當(dāng)前,我國制造業(yè)面臨著異常嚴峻的挑戰(zhàn),在這種背景下,制造企業(yè)如何實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級?推進智能制造成為重要的途徑。然而,目前我國制造企業(yè)推進智能制造面臨著諸多難點問題:
NO.1 概念滿天飛,技術(shù)一大堆
近幾年來,從工業(yè)4.0的熱潮開始,智能制造、CPS、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(平臺)、企業(yè)上云、工業(yè)APP、人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字工廠、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、C2B(C2M)等概念接踵而至,對于大多數(shù)制造企業(yè)而言,可以說是眼花繚亂、無所適從。
智能制造涉及的技術(shù)非常多,例如云計算、邊緣計算、RFID、工業(yè)機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、三維打印/增材制造、工業(yè)安全、TSN(時間敏感網(wǎng)絡(luò))、深度學(xué)習(xí)、Digital twin、MBD、預(yù)測性維護......讓企業(yè)目不暇接。這些技術(shù)看起來都很美,但如何應(yīng)用,如何取得實效?很多企業(yè)還不得而知。
NO.2 摸著石頭過河
企業(yè)推進智能制造領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)十分缺乏經(jīng)驗,欠缺可以借鑒的成功案例。目前,制造企業(yè)已經(jīng)存在三種類型的孤島:信息孤島、自動化孤島,以及信息系統(tǒng)與自動化系統(tǒng)之間的孤島。企業(yè)目前也缺乏統(tǒng)一的部門來系統(tǒng)規(guī)劃和推進智能制造。在實際推進智能制造的過程中,企業(yè)也仍然是頭痛醫(yī)頭,缺乏章法。
NO.3 理想很豐滿,現(xiàn)實很骨感
推進智能制造,前景很美好。但是絕大多數(shù)制造企業(yè)利潤率很低,缺乏自主資金投入。在“專項”、“示范”以及“機器換人”等政策刺激下,一些國有企業(yè)和大型民營企業(yè)爭取到各級政府給予的資金扶持,而中小企業(yè)只能“隔岸觀火”,自力更生。然而,為了爭取政府項目,方案必須做得漂亮,檔次必須高大上,投入必須上億。
大屏幕指揮中心是必須有的,大量采用機器人的自動化生產(chǎn)線是必須建的,立體倉庫、AGV也是可以有的,MES更是必不可少的,國產(chǎn)系統(tǒng)是必須用的。至于究竟能否取得實效,就只有企業(yè)“冷暖自知”了。
NO.4 自動化、數(shù)字化還是智能化?
在推進智能制造過程中,不少企業(yè)對于建立無人工廠、黑燈工廠躍躍欲試,認為這就是智能工廠。而實際上,高度自動化是工業(yè)3.0的理念。
對于大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品,國外的優(yōu)秀企業(yè)早就實現(xiàn)了無人工廠,例如日本FANUC全自動裝配伺服電機,40秒一個,但其前提是產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化、系列化,以及面向自動化裝配的設(shè)計,例如將需要用線纜進行插裝的結(jié)構(gòu)改為插座式的結(jié)構(gòu)。
從技術(shù)和管理的角度看,中國制造要走向智能制造,主要還存在五大難點:
一,智能制造是基于新的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術(shù)與先進制造技術(shù)的深度融合,貫穿于從設(shè)計、供應(yīng)、生產(chǎn)制造、服務(wù)等整個供應(yīng)鏈制造、運營和管理的各個環(huán)節(jié)。
因此,智能制造包含兩個系統(tǒng)工程,一個是智能制造技術(shù)(制造技術(shù)和信息技術(shù))整合的系統(tǒng)工程,另一個是管理的系統(tǒng)工程。目前,這兩個系統(tǒng)工程不僅是中國企業(yè)面臨的問題,歐美企業(yè)也同樣面臨這個問題。
二,裝備制造業(yè)仍然是瓶頸,跟不上智能制造發(fā)展的要求。智能制造最終還是要落到制造技術(shù)和裝備上,雖然我國在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字化技術(shù)以及5G的深入應(yīng)用上處于優(yōu)勢地位,但制造最后的執(zhí)行單元還得是機床,在這方面我們與歐美日企業(yè)相比還存在很大的差距,比如工業(yè)機器人、3D打印、芯片光刻機、高精度的測量測試設(shè)備等。
三,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺深度開發(fā)不受控。企業(yè)要實現(xiàn)智能制造,需要兩個基礎(chǔ)系統(tǒng)平臺,一個是MES系統(tǒng),另一個是ERP系統(tǒng),而這兩個系統(tǒng)我們沒有自主的軟件平臺,還是要依賴于歐美,因此在深度定制開發(fā)上還是受限制。
四,算法開發(fā)。智能制造需要基于數(shù)據(jù)并充分挖掘數(shù)據(jù)價值而實現(xiàn)自決策、自管理、自學(xué)習(xí),從數(shù)據(jù)源采集、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析到自行診斷、自動反饋、自動調(diào)整控制,中間就離不開算法的開發(fā),智能的核心也就是算法。
而算法開發(fā)是一個多元跨界和交叉學(xué)科的工作,既要求對業(yè)務(wù)有深入理解,又要有IT技術(shù)思維。目前,我們在算法開放的資源上還存在很大的差距。
五,管理和組織的變革。一方面,智能制造基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)端對端、信息充分共享、管理平臺化,打破了企業(yè)原有的金字塔官僚管理體制結(jié)構(gòu),來自原有權(quán)力結(jié)構(gòu)擁有者的變革阻力會很大,往往他們還掌握了決策權(quán),導(dǎo)致智能制造的資源投入不到位。
另一方面,管理方式會因信息平臺化而發(fā)生改變,個體和任務(wù)小團隊的自管理、自決策機制會越來越普遍,但是,目前還沒有找到很好的組織管理方式及組織文化激發(fā)個體和小團隊的工作意愿并相互協(xié)同。
基于以上原因,未來智能制造之路還有很長一段時間需要去探索,其中有三點是需有所創(chuàng)新和突破:
一是在技術(shù)上需要自主研發(fā),突破裝配和軟件技術(shù)的瓶頸,同時關(guān)注整個生態(tài)鏈中的核心技術(shù);
二是在適應(yīng)性上,需要推動組織和管理的變革,以適應(yīng)信息技術(shù)帶來的管理變化。
三是在智能化的道路上需要引入系統(tǒng)工程、頂層設(shè)計,才有可能實現(xiàn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和組織管理三者的深度融合。