博世：做智能制造的探索者與實踐者
——訪博世（中國）投資有限公司工業4.0業務項目總監任曉霞

本刊記者 王 玉/文

博世：做智能制造的探索者與實踐者
——訪博世（中國）投資有限公司工業4.0業務項目總監任曉霞

本刊記者 王 玉/文

博世作為全球工業4.0的領先實踐者，在旗下全球270多家工廠實施了眾多創新性項目，成效顯著；同時，作為全球工業4.0卓越供應商，博世為制造企業提供交鑰匙解決方案，助力企業向智能制造轉型升級。

博世（中國）投資有限公司工業4.0業務項目總監任曉霞

在以云計算、物聯網、數字化為代表的信息技術全面滲透的大背景下，面對轉型升級挑戰的中國制造業確立了“智能制造”的主攻方向；博世作為全球工業4.0領先實踐者和卓越供應商，確立了服務中國智能制造的發展戰略。

博世集團（簡稱“博世”）于1886年由羅伯特·博世先生創辦，百年來秉承質量至上、精益求精的原則，不斷創新，已經發展成為全球領先的技術與服務供應商，在汽車技術、工業技術、消費品和建筑智能化技術領域成績斐然，以其創新尖端的產品及系統解決方案聞名于世。博世是德國工業4.0的發起者，也是積極的實踐者和供應商。作為首個加入美國工業互聯網聯盟的歐洲企業，致力于工業4.0研究、應用及推廣。在唯智信息主辦的“中國制造2025智慧供應鏈創新峰會”現場，本刊記者與博世（中國）投資有限公司工業4.0業務項目總監任曉霞女士展開對話，請她分享了博世在工業4.0方面的實踐與探索，重點分析了中國制造業轉型升級中的智能物流發展。

任曉霞，2007年畢業于德國杜伊斯堡埃森大學生產與物流專業，同年加入無錫博世，先后擔任流程工程師、物流項目經理、亞太物流部高級經理等職務。2015年至今，她負責博世（中國）工業4.0項目，為國內不同的行業規模制造型企業提供集軟硬件一體化的工業4.0解決方案，對工業4.0下的智能物流發展有著專業見解。

記者：請您介紹一下博世在工業4.0方面的總體戰略及主要發展路徑。

任曉霞：2013年，博世參與發起德國工業4.0；2014年，參與美國工業互聯網聯盟；2015年，與國務院發展研究中心攜手啟動研究項目，協助推進《中國制造2025》的落地，并于今年發布《借鑒德國工業4.0 推動中國制造業轉型升級》研究報告。在工業4.0方面，博世制定了雙重戰略：做領先的實踐者，也做卓越的解決方案供應商。

作為工業4.0的領先實踐者，博世從價值鏈的角度出發，制定了從“點”到“線”再到“面”的實施路徑。

首先，找到價值鏈上的痛點和瓶頸，尋求運用互聯網思維來解決問題。方法是，將供應商取貨、倉庫存儲、物料供應、生產、組裝、測試、包裝到最終交付的整條價值鏈圖畫出來，然后逐一分析。

其次，立足于整個工廠，將價值鏈聯通起來。隨著價值鏈上的工業4.0創新項目越來越多，不同的項目應用于不用場景，系統有所不同，將所有系統互通互聯，打通整條價值鏈，完成由“點”向“線”的發展。

博世全球工廠使用標準化系統，將所有工廠互聯；在博世內部推行“smart copy”獎項，將成功的工業4.0創新項目復制到其它工廠，使其延續發揮作用，最終全面實現工業4.0。

作為卓越的工業4.0解決方案供應商，2015年初，博世創新工業聯盟成立（現已更名為“博世互聯工業”），將博世精益生產、傳感器、自動化、軟件等部門全部聯合打造成共同體，將內部專家集合起來成立專業的咨詢團隊，幫助客戶梳理流程工藝方面需求；與此同時，研發并提供優質的自動化、傳感器、軟件等核心產品，給客戶提供交鑰匙解決方案。

記者：作為工業4.0的積極踐行者,博世成功創新了哪些工業4.0項目？請舉例說明。

任曉霞：博世工業4.0雙重戰略推出已有兩年時間，在雙重戰略和實施路徑指引下，全球270多家工廠積極推行工業4.0項目創新，涌現了一大批成功項目。

例如，智能擰緊系統。主要應用于汽車、航天制造過程中的螺絲安裝作業。這些行業的螺絲扭矩需要十分精準，智能擰緊系統可通過在線平臺實時觀測擰緊槍在全程作業中的扭矩變化，通過數據采集掌握最精準的扭矩值，分析得出扭矩與安裝質量的關系，保證產品質量最優。智能擰緊系統的應用使擰緊槍的停機時間減少10%，因停機所帶來的損失減少10%，失效反應時間大大降低。

再如，多品種、小批量、共線柔性生產系統。在博世德國的液壓閥工廠里， 6條生產線生產2000種不同型號的產品，換型時間長，影響生產效率。博世利用工業4.0互聯網信息化手段，實現了多品種、小批量、共線柔性生產，2000種產品零換型生產，同時庫存降低30%，生產效率增加10%，每條產線節省的成本達50萬歐元。

記者：您如何看待工業4.0項目中的智能物流解決方案？博世在這方面有哪些相關應用及探索？

任曉霞：在工業4.0的項目中，智能物流作為核心組成部分之一，其解決方案也十分關鍵。博世在實踐過程中，在智能物流方面的創新成果也十分豐富。其中包括RFID技術在價值鏈中的應用、可視化供應鏈、智能排產系統以及智能超市等。

RFID技術在價值鏈中的應用。通過RFID優化整個價值鏈的物流，實現倉庫與產線的自動補料。RFID可以存儲產品信息，實現產品的精確識別，同時還可以實現分散化的自主監測。將RFID的信息與SAP的信息、供應商信息系統連接起來，當生產現場的物料消耗時，系統自動實時記錄，并將信息傳遞給倉儲管理系統。當達到最小庫存時，系統自動給供應商發補料信號。RFID硬件的使用，配合系統的互聯互通，使整個補料系統實現智能化，減少了人工干預。目前，該解決方案已經廣泛應用于博世全球多個工廠，效益十分明顯，工廠的庫存可下降30%，生產效率可提升10% 以上。

可視化供應鏈。眾所周知，供應鏈管理是繁雜的工作，鏈條長，涉及環節多。尤其是物流部分，人、設備、物料等由多個不同系統管理，對于物流管理人員來說，需要頻繁地導出數據，整理報表，分析問題。可視化供應鏈內設邏輯算法與模型，不僅可以隨時抓取固定數據，還可以自動生成報表，自動計算相關指標。能夠幫助物流管理人員快速找出問題，制定解決方案，提高工作效率與工作質量。長沙工廠應用了可視化的供應鏈，可以實時掌握供應鏈的信息，并且根據歷史的大數據來不斷地提升效率，降低成本，提高客戶交付率。

智能排產系統。傳統排產計劃根據ERP里的客戶訂單，統計每周生產的產品種類、數量、交貨期等信息，來制定主計劃。生產排產人員對生產計劃不能實時掌握，影響生產排班；生產計劃不確定性強，經常變動，生產中臨時更改時間緊張，也可能造成損失；由于設備故障需要及時與客戶溝通，問題繁多。智能排產系統可以根據生產特性，在系統中建立模型，自動排產；將所有生產、物流設備相互關聯，拉動整個工廠設備運轉；系統兩個小時自動更新，根據最新情況自動調整。目前，智能排產系統已經在蘇州底盤控制事業部應用。

此外，智能超市主要用于線邊庫存管理，能夠自動識別超市料架上的商品型號、數量等信息，解決線邊庫存管理問題。

記者：在您看來,物流在中國制造業轉型升級中具有什么樣的地位？博世在助力中國制造業轉型升級方面有哪些標桿案例？

任曉霞：前些年，中國制造企業存在一個普遍現象，就是重生產輕物流。近兩年，隨著生產工藝不斷進步，向生產要效益接近了極致，大部分制造企業發現在成本結構中物流所占的比例較大，在與客戶的接觸過程當中，明顯感覺客戶越來越重視物流的價值。我學習的是物流專業，因此一直深知供應鏈在整個的制造環節中的重要性，而在中國制造業轉型升級中，物流更是核心部分，是轉型升級中必須要突破的瓶頸。

作為工業4.0解決方案提供商，早在2016年博世聯合秦川機床打造的“秦川機器人減速器數字化裝配線”，目前已經投入使用。其中包含了博世力士樂自動化解決方案以及博世車間管理系統（Bosch MES），幫助秦川機床實現車間管理數字化、透明化、自動化，是具有中國制造2025特征的數字化車間。此外，博世借助汽車行業和生產制造方面的豐富經驗，和多個汽車零部件供應商達成合作意向，例如，海嘉，其中包括新線建成和舊線改造的規劃和實施，尤其是制造執行系統的咨詢和實施。這一系列的解決方案將幫助海嘉加強過程控制和質量追溯，提高效率，從而達到提升整個企業的核心競爭力的目標。

記者：在中國制造業轉型升級中,哪些智能物流技術將會發揮大作用？

任曉霞：在中國制造業向智能制造轉型過程中，智能物流的技術發展主要分為三個方面，即自動化、信息化，以及虛擬與現實的結合。其中，自動化技術主要體現在送料機器人、倉儲及搬運機器人、自動倉儲、自動揀選等技術的發展；信息化技術主要體現在物料管理、智能排產、管理中的報表生成及數據分析等方面；虛擬與現實技術，也稱為信息物理系統CPS，將不同的設備、系統進行互聯互通，自動感知不同的設備和系統，經過分析后自動發出指令；此外，在智能制造中，物流數據不再局限于工廠，會更加的離散和去中心化，生產中的局域網將會被打破。物流云也是一項比較重要的技術。

除了智能物流技術以外，標準化、單元化物流包裝的發展也十分重要，是將物料變為最小的單元，實現智能化管理的基礎。

記者：您如何看待中國智能制造的發展現狀與未來前景？在您看來,未來發展中以什么樣的路徑推進？

任曉霞：中國制造業無論是標準化、精益還是自動化，都與德國有著較大的差距。但是中國發展智能制造有著多重獨特優勢：一是，中國文化更具包容性，企業吸收新技術以及創新的能力較強；二是，中國制造企業規模差距大，發展水平不盡相同，這給我國智能制造相關技術的研發與應用提供了多樣化場景；三是，目前國內制造企業已經深刻意識到轉型升級的重要性，積極性很高。這些優勢對于中國智能制造的推行十分有利。在政府積極推進下，借鑒國外成功經驗，結合自身特性，中國制造會加快步伐，沿著“精益化-標準化-自動化-數字化-智能化”的路徑大踏步地向前發展，相信通過不斷實踐、總結，中國會找到適合自己的智能制造發展道路，形成具有中國特色的智能制造。