淺談智能制造背景下企業設備管理轉型升級

張偉，李亞，劉磊

(安徽中煙工業有限責任公司合肥卷煙廠，安徽 合肥 230601)

行棋觀大勢，落子謀全局。制造業的轉型升級，是國家層面、制造產業層面和行業層面的要求變革。瞄準制造型企業工業化和信息化的目標，立足新發展階段，找準自身定位；貫徹新發展理念，樹立新思維模式；構建新發展格局，把握發展著力點。制造業數字化轉型是創新驅動和高質量發展的要求，是趨勢，是方向，是未來制造企業換道超車的必由之路。設備作為企業生產制造的“基石”，支撐制造型企業的設備、工藝質量、物流、安環和能源等各個制造環節的發展。通過智能制造工作的推進，發揮智能制造技術的賦能作用，持續夯實設備基礎管理水平，推動設備管理工作的質量變革、效率變革和動力變革，提高設備全要素生產率，實現由“制造”向“智造”的轉型，為企業建設智能工廠，推動企業數字化轉型升級做好堅實的基礎支撐。

1 企業數字化轉型和推進智能制造的必要性

當前，世界范圍內一場以制造業數字化、網絡化、智能化為核心，信息化與工業化的深度融合為標志的新一輪產業變革正在孕育興起。越來越多的制造業企業開始加快實現數字化和智能化轉型，并加快促進“云大物移”等智能技術與制造業的融合發展。傳統制造型企業的生產及運作方式也在不斷向智能化轉變，智能制造正在成為制造業轉型升級的新動能、新手段和新支撐。推動智能制造是提升制造力水平的需要，通過對生產制造全鏈條的信息融合、全生產要素的資源整合、全過程的有效執行，推動更有效、更經濟、更靈活的生產組織，實現產品成本最低、產品質量最優、生產效率最高。推動智能制造，是提高核心競爭力的需要，智能制造模式下進一步拓展了企業的全面感知能力、各制造環節的深度協同能力、對風險隱患的預測預警能力等，形成了不可復制的企業核心競爭力。推動智能制造，是積極應對國際國內環境的需要。在百年未有之大變局的形勢下，不斷通過技術創新、組織創新和模式創新，不斷響應市場的需求變化，不斷適應新形勢、新任務和新要求。推動智能制造，是著眼企業長遠的戰略規劃和發展，是實現換道超車的需要，是企業從優秀向典范的轉變的需要。智能制造是一場產業革命，就像網店與實體店、電動汽車與傳統汽車、膠卷相機與數碼相機的關系，只有找準道路，錨定目標，才能實現企業的轉型升級和升維重塑。

《中國制造2025》明確提出：“加快推動新一代信息技術和制造技術的融合發展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向，著力發展智能裝備和智能產品，推動生產制造過程智能化，培育新型生產方式，全面提升企業研發，生產制造、管理和服務的智能化水平”。智能工廠是智能制造技術在生產制造過程智能化的具體實現，包括計劃管控智能化、過程協同智能化、設備互聯互通智能化、能源管控智能化、質量管控智能化、管理決策智能化、績效評價智能化等企業生產制造和經營管理的各個環節。

2 企業推動智能制造的思考

（1）深入理解智能制造。智能制造是以數字化核心，以數據驅動為基礎，運用“云大物移”智能技術解決和突破企業生產制造過程中的難點、痛點和瓶頸問題，利用生產制造環節的自感知、自學習、自執行、自適應和自決策，對生產現場的“人機料法環”多源異構數據的全面采集和分析，發現并消除導致生產瓶頸、質量缺陷和設備故障等環節的深層次原因，努力實現生產制造全流程的可視化和透明化，不斷提高生產制造能力，提質控本降耗增效，提升企業核心競爭力。

（2）理念先行，知行合一，堅持數字化思維。企業數字化轉型，智能制造工作的推進需要自上而下推行數字化理念，從部門、崗位的角度培養和灌輸全員的數字化理念和思維，逐步打破以往傳統的設備“管理范式”，用數字化角度發現問題、思考問題，用數字化工具和手段解決問題，提升全員數字化思維和素養并在日常工作認真實踐，逐步形成企業的數字化文化。在企業數字化轉型中，智能工廠建設中，最難的不是具體的智能技術的應用，而是對現有組織、流程、習慣變革時的難點和痛點。

（3）堅持問題導向和目標導向，持續學習迭代。一方面，要緊緊圍繞《智能制造能力成熟的模型》的國家標準，在成熟度要求和制造能力等各環節，逐步實施開展，不斷提升企業智能制造能力成熟度的等級。另一方面，要不斷強化對業務知識的理解和掌握，深刻洞悉業務流程中的痛點、堵點和難點問題，尋求數字化、智能化解決方案。同時，追蹤新技術、新設備的發展和應用，借鑒行業內外先進經驗和做法，不斷拓展企業智能化場景，實現生產制造全流程、全環節的信息感知，以訂單為驅動的資源能夠全景可視化，包括原輔料、生產計劃、設備狀態、能源供給、質量管控和指標控制等，并結合大數據、云計算和數字孿生等智能技術的應用，實現生產制造過程的可視化和透明化，成為一個透明工廠，打造一個不斷進化的智能新工廠。同時，實現全員、全系統的持續不斷的升級迭代，形成全員終身學習的習慣，促使組織不斷進步，各系統不斷依據業務需求進行迭代優化，成為一個不斷進化、不斷迭代的智能新工廠。

（4）“人智驅動”向“數智驅動”的轉變。在技術層面，充分運用數字化技術、智能化技術推進“人機物”的互聯和互通，實現人、設備、環境的智能協同，人與設備、環境能夠對話，讓生產制造各個環節聯系更密切、協同更充分、控制更精準，成為一個高效集成的工廠。在業務層面，以數據和信息為驅動，形成高效的組織協同，實現各部門、各專業的聯動，打破部門與專業壁壘，形成集智攻關機制，讓共性問題流程化、制度化，讓個性問題專業化、知識化，實現輔助判斷更準確、輔助決策更科學，通過各設備、系統運行數據和決策經驗的不斷積累，不斷自學習、自分析和自適應，讓工廠更聰明、更智能。

3 企業設備管理智能化思考

（1）數據驅動，夯實設備的數字化基礎。智能制造，設備是基礎和關鍵因素，要求設備和設備管理通過自動化、數字化、網絡化、智能化等技術，實現更加高效、高質、低成本、靈活的生產與服務模式，從而提升企業的競爭力，支撐行業和企業高質量發展。目前，工業企業一些關鍵生產、設備、工藝管控、能源和安全環節還存在一些數據采集不完整，不齊全的情況，做好生產制造環節一些關鍵工藝設備、關鍵工序等重點環節設備的數字化改造和升級，發揮設備數據“眼鼻舌”作用，實現生產制造全環節的設備運行數據和、維護數據和工藝數據的全面采集、匯總和分析，為設備管理業務數字化打好基礎。

（2）業務數字化，實現設備管理業務環節的可視化和透明化。聚焦行業、企業生產制造過程的痛點、難點和“卡脖子”的瓶頸點，通過智能制造形成該環節的突破。通過數據匯聚和互聯互通互操作，基于數據解決生產制造過程的難點和痛點。用數據指導生產計劃、設備管控、工藝質量和能源管控等環節，充分發揮數據這一核心驅動要素的作用。生產設備的每道流程都清晰可見，高度透明，設備通過對所感知（采集）的實時有效的數據傳送到云計算數據中心，通過所建立的數學模型進行大數據分析；如異常停機觸發緊急維修流程，同時推送故障常規備品備件預約單，推薦領用地點，推送建議維修人員，提醒必備維修工具集，預測維修時間過長則觸發備用機臺。

（3）以數據為核心，構建企業設備全生命周期的智能管控系統。圍繞企業數字化轉型的需要和智能制造工作推進，通過建立設備全生命周期的智能管控平臺,建立設備管理智能化管控模型，構建基于數據驅動的設備智能管控新模式，實時感知設備運行過程，科學評價設備健康狀態，基于工業大數據分析預測設備劣化趨勢，推動設備精細化設備管理和預測性維護，提升設備運行的效率、可靠性和精度保持性，提高設備管理的科學性，通過提升設備狀態感知能力、設備實時分析能力、設備狀態預測能力、設備評價管控能力和設備共創共享能力，為生產、質量和成本管控做好堅實保障和支撐。

（4）以目標和問題為導向，設備管理業務流程和績效指標（KPI）為抓手，開展設備全生命周期的各類數據（運行數據、成本數據、效能數據等）進行采集和監控，形成包括運行數據庫、績效指標庫，維護維修經驗庫、改善決策支持庫等數據庫的設備虛擬數據中心，通過對全面、精確地采集分析和精準預測相關設備類指標，為設備狀態分析、故障預測、維護維修和設備管理績效指標評價提供可量化的數據和技術支撐。基于以上數據的分析和支撐，從設備運行效率、消耗、故障、設備狀態和能源等多維度實現設備綜合運行效能和績效的全局分析，最終實現企業設備管理全流程、全生命周期的可視化、透明化管控，推動設備管理的持續提升，實現設備綜合效能最大化。

（5）發揮智能制造技術賦能設備管理業務的作用，實現設備狀態全面感知、實時分析、狀態預測、輔助決策和精準執行，降低設備運行過程的不確定性，全面提升設備狀態感知能力、實時分析能力、狀態預測能力和共創共享能力（圖1）。

圖1 設備管理智能化管控模型

4 未來設備管理智能化的展望

面向智能制造的設備管理系統將更加適應制造型企業的生產節奏和工藝管控的要求，滿足大規模定制化、產品個性化、設備健康多樣化、系統結構復雜化、決策需求動態化的發展要求，支撐企業高質量發展的要求，在保障設備可靠性、安全性的前提下，通過智能制造的推進，實現設備管理業務數字化、數字業務化，基于數據驅動，建立設備管理模型，提高設備管理綜合效能，最大限度地降低企業設備管理成本，提高企業核心競爭力，為企業智能工廠建設，數字化轉型提供支撐和保障，全力推動制造型企業高質量發展。