也就是说,未来的数字化工厂是基于重新设计的生产流程、供应链管理流程、产品再设计,以及数据收集分析和决策系统。所以,打造数字化工厂:首先,需要具备功能和应用场景的丰富化;其次,满足信息采集的需求;再次,实现标准化生产的同事,保留一定的柔性生产;最后,自动化设备简单实用,容易普及并且维修养护费用低廉。

我们经常讲,数据的收集和数据的应用是两回事。在工厂数据收集方面,我们在PLC做一些部署,将生产数据收集然后送上云端,是很容易实现的。但是这个过程中,垃圾数据也不在少数。工厂如何辨别数据的价值,以及应用数据,是数字化转型的关键之一。

当工厂获取内部数据,解决生产问题后。工厂与外部的数据,即消费数据的互联,是打造数字化工厂的另一部分。为此,就需要一个安全可靠的平台,实现数据的分享,最终做到满足于消费者个性化、定制化生产,也就是现在常提的智能制造。

国内外的案例

西门子作为世界的工控豪门,在2019年提出利用人工智能、大数据、与计算跟传统数字化能力结合,打造智慧行工厂。西门子把产品周期分为产品设计、生产规划、生产工程、生产制造、运营服务5个阶段,也把设备制造分为5个阶段,在这个基础上完成数字化系统。数字化系统在每个阶段,都与物理系统对接,称之为“数字化双胞胎”。第一个阶段,构建一个产品的数字化双胞胎,即数字化设计、仿真和验证;第二阶段构建生产数字化双胞胎,以规划生产;第三阶段是执行阶段,构建性能数字化双胞胎。

博世苏州汽车电子工厂开展的工业4.0应用覆盖了多个方面,在物料管理、生产订单安排、设备维护保养以及人员效率提升等方面体现效益。在生产区域,所有工位、原料均处于有序管理状态。根据生产订单,实现设备自动叫料、机器人准确定位和自动派料。依托大数据收集和分析完成预知维护。共享的知识库、可视化通信系统为即时维护提供有力保障。在多种终端实现定制化报告,针对不同场景为员工提供最及时可靠的关键数据。

宜科公司能针对不同行业、不同企业的实际需求,提供包括宜科云、制造执行系统(MES)、ANDON、SCADA等在内的信息化系统及解决方案。基于宜科公司生产的主流工业硬件以及标准协议,通过工业互联网进行大数据分析,从而实现对人员、设备、物料、生产工艺以及整个生产过程的管理与监控。此外,依靠ElcoPad移动智能终端与工业APP,客户能够对生产进行远程监控和管理,并依据数据分析报表做出相应的决策。

后记:

如上讲到数字化工厂的优势,国内工厂数字化的问题,以及国内外的案例,也看到了工控企业在技术上的探索和进步。不过打造数字化,人才问题至关重要。工厂是否做好数字化转型的准备,以及工人能否适应数字化的变革,是工厂数字化转型成功与否的关键