工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正在給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來(lái)前所未有的沖擊,越來(lái)越多的工廠(chǎng)開(kāi)始數(shù)字化轉(zhuǎn)型,運(yùn)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)將工廠(chǎng)升級(jí)到工業(yè)4.0,以獲得快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的能力,并最大限度提升生產(chǎn)效率和節(jié)省成本。
近年來(lái),受到人力和材料成本快速上漲等因素影響,制造業(yè)的利潤(rùn)空間越來(lái)越薄,加上全球經(jīng)濟(jì)放緩,在訂單不穩(wěn)定的形勢(shì)下,稍有不慎工廠(chǎng)將會(huì)血本無(wú)歸。因此,廠(chǎng)商開(kāi)始尋找機(jī)器人等先進(jìn)自動(dòng)化技術(shù)來(lái)消除成本和提升產(chǎn)能。
還有,隨著個(gè)性化需求的日益增長(zhǎng),工廠(chǎng)不僅要滿(mǎn)足多樣化的訂制需求,還要對(duì)快速變化的市場(chǎng)有強(qiáng)大的響應(yīng)能力。工業(yè)互網(wǎng)網(wǎng)打通了物理世界和虛擬世界的隔閡,制造業(yè)的所有參與者,包括用戶(hù)消費(fèi)者都可以通過(guò)智能手機(jī)、平板等終端設(shè)備去查看產(chǎn)品的生產(chǎn)進(jìn)度,了解故障或突發(fā)事件以及獲得準(zhǔn)確發(fā)貨、收貨時(shí)間。
同樣,工廠(chǎng)企業(yè)可以獲得產(chǎn)品使用過(guò)程的數(shù)據(jù),收集問(wèn)題建議用于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì),甚至可以了解到消費(fèi)者的喜好,并分析和評(píng)估下一個(gè)產(chǎn)品的方向,合理規(guī)劃生產(chǎn)和及時(shí)準(zhǔn)備原材料,從而減少資源浪費(fèi)的風(fēng)險(xiǎn),并能實(shí)現(xiàn)精益制造的效果??梢哉f(shuō),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶給制造業(yè)的是生產(chǎn)、銷(xiāo)售、消費(fèi)環(huán)節(jié)更加協(xié)調(diào)和高效的運(yùn)營(yíng)模式。
數(shù)字化制造革了誰(shuí)的命?
數(shù)字化制造也稱(chēng)為工業(yè)4.0,是對(duì)制造業(yè)運(yùn)營(yíng)的重新思考,其主要目標(biāo)是利用智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提升工廠(chǎng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。數(shù)字化工廠(chǎng)將使用大量的傳感器,通過(guò)無(wú)線(xiàn)和有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接大量生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品,可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程和供應(yīng)鏈的優(yōu)化管理。
工業(yè)4.0通過(guò)物理信息系統(tǒng),現(xiàn)實(shí)世界的物理對(duì)象和虛擬技術(shù)融合,從而讓管理者可以更透明地掌握生產(chǎn)實(shí)時(shí)情況。這種信息系統(tǒng)可以應(yīng)用到機(jī)器的預(yù)測(cè)性維護(hù)、資產(chǎn)管理、統(tǒng)計(jì)評(píng)估等,有效保障資產(chǎn)的可靠性,并可以延長(zhǎng)資產(chǎn)的生命周期。
數(shù)字化將改變?nèi)蛑圃鞓I(yè)的制造能力和價(jià)值形式,使用大數(shù)據(jù)分析、增材制造等技術(shù)減少勞動(dòng)力投入,機(jī)器人將人力從一些重復(fù)性、無(wú)聊和危險(xiǎn)的工作崗位就解放出來(lái),同時(shí)先進(jìn)設(shè)備提供了更高的效率和降低了企業(yè)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)。
未來(lái)制造業(yè)將融合先進(jìn)的自動(dòng)化和信息技術(shù),由人力工廠(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄艿淖詣?dòng)化機(jī)器工廠(chǎng),這個(gè)過(guò)程將需要更多新技術(shù)裝備、高科技和IT技術(shù)的支持。由于生產(chǎn)系統(tǒng)的復(fù)雜性,IT人員需要了解生產(chǎn)工藝,而操作人員將配合IT人員完成系統(tǒng)的升級(jí),也就是說(shuō)IT部門(mén)和操作部門(mén)關(guān)系將更密切。由于智能制造需要通過(guò)大數(shù)據(jù)分析去優(yōu)化流程工藝,所以那些既會(huì)IT又懂工藝的高級(jí)人才將是未來(lái)趨勢(shì)。
隨著信息化與工業(yè)的融合發(fā)展,工廠(chǎng)企業(yè)可以分析出客戶(hù)需求,提供個(gè)性化訂制服務(wù)??蛻?hù)可以時(shí)刻查看訂單進(jìn)度,了解生產(chǎn)的實(shí)際情況和反饋意見(jiàn)問(wèn)題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將企業(yè)與客戶(hù)緊密連接在一起,這樣就減少了溝通上的成本。傳統(tǒng)企業(yè)在客服和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)的大量工作將逐步減少,這意味著企業(yè)不再需要配置大量的客戶(hù)和銷(xiāo)售人員。
中小企業(yè)如何升級(jí)互聯(lián)工廠(chǎng)
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)有著重要影響,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)可以增強(qiáng)制造水平,提高產(chǎn)品的質(zhì)量和企業(yè)服務(wù)水準(zhǔn)。不過(guò)要升級(jí)互聯(lián)工廠(chǎng)可能要投入高級(jí)技術(shù)人才,這對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō)將是個(gè)難題目。此外,并不是升級(jí)生產(chǎn)系統(tǒng)就能帶來(lái)價(jià)值提升,如果沒(méi)有匹配企業(yè)的實(shí)際需求,那可能是做了一個(gè)錯(cuò)誤的無(wú)益決定。
升級(jí)之前要對(duì)自身進(jìn)行全面的評(píng)測(cè),分析工廠(chǎng)效率低下的原因是什么,哪些環(huán)節(jié)存在問(wèn)題,哪些資源沒(méi)有合理利用。對(duì)生產(chǎn)流程、系統(tǒng)、人員和信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析,也可以和同類(lèi)企業(yè)做比較,找出優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。然后,再根據(jù)自身情況來(lái)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略。
數(shù)據(jù)采集是一個(gè)關(guān)鍵,所以工廠(chǎng)需要投入大量的傳感器,去監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程各個(gè)環(huán)節(jié)的參數(shù)。這些傳感器的連接可能需在用到無(wú)線(xiàn)通信技術(shù),如NB-IoT、Lora等新一代無(wú)線(xiàn)技術(shù)。數(shù)據(jù)采集之后還要經(jīng)過(guò)篩選、清洗,因?yàn)椴粶?zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致管理者作出錯(cuò)誤的決策。
目前已經(jīng)有不少企業(yè)提供強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)臺(tái),例如IBM公司推出的Watson IoT Platform云端服務(wù)平臺(tái)等,該平臺(tái)融入了人工智能技術(shù),擁有強(qiáng)大的認(rèn)知分析能力,提供數(shù)據(jù)和分析、預(yù)測(cè)、語(yǔ)義識(shí)別、存儲(chǔ)等豐富的模塊功能。Watson可以監(jiān)控和分析工業(yè)過(guò)程中的電壓、溫度、故障歷史以及環(huán)境條件,幫助企業(yè)有效減少資產(chǎn)停機(jī)時(shí)間。關(guān)于Watson的功能和應(yīng)用安全可以查看近期IBM舉行的“對(duì)話(huà)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)研討會(huì)”。
工業(yè)4.0模式下的創(chuàng)新機(jī)遇
隨著設(shè)備的相互連接,機(jī)器與機(jī)器之間可以自由對(duì)話(huà),將使得生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)之間更加協(xié)調(diào),最終整體效率大幅提升。其實(shí),工廠(chǎng)所獲得的好處不只是提升效率,工業(yè)4.0的模式為企業(yè)創(chuàng)造了很多可能,利用數(shù)據(jù)分析可以為企業(yè)提供增值服務(wù)。
在互聯(lián)互通的大環(huán)境下,企業(yè)能更好地了解用戶(hù)的真實(shí)需求,然后就可以主動(dòng)向客戶(hù)推廣一些新的產(chǎn)品。在設(shè)備維護(hù)環(huán)節(jié),通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集分析,廠(chǎng)商能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備部件需要更換時(shí)間,并在合適的時(shí)間為客戶(hù)提供二次服務(wù)。
未來(lái),設(shè)備廠(chǎng)商可能考慮用出租機(jī)器的方式來(lái)服務(wù)客戶(hù)。這樣,客戶(hù)只需要專(zhuān)心運(yùn)營(yíng)自己的生產(chǎn)即可,機(jī)器設(shè)備交給設(shè)備廠(chǎng)商管理和維護(hù)。對(duì)于設(shè)備廠(chǎng)商家來(lái)說(shuō),這樣能獲得更高的報(bào)酬,也意味著設(shè)備的管理更集中、更專(zhuān)業(yè)。
設(shè)備商通過(guò)采集不同地區(qū)的機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù),形成豐富的數(shù)據(jù)歷史記錄,數(shù)據(jù)越豐富意味著在分析預(yù)測(cè)的結(jié)果可能越準(zhǔn)確。同時(shí)設(shè)備商集中管理和維護(hù)設(shè)備,將可以進(jìn)一步降低運(yùn)營(yíng)的成本。還有,利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),可以幫助處理和分析大量的數(shù)據(jù),并找到更大商業(yè)價(jià)值。
越來(lái)越多的企業(yè)和專(zhuān)家開(kāi)始關(guān)注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),希望通過(guò)AI分析和預(yù)測(cè)幫助客戶(hù)挖掘大數(shù)據(jù)背后的潛在價(jià)值。最近,中國(guó)信息安全研究院總工程師夏剛和走向智能研究院執(zhí)行院長(zhǎng)的趙敏,以及IBM大中華區(qū)Watson物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理李國(guó)志講述了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)、價(jià)值體現(xiàn)及解決方案,并探討了傳統(tǒng)企業(yè)逆襲的思路.