【数字化】数字化工厂的框架与落地实践;50张图解读数字化制造

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【数字化】数字化工厂的框架与落地实践;50张图解读数字化制造

2024-07-13 04:29:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

数字化工厂正在闪现迷人的色彩,制造业正在被其光芒所吸引。然而辉光之中,很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念所混淆,大家都渴望自己拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂,的确是一道有着清晰轨迹的光路,它在指引,那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。   数字化工厂的 定义 虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多,但是对于数字化工厂的定义确没有统一的定论。就目前而言,存在两种数字化工厂的定义,一种是广义的,一种是狭义的。   广义数字化工厂 以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业,以及相关联的成员,包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等,使其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。 狭义数字化工厂 以制造资源(resource)、生产操作(operation)和产品(product)为核心,以产品生命周期数据为基础,应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等,是产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中的所有真实活动虚拟化,并对加工和装配过程进行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式。 笔者倾向并采用的概念为狭义的数字化工厂。 实际上,这也符合工厂企业的实际认知。数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化,并使这三种数字化流进行有效结合,是真实工厂的制造过程(包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制),在计算机上的一种映射。 数字化工厂、智能工厂与工业4.0 工业4.0官方的说法文字太多,简单说,有两个维度,技术维度就是物联网和服务在制造业的应用,而商业维度就是用户驱动。其两大主题也是读者耳熟能详,一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。 数字化工厂和工业4.0之间隔着一个智能工厂的距离。 关于工业4.0的阶段和实施先决条件,北航刘强教授说过一段话非常经典的“三不要原则”,第一,不要在不具备成熟的工艺下做自动化,工艺如果不成熟,就最好先做生产线,这是工业2.0解决的问题。第二,不要在管理不成熟的时候做信息化,这是工业3.0解决的问题。第三,不要在不具备网络化和数字化的基础时做智能化,这是工业4.0解决的问题。   数字化本身其实就是智能的一部分,是一个入口;而智能工厂是在数字化工厂的基础上附加了物联网技术和各种智能系统等新兴技术于一体,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。 数字化工厂是智能工厂的落脚点,而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。只有实现了数字化工厂,才有可能实现工业4.0。 数字化工厂的 路径 数字化工厂是在信息集成的基础上,对研发、制造、管理等各个环节进行全面的过程集成,构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。 而任何复杂系统工程的实施都离不了系统建模、系统仿真、系统分析和优化,同样数字化工厂也不能例外。 首先要全面了解数字化工厂,建立数字化工厂的模型和参考架构,然后需要有一套完整的方法论、工具和流程对数字化工厂的各个阶段进行建模、规划、分析和优化。 企业数字化转型框架 上图中的参考架构即是笔者研究参考了众多工业4.0框架体系后,提出的针对企业的数字化转型框架模型,重点是根据当前企业现状从管理咨询维度和IT信息化维度,分解智能制造时代数字化车间、数字化工厂和数字化企业的层级关系,面向落地和实施。 随着现代制造对产品开发的要求不断挑,以及产品逐步转向多品种、小批量的订单模式,企业内各系统之间的统一性与有效整合问题就逐渐浮出水面。 目前大多数企业面临的是对原来工厂,从基础信息化与自动化向数字化改造的问题。 无论是建新厂还是改造老厂,首先要面对的问题就是数字化工厂的规划,而每一家企业所处的阶段都不尽相同,这就需要梳理企业现状,量身剪裁出合身的数字化工厂规划蓝图。如下图所示,数字化工厂的建设x轴代表这技术水平,y轴代表着管理水平。管理水平从基础管理、标准化管理一直到集成化管理、智能化管理。技术水平从基础IT与自动化,到业务流程变革,再到系统集成,最后实现CPS。企业可以根据自身所处的阶段,重点关注本阶段需要重点去推进的事情,做到2.0补课,3.0普及,4.0目标。   数字化工厂实施路径图 在数字化工厂的建设过程中,有了细致周密的数字化规划蓝图,就拥有了数字化工厂建设的基点和指南针。接下来就应该选择最合适的技术,这里注意不是最先进的技术,先进的技术并不一定在企业数字化建设中发挥最大的效用,需要根据企业自身功能和用途需求合理决策。在信息化程度还比较低的企业,RFID技术的使用,不见得比条码技术更实用。 制造业的数字化工厂建设是一个大的系统工程,并非几天、几个月就能建设好并投入使用的,需要一个较长的实施周期,不能跨越式建设。 每个阶段都是以前一个阶段为基础,逐步推进的,而且很多问题并不是技术上的问题,而是管理、组织方式、观念的变革。 这是对管理者真正的考验。管理者需要痛下决心,付出耐心。而这同时也对数字化工厂的咨询顾问,提出了非常综合的要求:需要了解企业管理、懂技术实现、懂生产运营等等。员工的士气也是一个重要考量。这是一个学习型的渐进过程,三方都必须深浸其中,才能推进全面的数字化建设。 数字化工厂规划 核心要素 数字化工厂的建设的核心要素可以归纳为工厂装备数字化、工厂物流数字化、设计研发数字化、生产过程数字化,如下图所示。通过这四个方面的建设,带动产品设计方法和工具的创新、企业管理模式的创新。工业4.0和数字化工厂的相关技术将促进产业链和价值链的分工重组,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的业态和合作形式,形成自动化、信息化、一体化、精益化、集成化的数字化工厂。   核心四要素 这其中工厂装备数字化,是数字化工厂建设的前提和基础,为设计、研发、生产等各个环节提供基础数据的支持。工控产品,如PLC、伺服电机、传感器等仍然是数字化工厂不可或缺的部分。 在此基础上,工厂物流能够从被动感知变为主动感知,实现透明、安全和高效,包括产品运输过程跟踪,运输车辆跟踪定位,物料出库,物料配送上线等。 更加重要和经常被切断的环节,来自上游的设计。 通过设计研发数字化,从而实现设计、工艺、制造、检测等各业务的高度集成,包括CAD/CAPP/CAE/CAM/PLM的集成,虚拟仿真技术,MDB模型的应用,产品全生命周期管理等。 生产过程的数字化主要是利用数字化的手段应对更复杂的车间生产过程管理,这其中最重要的是制造执行系统MES的建设以及MES与ERP/PLM和车间现场自动化控制系统的交互。 MES在智能制造领域的作用越来越明显。 它既是一个相对独立的软件系统又是企业信息传递路由器,汇集市场与服务、产品设计、MRP/ERP、供应链等信息,并转化为详细的生产作业指令,从而实现复杂产品制造过程生产现场的管理与控制。MES向上承接ERP下达的生产计划以及PLM经过仿真验证的产品BOM,向下衔接车间现场SCADA控制系统,弥补了ERP与车间过程控制之间的真空,实现了工业4.0所强调的垂直方向上的集成以及贯穿价值链的端到端工程数字化集成。 下面这张图充分的反映了数字化工厂几大核心系统之间的数据信息流动关系,强调了不同系统之间的应用边界和交互界面。   数字化工厂的 标杆 西门子工业软件大中华区技术总经理方志刚先生有一张图,非常清晰地表达了一个数字化工厂的完美嬗变和日益成形的工业4.0工厂。   我们需要去全球最负盛名的西门子安贝格工厂,学习什么? 这张图耐人寻味地表达了一个三十年的历程。从82年开始引入车间管理系统起,到RFID的引入,到数据优化的管理,到工艺路线管理系统。 它是一个蝶变的过程,也是一个持续改善的过程。 这座外观与工人数量基本维持原状、连生产面积都未增加的工厂,三十多年一直向着一个光芒之地在自我进化。我们知道,那个光芒之地,正是我们心目中的工业4.0圣地。在这个演化过程中,该工厂的产能较26年前提升了8倍,每年可生产约1200万件Simatic系列产品,按每年生产230 天计算,差不多平均每秒就能生产出一件产品。 而西门子成都工厂作为安贝格的姊妹工厂,是西门子在德国之外的首家数字化企业,也是西门子在全球第三个工业自动化产品研发中心。从2011年10月,西门子与成都市政府双方签署投资协议,到2013年9月,工厂正式建成投产。 从签署协议到全部建成只用了不到三年的时间。 西门子安贝格工厂的30年是先驱的探索,西门子成都工厂的3年是在安贝格工厂30年经验和技术积累基础上的厚积薄发。沿着标杆工厂的建设足迹,我们会发现做到这个高度不可能是一蹴而就的,需要在最佳实践的基础上科学规划,一步一个脚印,脚踏实地,摒弃浮躁。 作者

柏隽:西门子研究院高级顾问,关注工业4.0和数字化转型,有兴趣交流请加

个人微信号JoyKnight 

工业4.0的未来工厂:50张图解读数字化制造

林雪萍 知识自动化

飞机是制造业的集大成者,这里可以洞察一切先机。在工业4.0以其锋利的情操,感染了中国制造业的每一个角落的时候,我们需要用未来的工业眼光去理解生产方式可能带来的实质性改变。本文对“空客未来工厂(Airbus Future Factory)的视频进行剖析,来近距离观察未来工厂的特征。

class="video_iframe" frameborder="0" allowfullscreen="" scrolling="no" data-vidtype="-1" data-ratio="1.875" data-w="480" data-src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=u0145x69aft&width=670&height=376.875&auto=0" style="display: block; width: 670px !important; height: 376.875px !important;" width="670" height="376.875" data-vh="376.875" data-vw="670" src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=u0145x69aft&width=670&height=376.875&auto=0"/>空客未来工厂视频(长5分钟)

空客对未来工厂的规划,包括以下特征:订单直接驱动产品、单一数据源的产品和单一BOM表管理、基于物联网的透明物流、生产中心的可视化控制、精益生产、模块化生产线、售后零部件管理等。 1 数字化工厂规划与仿真 数字化工厂(DigitalFactory)以产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式,成为沟通厂房规划、产品设计、工艺和制造之间的桥梁。完整的工厂规划及生产线2D/3D布局图,可以使得物流效率、装配效率大幅度提高。 这是一个可以在网络环境下运行的解决方案,实现生产线、装配单元和工艺过程的设计、规划、方案验证,辅助以精细的数字化设计和仿真、优化,并保证信息及时更新、交流和共享。

按部件支线辅助传送原理车间进行生产线布置

A380的当前工厂厂房布局

P.K.

基于主装配线和馈线的数字化厂房规划

2 订单驱动产品 对于销售人员而言,如何能够满足航空公司各类奇葩的需求,又能跟设计、制造能力相匹配,是一个非常复杂的问题。

不同的航空公司,由于航线、地理、定位的要求不同,会产生不同的个性化的需求。如何确认客户的订单,是一个复杂的商业利益和生产资源均衡的问题。目前波音和空客都有着成熟的订单配置管理技术,可以使得客户定制自己个性化产品的需求的时候,并不会影响到飞机制造公司的设计与生产进度。这主要是靠对零部件的数字化、模型化,进而通过成组技术来完成的。

订单配置管理的一体化通知

订单购置管理使得销售人员与工厂生产管理人员可以同步分享客户的需求信息,从而及早进行报价、生产计划等准备。更重要的是,由于空客采用了全数字化的工厂,所有的工作计划和进度,都可以可视化管理。因此航空公司,可以随时查看自己订单的整体进度,从而调整自己的市场营销和航线计划。海尔的互联工厂,已经可以做到这一步。但对于更加复杂、更加个性化的产品,需要有更长的路要走。

客户可以实时查看订购架次的生产进度

3 单一产品数据源SSPD和单一BOM表的管理 在工业4.0的时代,SSPD(Single SourceProduct Data)单一数据源的产品,对中国的飞机制造业而言,将是一个最充满诱惑而有最为艰难的挑战。美国波音公司已经在2004年以前完成这一巨大的挑战,紧随其后的空客也实现了同样的目标。在单一数据源的产品体系下,进行无纸化生产。这就意味着,所有的产品零部件,以及装配属性,全部数字化。这样,所有关于产品的设计属性、材料特征、装配、批次任务等,都可以电子传递,而不需要考虑数据转换过程中,所可能产生的失误。 而想实现机库内的精益物流管理,也就是实现最小的零部件库存,甚至零库存,就需要实现各种物料的一体化、透明化的管理。而单一BOM表(物料清单表),则是实现这个工作的必经之路。企业在设计、装配、仿真、制造等过程中,充斥着许多来源不一的BOM表。这些格式不一、用途不一的BOM表,是形成企业内部数字鸿沟的一个巨大来源。 4 可视化的生产中心 生产控制中心,可以对各种机器工况进行实时监控,同时计算工时定额,实现KPI的在线动态考核;同时实现预防性维修管理,大大减少宕机时间。

生产控制中心

装配工人接受电子指令(无纸化生产)

工业可穿戴设备,取代了传统的任务看板

车间操作工人,通过无线终端接受所有指令,并接受装配大纲(AO)、制造大纲(FO)和工装指令(TO),按照指定规范进行具体操作。 5 透明化的物流管理 基于物联网技术和单一BOM表的管理技术,无处不在。整个协作供应商、不同厂房、厂区内部,无处不在的物联网使得整个物流管理,都处在一个高度可控化的状态。

AGV与工人智能可穿戴设备自动完成任务衔接

根据单一BOM表,实现机库的精益物流管理

AGV输送物料到指定位置

6 大型部件的标准化装配

大型部件的标准装配流程

精益制造 精益制造的核心是JIT(just in time)和JIS(just insequence),各种零部件在恰当的时间,出现在最为匹配的工序上。这种“线边库存”几乎为零的方式,将大幅降低零部件的库存数量、管理和采购。 模块化的安装

所有的装配系统,都已经实现模块化。

无支架安装系统

模块化机舱面板式安装

模块化槽线布置

舱内信号传输采用无线传感器

工厂间的自动物流管理

厂房间物流自动化

大型零部件的厂内转移

装配自动化

启动柔性搬运装置,适用不同部件

ID进行身份和零部件确认

RFID进行交互识别

工业4.0的智能产品,这里看上去只需要RFID识别,就可以完成所有数据的读取,从而完成身份识别和装配任务确认。但实际上,这需要整个产品的数字化,而物联网技术将使得设备之间的通讯M2M变得更加强大。

智能工具在RFID引导下,完成所有安装任务

所有的零部件,都是经过标准化配置;从而形成万能装配电动工具。

自适应的夹具实现宜人工程学的定位

采用收缩箔进行部件保护

实现车间工位转移

AGV同时引导双向目标到达预定位置

预装配对齐

激光定位技术

拼接采用激光定位

机器人进行精密连接和喷印数字化线路板

7 大型部件的人机协同装配

对于特殊或者恶劣环境下的装配作业,往往不适合人类进行直接装配。这个时候需要启动非宜人工程学(non-ergonomic)区域下的工作模式。

人机共同实现非宜人工程学下的装配

虚拟增强现实(AR技术)来控制机器人

质检与记录档案随时在线

AR虚拟增强技术将是人类生产史上的一个巨大的进步。数字与物理世界,借助AR、VR等技术,实现连接。

环太平洋机甲战士

想想那些机甲战士,人人都想当,有没有?工厂会变成很酷的事情。

8 机身装配

机身安装

整体机身的自动装配

9 数字化喷涂车间 在喷涂车间,将通过激光定位、机器人连接、自动喷印线路板和喷涂表面特殊材料等技术,使得整个机身的喷涂工作可以无需覆盖,直接完成所有的喷涂工作。

数字喷涂车间

无需覆盖,一次喷涂成型

AGV引导喷涂

当前A350的喷涂方方式

直接融敷防辐射层,进行表面结构质量监控

直接喷涂并打印航空肋板

10 总成 其他大型部件,采用相同的思路和技术,进行处理。

11 内饰和布局

内饰部分和舱内布局,往往是最能体现客户定制化特征的一部分。航空公司的许多个性化需求,会体现在这个地方。

内饰布置

12 成功交付!

交付

最后再轻松一下,大家是否知道当前空客生产一家飞机A350需要多长时间吗? 想一想。 两天! 是的,你没有听错。目前空客工厂全速发动起来的时候,一个月的正常工作日可以生产10架A350这样的机型。而目前中国自己开发的支线飞机ARJ21目前一年产量是多少架? 再不轻松一下。知道二战期间,日本与美国的战争为什么会在占尽太平洋战的先机而后却陷入失败的吗?看看美国工厂的生产数据就知道了。

珍珠港之后美国的生产能力

在珍珠港被日本偷袭后,美国几乎丧失了海上力量。但仅仅在三年内,美国高速运转的工厂释放了近10倍的生产力。一旦工厂转入战备状态,工业肌肉就会无情地转化成军事机器,形成压倒一切的钢铁能量。这还是70年前的工厂。而如今,工业4.0时代的智能工厂,数字化和智能化制造一旦高速启动,将会迸发出不可想象的工业力量。

工厂正在呈现出全新和神奇的一面,每人都无法躲开。

 

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;

人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议:

超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

评估未来的知识和技能类型;

制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

较高失业风险的人群;

开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号: AI-CPS,更多信息回复:

新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”;新模式:“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。

官方网站:AI-CPS.NET

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