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数字化工厂和自动化工厂区别
数字化工厂和自动化工厂区别
数字化工厂只是迈向工业4.0的阶段性目标。从数字化工厂到工业4.0,还有漫长的演进过程。
在数字化制造中,尽管自动化制造是重要的基础,但数字化制造并不等同于自动化。一般情况下,很多人会以为工厂要实现数字化制造,必须先实现自动化,这其实是一种误解。
伴随国内人口红利逐步消失,特别是在珠三角近年频频受困于“招工难”等问题,一场“机器换人”的自动化正在“广东制造”如火如荼地进行。这场变革不仅带动本地机器人产业发展,也引来库卡等国际机器人企业陆续抢滩广东。
如果说要完全实现“数字化制造”尚需时日的话,那么在当下,珠三角的制造业如何通过“自动化制造”,破解劳动力成本不断上涨、劳动力结构性短缺的问题,是*迫切的现实课题。
而数字化制造的其中一个重要基础,正是实现自动化制造。
在SEWC工厂二楼的自动物流系统部门,无需人员现场监控,每天,两部高速运转的取料机如同“人”一样,依靠数字定位迅速地“抽”出对应的原材料,并通过自动传输轴,马上传送到生产车间。从工厂物料需求信息传导到自动物流仓库,仓库*长只需要30分钟就能将物料送到了车间,中间无需任何人员操作。
在这座实现了全集成自动化的工厂内,相比同类型的工厂人员*多可节省50%。
那么,伴随生产车间内不断增加自动化设备,以及逐步减少劳动力,在数字化制造的不断进化中,是否就等同于全自动化?
以手机行业为例,如果开发一条全自动化的产线,至少需要半年以上,但按照目前手机行业的**周期,一般情况下,一款手机从设计到实现量产普遍只在一个月内。这时候,生产线上大部分的工作只有依靠人来完成,速度才会更快。
当行业的生产线更新周期太快,投入了很高的自动化成本,但生产效率并没有得到明显的提升。所以,全球所有的手机制造方案几乎都不会用自动化生产线来完成,而组装环节也很少采用机械臂。
人的生产灵活性不可能被自动化取代
人所具有的生产灵活性在很长的时间内,是无法被机器所取代的。“人与机器的关系是互助的关系。”但当企业的生产制造过程中,出现需要对复杂信息的寻找和判断时,可以用机器来替代人。”
在“未来制造”的生产线上,“人”与“机器”究竟是怎样的关系?两者关系如何重构?
以手机生产线为例,他认为,人所具有的生产灵活性在很长的时间内,是无法被机器所取代的。“也就是说,人是不可能被替代,人与机器的关系是互助的关系。”李永利说,在未来至少10年到20年,全球范围内绝大部分的制造环节依然需要人去完成。
既然如此,在数字化制造中,哪些环节才需要机器去代替人?
一般情况下,当需要更新产品或者材料时,工厂需要通过分析后,才能确定停止生产相关的产品。在这个过程中,整个工厂内部需要沟通设计生产部门、研发部门、采购部门等部门。
但这些环节在成都工厂内,只需要在Teamcenter中更改数据就能完成。数据一旦调整,工厂互联互通的系统和软件就会实现自动的更新,并调整出新的生产解决方案。
当我们涉及到对复杂信息的寻找、判断的时候,是可以用机器来替代人的。在这样的愿景下,引入自动化机器的工厂就像配备了电脑的超市,工人就像收银员,在传统的小卖部里,工人要记住商品价格,自行计算商品总价。但实现数字化制造的工厂,就如同同时配备了电脑和扫描器的超市,收银员只需要按照计算结果收款,而配备的机器就像一个“纠错员”,帮助人避免出现计算和记忆错误。
请工业化本质在提升质量,而非降低成本
人力成本被认为是导致近年制造业竞争力下降的原因,但李永利认为,制造业不能仅仅盯着制造环节的成本,应该更加注重供应链成本。而数字化制造从一开始就不仅仅是为了降低成本,*大的目的在于提升质量,而高质量并不意味高成本。
近年,国内制造业遭遇的发展瓶颈中,人力成本的上涨,被认为是导致制造业竞争力下降的重要原因之一。
事实上,在他看来,很多时候企业面临的并不仅仅是制造环节的成本,而应该更加注重供应链的成本。因为,即使在劳动密集型企业中,人力成本毕竟只是占据一定的比例,而不是成本的全部。
以一个简单的例子来看,当一款产品出厂时,它同时拥有了两个价值,一个是出厂价值,一个是到客户手中时的价值。中国很多工厂生产出来的产品,出厂价值不高,但到客户手中的价值就很高,这就是供应链的问题。
尽管他并不认可仅仅盯着成本来谈论“工业进化”,数字化制造本身所带来的高质量并不代表是高成本。
高质量在工业制造领域的重要性不言而喻。作为耐用品的工业产品,比如一款海上风力发电机的产品,一旦出现问题,不仅造成的损失不可估量,而且需要动用到直升机维修,维修的后期成本也非常高。
为此,在实现质量提升上,数字化制造首先是借助自动化产线上的机器充当“纠错官”的角色,比如当工人少拧了一颗螺丝,机器会自动发出警示,阻止产品进入下一个环节,通过机器的协助,减少人的出错。
尤其是如何保证原材料质量,一直被认为是制造业界*具挑战性的一个课题。
在数字化制造中,一个很重要的方式是对原材料进行可溯源式的管理。也就说,在这座工厂内,当来自各地的原材料被运送到车间后,所有的原材料都拥有了自己的“身份证”。这个身份证可伴随原材料进入生产线,在每一个流程中,都会被相应的设备进行数据的采集和跟踪,并*终储存在后台的数据管理中。
这意味着,一旦有原材料的质量出现问题,工厂可以马上查找到这一批次的原材料在什么时间点,已经走过哪些生产流程。李永利表示,无论客户在今后什么时间反馈质量问题,工厂依旧能够拿出完整的数据,对这些原材料进行追溯,从而保证原材料的质量。
走向工业4.0,管理自动化才是关键
在数字化制造的阶段,通过数据交互,已经能够有效地提升管理效率。但要衡量是否真正走向工业4.0,不是看生产线自动化水平的高低,而是看管理水平的高低。实现管理的自动化,需要实现管理上人完全听命于“电脑”,这才是智能制造的未来。
事实上,这样一座代表着数字化技术如何改造工业制造的前沿工厂,距离工业4.0愿景下的智能工厂仍有距离。在工业4.0的研究中,智能制造和智能工厂一直被认定为两大研究主题。其中,关于智能工厂,被描绘成是一个分散的、具备一定智能化的生产设备,在实现了数据交互之后,形成了高度智能化的有机体,实现虚拟世界和物理世界的融合。
关于推进数据交互的工作一直未曾停止过。但对于数字化工厂与智能化工厂之间的差距,*关键的一点在于是否真正实现管理的自动化。
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