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天工8分鐘

攻克六大難點,推進智能制造包裝行業新發展

智能制造包裝行業    AGV  
2020-11-24

當前,我國制造業面臨著許多異常嚴峻的挑戰,而在這種背景下,制造企業如何實現轉型升級呢?推進智能制造成為了重要的途徑。然而,目前智能制造包裝行業推進智能制造依然面臨著諸多的難點問題:

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1. 概念滿天飛,技術一大堆

近幾年來,從工業4.0的熱潮開始,智能制造、CPS、工業互聯網(平臺)、企業上云、工業APP、人工智能、工業大數據、數字工廠、數字經濟、數字化轉型、C2B(C2M)等概念接踵而至,對于大多數制造企業而言,可以說是眼花繚亂、無所適從。而智能制造涉及的技術非常多,例如云計算、邊緣計算、RFID、工業機器人、機器視覺、立體倉庫、AGV、虛擬現實/增強現實、三維打印/增材制造、工業安全、TSN(時間敏感網絡)、深度學習、Digital twin、MBD、預測性維護......,讓包裝智能制造廠家目不暇接。這些技術看起來都很美,但如何應用,如何取得實效?很多企業還不得而知。

2. 摸著石頭過河

企業推進智能制造領域的相關技術十分缺乏經驗,目前,制造企業已經存在三種類型的孤島:信息孤島、自動化孤島,以及信息系統與自動化系統之間的孤島。企業目前也缺乏統一的部門來系統規劃和推進智能制造。在實際推進智能制造的過程中,企業也仍然是頭痛醫頭,缺乏章法。

3. 理想很豐滿,現實很骨感

推進智能制造,前景很美好。但是絕大多數制造企業利潤率很低,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,一些國有企業和大型民營企業爭取到各級政府給予的資金扶持,而中小企業只能“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,國產系統是必須用的。至于究竟能否取得實效,就只有企業“冷暖自知”了。

4. 自動化、數字化還是智能化?

在推進智能制造過程中,不少企業對于建立無人工廠、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3.0的理念。對于大批量生產的產品,國外的優秀企業早就實現了無人工廠,一個真正的智能工廠,應該是精益、柔性、綠色、節能和數據驅動,能夠適應多品種小批量生產模式的工廠。智能工廠不是無人工廠,卻是少人化和人機協作的工廠,推進智能工廠絕不是簡單地實現機器換人。

5. 投資回報

制造企業的企業家,尤其是中小型民營企業的老板,非常關心投資回報。我多次聽到一些企業家提出,必須能夠在三到四年能夠收回投資的信息化、自動化系統才投入,甚至有期望值更高的,希望能夠找到“下金蛋的雞”。然而,有些賬容易算,比如某條產線減少了多少工人。有些賬卻不那么容易算,例如工業軟件的應用涉及到如何滿足企業不斷變化的個性化需求。

作為一個使能要素,企業離不開工業軟件,卻難以計算出它究竟為企業直接或間接節省了多少成本,賺了多少錢。如果選型、實施和應用不到位,更是常常用不起來,業務部門牢騷滿腹。長此以往,制造企業更加重硬輕軟,最后停留在小打小鬧地做一點局部的自動化改善。

6. 數據采集與設備聯網

企業要真正實現智能制造,必須進行生產、質量、設備狀態和能耗等數據的自動采集,實現生產設備(機床、機器人)、檢測設備、物流設備(AGV、立庫、叉車等),以及移動終端的聯網,沒有這個基礎,智能制造就是無源之水。

無論是推進企業信息化、兩化融合,還是進一步實現數字化轉型,推進智能制造,基礎數據的規范性和準確性都是必要條件。很多企業在實施ERP,或者ERP升級換型的過程中,花費時間最多的就是基礎數據的整理。企業管理的規范性、業務流程的清晰,也是企業推進智能制造的“敲門磚”。但現實的情況是,一些企業的基礎數據還沒有理順,卻在大談“工業大數據”。這種舍本逐末的做法,注定是難以取得實效的。

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