德国汉诺威:构建透明、柔性、智能的工厂
从汉诺威工业博览会说起
在2011年汉诺威工业博览会,德国人工智能研究中心董事兼行政总裁沃尔夫冈?瓦尔斯特尔教授在开幕式中提到,要通过物联网等媒介来推动第四次工业革命即工业4.0,提高制造业水平。
在2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出工业4.0,其核心目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。
时隔5年,在2016年4月25日,金蝶软件与步科自动化强强联手,在德国汉诺威发布中国的第一个智慧工厂解决方案-多品小批量柔性制解决方案,其特点是超级透明、超级柔性、超级智能的智慧工厂。
工业4.0第四次工业革命及形成背景
工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命,描述了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。工业4.0旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统,信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)相结合的手段,将制造业向智能化转型。
别把CPS简单化或神秘化,小到智能扫地机、智能工厂,大到智能城市、智慧地球。它的发展需四个阶段:1、被动的识别功能,通过智能中心服务。2、可以主动传感和执行并具有评估功能。3、具有智能联网能力,拥有人工智能。4、通过三网(人物务)把各个系统的实现自我组态,最终实现分布地自主发展和形成。
工业4.0是基于信息物理系统CPS,物联网IoT和互联服务IoTs,产生的大数据流,即工业大数据,从而对其采集与分析,云计算形成个性化或私人订制的智能生产。主要体现在四个方面: 1、智慧工厂。2、智能制造。3、智能供应链。4、智能服务
18 世纪末期始于英国的第一次工业革命即工业1.0,19 世纪中叶结束。这次工业革命的结果是机械生产代替了手工劳动,经济社会从以农业、手工业为基础转型到了以工业及机械制造带
动经济发展的模式。
第二次工业领域大变革发生在 20 世纪初期,批量工业生产开始的阶段。通过零部件生产与产品装配的成功分离,开创了产品批量生产的新模式。20 世纪 70 年代以后,随着电子工程和信息技术充实到工业过程之中,实现了生产的最优化和自动化。
第三次工业革命始于第二次工业革命过程中发生的生产过程高度自动化。自此,机械能够逐步替代人类作业。
未来 10 年,第四次工业革命将步入分散化生产的新时代。工业4.0 通过决定生产制造过程中的网络技术,实现实时管理。
当前全球工业市场正面临着巨大的变革:更新周期缩短、差异不断变大、产品个性化突出,工业4.0构建的兼具个性化和数字化的产品与服务生产模式,突破了传统的行业界限,催生出新的活动领域和合作形式,创造新的价值网络,重组产业链分工。
智慧工厂-超级透明
用三个方面的高度集成,打破企业存在的信息化孤岛、管理孤岛、操作孤岛,实现纵向垂直管理车间设备集成、产品寿命周期的价值链端到端的集成、横向跨产业链集成。通过CPPS信息物理生产系统网络平台,从而打造一个透明、灵活的工厂。
金蝶的全渠道营销系统帮助企业深度连接各类经销商资源、客户资源、创客资源。了解客户的需求并多方设计协作满足,同时实现与物流厂商的在线协作跟踪,实现需求的透明。金蝶的云数据工厂在制造环节通过智能终端可视化等应用实现制造过程的透明,其次移动的应用使上述的透明更加深化。
智慧工厂-超级柔性
自动化线是刚性的,精益Cell线是柔性的,模块化线是智能的。因为自动化线要么局限几种产品,要么要线时间太长。精益线包括手工与半自化加上设备小型化,能应对多个品种。模块化设备布局可以灵活地根据个性化订单自动组合或重构生产线。而第三种是工业4.0的追求的。
基于柔性的云架构的金蝶ERP 的背后的“中枢”,其核心是创新开放的APS高级计划优化算法模型,其支持多种、多变的计划与生产模式,支持工序实时传感数据,模块化精益单元设备布局,保证各细胞单元根据生产订单的需要自由拆分和重构,是超级柔性背后的“智慧担当”。
同时基于预留、优先级等JIT/JIS核心创新的物料体系,是保障物料柔性的基础,使自动化设备类似神经传感单元控制下行使功能,实现多品小批生产模式。
多品小批生产模式使得企业高度柔性应对,而超级柔性的促使企业转型升级智能化企业。
智慧工厂-超级智能
物联网让智能自由的流淌,移动互联网让智能无处不在,大数据蕴藏无限的智能,云计算使智能快速反应,人和机器人智能的协同……,那”智”从何来?
智能主要体现在三个方面:1、在动态复杂环境的感知与理解。2、在动态复杂环境下的自主决策与优化能力。3、基于经验数据的学习适应能力。尤其是学习能力是典型的智能行为。中航工业的定义智能化是“动态感知、实时分析、自主决策、精准执行、自主学习”的五个循环。
但是,智能本身也有智能化程度问题,欧洲智能系统集成技术平台EPoSS把智能化程度的智能系统分为三代:
第一代智能系统:融入自动化、管理及控制技术,优化决策,属于计算智能。
第二代智能系统:机器学习,分布式计算、可以自适应、自学习,属于感知智能。
第三代智能系统:在特定领域逐步与人类相近感知、思维以及处理能力,即认知计算的CPS。
数据驱动工厂,算法控制智造。智能制造也需从”计算智能”、”感知智能”逐步实现”认知智能”。而德国工业4.0的战略目标是在2030年部分企业可以实现第三代智能系统即CPS系统架构下
的智能制造。
通过工业大数据,它不仅仅是设备维修和产品服务,其技术不仅涉及IT还涉及工业技术。在工业应用大数据对于人才的复合型要求更为突出。行业的数据分析,不仅需要计算机、统计学、数学等知识,还要拥有丰富的行业知识和经验,通过这些知识经验进行建模,才能开发出合适的分析方法,找手机pos机到数据价值。
通过行业经验知识,建立合适智能工厂、车间、计划调度控制执行、仓储模型,对所需的实时数据,动态智能决策。这应该是工业大数据的关键应用。智能计划指挥系统也正朝着分布式计算(智能代理技术等)和自主认知计算(机器学习等)发展。在智能动态计划排产基础上,对仓储物料进行大数据计算,随时对物料进行FMR(使用频率分析)及历史数据分析,通过自动化机器臂自主循环的把多频率的物料智能的移到货架最低层,红绿黄灯提醒优先分拣及AGV小车取货顺序,满足多品小批量物料的采购、JIT/JIS配送及工位喂料。
在超级智能层面,金蝶系统革新了运营管控的高度,例如各类运营管控模型,据初步统计,此次发布的智慧工厂解决方案,涉及到上述的创新点达到了21个领域模块近400个提升点。全面帮助中国的制造业实现“互联网+”的升级。
拉卡拉POS机免费办理金蝶软件K/3 Cloud致力于为中国中小型制造业提供能够实现工厂信息的自动传输与数据采集、工厂信息的即时透明呈现及交互、工厂内部物料的自动传输与及时送达、高效的订单计划排产执行、基于云架构的数据共享与多方协同的小批量高效智能制造解决方案。
从中国工业看工业4.0
德国提出工业4.0战略是站在他们的企业发展现状设计大约到2030年左右实现的宏伟蓝图。这给了我们向德国工业学习的大好契机。但是,这个蓝图对我们大多数企业是不全面的。所以,给我们企业有种不接地气的感觉。因为,我们过度的关注设备、软件及智能化。应从更广的角度研究与解读。
所以我们必须强化对基础工业持续的创新积累,制造技术工艺本身的提升是不容质疑的,所以,我们不能过早的放弃工业化。但这并不意味着不跟上世界大势,整体制造业的提升也可以并行与迭代发展,无论是互联网 ,还是智能制造都是在拉动基础工业的转型,提升企业的多品种、小批量、个性化的快速柔性的智能生产的竞争力。
没有运行良好的生产系统,工业4.0的CPS信息物理系统也会受阻。原生产系统的收获的经验可用于CPS的研发与应用。CPS系统应该可以自主应对突发事件。所以,智能机器必须与人类的创新能力结合。为此,人类将通过移动协助系统为CPS持续优化决策。
数字化制造不等于全自动化,未来十到二十年,主流的制造方式将是人机结合。数字化制造的价值是客户导向的多品种小批量的柔性生产,一定是人机高效的融合。不能重蹈CIMS失败的覆辙,偏面追求全自动化与无人化,工业4.0也只是未来的目标。
历史证明追求无人工厂是错误的。智能化程度逐渐提升,人机协作和深度学习将成为发展重点。现在当务之急需总结出智能化的价值观、方法论与技术的架构,不要再把智能庸俗化或妖魔化。
很多企业的工序引进了机器人,但工序前后存有大量的在制品。也有制造企业引进立体化仓库,货架上要求装满货物。有些自称智能化工厂却计划排产没有智能等等。这些都违背了精益思想的节拍均衡、加速库存周转,混流优化制造原理。
也有论点平庸化了智能制造,如大数据就是智能化、连接可以涌现智能化(这适合生物系统的漫长时间的进化)、数字化就是智能化等,实际上,这些都是智能化决策的基础
我们虽然有了许多工业4.0典型案例,但必须清楚知道我们的智能化高端软件产品缺失,计算机辅助设计、资源计划软件等关键技术领域与发达国家差距依然较大。
中国制造2025的实践探索
目前,已经掀起全民智能的狂欢,一夜之间冒出的工业4.0智能示范工厂,改头换面的所谓CPS智能系统,摇身一变的智能制造专家,数据统计全变成”大”。时髦体即工业4.0下的或互联网 ,再或带个”智”字,才能吸引听众。大有你方唱罢我登场之势。
自动化改造、设备的传感连接、精益生产改善、供应链优化、业务流程的重组、数字化工厂、机器人和机器学习、大数据战略、高级算法与人工智能等,让我们企业目不暇接。这是因为每个专家、供应商或个别企业站在自身的角度来诠释这场新工业革命,都想指点江山为企业提出一个所谓的正确的路径与生路。
重要提醒的是每个企业切忌盲目冲动,保持清醒的头脑,根据自身的情况,科学的、系统的规划实现新工业革命的升级,实现互联网 企业,ERP 制造,精益化、数字化、自动化、智能化,逐步实现计算智能、感知智能、认知智能……中国制造2025的智能制造。面对这次新工业革命,我们太渴望了,虽然,每个企业不能错过这个契机,需要要速度与激情,但也要保持一颗平静的心。
实际上,智能制造属于复杂系统,是人工智能与大系统理论的结合,属于第三代控制论,不过还在进化。随着物联网、大数据、云计算的技术出现,CPS嵌入式人机物协同控制是智能制造的基础。不过,六大基础理论一个都不能少,否则,真是昙花一现。智能制造需要六个基础理论:1、 人工智能。2、自动控制。3、运筹学。4、系统论。5、工业工程。6、精益生产。从而达到制造系统自治的智能优化状态。
所以,实现智能制造必须做好顶层设计。顶层设计的“顶层”是决策者、系统化、系统工程。“设计”是策略、谋划、规划(曾迪琰)。我们在IT建设、数字化工厂、智慧企业的过程中,需做好顶层设计、系统工程、企业架构-数据、流程、系统、平台架构规划。但复杂系统又很难设计(达尔文)。所以在顶层设计时候留有空间,允许自然选择迭代进化。
但是,智能制造不是万能的。但可以确定的,它是企业转型升级的突破口之一!这关系到连接与集成的能力、数字化与透明化能力、自动化与智能化演进能力、产品与技术创新和管理创新的能力等。
金蝶智慧工厂解决方案融合步科柔性自动化,软硬联手,利用物联网思维和技术加上AI人工智能,在迈向中国制造2025的浪潮中,致力在创新的路上,为制造业带来更适合中国实践的智能解决方案。
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文章转自: 高效计划与智能调度排程研究会
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