了解汽車工業的人都知道,現在幾乎在任何一家汽車制造車間,鋼板的搬運、裝配,甚至打磨、噴涂大都由機器人完成。從全球范圍看,汽車工業是機器人應用最廣泛的領域,汽車制造的高度自動化使得機器人越來越多地出現在工廠里。

  自動化是現代化車間的重要標準,可以想象,未來會有更多先進的機器來代替人力,而人則主要負責維護和管理這些機器設備。然而這還不夠,互聯時代對工業制造提出了更高的要求,自動化工廠進一步升級,增添了互聯的概念:把工廠的機器以及人連接到網絡中去,機器與機器之間、人與機器之間實現對話。

  依托信息物理系統(CPS)和信息通信技術的結合,工廠將引入大數據技術進行分析優化管理,在計算機虛擬環境中,對整個生產過程進行仿真、評估和優化,最終將實現自動化、智能化、互聯化的生產制造。

  在德國人的概念中,能實現這種制造方式的工廠被稱為智能工廠。工業4.0戰略的展開方向之一就是智能工廠。

  目前對于何為智能工廠有著各種各樣的描述,但并沒有一個統一標準化的定義。這種無法被定義的狀態恰是當前智能工廠發展的真實寫照。

  在這場新的變革中,汽車制造商、零部件供應商、軟件提供商等站在各自需求角度對智能工廠都有著各自的解讀,也因而帶來了不同層面的實踐,以及不同形態的智能制造解決方案。

工廠里的變化


    在德國博世洪堡工廠的一條液壓產品生產線上,所有零件都配備一個獨特的射頻識別碼(RFID),并能同沿途關卡自動對話,當工件到達某個工位時,顯示屏上就會相應提示員工所需處理的具體工作內容,而每一個工位也可以根據員工的個性化設置進行自動調節。

 

  博世在全球超過250家工廠里應用工業4.0的理念和技術,其位于中國蘇州的工廠也是其工業4.0試點基地之一,在那里,從基礎的無紙化辦公到自動備料系統的實施都已經一一成為現實。

  在未來博世的工廠里,一臺平板電腦的視頻圖像上會給出所顯示部件的綜合信息和維修指令,工人可以直接通過觸摸屏處理這些信息。

  雖然身處工業4.0的前沿陣地,但博世只會去做真真切切可以獲得效益的項目,博世集團中國區總裁陳玉東說:“工業4.0理念在推向各生產線的時候,生產線必須要具備一定的條件,比如要有自動化的程度,必須要有需求,同時這個生產線必須要在變化很大的情況下實現工業4.0才有一定的利益。”

  持相似觀點的還有德國蒂森克虜伯集團董事會主席海里希·赫辛根(Heinrich Hiesinger),在他看來,工業4.0概念的推行是要做很多前期準備工作的。

  比如必須要做好IT基礎設施的準備,網速要有保障,而且這些新的基礎設施還要能整合到現有生產設施當中,才能保證以高效的方法來傳遞和輸送大量信息和數據。

  現在,蒂森克虜伯集團希望將2300多個不同地點的IT網絡能夠通過高速和超寬帶寬的基礎設施聯系起來。

  還有一個重要的前提是生產設施的自動化。2014年11月,蒂森克虜伯發動機系統(常州)有限公司正式開業,這家發動機系統生產基地將為中國生產發動機缸蓋罩蓋模塊總成。這家工廠的自動化水平非常高,赫辛根認為自動化不但是向工業4.0邁出的第一步,也是一個堅實的基礎。

  目前,蒂森克虜伯正在積極推動的工業4.0的行業是傳統的行業——鋼鐵制造。不過,這也并不令人覺得驚奇,因為鋼鐵正是蒂森克虜伯的傳統業務。
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客戶通過電子訂單系統把需要的鋼板信息發送到蒂森克虜伯,這些信息和數據又馬上會傳送到生產公司,生產時的相關信息和數據又被錄入到SAP系統當中。這樣,一塊鋼板在生產過程當中就已經被賦予一個電子編碼,包含了完備的產品信息。

  在整個生產的過程當中,客戶可以實時地知道所有鋼板的待產情況,同時也可以更改一些序列,或者是一些生產的要求。只要在鋼板付諸生產之前的8小時告訴蒂森克虜伯,就可以馬上做出更改。目前這一流程已經在德國的一個工廠開始實施了。

  赫辛根有這樣一個觀點:工業4.0的方法和理論是可以應用到任何行業當中的,因為它的關鍵并不是生產什么,而是怎么生產。在一些傳統行業中使用工業4.0的理論和方法,它所帶來的商業上的改進有時比一些較現代的行業來說更大。

  比如通過自動化的方法把這種工業4.0的理論使用到鋼鐵的生產當中,對它的成本降低只有10%。但是對于鋼鐵生產廠這樣大規模的生產企業來說,它所節約的成本數以億計。

  類似的探索也發生在其他很多企業的工廠生產線上,尤其在工業4.0概念的誕生地德國。

  德國半導體制造廠商英飛凌在德累斯頓的300毫米和200毫米晶圓工廠,先進的流程控制保障了領先的質量和無紙自動化工廠運營,實現了所有零部件全程可追溯以及高效的工廠間物流。其中的200毫米德累斯頓工廠已100%實現自動化,完全依靠機器人操作。英飛凌還計劃在奧地利的菲拉赫工廠創建工業4.0試點基地。

  先進的技術也被引入英飛凌在中國無錫的工廠。作為英飛凌全球后道的試點,英飛凌無錫工廠2014年開始實施的后道自動化線路圖BEAR項目已經在智能制造和零缺陷制造上初見成效,中國的團隊甚至已經開始把先進的經驗帶給德國的雷根斯堡。

  作為法國汽車零部件企業,佛吉亞也正在計劃推出自己的“佛吉亞4.0”,佛吉亞董事長兼首席執行官嚴德勝(Yann Delabrière)透露,“我們將推出一個叫‘未來運營’的概念,它會提供一套全新的管理流程、生產流程、工藝流程,并從整體的角度轉變我們的行業”。

 

雙重角色

    在推進工業4.0的過程中,數據安全是企業非常關注的一項內容。英飛凌與德國電信共同推出一款用于保護網絡化生產的安全解決方案。

    在去年德國IT峰會上,德國總理默克爾觀看的工業4.0智能生產演示中,英飛凌的安全產品對生產的各個環節進行身份認證,以保障整個生產過程的數據和信息安全。

    除了在自己的工廠里實踐工業4.0,還為別的企業提供應對工業4.0的解決方案——在工業4.0的推進中,英飛凌扮演了雙重角色。

    同樣扮演雙重角色的還有博世、西門子等巨頭企業,它們也基于各自的優勢推出了自己的智能制造解決方案。

 

    西門子認為未來互聯網與傳統制造業的結合會在數字工廠落地,因此它推出了自己的數字工廠解決方案(Digital Factory Solution)。為此,西門子早有布局,在2006年以32億美元收購PLM軟件商UGS。

    UGS擁有在線設計軟件平臺NX,其中內置CAD、CAM等一系列設計軟件,還包括數字化生產流程規劃軟件Tecnomatix,以及市面上領先的cPDM解決方案Teamcenter。西門子將UGS的軟件平臺接入自己的工業自動化生產系統之上,形成了一套制造業解決方案。

    整合之后,西門子數字工廠藍圖初具規模,基于數據分享的合作平臺,生產者與用戶、供應商共同組成數字工廠,通過PLM、MES、TIA三位一體的軟件系統平臺,實時溝通,達成產品從研發設計到售后服務的全周期管理。

    在數字模擬平臺上,虛擬產品與現實中在工廠走流程的產品一一對應。工廠內的具體執行系統,可以根據數字模擬平臺的要求進行一定程度的重構。目前西門子的數字工廠解決方案,已經在一些高端汽車業的自動化制造過程中得到應用。

    另外,為了配合自己的工業自動化產品,西門子還推出了一款“西門子工業支持中心”的APP。這個APP將西門子的5000多份各種手冊、操作指南,以及60000多個常見問題解答集成到網絡平臺,給客戶提供了極大便利。

    博世也一直在研究工業4.0的解決方案,近來推出了“慧連制造”解決方案(Intelligent Connected Manufacturing solutions)。該方案核心為制造-物流軟件平臺,包括制程質量管理(Process Quality Manager)、遠端服務管理(Remote Service Manager)、預測維護(Predictive maintenance)三個部分。

    制程質量管理:對生產全過程中所有的車間、流水線、作業區、機器設備實時監控;操作界面把各環節的表現指標和容忍度可視化,并對可能出現的波動提前預警。工作人員可以直觀地感受到整個流程是否順暢,及早對表現不正常的生產環節進行糾正。

    遠端服務管理:這一系統允許機器的制造者在遠端控制產品,幫助客戶解決在機器裝配、使用中遇到的問題。例如博世的工作人員可以在辦公室里,對在世界其他角落的設備進行功能測試、參數設置、數據接入、錯誤排查、故障解除等工作。大幅縮減設備交割、安裝、售后維修的工作量。

    預測維護:基于博世物聯網套裝,廠家可以通過裝在產品上的傳感器實時掌握其工作狀態,并對可能出現的檢修維護做準確預測,減少用戶停產檢修的次數。

    有人認為,在這個方案中,制程質量管理已經具備了工廠內信息實時互聯等智慧工廠的基本要素,遠端服務管理、預測維修,都是基于物聯網產生的價值鏈延伸。也就是說博世的慧連制造已經具備了工業4.0的關鍵基礎。


整車廠的應對

  工業4.0不是一場突然而至的革命,也不是可以一蹴而就的革新。寶馬集團工業4.0生產專家克里斯蒂安?潘純(Christian Patron)博士認為,“在寶馬集團,不斷改進生產系統是日常工作,工業4.0是符合寶馬邏輯的下一步,而絕不是革命性改變”。

  寶馬工廠在自動化智能化上的一些嘗試,有的已經被列為工業4.0的生產方式。

  一個廣被提及的事例是,寶馬蘭茨胡特工廠在汽車保險杠生產中啟用非接觸式手勢識別系統。這種系統被視為一種智能人機交互的范例。虛擬手勢識別系統由安裝在檢驗工作區域上方的2臺3D攝像機、紅外傳感器等部分組成,系統內保存有保險杠部件的3D實體模型數據,并在檢驗區域建立起3D空間掃描坐標系。

  當工件進入檢驗區后,檢驗人員只需幾個手勢,即可完成檢驗工作:比如指點偏差所在的部位后,設備即可精確記錄下該偏差產生的位置以及偏差數據;而如果零件合格,檢驗員只需滑動手指,就可以指示系統該零件已經通過檢驗。

  在這套創新系統的支持下,不但能夠加速檢測過程,檢驗精度和零件偏差的定位精度也大幅提升。同時因無需配備護目鏡、麥克風等裝備,提升了檢驗員工作的舒適度及工作效率,而且,系統操作簡單易學,大受檢驗人員的認可和歡迎。

  這正印證了寶馬集團新任董事長科魯格(Harald Kruger)的表述——“對寶馬而言,工業4.0并不是一味追求自動化,排斥人參與生產的全過程;與之相反,我們認為未來的智能科技將著眼于更高層次的人機交互領域,讓科技裝備為工作人員提供更好的支持。”

  5月22日,奧迪在公司年度股東大會上,通過“Encounter”雜志詮釋了“智能工廠”(Smart Factory)的愿景。在他們的規劃中,有朝一日,汽車工廠將擁有與當下截然不同的智能系統、創新技術,以及高效組織構架。在他們的規劃中,裝配線已不復存在,井然有序的流水作業也不再適用。平板運輸機器人——所謂的“自動運輸系統”(Driverless Transport Systems)“搬運”著各種尚未制造完成的汽車,在這座工廠中你會看到奧迪的所有車型,但卻已經找不到兩輛完全相同的汽車。奧迪為這一場景轉化為現實設定了時間截點——2030年。

  相比寶馬等德國車企,日系車企豐田也有自己成熟的制造體系,雖然日本沒有提出類似工業4.0的概念,但豐田基于1960年代創造的精益生產的基礎所做的擴展,在某種程度上,與21世紀出爐的工業4.0理念有很多相融合之處。

  2012年豐田宣布啟動的TGNA(Toyota New Global Architecture,豐田新全球架構)將在今年年內正式投入使用。TNGA可實現同平臺車型使用大量通用化零部件,通用比例可最終達到70%~80%。這樣,大量的開發資源能更加集中于一個部件,車輛的開發流程得到優化,開發效率由此可提高20%~30%,大大縮短車型研發和生產周期。

  基于這一平臺,車輛將從車身設計和內飾等外在方面凸顯個性與特色,顧客個性化定制也成為現實,一臺混合動力車,外觀的顏色、內飾的顏色能就有幾十種組合可供選擇。

  作為江蘇無錫市惠山區重點企業的上汽大通,也在向工業4.0的標準靠攏,其無錫基地目前已經大量使用機器人和傳感技術。

  今年年初開工建設的無錫基地三期項目,也將以智能工廠、智能生產和智能物流為依托,制造的標準化、精益化、柔性化、模塊化等均有相應規劃。在未來的智能車間里,計算機虛擬工廠、智能排產、仿真技術等都將廣泛運用。

 

產業鏈的震蕩

  從原材料到零部件,從生產到銷售再到售后,汽車的產業鏈非常長。這一鏈條上的一點變動勢必使得整個鏈條上的其他部分隨之發生變化。不管是零部件還是主機廠,都能感受到這根鏈條傳遞過來的震蕩。

  工業4.0要求設備之間具有開放性和協同性,意味著信息的互動和產業鏈的互動會更加及時。可以想見,今后供應鏈的庫存量會進一步降低,可追溯性會更強,哪個零部件在哪一道工序上進行組裝出現任何瑕疵,瑕疵來自哪幾道工序,都可以快速定位。

  在大陸集團執行董事會成員及動力總成事業部總裁瓊斯?阿韋拉(José Avila)看來,現在的全球供應鏈相對來說還是比較復雜的,能見度比較低,在出現問題時,下游可能不能及時應對,比如如果日本出現海嘯或者地震,影響了某個零部件供應商,對于其他地區和下游端會帶來很大的影響,由此帶來一些零部件的短缺。

  而如果實施工業4.0,就會使供應鏈具備完全的透明度,讓每個環節環環相扣,提高相關的應對能力。瓊斯?阿韋拉說,“工業4.0有非常大的潛力,能夠幫助我們在整個供應鏈當中提高生產力,大大提高供應鏈的透明性,從我們的合作伙伴、供應商,一直到我們的客戶,整個鏈條變得更加透明”。

  透明度提高意味著可控性更高,也意味著供應鏈能變為真正的全球性供應鏈。

  整車廠家向供應商獲取更多信息和系統的支持,已經成為一種發展趨勢。未來,制造商和供應商的協作互動將空前緊密,而新的競爭機會也隨之誕生。

  博世一項名為開放式接口的新技術,改變了此前的一個游戲規則——以前,提供控制技術的主要廠商會向整車制造商開放一條預先定義好的功能通道。如果整車制造商希望在預定義的通道之外實現某一功能,就必須向控制技術提供商尋求幫助。而通過該技術,整車制造商可以自己選擇相應的語言,在平板電腦上就完成控制技術的編程設計,甚至實現實時應用。

  博世集團CEO沃爾克馬爾.鄧納爾博士(Volkmar Denner)告訴《汽車商業評論》:“隨著工業4.0時代的到來,一些新的面孔,特別是信息技術領域的佼佼者,也將陸續進入制造產業,從而改變客戶與供應商之間的關系。基于生產流程中的一系列數據,他們將有能力為客戶提供新的解決方案。”

  能否獲得足夠的客戶數據信息以及大數據分析的能力將成為未來競爭的本錢。以博世的預知維護系統為例,鄧納爾認為,與此類似的業務將不會被傳統制造企業壟斷,對于現有的機械制造商而言,這部分服務市場將極有可能拱手讓于提供此類服務的新興企業。

  隨著工業4.0的持續推進,一場制造領域的淘汰賽也正在到來。沒有核心技術和足夠經驗、專業化程度不足的企業將無法融入整個智能制造體系,終將面臨淘汰的結局。

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