智能制造技術在傳統企業中的應用

文/徐建黨 劉宏偉

隨著5G和AI技術的進步，制造業生產模式迎來了升級改造的技術手段，迫使傳統企業主動升級才能提高市場競爭，如何升級、如何順暢升級、如何較低成本升級、如何通過升級達到預期目標都是企業在升級前必然思考的問題。

1 平臺建設

從傳統企業向智能制造升級的過程必然是有一個過程，可能要涉及到大量的傳感技術、通信技術、軟件技術、硬件技術、控制技術、云計算技術和深度學習相關的技術，所有這些新的技術都需要融合到一個統一的平臺上，可以由小的應用開始建立，逐步增加形成企業實際的信息平臺。

例如：可以從一條生產線做起，可以將其上的設備工序的數據進行采集和監控，再配上物聯網系統，那么就可以監測這條產線上每個工序環節的生產數據，每道工序的加工參數，加工工藝，加工質量，直通率，不良品現象等等。等到一條產線運行成熟后再拓展到多條線甚至全部產線，那么在此拓展過程中必然也需要對這個平臺的性能進行提升，容易找到合適可靠的符合實際的核心平臺的建設，從而為智能制造打下結實的基礎。

通常傳統企業前期已經有的軟件系統（不同時間投入、不同供應商之間），如何和新投入的軟件和升級后的系統進行兼容,這就需要企業統合這些軟件盡量平臺化，要有強大的軟件兼容能力，通過標準的接口使其處于一個或多個虛擬的平臺中，這是優先考慮的事情，既能保護以前的投資，同時能兼顧升級效率。

2 數字化

圖1

圖2

數據采集是智能生產中的重要組成部分，是人、機、料、法、環、測的基本數據支撐來源。數據采集又分為對人員信息的采集，對物料的采集，對環境的采集，對設備和測試結果的采集幾個方面。

以設備為代表的通過傳感技術和通信技術讓設備上云（包括本地云）,將設備相關的數據都能實時的采集甚至也能夠實時對設備進行參數調節，讓設備變成智能化的設備，并在此基礎上的數據采集和結合行業知識的分析、預測、決策是智能化轉型的關鍵。有條件的企業可以根據自身的實際逐步按此路徑升級，風險不大，效果較好。大量的數據的積累為深度分析、挖掘算法模型、大數據分析提供基礎，為智能決策提供依據。以此同時，可以將傳統分散于不同企業、不同系統、不同個體的工業經驗將能夠獲得有效沉淀和匯聚起來，并通過平臺功能的開放和調用被更多企業共享。

3 流程再造

基于引入智能化設備和數字化控制技術，必然對傳統的流程進行沖擊，流程再造是必然的，有實力的企業可以自主建立整套系統，可以生產實際靈活調整，以達到生產各環節的最優化路徑。通過計算機模擬及仿真技術，可以在實際生產前作最優化的設計，是提供效率的必要工具之一。如圖4所示。

4 數據共享

圖3

圖4

圖5

在傳統的制造企業里，通常也有ERP、PLM、PDM、WMS，有些制造企業已經部署和實施MES系統。打通在企業內部這些軟件的平臺的數據尤為重要，工廠實現按需定制，按需生產，必須涵蓋企業內所有數據的共享流通，在此基礎上分析決策才會高效、可靠、有效果。如圖5。

5 節能環保

智能制造的過程中必然也涉及到設備環境照明等等的數據采集，它可以專門對能耗作出監測和數據分析，可以找到節能的最有效的方法，甚至可以智能調節控制；與此同時我們也可以通過仿真技術，提起模擬、優化，預先找到最優化的節能環保的設計、制造工藝等。

可以應用低功耗 NB-IoT等多種物聯傳感技術，將水電氣、照明、空調、電梯，廠房溫濕度、變配電、照明、空調、電梯、重點設備，能耗用量等數據參數，傳輸到能耗控制系統，進行智能控制，形成能耗的分類、分項、分區域統計分析，可以對能源進行統一仿真分析，并實施調度、達到優化使用能源目的。

6 成本效益優先

2013年開始，用工成本逐年上漲，所以企業的效益增長乏力，所以升級之路必然要考慮綜合成本，可以分步實施，從小到大，見效后再加大投入，必然是大多數中小企業的必經之路，既要保留現有的傳統軟件，也要擁抱新技術，要精打細算，不然會因升級而變得導致經營困難。

7 結語

企業智能制造升級之路沒有千篇一律，要循序漸進，要切合實際，要對自己的需求有比較清晰的認識，痛點是什么？未來的目標和方向是什么？每個階段行的目標是什么？哪些需要系統改善，哪些可以通過單元改善實現？實現的方向是堅定的，但是實現的方法和路徑是不同的，不能急于求成而給企業的升級造成巨大困難，一定要在低成本的前提下，一點一滴的實現，好的效果要加強推廣，由點帶面，由面到全方法多層次的實現，效果是逐步體現的。