復工背後的“防斷鏈”指南:探尋智慧製造的堅實底座
在過去的一年裡,智慧技術與實體產業的結合,正在給千行萬業帶來翻天覆地的變化。
其中不容忽視的就是工業領域。
在5G、人工智慧、物聯網等技術的快速發展下,智慧製造迎來了蓬勃發展,各地誕生了大量孵化產業園區。根據《世界智慧製造中心發展趨勢報告(2019)》顯示,帶有“智慧製造”名稱的所有產業園區,在2019年初中國總共有537個,分佈在全國27個省市。
當智慧技術開始被越來越多的製造企業從業人員所接受,成為“中國製造2025”的核心推動力時,卻因為一場突如其來的新冠疫情,按下了暫停鍵。
當然,這也給了我們一個冷靜思考的契機,去拷問智慧技術究竟為製造產業鏈帶來了哪些賦能,又應該如何紮根到流水線上去。
我們有理由相信,每一次覆盤,都是在為接下來的飛馳蓄力。
復工復產難上加難,2020製造業的“第二道關”
如果說,新冠疫情是中國在2020年遭遇的第一道難關,那麼復工復產,則成為企業主所不得不面對的第二道難關。
對於實體資產不可或缺的製造企業來說,房租、人工、能源、訂單……都是壓在頭上的座座大山。
何以解憂,唯有復工。但想要復工復產又何其難也。
首先是客觀限制。新冠疫情影響範圍廣,各地“封城”、“限行”舉措,為節後的人員返廠帶來了不小的難度,許多人員考慮到安全因素不願意過早回到工作崗位上。而已經返程的,也需要按要求隔離,出現上崗延期。
另外,全社會都面臨防護物資緊張的問題,製造業更是以勞動密集型佔了大多數,一旦在企業中沒有做好萬全的防護措施,就有可能在復工後出現疫情再次擴散的風險。
而且,即使防疫工作萬全到位,想要切實復工也需要整個產業鏈的協同配合。尤其是現代製造各個環節緊密相扣,比如原材料生產放緩,就會直接導致中下游整體回落。
據國際研究機構Gartner調查,疫情的不確定性就直接導致半導體工廠勞動力短缺,下降至少20%。如何做好復工後的生產工作,也成了這個春天裡考驗企業的一道難題。
防疫與發展兩手抓,製造企業如何找到突破口?
用工短缺、少人化生產,聽起來,高自動化率的智慧工廠似乎是個完美的答案。
想要理解今天的智慧製造,就需要理解兩個關鍵環節:
1. 智慧工廠。簡單來說就是運用諸多智慧化手段進行高度自動化生產的廠房系統及裝置設施;
2. 智慧生產。即整個製造過程中的訂單排產、生產管理、倉儲物流、組裝測試、質量檢驗以及人機互動等,由高度智慧化的資訊管理網路和軟硬體系統支撐起來的先進生產模式。
管中難以窺豹,所以我們決定開展一次“製造企業生產線雲旅遊”,帶領大家全面地瞭解製造企業背後的復工故事。我們選擇了一家遠早於政府規定復工時間恢復生產的企業——中科曙光,來挖掘生產一線在智慧、製造、疫情所碰撞出來的各種細節。
一方面,中科曙光作為高新科技企業,在智慧工廠方面投入了大量的資源和研究力量。目前其天津工廠已經形成了較為成熟的智慧生產體系。
另外,中科曙光在限制人員流動最嚴格的疫情高峰期,因為防疫一線需求而復工,他們製造的第一批數百臺高品質伺服器等IT裝置,已經被火速發往疫區前線,其所採取的復工策略更具借鑑意義。
總體來看,智慧技術與製造業的深度融合,至少釋放了三重價值:
1.直接緩解了人員短缺帶來的效率爬坡難題。
智慧化讓中科曙光很早就從流程上,完成了部分工種的線上化,比如採用了虛擬數字化工廠、工藝模擬技術,來對工廠規劃、工藝安排、生產安排等進行最佳化。這就使得部分員工,即使無法及時返崗,也能在家完成相關工作,跟上業務需求。
而在員工不可或缺的生產線,同等產量下,智慧工廠所需的一線工人相比傳統工廠,則要少一半以上。而同一個工人的生產效率則要達到3倍以上,從一定程度上抵消了復工不及時所帶來的產能問題。
以曙光公司的重點產品之一伺服器為例,其中的硬碟與硬碟架的組裝環節,以前使用人工作業,平均每天需要10人以上協作才能保證產能。但硬碟組裝線改為自動化機器人生產線之後,組合與打螺釘兩個過程都由機器代勞了,大大節省了人工。
據曙光的工作人員透露,疫情期間為了供應抗疫一線的需求,他們的自動化生產線都是連續24小時不間斷生產,這顯然是同樣成本的人力所達不到的。
2.保障人員健康,降低交叉感染風險,實現安全復工。
恢復生產的前提,自然是員工的生命安全。如何減少人員之間的交流,同時又能保障生產有條不紊地進行。解放人力與高效管理都必不可少。
在曙光天津工廠,我們就看到了一系列自動化裝置,僅倉儲物流環節,就有自動疊箱機、自動貼標機、電子揀選裝置、自動封箱機、自動捆紮機、吸吊裝置等進行作業,只有一位員工在進行操作,最大程度地避免了交叉感染。
要讓這些機器互通有無,資訊化系統就必不可少了,從曙光智慧工廠瞭解到,他們都是採用互聯互通的有線或無線通訊、先進的訂單排產和製造管理軟體及大資料分析平臺進行協同,讓員工遠端辦公也能實現對工廠的高效管理,遇到疫情或其他特殊情況也能保證不掉鏈子。
3.提高生產良率,實現精益化管理。
透過前面的措施,已經能夠大大降低疫情帶來的影響了,但企業發展顯然還需要足夠的利潤率和增長空間來支撐。這就對產品質量、管理體系等,提出了更為嚴苛的要求。
我們知道,ICT產業往往產品精密度高,生產過程複雜,測試環節更是慎重。比如中科曙光伺服器中所使用的記憶體條,其檢驗方式就是人工上料,在記憶體測試工裝上測試。以4pcs一組為例,測試一組時間在5分鐘以上,一臺測試工裝一天可以測試不到400pcs記憶體,當前的測試手段顯然滿足不了伺服器製造的需求,效率低下。
中科曙光就透過智慧記憶體檢測裝置可以實現高效率、高度自動化的檢測,杜絕人為操作失誤,進而保證了產品質量和企業商譽。
當然,各方的嚴苛需求自然要有一個“總管”,來保證效率和品質的最佳平衡,以防止因某一環節斷鏈而造成不必要的停工損失。所以在曙光智慧工廠,我們就看到了採用先進的數字化製造平臺的管理系統實時監控和管理工廠的整體執行。
企業資源規劃(ERP)、產品全生命週期管理(PLM)及製造執行系統(MES)高效整合,打破資訊孤島,實現了資訊流、資料流之間的互聯互通,即使不身處一線,也能從設計到製造,都瞭如指掌。
可以說,高效能的計算硬體、一體化的AI解決方案、強大的雲端大腦,才最終融匯出了復工復產的進行時。這或許也解釋了,為什麼說智慧製造對企業復工至關重要,中科曙光為什麼將其作為自身發展的關鍵支撐。
危中見機,智慧製造為產業按下加速鍵
在中文語境中,智慧製造一直是一個非常泛化的技術和產業概念。到底多高的程度才算智慧,哪些製造企業又應該加入這一陣營,始終眾說紛紜。
然而,一場疫情讓大多數企業主和管理者都開始意識到,短期的缺人與長期的少人化,今天的極致管控與未來的智慧管理,被摺疊在了同一個時空。
經此一役,或許可以給智慧製造下一個實踐版的定義了,我們認為,它至少應該包含以下幾個特徵:
1.人、機器、其他生產資料,能夠在一個網路中自然、實時地溝通協作;
2.生產管理系統能夠主動完成部分創新、決策、增值的任務;
3員工能夠將生活(特殊情況)與工作更好地平衡,高效、人性化地執行任務。
顯然,復工這道題,背後正輝映著上述問題的答案。而智慧製造的真實底座,也開始從眾說紛紜之中浮出海面。
要通往它,製造產業或許需要跨越三個門檻:
1.資訊基礎設施。
智慧製造對資料計算能力、儲存空間、伺服器、大資料分析能力等提出了大量需求,傳統的計算叢集架構顯然已經不足以支撐。
2.資訊保安。
伴隨著工廠的資訊化過程,智慧IT裝置也會承載更多涉及到商業機密的隱私資訊。將資料主權、資料產權、資料隱私保護等都掌握在本國智慧財產權的基礎設施中,或許是應對不明確國際局勢的避險策略之一。
3.產業升級成本。
想要將智慧技術移植到自身業務之上,高昂的技術人才投入和學習門檻就會勸退不少企業與組織。越來越多的超大規模服務供應商(HSP)、雲端基礎設施和數字服務供應商,都開始打造“算力+演算法”一體化的行業解決方案,助力製造產業升級。
舉一綱而萬目張,解一卷而眾篇明。
中科曙光的變化,讓我們見證了ICT產業的自我迭代與顛覆性的進化,也直接推動了行業的整體實力,成為關鍵時刻有力量馳援一線的中流砥柱。
與其說智慧製造是一種新型的生產製造模式,毋寧說是一種融合了產品研發、生產、市場、運營等各階段的動態管理。也唯有在這樣強大的基座上,中國的製造產業軍團,才能更有底氣,無懼面對未來可能出現的一切“黑天鵝”。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/31561483/viewspace-2678577/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 【智慧製造】工業軟體:智慧製造的大腦
- 智慧工廠——智慧製造的載體
- 抽檢效率提升一倍以上,舜宇光學為智慧製造建設堅實資料底座
- 智慧製造率先突破口—工業智慧製造
- 【智慧製造】李傑:人工智慧與工業4.0在智慧製造的應用人工智慧
- 【區塊鏈】區塊鏈+製造業:尋覓遲遲不肯赴約的工業4.0區塊鏈
- 【智慧製造】工業中的知識和智慧
- 直擊Huawei Mate 40產線背後的華為雲IoT智慧製造
- Stable Diffusion解析:探尋AI繪畫背後的科技神秘AI
- 工業製造智慧技術
- 【智慧製造】汽車智慧製造技術應用及智慧工廠案例
- 【智慧製造】製造業資訊化與工業4.0
- 【智慧製造】從世界級製造到工業4.0
- 【智慧製造】奔向智慧製造;什麼樣的人能引領工廠智慧製造發展?
- 寧波:推動產業鏈創新鏈融合 打造智慧製造高地---振工鏈產業
- 【智慧物流】智慧製造下的智慧供應鏈變革
- 【智慧製造】智慧製造的核心——智慧決策
- 構建安全高效的智慧工業底座
- 【智慧製造】智慧工廠怎麼建?
- 打造堅實技術“底座”,為海量資料創造無限可能
- 從XML檔案亂碼問題,探尋其背後的原理XML
- 【智慧製造】離散製造智慧工廠的五大特徵;我們向華為製造部學習什麼?特徵
- 【智慧製造】新能源汽車供應鏈整合與智慧製造的操作抓手在哪裡?四位大咖熱議工業4.0
- 【智慧製造】智慧工廠整體規劃實施與方案架構;智慧工廠頂層設計與智慧製造能力測評...架構
- 【智慧製造】智慧工廠規劃的“十八般武藝”
- 分散式多工廠的製造業如何實現裝置智慧管理分散式
- 智慧製造的物聯網工廠如何實現數字化管理
- 打破國外壟斷+填補空白!本土工業模擬平臺為智慧製造加速---振工鏈
- 【智慧製造】深耕智慧服務,實現無憂製造!
- 騰訊安全董志強:用雲原生安全鑄造產業網際網路時代的堅實底座產業
- 崑山擁抱數字經濟 加速推進智慧製造---振工鏈
- 【智慧製造】首鋼智造的理論探索與實踐
- 【工業軟體】工業軟體對推進智慧製造的價值
- 【AlphaGo】AlphaGo背後的力量:蒙特卡洛樹搜尋入門指南Go
- 迅視財經 探館長沙智慧製造大會
- 揭秘阿里雲WAF背後神秘的AI智慧防禦體系阿里AI
- 火星探測器背後的人工智慧:從原理到實戰的強化學習人工智慧強化學習
- 【智慧製造】雙星集團:綠色輪胎的智慧製造