剖析智能制造領域的八大(dà)誤區
當前，我國(guó)正在大(dà)力推進制造強國(guó)建設，智能制造無疑是重中之重的核心策略。在政府的積極推進和企業内動力的驅動下，制造企業踏上了智能制造的轉型征程，智能制造支撐不少優秀企業成爲行業領軍企業，乃至在細分(fēn)市場成爲全球隐形冠軍。但(dàn)是，還(hái)有很多制造企業存在關于“輕與重”的認識與實踐中的誤區。
誤區一：重自(zì)動化，輕數字化
當前，制造企業面臨着巨大(dà)的人(rén)力資源成本壓力和招工(gōng)難等問(wèn)題，因此，很多離(lí)散制造企業積極進行生(shēng)産線的自(zì)動化改造。一部分(fēn)重複性較高的工(gōng)位，由企業提出工(gōng)藝需求，選擇非标自(zì)動化集成商提供專用的自(zì)動化設備，完成諸如(rú)擰螺絲、裝配、焊接、打标、檢測等特定工(gōng)序，從(cóng)而替代人(rén)工(gōng)，實現少人(rén)化。
乍一看(kàn)很多生(shēng)産線挺先進，但(dàn)仔細研究，卻發現一方面很多企業的自(zì)動化産線還(hái)是隻能适應單一品種，柔性不強；另一方面，很多企業還(hái)是不夠重視設備聯網和産線的數據采集，難以真正實現生(shēng)産過程的可(kě)視化與透明化，管理(lǐ)人(rén)員(yuán)難以及時、準确了解生(shēng)産現場的實時狀況。流程制造企業的生(shēng)産線普遍應用了自(zì)動化控制系統，但(dàn)數字化技術(shù)的應用也相(xiàng)對滞後，也存在與自(zì)動化系統脫節的問(wèn)題。
企業在推進智能制造的過程中，一定要自(zì)動化與數字化并重，自(zì)動化是基礎，通過數字技術(shù)的應用真正創造價值。
誤區二：重單機(jī)自(zì)動化，輕系統柔性化
很多制造企業非常重視購(gòu)買數控加工(gōng)中心或者钣金加工(gōng)設備，不少企業還(hái)配備了上下料的工(gōng)業機(jī)器人(rén)，但(dàn)是往往還(hái)是單機(jī)自(zì)動化，還(hái)沒有應用柔性制造系統或柔性制造單元，生(shēng)産過程中還(hái)需要人(rén)工(gōng)搬運，導緻産生(shēng)在制品庫存，高端智能裝備的效率較低。
而國(guó)際領先企業已經開始應用柔性制造系統，實現了機(jī)加工(gōng)和钣金加工(gōng)的全自(zì)動、無人(rén)化加工(gōng)不同的零件(jiàn)。
機(jī)加工(gōng)FMS包括若幹台加工(gōng)中心、機(jī)器人(rén)去(qù)毛刺單元、清洗單元、軌道輸送車等設備和控制軟件(jiàn)，配備了立體(tǐ)貨架，放(fàng)置工(gōng)件(jiàn)和工(gōng)裝，可(kě)以完成從(cóng)粗到精的全自(zì)動加工(gōng)；钣金加工(gōng)的FMS系統則可(kě)以實現從(cóng)钣金下料、沖孔、折彎到焊接等整個钣金制造工(gōng)藝。
随着自(zì)動化、數字化和檢測等技術(shù)的發展，近年(nián)來(lái)FMS系統的技術(shù)已經逐漸成熟，成爲離(lí)散制造企業提升生(shēng)産效率的必然選擇。
誤區三：重局部改造，輕整體(tǐ)優化
很多企業十分(fēn)注重對瓶頸工(gōng)位或消耗人(rén)工(gōng)較多的工(gōng)位進行自(zì)動化改造，推進“機(jī)器換人(rén)”。這種方式雖然能夠減少人(rén)工(gōng)，提高單個工(gōng)位的效率，但(dàn)是對于提升生(shēng)産線的整體(tǐ)效率意義不大(dà)，而且往往會将瓶頸工(gōng)序轉移到其它工(gōng)位。
正确的方式是基于工(gōng)業工(gōng)程的理(lǐ)念，利用價值流圖等方法，根據生(shēng)産的産品類型、産量、批量、制造工(gōng)藝、産能、生(shēng)産節拍(pāi)和在制品物流傳輸方式，對産線進行整體(tǐ)優化。同時，從(cóng)實現自(zì)動化加工(gōng)與裝配的角度來(lái)對制造工(gōng)藝進行優化，以降低自(zì)動化改造的難度，盡量滿足多種變型産品的生(shēng)産與裝配。
誤區四：重單元系統應用，輕整體(tǐ)規劃與系統集成
曆經數十年(nián)的應用，工(gōng)業軟件(jiàn)的功能不斷細化，在制造企業中覆蓋的業務越來(lái)越廣，企業應用的信息系統越來(lái)越多。
很多企業往往是爲了解決某一個或一類問(wèn)題，滿足某個業務部門(mén)或者某個業務流程的需求而建設一套信息系統，“頭痛醫頭”缺乏整體(tǐ)規劃，導緻系統之間功能重疊、邊界模糊、數據來(lái)源多樣等問(wèn)題。
例如(rú)，某企業先導入了ERP系統，後來(lái)由于生(shēng)産現場細化管理(lǐ)，導入了MES系統，之後由于需要對倉庫進行精細化管理(lǐ)，引入了WMS，三個系統都(dōu)有物料管理(lǐ)功能，由此帶來(lái)一些單據需要在不同部門(mén)多個系統之中重複錄入，同一個數據在不同系統之中多頭管理(lǐ)，導緻工(gōng)作(zuò)效率低、數據不一緻等問(wèn)題。各類信息系統越上越多，功能越來(lái)越複雜，但(dàn)是信息孤島林立，很多數據需從(cóng)系統中導出、處理(lǐ)、再導入另一系統中，需要到多個系統進行查詢，才能獲取有效信息。
數據變更時，不能及時從(cóng)接收變更的源頭系統傳遞到其它關聯系統。企業的運營效率卻沒有提升，甚至反而下降，投資回報率不高。
部分(fēn)企業已經意識到此類問(wèn)題，通過對業務和系統邊界的劃分(fēn)，簡化數據在不同系統之間傳遞的過程，實現數據的實時共享，保證數據的準确性，消除信息孤島，爲企業運營和經營分(fēn)析提供統一、一緻的數據源。
誤區五：重建設，輕運維
制造企業在智能制造推進過程中，普遍存在重建設、輕運維的問(wèn)題。在系統采購(gòu)和實施階段，企業會展開需求分(fēn)析、系統評估、可(kě)行性分(fēn)析和招标選型，重大(dà)項目高層領導也會參與到決策過程，投入大(dà)量的人(rén)力、物力和财力。但(dàn)在系統上線以後，卻缺乏持續的運維，應用軟件(jiàn)多年(nián)不進行維護和升級，系統功能與實際業務流程的匹配度差距越來(lái)越大(dà)，系統價值難以發揮；自(zì)動化産線也存在不及時維護保養，故障率高等問(wèn)題。
企業的發展是動态變化的，唯一的不變就(jiù)是變。企業在信息系統選型時，需要充分(fēn)考慮系統的柔性化、平台化、可(kě)配置和可(kě)擴展；同時，企業也需要及時對系統進行維護升級，企業的IT團隊要能夠及時根據企業需求的變化，對信息系統進行重新配置，盡量減少語言級的二次開發，注重IT治理(lǐ)。
誤區六：重數字化設計(jì)，輕數字化仿真與優化
近年(nián)來(lái)，制造企業在産品研發方面的投入持續增加，購(gòu)買了三維CAD、CAE等軟件(jiàn)，但(dàn)是，大(dà)部分(fēn)企業還(hái)是重産品開發、輕研究，主要還(hái)是根據客戶的訂單需求進行産品設計(jì)，對于前沿技術(shù)的研究與探索不夠。在系統應用方面，數字化設計(jì)軟件(jiàn)應用十分(fēn)廣泛，部分(fēn)企業已經延伸到數字化工(gōng)藝，但(dàn)是對于仿真技術(shù)的應用還(hái)停留在初級階段，主要進行運動仿真、結構和流體(tǐ)仿真與驗證，尚未實現仿真驅動設計(jì)和多物理(lǐ)場的仿真分(fēn)析和優化設計(jì)，仿真應用不成體(tǐ)系，缺乏對仿真規範、仿真流程、材料數據庫的管理(lǐ)，仿真人(rén)員(yuán)沒有建立專門(mén)的組織，仿真軟件(jiàn)的價值遠(yuǎn)未充分(fēn)發揮。
在國(guó)際先進制造企業中，仿真已成爲提升産品研發能力，改進制造工(gōng)藝，提高産品性能和可(kě)靠性的重要手段。
企業在推進智能制造的過程中，一定要數字化設計(jì)與數字化仿真與優化并重，數字化設計(jì)是仿真的基礎，應用數字化仿真與優化技術(shù)來(lái)提升産品性能；同時，在仿真技術(shù)應用過程中需要注重仿真規範和标準、仿真流程、仿真結果的分(fēn)析和利用，實現仿真知識管理(lǐ)。
誤區七：重信息系統應用，輕數據價值體(tǐ)現和管理(lǐ)改善
很多制造企業在數字化轉型的過程中已經應用了諸多信息系統，但(dàn)系統應用的效果和發揮的價值卻參差不齊。一方面，雖然企業信息系統的應用領域不斷拓展，但(dàn)企業對系統的數據本身(shēn)缺乏分(fēn)析，數據的價值未得(de)到充分(fēn)挖掘，難以支撐企業決策；另一方面，企業想借助信息系統去(qù)管理(lǐ)大(dà)部分(fēn)的業務問(wèn)題，但(dàn)建設信息系統時，卻忽略了企業本身(shēn)所需要執行的管理(lǐ)改善，業務管理(lǐ)的規範和标準很不完備，造成系統的應用效果未達到預期。
一些優秀的制造企業在信息系統選型之前，除了必要的業務現狀調研、需求分(fēn)析等工(gōng)作(zuò)外，還(hái)會對企業的業務流程進行梳理(lǐ)和優化，包括營銷模式、研發過程管控、生(shēng)産運營體(tǐ)系、物流供應體(tǐ)系等，通過建立組織、完善制度、輸出改善措施和行動細則，來(lái)支撐整個系統的建設，真正的做到“管理(lǐ)先行、業務驅動”。在應用系統的基礎上，通過BI決策分(fēn)析對數據内涵的價值進行挖掘和分(fēn)析利用，對各類業務進行前瞻性預測及分(fēn)析，并實現戰略分(fēn)解和運營監控，爲企業各層級的決策提供有力支撐。
誤區八：重顯示度，輕實用性
在國(guó)家大(dà)力推進智能制造的背景下，部分(fēn)企業不惜重金打造出“豪華版”的智能工(gōng)廠(chǎng)，各種智能裝備和信息系統一應俱全，包括知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生(shēng)産及物流仿真系統、自(zì)動立體(tǐ)庫、AGV、自(zì)動化産線、生(shēng)産指揮中心等，建立了專門(mén)智能制造展廳、車間現場的參觀通道、示範生(shēng)産線等，很有顯示度，但(dàn)在實用性方面卻明顯不足。
總之，推進智能制造是一個長期的過程，不要期望“畢其功于一役”，制造企業需要建立“打持久戰”的決心。智能制造推進是一個十分(fēn)複雜的系統工(gōng)程，涉及到多個領域的技術(shù)，技術(shù)本身(shēn)也在不斷創新和發展，因此，不僅需要系統地規劃，在規劃落地執行過程中，也要根據企業的實際經營狀況對規劃滾定；制造企業必須本着務實求真的态度，既要考慮系統的先進性，更要考慮實用性；制造企業既要建設好自(zì)身(shēn)的專業團隊，又要适時引入專業的咨詢服務機(jī)構和數字化、自(zì)動化解決方案提供商作(zuò)爲戰略合作(zuò)夥伴。
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