,我要再買些機器人加強自動化,或者說我要加強考核,讓工人提高效率。
      蘭光創新認為,認識到自己與別人的差距,并有決心去行動、去改變,這是非常值得肯定的事情,但智能工廠是個系統工程,而不是從某個單一環節上就能解決的,光靠購買大量的設備或者僅對工人加強管理,對整體而言效果是有限的。試想一下:
      如果生產計劃都不準確,排產結果都是延期的,你怎么能夠讓工人保證按期交貨?如果生產計劃都是不科學的,本身就存在大量的等待時間,企業又怎么能怪工人不努力?
      生產過程中,操作工與刀具、物料等生產準備人員本來就是并行協同的關系,如果一直延續以前串行的工作模式,出現“操作者很忙,機床很閑”的局面是在所難免的,單個工人身上已經很難挖掘潛力了,必須從生產流程、組織管理上進行優化管理;
      還比如,如果信息化系統與生產設備脫節,不能充分發揮高端設備數字化通訊、自動采集等方面的優勢,所有的工作還靠人工輸入,又怎么能保證數據的實時性、準確性、客觀性?沒有這些數據的支撐,又怎么能及時獲知生產信息,及時作出科學的管理決策?
      如果不能對物料、刀具、量具、夾具等生產資源進行精益化的管控,不是積壓就是短缺,這種粗放型的管理又如何能保證生產效率的提升與成本的降低?
      前面也講過,數據就是企業的財富,沒有良好的信息化管理系統,沒有自動化的數據采集系統,沒有智能化的大數據分析,沒有形象直觀的展示系統,這些數據就白白丟失掉了,企業永遠只能處于憑經驗、拍腦袋的粗放型管理狀態。
      蘭光創新認為,企業在智能工廠建設時一定要從全局思考,打造一個全面的、有體系的智能工廠管理系統,從各個方面進行優化、挖掘潛力,最大程度地提升企業的生產效率及管理水平。
     
      三、從六個維度打造具有中國特色的智能工廠
      如何打造中國特色的智能工廠?從哪幾個方面入手?智能做成什么程度?針對這些企業關心的問題,蘭光創新在領先的智能工廠整體解決方案的基礎上,結合工業4.0等先進理念,在國內首次提出了 “六維智能理論”,即要從6個維度的“智能”打造中國特色的智能工廠:智能計劃排產、智能生產過程協同、智能設備互聯互通、智能生產資源管控、智能質量過程控制、智能大數據分析與決策支持。該理論分別從計劃源頭、過程協同、設備底層、資源優化、質量控制、決策支持等6個方面著手,實現全面的精細化、精準化、自動化、信息化、網絡化的智能化管理與控制,既很好地符合了德國智能工廠的定義,又能與美國工業互聯網、以及中國制造2025等理念完全吻合。
    全模塊的蘭光智能工廠
     “6維智能工廠”理論
     
      2015年5月11日,信息化領域權威媒體《信息化周刊》以“中國版“智能工廠”什么樣”為題將該理論在頭版頭條刊出,一石激起千層浪,該文隨即被網易、新華網、工控網、環球網、中國信息產業網等數十家媒體進行了轉載,并引發了業內的強烈反響,被認為對制造企業進行智能工廠建設,乃至對行業標準的制訂都具有非常重要的借鑒意義。
      下面,簡單地介紹一下這6個智能。
      1、智能計劃排產
      首先從計劃源頭上確保計劃的科學化、精準化。通過集成,從ERP等上游系統讀取主生產計劃后,利用APS進行自動排產,按交貨期、精益生產、生產周期、最優庫存、同一裝夾優先、已投產訂單優先等多種高級排產算法,自動生成的生產計劃可準確到每一道工序、每一臺設備、每一分鐘,并使交貨期最短、生產效率最高、生產最均衡化。這是對整個生產過程進行科學的源頭與基礎。
    圖形化的JobDISPO APS高級排產
     
      2、智能生產過程協同
      為避免貴重的生產設備因操作工忙于找刀、找料、檢驗等輔助工作而造成設備有效利用率低的情況,企業要從生產準備過程上,實現物料、刀具、工裝、工藝等的并行協同準備,實現車間級的協同制造,可明顯提升機床的有效利用率。
    智能的生產過程協同
     
      還比如,隨著3D模型的普及,在生產過程中實現以3D模型為載體的信息共享,將CATIA、PRO/E、NX等多種數據格式的3D圖形、工藝直接下發到現場,做到生產過程的無紙化,也可明顯減少圖紙轉化與看圖的時間,提升工人的勞動效率。
    3D Viewstation可視化在智能制造中的應用
     
      3、智能的設備互聯互通。
      無論是工業4.0、工業互聯網、還是中國制造2025,其實質都是以CPS賽博物理系統為核心,通過信息化與生產設備等物理實體的深度融合,實現智能制造的生產模式。對企業來講,將那些貴重的數控設備、機器人、自動化生產線等數字化設備,通過DNC/MDC的機床聯網、數據采集、大數據分析、可視化展現、智能決策等功能,實現數字化生產設備的分布式網絡化通訊、程序集中管理、設備狀態的實時監控等,就是CPS賽博物理系統在制造企業中最典型的體現。
    DNC/MDC系統架構圖
     
      DNC是Distributed Numerical Control的簡稱,意為分布式數字控制,國內一般統稱為機床聯網。DNC系統通過一臺服務器可實現對所有數控設備的雙向并發通訊,支持Fanuc、Siemens、Heidenhain等上百種控制系統,兼容RS232、422、485、TCP/IP、無線等各類通訊方式,具有遠程通訊、強制上傳等常見功能,將數控設備納入整個IT系統進行集群化管理。
      管理學大師彼得·德魯克曾經說過“你如果無法度量它,就無法管理它”,我們不僅需要通過DNC解決互聯的問題,更需要通過MDC(Manufacturing Data Collection,直譯為制造數據采集,俗稱為機床監控)解決數據自動采集、透明化、量化管理的問題。
      MDC通過一臺計算機可以同時自動采集4096臺數控設備,兼容數控機床、熱處理設備(如熔煉、壓鑄、熱處理、涂裝等設備)、機器人、自動化生產線等各類數字化設備,兼容西門子等所有機床控制系統,以及三菱、歐姆龍等各類PLC的設備。
      對高端帶網卡的機床,可直接采集到機床的實時狀態、程序信息、加工件數、轉速和進給、報警信息等豐富的信息。并以形象直觀的圖形化界面進行顯示,比如,綠色表示機床正在運行,黃色表示機床開機沒干活,灰色表示沒開機,紅色表示故障,鼠標在機床圖形上一點,相關的機床詳細信息就全部實時地顯示出來,實現對生產過程的透明化、量化管理。
    MDC-Max設備遠程監控界面
     
      如果要實現更逼真的顯示效果,可通過3D虛擬技術以立體的形式展現車間、設備、人體模型等,可以實現人體的行走、機床的放大縮小、設備信息的實時顯示等各種操作,給用戶一個更直觀、形象的展現。
    蘭光3D可視化車間
     
      4、智能生產資源管理
      通過對生產資源(物料、刀具、量具、夾具等)進行出入庫、查詢、盤點、報損、并行準備、切削專家庫、統計分析等功能,有效地避免因生產資源的積壓與短缺,實現庫存的精益化管理,可最大程度地減少因生產資源不足帶來的生產延誤,也可避免因生產資源的積壓造成生產輔助成本的居高不下。
    蘭光刀具管理模塊界面
      5、智能質量過程管控
      除了對生產過程中的質量問題進行及時的處理,分析出規律,減少質量問題的再次發生等技術手段以外,在生產過程中對生產設備的制造過程參數進行實時的采集、及時的干預,也是確保產品質量的一個重要手段。
      通過工業互聯網的形式對熔煉、壓鑄、熱處理、涂裝等數字化設備進行采集與管理,如采集設備基本狀態,對各類工藝過程數據進行實時監測、動態預警、過程記錄分析等功能,可實現對加工過程實時的、動態的、嚴格的工藝控制,確保產品生產過程完全受控。
    對熱處理設備生產參數的實時監控與及時處理
     
      當生產一段時間,質量出現一定的規律時,我們可以通過對工序過程的主要工藝參數與產品質量進行綜合分析,為技術人員與管理人員進行工藝改進提供科學、量化的參考數據,在以后的生產過程中,減少不好的參數,確保最優的生產參數,從而保證產品的一致性與穩定性。
      6、智能決策支持
      在整個生產過程中,系統運行著大量的生產數據以及設備的實時數據,在蘭光創新的很多用戶里,企業一個車間一年的數據量就高10億條以上,這是一種真正的工業大數據,這些數據都是企業寶貴的財富。對這些數據進行深入的挖掘與分析,系統自動生成各種直觀的統計、分析報表,如計劃制訂情況、計劃執行情況、質量情況、庫存情況、設備情況等,可為相關人員決策提供幫助。這種基于大數據分析的決策支持,可以很好地幫助企業實現數字化、網絡化、智能化的高效生產模式。
    基于大數據分析的智能決策支持報表
     
      總之,通過以上6個方面智能的打造,可極大提升企業的計劃科學化、生產過程協同化、生產設備與信息化的深度融合,并通過基于大數據分析的決策支持對企業進行透明化、量化的管理,可明顯提升企業的生產效率與產品質量,是一種很好的數字化、網絡化的智能生產模式。
     
      四、典型案例
      蘭光創新一直致力于高端離散制造企業智能工廠的研發與建設,在國內有包括航天、航空、兵器、船舶、機車、汽車零部件、模具、機械制造等超過500多家用戶,是智能工廠的領航者與領先品牌。
      下面舉幾個典型案例與大家分享。
      1、寧夏共享集團——多品種小批量生產模式
      共享集團始建于1966年,是寧夏50戶工業龍頭企業之一、出口創匯骨干企業和利稅大戶。企業同時也是國家級技術中心,近三年連續被評為中國機械工業企業核心競爭力100強企業,多次獲得美國通用電氣、西門子最佳供應商。自1992年以來,連續十余年,在鑄造產品的行業評比中持續獲得第一名或金獎,是中國專業鑄造企業的排頭兵。
      產品主要包括能源設備鑄件(燃氣輪機、蒸汽輪機、水力發電設備、核電設備等)、壓縮機鑄件、近海石油設備鑄件、造船設備鑄件、通用機械類鑄件,以及燃汽輪機、蒸汽輪機、風力發電、重型機械、通用機械等的機械加工、裝配以及金屬模具制作等。
      經過多年的信息化建設,共享集團已經實施了ERP、PDM、TDM等多個信息化系統,為集團經濟效益的提升提供了強有力的保障。但是精工工廠、模具工廠等制造分廠,長期以來還處于信息化“真空狀態”,嚴重地制約了企業的快速發展。
      2012年,通過蘭光智能工廠(包括DNC/MDC/MES等產品)的成功實施,共享集團建設了一套先進、高效、實用、集成化的智能化生產管理系統。通過與ERP、TDM系統進行無縫集成,打通了生產制造過程中的信息壁壘,主生產計劃自動下發到MES系統,車間計劃排產的情況和現場執行進度及時向上游系統反饋;利用全球頂尖的JobDISPO實現計劃的快速排產,以可視化、透明化、圖形化的技術手段,為車間生產提供科學、可靠的生產計劃;通過直觀的能力平衡,完成對設備資源合理、均衡的調配,提高了生產計劃的準確性和可執行性;通過DNC/MDC實現了機床的網絡通訊、程序集中管理、設備數據自動采集,并與計劃形成閉環管理。通過蘭光智能工廠系統的實施,企業的生產模式也由“推動式”逐漸向“拉動式”轉變,充分體現了蘭光智能工廠是實現“精益生產”的軟件載體的理念。
      系統實施后,顯著地提高了企業生產效率,機床利用率提高了30%,產品的制造周期縮短25%以上。
      2:青島海爾模具有限公司——單件生產模式
      青島海爾模具有限公司是模具行業龍頭企業,為了響應海爾集團向“數字化、網絡化、智能化”的“互聯工廠”轉型戰略要求,最大程度地提升生產效率,降低對操作人員技能的要求,青島海爾模具公司于2013年成功地實施了蘭光CPS系統。該系統以生產設備為中心,用一臺服務器實現了對上百臺數控設備的分布式聯網,實現了程序的自動傳輸、集中管理、虛擬仿真,以及設備的數據實時采集。為減低設備等待時間與對人員的技能要求,通過信息化手段,實現了程序、刀具、夾具等并行準備,以及計劃、技術文檔等信息的共享。設備狀態、設備利用率、工作時間、故障信息在企業內網實時發布,各部門響應處理速度大幅度提高,明顯提升了企業的生產效率和競爭力。
      直接效益:
      平均每天減少機臺準備時間0.5小時/次,按照100臺設備計算,100臺×0.5小時×200元/小時×300天=300萬元。
      間接效益:
      加工程序、刀具參數實現自動傳輸,效率明顯提升,節省了大量人力成本;
      設備故障在線監測,實時的短信通知,提高維修響應速度50%;
      實現生產協同準備,減少設備的待機時間,有效提高當日計劃完成率15%;
      通過實時加工參數監控,減少了違規操作,降低了廢品數量;
      生產部計劃執行的準確性提升了20%以上;
      企業的總體運營效率提高20%以上!
    數字化工廠生產線一瞥
     
      3、中信戴卡股份有限公司——大批量的離散制造模式
      中信戴卡輪轂股份有限公司是全球最大的鋁合金車輪制造企業,中國唯一進入全球汽車零部件配套供應商100強的中國企業。
      自2013年11月開始,蘭光創新陸續為秦皇島戴卡、濱州戴卡、寧波戴卡、凱斯曼等成員企業實施了蘭光LPS系統,通過先進的生產過程數字化、精細化管理,以及設備的聯網、采集、大數據分析、可視化展現、智能決策分析,實現了“工業自動化”+“管理信息化”的高度融合,建成了國內領先的智能工廠,取得明顯的經濟與社會效益,已經成為了中國“兩化深度融合”的典范,也是工業4.0在中國制造企業很好的探索與實踐。
    可視化的大屏幕
    現場應用情況
      其中,寧波戴卡項目在“Ofweek 2014工業自動化研討會”上,獲得“2014年度最佳十大自動化工程項目”。
      本講重點探討了智能工廠的實施原則以及從哪些方面進行建設具有中國特色的智能工廠,最后分別以不同生產類型的企業為例進行了案例分享。
      后面一講,也是本系列講座的最后一講,是“工業4.0常見的6個概念錯誤,您占了幾個?”,希望通過對一些關鍵概念的解釋與闡述,幫助讀者進一步準確地理解工業4.0的相關概念。
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