智慧工厂建设,从解决焦虑开始
发布日期:
2021-10-09

有很多朋友问,智慧工厂是什么样子的?

智慧工厂是工业4.0的重要一极,是目前正在发力的和持续演进的方向,给出一个全面而准确的描述显然是不科学,也是不可能的。

虽然有很多专家从不同角度给出一个描述,如“无人工厂”的提法(潘峰,国外柔性加工系统的发展状况、趋势及无人工厂的实践,1983)——用机换人,工厂不再需要人,装备了高度智能化的设备及高度的自动化生产系统;又如“黑灯工厂”的提法(赵健凯,海尔:互联无边界,2015)——可以理解为是无人工厂的一个形象说法,全面自动化的生产线,不再需要工作人员现场管理。我比较认可“无忧工厂”(worry-free production)的提法(J Lee, Predictive Manufacturing System - Trends of Next-Generation Production Systems,2013)。无忧,通俗理解为不担心、不焦虑。智慧工厂的无忧生产即是对工厂的生产过程不担心、不焦虑。

事实上,焦虑是人们对未来不确定性的一种反应。坐公共汽车时,我们通常有一种体验:总感觉自己要坐的那趟车的时间比其它车次的车等待时间都要长。这其实是一种焦虑心理,是因为我们不能确定车辆什么时候会到达。换个地点来看,由于地铁运行稳定,路线固定,车辆也安装定位装置,乘客都能够通过站点的显示屏明确知道下一趟车到达时间,是不是我们心里感觉从容多了?因此,对事物的不确定性是产生担心与焦虑的一个重要原因。

数字化工厂实现了高度的自动化,能够按照设定的流程及加工程序进行运转,在没有任何变化的情况下,其生产过程中的进度、质量、成本等要素都是可以预见的。但事实上各种变化是无处不在的,包括原料质量的波动性、机器的有效性、人员的差错等等。因此,只在自动化上下功夫是可能实现所谓“无人工厂”的。但由于对变化及变化后果的不确定性,在高度自动化的时代人们还会产生担心与焦虑。因此有专家也指出,智慧工厂就是在现在数字化工厂的基础上,再将人们不可见的东西管理起来,实现对整个生产系统的可预见,从而“不焦虑”。比如以下几个方面:

1、解决对生产执行的焦虑

工厂需要对订单交期给出准确的回答,而事实上由于生产过程中各种扰动存在,交货期会随之变化。对于生产调度人员,如果能够提前知晓这类扰动的产生,便可准备好合适的预案来应对。智慧工厂能够采用大数据及生产系统模型,及时将生产情况进行模拟,并与生产计划进行对照,出现差异后及时反馈。

2、解决生产质量的焦虑

虽然工厂采用了大量的传感器和自动检测装置,防止不合格品流出。但这种检测是事后的,并没有提前预知质量的变化趋势。因此质量管理人员采用SPC等分析方法,提示质量波动的趋势提前预警。也可以采用大数据分析方法,找到质量波动的关键生产参数,提前对相关参数展开跟踪并预警。

3、解决设备状态的焦虑

对于设备密集型的工厂来说,设备的故障会极大影响生产过程。而设备维护的核心目标是提升设备的可用度,减少或消除设备的非计划停机。但装备的高复杂性和故障的随机性阻碍了上述目标的实现。智慧工厂采用大数据技术,采集装备的状态数据、工艺数据和维护数据,建立装备的健康评价模型,预测装备的故障和关键零部件的剩余寿命。

所以,智慧工厂可以从解决我们的“焦虑”开始,这是痛点,也是价值点。

总结:如何解决焦虑呢?其实只要问题明确,办法总是比问题多。特别是智慧化技术,目前不少技术已经比较成熟,在不同的工业领域都有应用,如大数据、机器人、VR/AR、3D打印等等皆是如此。从技术的角度来看,锤子已经做好了,就希望有钉子来敲了…

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