比如生产模具在其全生命周期过程中总计只能应用10000次,而通过IOT可以远程采集模具的应用次数,当达到10000次之后自动报警从而进行质量管理;通过IOT手段将三坐标检测仪的质检数据与生产任务进行绑定,可以实现质量数据的追溯。工厂中应用AI可以认为是一种单点的优化,比如安全管理业务中通过机器视觉发现违规操作;工艺的单点优化;之前我写过关于MES的观点,未来MES将是IT+OT,其中的OT指的就是AI机器视觉,因为这样可以迅速降低人工劳动的强度;生产现场,烟虫基本上需要人工手工去检验,但是通过机器视觉可以自动发现烟虫进而预警。福特生产的汽车也许并未超越当时的技术水平,但福特生产出的这套生产方式。浦东新区贸易智能工厂解决方案检修
未来的智能工厂建设仍然会在IT、OT、AI与企业模型数据等方面攻城拔寨,比如之前的IT基本上是以记录为心,大部分的IT系统的数据都是来源于手工记录,比如MES系统,大部分数据来源于现场的报工数据,但是企业对于工人的考核是他加工了多少零件而不是录入了多少条数据,正因为如此之前我也写过一篇文章《MES上线的成功率在50%左右》。所以IT系统的更改方向则是由记录变为驱动,比如现在的DP(需求计划)、MP(主计划)、FP(工厂)等都会嵌入计算引擎,都是以数据为基础嵌入算法进行业务的自动驱动。长宁区综合智能工厂解决方案设置整体可视技术的实践:结合讯号处理、推理预测、彷真及多媒体技术,将实境扩增展示现实生活中的设计。
在石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业,智能工厂得到了高度发展。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间,这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。智能工厂的特性“智能工厂”的发展,是智能工业发展的新方向。但并不是所有智能工厂都能被称为智能工厂,如何判断这个工厂是否是智能工厂?我们可以从以下五个特性入手:1、系统具有自主能力:可采集与理解外界及自身的资讯,并以之分析判断及规划自身行为。
如下图所示,智能工厂对应业务的优化在于:计划排程协同、制造过程透明、安全环保、物流智能化、质量管控、设备运维、精细化管理、业务多样化等,对应大的方面基本上对应的都是企业的能力,可预测、可视、可控、高效、可追溯、安全可靠、便捷等。但是下图是一个漫长迭代的过程,靠一个项目就希望达到很显然是不现实的,就跟一个企业一样靠一两年时间就做成全球一的业务,很可能就会在一两个月丢失这个,因为护城河太低了显示情况。这个项目从1907年开始萌芽,但一直到1913年才正式投入大规模生产。
未来智能工厂实现个性化定制、敏捷响应、质量管控等,基本上包含了IT、OT、AI与数据管理,IT占据了工厂优化升级的大部分时间,从93年到08年主要以产品,比如CAD、CAE、OFFICE等,对于用户的交付都是以产品为主+部分培训;从08年到19年基本上是以项目为基本上产品平台是项目的基座,大部分费用基本上会花在服务上;前两个阶段基本上都投入在IT信息化了,从19年至今基本上都在提端到端交付、顾问式服务,原因在于现在许多企业信息化已经建设完成,但是仍然存在许多痛点亟待解决,但是市场上又没有成熟的成体系的解决方案,这样就需要顾问式的咨询,然后提供端到端的解决方案。系统具有自主能力:可采集与理解外界及自身的资讯,并以之分析判断及规划自身行为。青浦区通用智能工厂解决方案经历
更大的流程自主性可以减少人为错误的可能性,包括造成伤害的事故。浦东新区贸易智能工厂解决方案检修
基于庞大数据库,智能工厂可以实现数据挖掘与分析,使工厂具备自我学习能力,并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务。以服装厂为例,中国缝纫机械协会称,在自动化工厂之上引入TIMS智云1.0智能生产管理系统,可以整体提高20%的生产效率,降低30%的次品率,节省工时人均8-10天,非正常停机时间缩短80%,提高了利润率。当然智能工厂也会面临很多问题,的问题就是结构性问题和技术性问题。目前传统工业与互联网企业均想推进工业物联网的发展进程,但两者各有弊端:传统工业不熟悉软件开发,互联网企业缺乏对工艺的了解,不熟悉生产流程及规范,如何让两者快速联手,进军智能工厂,是当务之急。浦东新区贸易智能工厂解决方案检修
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