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  • 思略特对全球制造企业进行调研,了解他们对数字化运营及工业4.0的看法

    思略特对全球制造企业进行调研,了解他们对数字化运营及工业4.0的看法

    全球制造企业已经将数字化运营或工业4.0提上日程,但是大多数企业负责人尚未准备好迎接数字化转型带来的挑战和机遇,亦没有拥抱数字化催生的全新概念。基于此,在2018年度的研究报告《2018年全球数字化运营调研——数字化冠军》中,思略特对来自于全球制造企业的1100多位高管进行了调研,了解他们对数字化运营及工业4.0的看法。 思略特根据调研的数据制定了一套指数,按数字化运营成熟度(简称“数字化成熟度”)对企业进行了排名,并将企业分为四类:数字化菜鸟、数字化追随者、数字化先锋和数字化冠军。 在企业的发展过程中,能够紧跟数字化变革,且从中获益的企业,我们称为数字化冠军。报告总结了数字化冠军更加擅长的四大业务生态体系,包括客户解决方案、运营、技术和人才等,而每个体系又由一系列的合作伙伴、供应商、产品和服务、员工、第三方顾问、工厂、外包、技术和客户所组成。对数字化冠军而言,这些生态体系蕴含着巨大的价值创造机遇。 为了更好地理解数字化冠军的愿景、组织架构、能力以及成功之道,思略特探究了他们的共通点以及与众不同的特质。他们凭借对客户解决方案、运营、技术和人才这四大业务生态体系的融会贯通,建立起独一无二的优势。 四大业务生态体系 客户解决方案体系(又称业务模式和客户价值层面):通过个性化、定制化、功能增强、物流优化、营收模式创新以及设计和应用创新,企业竭尽所能地为客户或消费者提供与众不同的产品和服务。在该生态体系中,外部企业也会被整合到解决方案中,从而创造出附加价值。 运营体系(又称解决方案支撑和价值链效率层面):通过产品研发、规划、采购、生产、仓储、物流和服务等活动和流程,为客户解决方案体系提供支撑。企业运营所涉及的外部合作伙伴,包括合同制造商、物流合作伙伴和学术界,都是该生态体系的一部分。 技术体系:该生态体系涵盖IT架构、IT接口以及数字技术,推动或支持其他三大生态体系的改进和突破。它涉及人工智能、3D打印、工业物联网、传感器、增强和虚拟现实、机器人等工业4.0关键技术。 人才体系:该支持体系涵盖企业能力和企业文化,涉及技能、思维模式、行为方式、人脉和技能来源、职业发展等促进数字化转型的因素。我们发现,大多数企业,包括已经认识到成为数字化冠军的重要性的企业,都缺乏促成数字化转型的愿景、战略和企业文化。 生态体系剖析之客户解决方案体系 调研发现,50%的数字化冠军部署了开放平台,提供创新和运营支持。这些开放平台能够以较低成本吸引大量企业与个人。如此一来,原本遥不可及的解决方案变得可行,能够建立起独特的技能和能力。借助开放平台,合作伙伴和其他生态体系成员可以利用数字化冠军的业务模式:例如,通过按次付费的订购方式和全渠道零售(线上线下渠道混合)来销售产品。生态体系的此类外部参与者包括:产品和服务开发伙伴、数字化创新专家、供应商、IT提供商、来自私营领域或学术界的各类补充产品提供商。 成熟完善的客户解决方案体系能够以前所未有的方式打破内外部界限,为所有利益相关者创造价值。对于一些落后企业而言,要赶上数字化冠军的脚步可谓困难重重,因为数字化冠军已经在创新型应用投入了大量时间和资源,建立起先发优势。调研发现,68%的数字化冠军采用了优化的客户体验战略,提供个性化的产品和服务;63%的数字化冠军与供应商之间建立起更为复杂的价值链,步调一致地无缝对接客户与供应商产品。 生态体系剖析之运营体系 在数字化冠军企业中,运营体系使整条价值链的协调运作和完全透明化成为可能。它可以将研发、供应链和服务过程中不同职能的工作以及合作伙伴联系起来。高效能生态体系的价值尤其体现在计划和执行上,因为它可以优化节拍时间:即加快工作的步调,使其可以持续将供应链执行(包括生产和补货)和实时客户需求信号统一起来。 生态体系剖析之技术体系 领先使用新技术并利用所实现的效益进一步提升数字化成熟度,是数字化冠军普遍采用的战略。所实现的效益包括销量增长与效率提升。此外,通过推动运营体系的技术变革,技术体系潜移默化地影响着企业文化—人员结构和技能的变化就是直接的体现。 生态体系剖析之人才体系 只有具备明确数字化愿景、战略与文化的企业才能推进数字化转型并真正从中受益。我们所采访的企业中,有三分之二缺乏数字化愿景,而七成以上的数字化冠军的管理层对数字化未来有着清晰思路,并在企业内部发挥表率作用。我们还发现,数字化冠军投入了大量资金来培训与培养数字化环境下所需的技能,并成功打造起数字文化。 想要成为数字化冠军,关键在于将客户解决方案、运营、技术和人才这四大生态体系有机地整合在一起,并充分利用各类合作伙伴。企业在不断完善能力、提升体系的过程中,会经历四个不断成熟的阶段:数字化菜鸟—职能部门之间仍未打通;数字化追随者—业务实践按职能性质紧密相连;数字化先锋—具备跨职能部门相连的业务实践,运营体系与技术体系和人才体系紧密相连;数字化冠军—客户解决方案、运营、技术和人才体系全面整合在通向数字化冠军的道路上,企业既要做“加法”(建立特定生态体系下的能力),也要做“减法”(推动四大生态体系的全面整合)。

    时间:2020-07-13 关键词: 数字化 工业4.0

  • 德国工业4.0分析

    德国工业4.0分析

    引言 德国工业4.0平台,仍然在孜孜不倦地深耕技术细节。一段时间以来,在工业4.0的大背景下,人们渐渐意识到,要实现制造业数字化,除了技术驱动的自下而上的方法外,还必须通过自上而下的驱动方式。这种自上而下方法的起点是业务场景,从而衍生出很多的技术应用实例。而这些实例是获得新产品、解决方案和服务以及标准化的基础。 德国工业4.0平台构建了一个“基于价值服务VBS(value-based Service)”的工业4.0子体系,已经完全向工业互联网靠拢,进行了严格的技术对标,而且重点是从业务场景层面出发。因为对于技术用户而言,这些业务场景本身已经存在而且具体化了。 技术层面的实例如何描述 如何在技术层面上,以实例的形式描述参与者与技术系统的相互作用?德国工业4.0平台之一的目标是,按照以下的一个简单原则的边界条件,找到合适的抽象实例描述的标准。 ☆ 作者团队以外的人员可以理解; ☆ 应用场景保证完整性(规定的80%); ☆ 页数不要太多(每个应用场景不超过20页)。 这样读者就可以更好地理解企业与技术视角之间差异的用户,以简化制造业数字化背景下的各种讨论。 基于价值服务的应用场景 通常情况下,产品供应商向客户交付产品,但不会从客户对产品的使用中获得任何反馈。基于价值的服务应用场景是基于一个创新的假设,即未来交付的产品将连接到一个服务平台,客户使用产品的反馈数据将提供给服务平台,基于使用数据,服务提供商可以向客户提供(数据驱动的)增值服务。图1表示了其中的利益相关者,底层价值网络以及从客户到服务平台的新信息流,这些便是新的数据驱动服务的基础。 图1 基于价值的服务应用场景价值网络 从商业视角而言,图2说明了如何应用如图1所示的基于价值的服务的应用场景。在此考虑的产品是一台机器设备。为便于区分,这里用两种不同颜色表示两个不同的业务利益相关者:设备供应商(绿色)Supplier of machines和设备使用者(橙色)Operator of machines。 图2 从产品孤儿到产品服务系统 应用场景引入了两个额外的业务角色:服务平台的运营商和数据驱动型服务的供应商。要讨论未来谁将完成这些额外的业务角色。现有的商业利益相关者,即机器的供应商或机器的操作者,可能会完成这些角色,但其他业务利益相关者也可能会这样做。 工业互联网的系统逻辑与角色 对于一个在规划的系统,即IIoT系统中,具有如图3所示的通用逻辑结构。 逻辑结构的中心是一个服务平台,分为三层:设备连接层、基础设施层和应用层。在应用层中,包含各种应用。这些应用程序往往不需要特别的编程技术,可以通过配置库中提供的功能模块来创建应用程序,而不必反复编辑。 图3 基于价值服务的工业物联网系统 对基于价值的服务应用场景,需要9种角色,可以分为三个类别。 图4 角色分工 第一组角色,与资产的使用有关。这些角色与今天的典型设置非常相似,尤其是在制造业中,机器被认为是非常典型的资产。 ☆ 设备使用者(Operator of an asset):设备使用者通常指的是机器或整个工厂; ☆ 生产经理(制造公司)(ProducTIon manager):管理整个制造过程(生产的计划和调度); ☆ 设备供应商(Supplier of an asset):有形资产的供应商; ☆ 设备集成商(Asset integrator):通过服务平台的连接层和设备本身提供的功能,将设备连接到服务平台。 第二组角色,与服务平台的基础设施层以及服务平台的整体使用有关: ☆ 功能模块的开发人员:通过服务平台的基础设施层提供的开发功能; ☆ 服务平台运营商(Operator of the service):管理和运营服务平台提供的所有功能。包括支持和咨询活动,以便不同层级服务平台的使用; ☆ 计算资源(CompuTIng resource):云计算或者本地计算能力。 第三个集群,包含与基于功能模块配置的应用程序相关的角色: ☆ 设备使用顾问(Asset user advisor):一个专家角色,将连接设备使用数据的技术分析的见解转换为建议,作为一种向设备使用者提供的服务。 值得注意的是,这些角色有可能是同一个人担任。 业务活动与具体实例 业务活动可以分为技术和商业。技术活动细分为两类:第一类活动与工程相关,涉及到设置、重新配置资产和IIoT系统;第二类活动与运营相关,资产和IIoT系统的使用和维护。 以“设备连接”活动为例。最早的触发动机是,此活动将由生产经理以明确的方式发起、设计和调度。这里需要定义数据从设备到服务平台的转换要求。 图5 设备连接的流程 工作流程: ☆ 任务1“根据产品经理的要求定义要传输到服务平台的数据(包括传输协议)”:角色-资产集成商和供应商; ☆ 任务2“将设备连接到服务平台(包括提供配置功能以在服务平台上模拟显示资产整个生命周期的管理)”:角色-设备集成商; ☆ 任务3“提供对设备使用数据的访问”:角色-服务平台运营商; ☆ 任务4“验证设备连接”:角色-设备集成商、服务平台运营商、设备供应商; ☆ 任务5“接受设备连接”:角色-设备集成商和生产经理。 在这个过程中,设备到服务平台的连接必须以“自主配置”的方式实现。设备的重新配置,会引起连接的调整(目前通常由设备使用者执行),在以前这是一件非常耗时麻烦的事情。而今天,如果设备使用者执行重新配置,可以在没有设备集成商的帮助下,完成设备连接到服务平台。 服务平台的连接层,必须让设备集成商可以在没有其他角色帮助的情况下测试设备的连接(当然如果有问题,可以请求服务平台的运营商提供支持)的功能。 同样在“设备重新配置”、应用配置等一系列的活动中,都要有明确的流程和约束条件。例如“设备重新配置”(包括管理消耗品,辅助材料和供应商材料),最基本的要求是,设备与服务平台的连接必须便于配置,这样在后续更改配置的过程中,只有重新配置原始状态的请求时,才有必要向设备集成商求助。 小记 本文对德国工业4.0平台的一个子分支进行了跟踪分析。其结果令人叹服。德国严谨的工程师精神,再次得到了验证。在顶层框架与一线实践上,二者取得了完美的融合。既有顶层视角,又有工程实践。这种结合,打破了我们对于德国擅长制造机器的看法。在如何构建一个机器群的生态上,德国人三年来的实践,超过我们的想象。而且值得注意的是,德国工业4.0平台不仅仅在跟美国工业互联网联盟IIC对标,也在积极跟日本的工业价值链IVI进行用例对接。而中国的工业互联网则似乎独立创造了一个空旷的语境。德国面向未来、面向国际合作、面向应用实践的顶层设计,值得当下中国工业界深入、再深入的思考。

    时间:2020-07-13 关键词: 工业4.0

  • 工业4.0中的虚拟调试是什么

    工业4.0中的虚拟调试是什么

    信息技术正给传统制造业带来前所未有的变革,以工业4.0为代表新一轮产业升级正在展开。融合物联网、大数据、云计算、人工智能、虚拟现实、机器人、3D打印等多项技术,工厂的生产效率得到大幅提升。企业可以开展全新商业模式,为客户提供定制化服务等,同时工业4.0模式为制造业开创了新的机遇。 如今,激烈的竞争和快速变化的市场需求给制造业提出了更多苛刻的要求,而新一代信息技术正是有助于提高制造的灵活性,使得制造商能够以更快的速度和更低成本制造出市场所需的产品。工业4.0是多项技术共同融合的结果,其中一项关键的技术叫做虚拟调试。 什么是虚拟调试? 虚拟调试其实就是虚拟现实技术在工业领域的应用,通过虚拟技术创建出物理制造环境的数字复制品,以用于测试和验证产品设计的合理性。例如,在计算机上模拟整个生产过程,包括机器人和自动化设备、PLC、变频器、电机等单元。像机器人单元模型创建完成就可以在虚拟世界中进行测试和验证。 如果在过程自动化或机器人运动中需要进行优化,则可以在同一台计算机上进行更改,虚拟调试允许重新编程机器人或更改变频驱动器、PLC编程等操作。一旦重新编程,系统会再次进行测试,如果通过,则可以进行下了阶段的物理部署。 使用虚拟调试来提前编程和测试产品,可以减少过程停机时间,并且制造商可以降低将设计转换为产品的过程风险。因为自动化编程和软件错误可能要付出高昂的代价,特别是在生产过程中发现这些错误,需要花费大量的时间和金钱去纠正。 不过,虚拟调试并非是件轻松的事,必须在整个工厂过程中进行整合,才能充分发挥虚拟调试的潜力。模拟调试将贯穿整个工厂过程,从规划到工程阶段,在工程阶段也被称为基于仿真的工程,通过虚拟调试测试安装系统可靠性是不可或缺的。 虚拟调试的好处 产品设计过程很难预测到生产和使用过程会不会出现问题,而虚拟调试带来许多好处之一就是验证产品的可行性。虚拟调试允许设计者在产品生产之前进行任何修改和优化,而不会造成硬件资源的浪费。而且这样可以节省时间,因为用户在测试过程中可以修复错误,及时对自动化系统进行编程改进。 数字模型的使用可以降低工厂更改流程的风险,使企业在生产方面取得了显着的改进。例如汽车制造工厂在制造与装配产品时,可以使用虚拟调试重新编程数百台机器人,而不需要花费大时间在现场停机进行调试。 不管是工厂的搭建或者是工艺的变更,在虚拟环境中构建和测试设备是非常节省成本和时间的,在测试过程可以及早发现错误,甚至可以预见未来的挑战。最终以最可靠的方案进行生产,并能缓解传统制造停机或生产损失的风险。这比在生产过程中发现产品缺陷好得多,因为制造中的问题修改起来难度大,而且浪费时间和人力资源。

    时间:2020-07-13 关键词: 物联网 云计算 工业4.0 大数据

  • 企业要开启工业4.0之旅,这七项有关数字化的关键步骤可借鉴

    企业要开启工业4.0之旅,这七项有关数字化的关键步骤可借鉴

    “工业4.0”的身影似乎无处不在,随之而来的还有落后于同行的可怕警告。 由于害怕落后于行业趋势,而易陷入瘫痪状态,尤其是行业正处于变革之时。 “工业4.0”(第四次工业革命)的身影似乎无处不在,随之而来的还有关于英国制造业跟不上同行将会导致可怕后果的警告,与此同时,新竞争对手每时每刻都会从(3D打印的)木制品制造商中脱颖而出。 工业4.0必然会给工厂带来新的希望,其中包括降低运营成本、提高可视性、提高整体设备效率(OEE)和加快新产品线上市速度等方面。 但类似于早期变革,虽然工业4.0的进程可能是变革性的,但并不一定取得立竿见影的效果,且实际上往往很难取胜。事实是,与工业4.0相关的举措很大一部分都以失败告终。 实际上,思科最近的一项研究表明,仅26%的物联网(IoT)项目取得完全成功。其余74%的IoT项目仍处于进行之中,即延迟项目和完全失败的项目(约占15%)。 如果你尚未真正开启工业4.0之旅,请不要惊慌!你大可放心,自己尚未犯下任何代价高昂的错误。基于这七项有关数字化的关键步骤,你可以从他人的错误中吸取教训,避免重蹈覆辙。 1.面对现实 不顾一切去尝试重组你的整个业务流程相当诱人,尤其当你担心自己落后于市场的时候。但是,如果把重心放在整个工厂上,那么你的成功几率必然大幅降低。 尝试从某一关键区域的小型项目开始,可能是停机时间最长、维护最多、能耗最高的区域,要从具体且可衡量的方向入手。 不同于关注整座工厂,这可能是最终目标,尝试并保持项目的可管理性。 保持项目可管理性。不同于关注整座工厂,这可能是最终目标,也许着眼于引入基于位置的服务更为恰当,以便更好地管理你的资产,然后从此处开始升级。 考虑如何扩展规模至关重要。如果你成功了,下一步该做什么?虽然“避免因担心数字化程度而陷入瘫痪”十分重要,但你也希望避免让自己产生虚假的安全感。而实际上,你在开始之时便已经在“工业4.0”方框中打勾,陷入了“工业4.0”的陷阱。 2.知道成功的模样 本文列举了一些最新趋势术语,可以让一些头脑冷静的专业人士在没有以往谨慎准备的情况下,直接了解一些前沿信息。无论工业4.0的相关性如何,在未制定明确目标,客观或完全了解投资回报率(ROI)的情况下,恐惧或热情都不是直接潜入工业4.0大趋势的理由。 确定你尝试实现的目标,然后在进行任何工业4.0项目之前和之后进行衡量。例如,你今天的计划外停机时间有多长?想在哪进行?到何时? 采用与进行其他战略投资或流程改进时同等严格程度对操作进行数字化处理,这将确保你在决定是否投入时间和精力时,考虑到所有相关事项——并且可以肯定地说出是否值得这样做。 3.以技术为基础 该说明显而易见,但只有采用正确的技术才能将制造流程联系起来。你不仅需要掌握新工具包和软件来实现工业4.0所承诺的诸多好处,还需要了解IoT技术,之前成功且安全地执行过此类项目的专业人员。 你的内部IT部门、供应商或外包IT提供商应具备在运营和贸易过程中编排数据流的重要专业知识,或者能够且愿意认识到他们的知识和经验的差距。 前期与他们进行互动,并使之参与你的计划至关重要,而非在你订购设备和重新设计生产线之后才加入进来。 4.“团队”中没有“运营(O)”或“信息技术(I)” 源自工厂的数据浪潮将需要进行数据分析,这可能带来新的计算需求。图片来源:Depositphotos 运营脱离IT而顺利实施网络相关技术项目的日子已经远去,或至少已近乎消失。进行密切合作才可提高成功几率。 例如,源自工厂的数据浪潮将需要进行数据分析。这可能带来新的计算需求,这便是IT将发挥作用之处。但也可能带来新的安全风险——这便是只有充分了解运营要求,IT才可在关键领域发挥作用。 你不仅需要相关IT,还需要整个领导团队的认同。这可以帮助你在整个组织中提供支持,并确保你的工业4.0举措与企业目标,如可持续性或安全性保持一致。此外,通过调整,你可能会在意想不到的季度找到支持者。 5.了解并解决安全风险 将数据从工厂与其他业务相关联,或开放直达工厂层级的远程访问权可能会带来安全风险。在进行任何数字制造项目时,你的攻击面可能会扩大。这正是运营和IT协作可为你的组织带来巨大价值之处。 仔细评估潜在风险和该等风险的影响,然后关注最严重的风险。你可能无法立刻解决所有这些问题,但可以并且应当寻找一个值得信赖的合作伙伴来进行安全评估,以帮助你对风险进行评估并确定风险级别。 最近,针对制造业的高调勒索软件攻击表明,如果黑客肆虐,运营风险就会停滞不前。威胁真实存在——切勿让机会不安全。 6.避免数据过载 虽然你几乎可以将所有东西和所有人连接至互联网上,但可以对实际需要联网的内容进行删减。 例如,如果你有兴趣提高某条生产线的产品质量,则不要让数据过载。保持数据集处于可管理状态,并采用基本统计分析来查找异常数据。 另外,你还可以考虑到使用边缘分析(“云计算”)来减少数据量,以便后续分析。与在“专用于查看制造数据,以及收集源自相关层级的精细分析对你具有较高价值时的有效数据的可操作结果的分析软件”方面拥有丰富经验的供应商或合作伙伴进行合作。 否则,请保持最简单的状态,并按照你的需求、以及目前或在中期内可能需要实际使用的情况进行操作。 7.了解你的极限 无论你的制造业务规模如何,数字化道路都可能是你之前从未设想过的道路。英国政府的重点关注问题之一就是数字技能差距,因此,如果你和你的团队目前极度缺乏技能或经验来自信地掌控工业4.0,那么完全可能出现该问题。 但是不必恐慌。将你当前的能力投放到所需的领域,而第一步则可能是找出你所不具备的能力! 不论你的资源属于内部资源,还是从供应商或外包提供商获得的资源,从技术和HR开始,理性并有意识地来处理该主题。共同努力找出差距,并确定你需要外部建议的方面。 虽然付费建议的前景可能并无吸引力,特别是在追加投资的情况下,但早期获得正确意见往往更便宜,因此,你可以计划提高技能、或招聘或签约相关专业顾问,以最合适的方式填补差距。 你想要一场标志着成功转型开始的变革,而非一夜之间发生的政变,或者更糟糕的结局——失败的政变。关于“如何避免工业4.0潜在障碍”的计划越好,在不可避免的情况下缓解这些障碍的应对便越顺手。 在工业4.0中,制造商要么做好,要么坚持做完。你将选择哪种方案?

    时间:2020-07-12 关键词: 数字化 工业4.0

  • 怎样做才能实现工业4.0

    怎样做才能实现工业4.0

    所谓的工业4.0,是指利用物联信息系统将生产中的供应、制造和销售信息数据化、智慧化,最后达到快速、有效、个人化的产品供应。在业内经常有人提到,要想实现工业4.0,我们还有很多的课要补。笔者认为,在要补的课程中,精益生产和工艺改进属于不可或缺的几门课。 提到精益生产,我们首先想到的就是日本丰田。作为一种备受推崇的管理方式,精益生产“多品种”和“小批量”的特色在当今社会十分受用。随着用户的个性化和定制化要求不断提升,大批量生产的产品已不再具有更高的附加值,然而生产小批量多品种的产品对于企业来说是一项巨大的挑战。与大量生产方式相比,日本所采用的精益生产方式具备很多的优越性,主要体现在所需人力资源、新产品开发周期、生产过程的在制品库存、工厂占用空间和成品库存的大幅降低。精益生产方式是彻底地追求生产的合理性、高效性,能够灵活地生产适应各种需求的高质量产品的生产技术和管理技术,其基本原理和诸多方法,对制造业具有积极的意义。 大隈智能化工厂 精益生产创始人之一的大野耐一有两点看法:小批量生产消除了大批量生产体系中由于大量零部件库存导致的资金占用成本;更重要的是,在汽车组装前制造出少量的零部件,可以及早发现冲压过程中的质量问题。如今精益生产方式所取得的成功,也证明了大野耐一看法的正确。在很大程度上,工业4.0更像是一个用大数据、物联网、虚拟制造等技术武装起来的精益生产。所以想要实现工业4.0,补上精益生产的课十分重要。 再来谈谈工艺,在工厂的生产全流程相关业务中,工艺工作处于基础与先导地位。如果说设备是工厂的肌肉,传感器和网络是工厂的神经,那么工艺则是工厂之魂。因此,改进工艺工作势在必行。 要想改进工艺工作,首当其冲的就是精益优化现有工艺,实行工艺标准化、推广工艺精益化、研究工艺稳健化。众所周知,无论是传统生产方式亦或是工业4.0环境下的智能工厂,都需要有精益稳定的制造工艺,这也是解决我们目前效率和质量问题的根本途径。所谓智能工厂的“智能”是技术人员将一系列的判断因素、思考逻辑,根据具体的业务流程进行提炼而形成的,与人类的智能不可相提并论。因此,其对制造工艺的要求比传统的生产方式要高很多,不完善的工艺在目前的状况下只会导致我们的生产效率低下、产品质量不稳定,但在工业4.0环境下,不稳定的工艺规程则会出现预测外错误,使智能工厂终止运行,造成重大损失。 EMAG齿轮生产线 其次,要想确保工艺精益稳健,就不可和过去一样,通过实际操作来验证想法,而要引入工业4.0的一个重要概念——数字双胞胎,就是将现实中的环境与状态,在虚拟的数字空间中模拟出来,创造一个与真实工厂一模一样的虚拟数字工厂。虚拟现实环境,对工艺、流程、规划等进行验证、反馈和完善。无论是加工过程中的细节还是宏观工艺布局规划的运行情况,都可以在虚拟的数字工厂中进行验证测试,这将极大地提高工作的成熟度,节省大量的时间与资源。 在不久的将来,从事工艺技术的相关人员将把提炼工艺思考逻辑当做主要工作,不断地补充、完善、优化庞大的工艺数据库,维护工艺知识数据,而实际的工艺设计工作将可能由计算机来完成。工艺规程也将不再是单一流程的形式,而是多流程离散型的工艺流程,在保证产品质量的情况下,使工艺路线尽可能地灵活,以便为智能工厂的决策系统提供尽可能多的选择,通过统筹分析各影响因素,安排最优的路线。 马扎克iSMART Factory 对于经常讨论的一个问题“工业4.0是否会取代人的工作”,相信各位网友都已经不再陌生了。笔者想说的是,工业4.0要实现的智能化并不是要取代人,智能工厂并不是无人工厂,而是为了使人和机器更好地配合,实现更高的劳动生产率。为此,在智能工厂中,要努力消除人的不稳定因素。根据制造业目前的状况想要实现高度的无人自动化生产,既不现实,也不经济,在适合的环节引入机器人,是提高稳定性和效率最好的选择。机器人与快换夹具的配合使用,可以适应多品种少批量的生产,在保证柔性的情况下提高生产效率与稳定性。 最后要做的是建设一个统一的信息化平台,实现所有业务在统一平台下运作。此前我们在信息化建设方面投入了很多资源,尤其是工艺信息化,在各项业务中,工艺信息化的水平是比较高的,但现有的信息化建设缺乏整体的统筹策划,各信息系统相对独立,没有共享信息资源,形成了一个个信息孤岛,对于提升整体业务效率造成了很大障碍。因此,现在需要对工艺信息系统进行统一平台的集成工作,只有这样才能将信息化系统的作用真正发挥出来。 在通往工业4.0的道路上充满了荆棘,我们要走的路还很漫长。然而我们一定要充满信心,只要一步一个脚印地稳扎稳打,不断前行,我们就一定会离工业4.0的目标越来越近。

    时间:2020-07-11 关键词: 工业4.0

  • 如何推进中国制造2025同德国的工业4.0的战略合作

    如何推进中国制造2025同德国的工业4.0的战略合作

    国家主席习近平对德国进行国事访问。访问期间,“中国制造2025”与德国“工业4.0”战略对接再次成为一大焦点。未来,这两大战略是否会进一步加强合作?如何推进?潜力如何?这些问题有了最新答案:“加强 中国制造2025 同德国的 工业4.0 战略对接。”“支持两国企业开展 中国制造2025 同德国 工业4.0 对接合作,释放两国制造业优势同互联网结合的巨大创新潜力。” 二者相遇并非偶然 关于“中国制造2025”与德国“工业4.0”,业内人士指出,这两大战略密切相关,二者相遇并非偶然。作为中国实施制造强国战略第一个10年的行动纲领,“中国制造2025”瞄准5大工程、10大重点领域,助力中国制造业创新和转型升级。于2011年提出的德国“工业4.0”,旨在推动数字化、智能化制造,引领新一轮产业革命浪潮。2015年10月,中德两国宣布,将推进“中国制造2025”和德国“工业4.0”战略对接,共同推动新工业革命和业态。 “两大战略进行对接有其必要性、必然性,一方面, 中国制造2025 与德国 工业4.0 的主攻方向都是智能制造,二者发展方向、趋势及目标基本一致;另一方面,德国高端制造业在全球处于领先水平,其技术优势突出,而中国则在市场和资本等方面有着很大优势,两国合作互补性很强。”商务部研究院区域经济合作研究中心主任张建平在接受本报记者采访时说。 随着两大战略对接的深入推进,中德合作持续升级。两国合作建设的首条“工业4.0”示范线已在沈阳落地;在“工业4.0”国际规则和标准制定领域,两国开启系统性和战略性合作,并建成一批合作示范项目;双方已建立中德智能制造及“工业4.0”副部长级合作机制……当前,德国是欧洲对华技术转让最多的国家,截至2017年5月,中国从德国引进技术合同累计金额768.2亿美元。 企业合作潜力巨大 “在推进 中国制造2025 和德国 工业4.0 战略对接过程中,应充分突出企业的主体地位。”张建平说,两大战略的成功对接需要依靠企业之间的交流、合作来实现,通过企业在制造业领域的深入合作,资源将得以重新配置、技术得到有效利用、企业获得更好发展,这在三一重工收购德国普茨迈斯特、美的集团收购德国库卡等合作中已有所体现。 中国国家主席习近平7月5日在柏林同德国总理默克尔举行会谈时提出,支持两国企业开展“中国制造2025”同德国“工业4.0”对接合作,释放两国制造业优势同互联网结合的巨大创新潜力。 近来,在两大战略对接背景下,中德企业合作势头良好。安徽江淮汽车集团股份有限公司与大众汽车(中国)投资有限公司开展合资合作、百度公司与德国博世集团就自动驾驶技术进行战略合作、北汽集团与戴姆勒股份公司在新能源汽车领域加强战略合作及投资…… 西门子大中华区首席执行官赫尔曼表示,中国提出的“一带一路”倡议和“中国制造2025”为西门子提供了新的机遇。7月5日,作为中国和德国的两大科技企业巨头,中国航天科工集团公司和德国西门子股份公司在德国柏林签署了工业互联网与智能制造领域的战略合作协议,双方将基于工业云平台,共同打造面向未来的工业生态系统。 战略对接互利共赢 “中国制造2025”同德国“工业4.0”战略对接已为两国经贸合作与发展带来了实实在在的好处。但同时,德国社会仍有人存在疑虑:中国加快高端制造业发展会否对德国制造业构成威胁?对此,张建平指出,随着中德两国制造业都向高水平发展,双方会出现一定程度的竞争,但这并不意味着威胁。恰恰相反,用发展的眼光来看,在两国合作升级、强强联合的基础上,整个市场会越做越大,双方都能从中获益,实现互利共赢。 “为了加强两大战略对接,中德两国还有必要进一步促进政策层面的对话与交流,深化互信,为双方产业链对接与合作创造更有利条件。同时,充分发挥中间机构、商协会在促进企业合作方面的作用,为中德制造业合作增添 润滑剂 。”张建平说。 对于未来中德制造业合作,中国驻德国大使史明德表示,一是双方应进一步推进企业直接对接,将企业更多推向前台,发挥企业的主导作用;二是应继续开展标准化领域合作,将已建立的试点项目打造为中德工业合作的“旗舰”项目,发挥其示范效应;三是应进一步推动两国科研人才和工业企业管理者培训和交流。  

    时间:2020-07-11 关键词: 中国制造 工业4.0

  • 工业4.0时代,如何实现制造业升级

    工业4.0时代,如何实现制造业升级

    随着近几年我国经济进入新常态,电商零售发展增速已经放缓,互联网巨头纷纷称中国市场已经进入新零售时代。有很多同学问汽车互联网,新零售和零售到底有什么本质上的不同? 人口红利逐渐消失,传统制造业面临产业升级的迫切需求。而传感技术、运算能力、深度学习等技术的不断发展,窄带蜂窝物联网(NB-IoT)标准核心协议的落地,极大地推动了新制造的发展。 新制造通过物联网技术采集数据并通过人工智能算法处理数据的智能化制造,通过形成高度灵活、个性化、网络化的生产链条以实现传统制造业的产业升级。其核心逻辑是由分布在节点处的传感器采集数据,通过通信网络传输,对数据进行分析以获取有价值的信息,并最终用于优化制造业的研发、生产、运输、销售等环节。 2016年我国新制造的市场规模应在1万亿元以上,而2020年这一数字有望突破3万亿元,从2016年开始的年复合增长率约为25%。 感知层先于应用层、B端产品先于C端爆发; 拥有独立的数据源、算法且能够切入应用场景的公司价值较大 新制造中,物联网和人工智能作为底层支撑技术将会首先迎来大规模的发展,其中最先得到发展的应是物联网感知层中提供传感器、芯片和无限模组产品以及人工智能中提供语音、语义与图像识别等的企业。 在应用场景层面,由于B端企业对一般对于智能设备和系统的实用性、即时性、安全性等要求比较高,因此对于智能产品和系统的接受度通常较高。而C端消费者往往对价格较为敏感,对智能产品的接受需要一定的过程。因此从终端产品角度出发,工业机器人以及制造供应链中的智慧仓储与物流等环节将是较早智能化的应用场景。 可以看到,万物互联的时代即将到来,但目前智能设备的安全防护能力普遍较弱,存在较大安全隐患。因此,未来物联网安全将成为新的防护重点,防护能力出众的物联网安全公司有望获得投资者青睐。 从长远来看,拥有自己独立数据来源、自主研发的独特算法,且能够切入应用场景,或者拥有自主生产的终端产品的企业普遍投资价值较高。

    时间:2020-07-11 关键词: 智能制造 工业4.0

  • 工业4.0时代的到来,第四次工业革命“把机器变成人”

    工业4.0时代的到来,第四次工业革命“把机器变成人”

    蔡洪平先生是最早把“工业4.0”概念引入中国本土的人士之一。身为德意志银行亚太区投资银行部前主席,2015年2月,蔡洪平辞职创建了全球第一个连接“中国制造2025”与“德国工业4.0”的高端投资平台——汉德工业4.0促进基金。蔡先生见证中国数个超大体量工业企业上市,对制造业有着深刻见解。本文内容来自媒体对蔡洪平先生的采访。 没想到工业4.0浪潮来得这么快 媒体:您结束投行生涯,创建汉德基金,最近参与收购拥有178年历史的德国克劳斯玛菲集团,收购全球最先进的意大利柔性机器人抓手。您“转身”的触发点是什么? 我可能是华尔街投行中唯一一位连续20年一直在欧资银行工作的华人高管,对欧洲的经济和工业情况都比较熟悉。特别是在德意志银行的5年多时间里,有幸聆听2012年德国政府和科学家联合举办的会议,当时第一次提出“工业4.0”的口号,让我感受非常深刻,看到德国的工业正走在世界的前面。智能化生产在解决人类的生产问题上是又一次革命性浪潮,它能够实现实时生产、个性化生产、无人化生产。我没有想到这一切以这样快的速度到来,这带给我很大的震撼,这是一个触发点。 其次,我发现中国有非常好的市场、能干的企业家、愿意创新的人群,但缺乏系统的好技术。而德国作为全球工业领袖,有非常好的技术,特别是德国众多的中小企业,是德国真正的工业引擎,而不一定是西门子和宝马。德国甚至一个家庭两代人只做一个产品,但德国市场的增长有限。于是,我有感而发,在想能否在这个全球工业4.0到来的时刻,将中国优秀的工业企业与德国先进的中小企业进行对接,帮助德语区75万家中小企业打开中国市场,帮助中国实现产业升级,做两地企业技术、市场、资本对接的一个桥梁。 我的这一想法有幸得到中德两国政府的大力支持,也得到中国主权基金的投资和鼓励。由于工作需要,我必须辞掉德意志银行的工作来全职做这个事,而汉德基金是全球第一个跨洲、专注于工业领域的促进基金。目前我这个基金主席是无薪水的,我心甘情愿,但我必须要用一个私募基金的方式,以市场化运作来做成这件事,这样效率最高。 媒体:中国制造2025与最早由德国提出的工业 4.0有何不同?什么因素推动全球进入这样一个时代? 蔡洪平:中国制造2025是中国政府独立提出来的。中国制造2025、德国工业4.0、法国“工业化新法兰西”,美国“再工业化”,共同指向的都是人类历史上的第四次工业革命。 全球工业4.0时代的到来基于两个背景:一,全球已基本完成自动化,即第三次工业革命;二,过去20年来,互联网及data net、tech net轰轰烈烈地成长起来。这使得互联网和自动化得以结合,从而产生新的工业革命。可以说,第三次工业革命是“把人变成机器”,而第四次工业革命是“把机器变成人” 中国工业制品差在3个“度” 媒体:您在推动中欧合作期间,看到的中欧工业差距在哪里? 蔡洪平:中国工业制品差在3个“度”——精度、稳定度、耐久度,而归根结底差在“态度”,三个“度”上不去,中国工业企业就永远只能做低端产品。造成差距的原因在于:中国缺少追求精益求精的“工匠精神”的工业文化,缺少“对产品永远不满意、把客户当上帝”的商业文化,缺少“愿意出高价买好货”的市场文化,缺少坚如磐石、心静如水的技术工人队伍。 我们也不能妄自菲薄,我们也有很多很先进的技术,如引力精密测量、基因技术等,但这些先进技术很大一部分和国防工业、航天技术等挂钩,以致商业化不够、规模化量产不够、国际标准化认证不够。非常重要的一点是,全球先进的工业产品和技术都有全球公认的体系、量化标准、牌号和认证系统,如无法进入这个全球体系中,中国的产品和技术就无法在全球通用和普及。 媒体:中国制造业崛起的根基是大型国有企业还是中小企业? 蔡洪平:国企和民企都有机会,和企业大小没有关系。改制后的国企做工业4.0是很有希望的。第四次工业革命和中国制造2025是所有中国民企的大方向和大机会,给了它们千载难逢的冲破藩篱、脱颖而出的机会,它们和国企站在同一个起跑线上。 国企需要突破的节点是:第一,必须坚定不移地推进混合所有制改革,激发体制活力。一股独大的国企是没法做“中国制造2025”事业的。第二,要大规模提高控股效率,降低控股成本。目前我们存在一个很大的误区,即认为对国企的控股比例一定要保持在50%以上,实际上,50%是一个会计并表概念(控股50%以上的股权可以将财务报表合并到母公司),不是控股概念。我们目前对一些国企的控股甚至高达88%,导致大量国有资产资源被浪费。 民企需要突破的是:一定要把自我创新和全球资源的整合相结合。自我创新绝不是闭关锁国、闭门造车,一定要是开放式的,一定要紧跟全球主流技术、主流产品、主流国际标准、主流商圈的步伐,融入国际主流工业体系。不是“你”“我”,而是拥抱全世界先进生产要素,是“我们”。“德国人对我说,‘你们中国人为了发财做技术,我们是做技术然后发的财’” 媒体:媒体最近频频报道中国制造业企业亏损、裁员,您如何看待中国制造业的困境? 蔡洪平:这是一个非常强烈的信号。第一,它预示着新的工业革命已经到来。“革命”就是对老的体制、老的生产方式的替代,第一次工业革命淘汰了很多传统手工业,而在工业4.0过程中,我们还会不断看到一些企业亏损和裁员。 第二,它显示了企业两极分化的必然结果。这种两极分化的“楚河汉界”就是智能化生产,顺应时代的好企业会越来越好,差企业会越来越差。第三,它为我们的企业敲响了警钟:必须要改革,必须要突围,必须要智能化生产,必须要提高生产效率,没有退路。 媒体:目前在中国,互联网行业受到资本大力追捧,更多风险资金、PE基金进入制造业是件好事么? 蔡洪平:工业需要资金,必须鼓励更多资金进入这个领域。但是,“好钢用在刀刃上”,恰到好处的金融支持是可以的,过度炒作则是对工业发展的摧残,它会导致两个结果:一,钱可能流不到企业;二,工程师和科技人员的心会因此变浮了。德国人对我说,“你们中国人为了发财做技术,我们是做技术然后发的财”。可见,两者的初心不同,中国企业做工业一定要有一颗“安静的心”。 海外收购,“文明的对接” 媒体:美的集团收购德国机器人巨头库卡一事正引发关注,有德国舆论及官员对中资并购德企潮感到担忧,您怎么看? 蔡洪平:总体来说,德国政府对中企收购持欢迎态度,这从默克尔总理和李克强总理的会谈成果中可以反映出来。不仅因为中德合作前景非常广阔,这对于德国企业自身也非常有利。 但是,中企海外收购中有两点需要特别留意。第一,收购行为必须是多方竞标等模式下的“市场化”收购。只要坚持市场化,中企在德国及欧洲的收购就不会引发太敏感性的争议及太大的反感。第二,收购后的投后管理必须要加强,投后管理是篇大文章。这涉及对德国企业和德国经济未来发展的影响,也是德国企业及政府尤为关注的。中企海外收购绝不是简单的金钱购买,而是互动合作的过程,是生产要素的对接、技术和市场的对接、彼此信任的对接,更是文明的对接,必须本着双赢的原则。 未来的中德及中欧将开启一个全新合作模式,从以前的“你”和“我”变成“我们”,共同走向第三方全球市场。在这一点上,两国总理已达成共识,可以预见未来将涌现更多中德企业联手赢得海外市场的商业典范。 中企海外并购、走向国际化是大势所趋。艺术上,“只有民族的,才是世界的”,中国的工业升级则相反,“只有世界眼光,才有中国机会”。中国本土工业企业只有坚持国际化、拥抱全世界,才能获得更大发展。这是当今时代企业生存、发展必须遵循的基本规律。  

    时间:2020-07-11 关键词: 工业4.0

  • 诺德推出NORDAC LINK现场分布式系统,促进工业4.0数字化生产

    诺德推出NORDAC LINK现场分布式系统,促进工业4.0数字化生产

    NORDAC LINK系列专为现代化及网络化室内物流系统应用而开发,并为灵活的分布式安装提供便捷的驱动解决方案。高效的现场分布式系统可针对具体应用进行配置,并确保快速安全的调试。由于集成了PLC,它还可以执行完整的过程控制和自动调节过程。 工业4.0驱动技术:全新的NORDAC LINK现场分布式系列智能、灵活,在服务和维护上十分便捷 这款灵活安装在电机旁的驱动控制装置可作为变频器(功率达7.5 kW)或电机启动器(功率达3 kW)使用,并能快速调试,操作简单,维护便捷。所有的模块、组件和连接均使用简单的插头连接器进行连接。除了便捷的插头连接功能之外,集成式维护开关和手自动切换开关还确保了高度的用户友好性。现场分布式系统还能根据不同的应用进行灵活配置,并与所有常用的总线系统兼容。该变频器适用于水平、倾斜和垂直输送,并拥有起重装置功能以及符合EN 61800-5-2标准的STO和SS1安全功能。 作为标准,NORDAC LINK现场分布式系统配备了高性能PLC,可降低上级控制器的处理负载并执行自主控制任务。可自由编程的PLC能处理来自传感器和执行器的数据,并在必要时启动顺序控制,同时将驱动和应用数据传输到控制中心和网络组件中。诺德的驱动系统可通过现有的总线结构轻松地集成到工业4.0系统中。网络化的驱动系统还可以通过集成的PLC预处理状态数据,并通过控制系统或直接与安全云进行通信。诺德驱动集团已在自己的应用测试领域对云连接的可能性进行了测试。通过云端,其数据可在全世界用于评估和分析。通过智能化网络以及收集相关的驱动数据还可以进行预测性维护,记录性能数据,优化系统规格,并持续监测驱动装置的状态。通过以上功能,诺德可为工业4.0的数字化生产提供智能驱动技术以及创新的维护和服务理念。

    时间:2020-07-11 关键词: 数字化 分布式系统 工业4.0

  • 德国工业4.0子体系统与工业互联网解析

    德国工业4.0子体系统与工业互联网解析

    德国工业4.0平台,仍然在孜孜不倦地深耕技术细节。一段时间以来,在工业4.0的大背景下,人们渐渐意识到,要实现制造业数字化,除了技术驱动的自下而上的方法外,还必须通过自上而下的驱动方式。这种自上而下方法的起点是业务场景,从而衍生出很多的技术应用实例。而这些实例是获得新产品、解决方案和服务以及标准化的基础。 德国工业4.0平台构建了一个“基于价值服务VBS(value-based Service)”的工业4.0子体系,已经完全向工业互联网靠拢,进行了严格的技术对标,而且重点是从业务场景层面出发。因为对于技术用户而言,这些业务场景本身已经存在而且具体化了。 技术层面的实例如何描述 如何在技术层面上,以实例的形式描述参与者与技术系统的相互作用?德国工业4.0平台之一的目标是,按照以下的一个简单原则的边界条件,找到合适的抽象实例描述的标准。 基于价值服务的应用场景 通常情况下,产品供应商向客户交付产品,但不会从客户对产品的使用中获得任何反馈(参见工业百条“产品孤儿”)。基于价值的服务应用场景是基于一个创新的假设,即未来交付的产品将连接到一个服务平台,客户使用产品的反馈数据将提供给服务平台,基于使用数据,服务提供商可以向客户提供(数据驱动的)增值服务。图1表示了其中的利益相关者,底层价值网络以及从客户到服务平台的新信息流,这些便是新的数据驱动服务的基础。 图1 基于价值的服务应用场景价值网络 从商业视角而言,图2说明了如何应用如图1所示的基于价值的服务的应用场景。在此考虑的产品是一台机器设备。为便于区分,这里用两种不同颜色表示两个不同的业务利益相关者:设备供应商(绿色)Supplier of machines和设备使用者(橙色)Operator of machines。 图2 从产品孤儿到产品服务系统 应用场景引入了两个额外的业务角色:服务平台的运营商和数据驱动型服务的供应商。要讨论未来谁将完成这些额外的业务角色。现有的商业利益相关者,即机器的供应商或机器的操作者,可能会完成这些角色,但其他业务利益相关者也可能会这样做。 工业互联网的系统逻辑与角色 对于一个在规划的系统,即IIoT系统中,具有如图3所示的通用逻辑结构。 逻辑结构的中心是一个服务平台,分为三层:设备连接层、基础设施层和应用层。在应用层中,包含各种应用。这些应用程序往往不需要特别的编程技术,可以通过配置库中提供的功能模块来创建应用程序,而不必反复编辑。 图3 基于价值服务的工业物联网系统 对基于价值的服务应用场景,需要9种角色,可以分为三个类别。 图4 角色分工 第一组角色,与资产的使用有关。这些角色与今天的典型设置非常相似,尤其是在制造业中,机器被认为是非常典型的资产。 ☆ 设备使用者(Operator of an asset):设备使用者通常指的是机器或整个工厂; ☆ 生产经理(制造公司)(Production manager):管理整个制造过程(生产的计划和调度); ☆ 设备供应商(Supplier of an asset):有形资产的供应商; ☆ 设备集成商(Asset integrator):通过服务平台的连接层和设备本身提供的功能,将设备连接到服务平台。 第二组角色,与服务平台的基础设施层以及服务平台的整体使用有关: ☆ 功能模块的开发人员:通过服务平台的基础设施层提供的开发功能; ☆ 服务平台运营商(Operator of the service):管理和运营服务平台提供的所有功能。包括支持和咨询活动,以便不同层级服务平台的使用; ☆ 计算资源(CompuTIng resource):云计算或者本地计算能力。 第三个集群,包含与基于功能模块配置的应用程序相关的角色: ☆ 设备使用顾问(Asset user advisor):一个专家角色,将连接设备使用数据的技术分析的见解转换为建议,作为一种向设备使用者提供的服务。 值得注意的是,这些角色有可能是同一个人担任。 业务活动与具体实例 业务活动可以分为技术和商业。技术活动细分为两类:第一类活动与工程相关,涉及到设置、重新配置资产和IIoT系统;第二类活动与运营相关,资产和IIoT系统的使用和维护。 以“设备连接”活动为例。最早的触发动机是,此活动将由生产经理以明确的方式发起、设计和调度。这里需要定义数据从设备到服务平台的转换要求。 图5 设备连接的流程 工作流程: ☆ 任务1“根据产品经理的要求定义要传输到服务平台的数据(包括传输协议)”:角色-资产集成商和供应商; ☆ 任务2“将设备连接到服务平台(包括提供配置功能以在服务平台上模拟显示资产整个生命周期的管理)”:角色-设备集成商; ☆ 任务3“提供对设备使用数据的访问”:角色-服务平台运营商; ☆ 任务4“验证设备连接”:角色-设备集成商、服务平台运营商、设备供应商; ☆ 任务5“接受设备连接”:角色-设备集成商和生产经理。 在这个过程中,设备到服务平台的连接必须以“自主配置”的方式实现。设备的重新配置,会引起连接的调整(目前通常由设备使用者执行),在以前这是一件非常耗时麻烦的事情。而今天,如果设备使用者执行重新配置,可以在没有设备集成商的帮助下,完成设备连接到服务平台。 服务平台的连接层,必须让设备集成商可以在没有其他角色帮助的情况下测试设备的连接(当然如果有问题,可以请求服务平台的运营商提供支持)的功能。 同样在“设备重新配置”、应用配置等一系列的活动中,都要有明确的流程和约束条件。例如“设备重新配置”(包括管理消耗品,辅助材料和供应商材料),最基本的要求是,设备与服务平台的连接必须便于配置,这样在后续更改配置的过程中,只有重新配置原始状态的请求时,才有必要向设备集成商求助。 小记 本文对德国工业4.0平台的一个子分支进行了跟踪分析。其结果令人叹服。德国严谨的工程师精神,再次得到了验证。在顶层框架与一线实践上,二者取得了完美的融合。既有顶层视角,又有工程实践。这种结合,打破了我们对于德国擅长制造机器的看法。在如何构建一个机器群的生态上,德国人三年来的实践,超过我们的想象。而且值得注意的是,德国工业4.0平台不仅仅在跟美国工业互联网联盟IIC对标,也在积极跟日本的工业价值链IVI进行用例对接。而中国的工业互联网则似乎独立创造了一个空旷的语境。德国面向未来、面向国际合作、面向应用实践的顶层设计,值得当下中国工业界深入、再深入的思考。

    时间:2020-07-10 关键词: 工业4.0 工业互联网

  • 什么是系统工程,为何对工业4.0这么重要

    什么是系统工程,为何对工业4.0这么重要

    第四次工业革命强调软件和人,软件定义机器,人专注研发好的产品、创造合适的生产机制并正确决策。离开SE,何来好的产品,继续仿制?离开SE,谁来定义软件,让美国人定义中国的软件? 最近一段时间以来,关于工业4.0的书籍、文章充斥书架与网络,面对第四次工业革命的大潮,各国纷纷制定适合本国国情的制造业战略:美国的“先进制造业国家战略计划”、日本的“科技工业联盟”、英国的“工业2050战略”等,中国制造2025也已发布。 多专家学者开始解读工业4.0,解读中国制造2025,一时之间,到处都在谈论智能工厂、智能制造、云计算、云制造、大数据、物联网、3D打印。 制造业 = 制造吗?为什么这么多的专家学者只关注了制造而直接忽视了系统工程,什么才是制造业的“本”,系统工程贯穿了制造业的整个生命周期过程,而制造只是系统实现的一个环节,所以制造业的“本”是“系统工程”。只谈制造而不谈系统工程,是不折不扣的本末倒置。 由八位德国专家所编写的《工业4.0》这本书中,大量的篇幅是围绕着系统工程展开论述的,德国人特别地强调系统工程,编者也明确提出了工业4.0面临的挑战:标准的挑战、数据安全的挑战、战略及商业模式挑战、企业组织挑战、过程管理挑战、工具方法(SysLM管理工具)挑战、工业复杂性挑战、系统工程人才培养与教育的挑战。书中列举了两个例子——尖端集群it’s OWL和研究项目ENTIME,证明了系统工程将如工业4.0所预期的那样,在未来复杂技术系统的产品开发过程中具有极其重要的价值。 所以,工业4.0着眼整体,实现优化整合,完成生命周期横向、纵向以及端到端的一体化与整合,强调软件与人。通过“软件”,借助物联网实现虚拟世界与现实世界的交互,实现从虚拟产品与实际生产相结合,改变人同产品与服务的关系;而“人”则主要关注研发好的产品、创造合适的生产机制、快速正确地决策。 试问,如果不具备系统工程能力,好的产品从哪里来?是继续“照抄”、“仿制”国外的产品?还是说做“世界工厂”真的上瘾? 中国武器装备一直是前30年仿苏联,后三十年仿美国,一直这样的话再过三十年也还是得跟在人家后面;即使将全部生产线都用机器换人,完全柔性化,可以实现个性化定制了,给人代工的利润也仅仅是从1个苹果变成10个苹果而已,这有本质上的变化吗?设计才能带来核心价值。 有人说,都互联网时代了,都“众创”了,还有必要投入这么多精力搞设计吗?即便你“众创”了,通过网络让全世界顶尖人才一起来给你众创,设计个手机可以,设计个洗衣机也没有问题,设计一辆汽车估计问题也不大,你有本事“众创”一架六代机、“众创”一艘航母试试。中国的汽车“众创”了几十年,有“美国创”、“德国创”、“日本创”、“意大利创”、“英国创”还有“韩国创”,典型的“世界创”,唯独没有“中国创”。所以中国汽车业全行业被“重创”,满大街跑的都是外国车,全球最大的汽车制造国与消费国,却没有一辆拿得出手的自己的汽车,这不得不说是极大的讽刺。 还有人将大数据的能力无限放大,好像有了大数据就不需要应用人的智慧去设计,大数据一分析就可以指导你得出正确的设计结果。有专家说第一次工业革命是对人类体力劳动的解放,第二次工业革命和第三次工业革命是对人类双手的解放,第四次工业革命是对人类大脑的解放。这句话描述了一种趋势,其本身并没有什么不对,但是,当我们幻想真的能通过第四次工业革命去解放我们的大脑并以此作为依赖那就错了。当人类有一天既不用动手,也不用动脑,不用干活坐享其成的时候,人类对于机器来说唯一的价值就是将人类的血肉分解成生物燃料提供其能量,这个时候人类就成了机器人圈养的“猪”。真要全部解放了,那么人类离“猪”的命运也就不远了。 美国在2012年也提出的“工业互联网”的概念。工业互联网的关键要素是信息数据链、工业互联网(CPS)、软件定义机器(SDM)、软件应用与整合。 美国在“工业互联网”没有提系统工程,因为系统工程已经深入到美国的各行各业了。有心的读者可以去查一查,在美国很多行业都有本行业的系统工程手册,美国国家标准委员会更是制定了一系列系统工程标准,系统工程已经成为美国制造业的一项基本能力。 然而中国的系统工程又是什么情况呢?在中国如果没有系统工程,企业照样可以生存,没有好的产品可以去抄去仿制,投入少见效快还可以获得“填补国内空白”、“实现零的突破”等一系列荣誉,皆大欢喜,何乐而不为。未来软件要定义机器,那软件由谁来定义?找美国人来定义软件,现在一直就是这样干的,我们的操作系统、我们的工具软件、我们的嵌入式系统、我们的集成电路芯片、我们的控制器执行器,一直都是外国人帮我们定义的。 难道真的让美国人定义中国的软件?所幸中国政府领导人还是有比较清晰的认识,提出了创新驱动发展战略。国家也在关键领域启动了去IOE策略,鼓励使用国产软件,鼓励大众创新。而系统工程本就是一个从无到有的创造过程,在目前这个大众创新的社会环境下系统工程任重而道远,需要更多人共同努力。(全文完) 延伸阅读 什么是系统工程? 国际系统工程协会(INCOSE,InternaTIonal Council on Systems Engineering)将系统工程定义为“实现成功系统的跨学科方法”。 总体而言,系统工程集成了整个系统开发项目的技术努力,包括: ●各类功能学科 ●各种技术领域 ●各项专业关注点 系统工程是: “大局思考,将常识运用到项目中;” “结构化的、有迹可循的方法,用来在项目的整个生命周期中识别需求、管理接口和控制风险。” “建立正确的系统,并正确地建立它。” 系统工程活动考虑的是整个项目、整个系统以及系统从需求到退役的整个生命周期。“有始有终,以终为始(From lust to dust)。” 系统工程活动主要集中在产品的概念和开发环节。在设计研发阶段,我们应考虑产品生产、运行和退役等生命周期各个阶段利益攸关者的需求。同时,系统工程活动保证产品能够满足全生命周期的成本和进度要求。 系统工程师参与到产品设计和制造的几乎各个方面中,密切关注多个系统或系统元素之间的接口,并建立与组织的利益攸关者和其他组织单元的互动网络。系统工程师是项目各个元素结合在一起的粘合剂。 职业系统工程师的工作包括七个方面的任务:陈述问题、调查可选项、建立系统模型、综合系统、启用系统、评价性能和再评估。国际系统工程协会(INCOSE)提供系统工程师(CSEP)的国际认证。系统工程广泛应用于航空、航天、军工和电子制造等产业,并将推广到更多领域。 “V型”生命周期模型展示了系统工程各流程活动之间的逻辑关系。 六步通向成功 第一步:理解问题 理解并写下通过新系统可以实现的益处,以及这个系统将怎样被使用。识别主要的衡量系统运行有效性的指标(MOEs,Measurements of EffecTIveness),预计新系统能够带来多少改善。识别所有的利益攸关者并在系统的边界问题上达成一致。 请思考,从现在到系统交付时,外部环境将如何变化?环境和最终用户将对新系统作出怎样的反应? 第二步:调研备选方案 既要考虑新方案,又要考虑对已有方案进行改进。对所有备选方案建模和评估,并记录决策的过程和依据,以便在未来条件变化、需要回溯时有据可依。定义系统架构时要包含选中方案的所有元素。 第三步:准备测试与支持系统 在开发和建造系统的同时并行地准备测试、培训和保障的相关能力,确保需要测试、授权、部署和使用系统的时候,这些都已准备好并与系统兼容。 第四步:统一并管理需求 了解需求是签订合同和验收系统的基础。从新系统的理想效果开始,平衡需求、预算和技术可行性之间的矛盾。识别并咨询利益攸关者。识别并管理设计开发中使用的各种假设。评估变更和权衡分析的影响。测试系统是否满足需求。 第五步:统一并管理接口 管理接口以保证方案的各部分和运行环境能够结合成有效的整体,使并行工作的团队确信他们独立开发的各部分能够匹配和协调,最终成功集成。确定每个接口由谁负责,与谁相关。 第六步:对照计划追踪项目进展 正如传统的项目管理需要衡量成本、进度和资源一样,系统工程活动追踪系统开发过程中的技能、决策和技术性能。快速适应变更,时刻做好回溯和改变决策的准备。如果项目各方不能在需求或接口上达成一致,则有可能是更深层问题的体现。 更有效的运用系统工程方法可以避免半数项目的失败。

    时间:2020-07-10 关键词: 工业4.0

  • 工业4.0,数字化技术给采矿业带来了怎样的变革

    工业4.0,数字化技术给采矿业带来了怎样的变革

    据世界经济论坛和埃森哲公司最近发布的一项研究显示,到2025年,数字化将为采矿业及其客户,以及社会与环境带来4250亿美元的价值。 然而,由于庞大的运营规模、高度的复杂性,以及因变化而产生的高额成本,使得传统采矿业在新技术应用,特别是数字化方面显得速度缓慢。据麦肯锡分析,在某些情况下,矿业公司对其经由设备收集的数据使用率不足1%。 随着其他行业已经开始拥抱数字化变革,采矿业已经意识到数字化的潜力,并开始快速追赶。 可以说,采矿业的数字化变革,就像是从实体采矿延伸到“数据采矿”的变革,也将成为工业4.0的重要组成部分。 总体而言,新型数字化技术能够帮助传统采矿企业在生产供应链、设备管理、工业生产系统、新员工培训等环节实现提升,以优化管理、提升效率、节省成本,从而推动整个行业的持续发展。 以下是采矿业进行数字化转型与变革的几个实践案例,以及能够从中获得的提升: 1.用于矿山到港口的可视化综合供应链 从历史上看,采矿作业曾被分解为单独的运营孤岛,在矿山、加工和运输之间的整合程度最低。如果将供应链中的这些元素整合在一起,能够使数字化的范围最大化,从而提升整体效率。 数字化可以实现从矿山到港口供应链全流程的可视化,可以分析整个链条上的数据,以识别生产问题、管理库存和质量、跟踪生产和资产绩效,并分析成本。 同时,数字化的供应链管理有助于对数据进行计划、调度和优化操作,以实现利润最大化。事实上,整合供应链意味着能够把效率提高多达20%。 例如,澳大利亚铁矿石生产商Roy Hill已将其整个工作流程的数字化置于首位。 公司在皮尔巴拉地区拥有一个加工厂、一个从矿山到港口的重载铁路系统、黑德兰港(Port Hedland)的新港口设施和一个位于珀斯的远程管理中心。整个运营规模与难度可想而知。 数字化意味着该公司可以退后一步,并重新评估整个运营管理流程。公司需求链总经理Michael Lommon表示:“这使我们能够重新思考如何运营端到端的采矿业务,并以前所未有的方式实现这一目标。” 通过与施耐德电气合作,公司推出了基于物联网技术的EcoTtruxure矿业平台,以帮助巩固其运营的可视化,并优化其矿业价值链。该解决方案简化了需求链规划、库存跟踪、质量管理和仓库容量模拟等功能。 “实际上,这意味着,我们的运营管理不仅仅只局限在筒仓,还包括矿山、铁路和港口等所有环节。”公司自动化项目总监Christine Erikson表示:“这一点非常重要,因为你变得更加依赖于如何通过合作来完成业务。” 2.提高效率可以节省数百万美元 对资产进行最佳状态监测和预测分析有助于识别早期预警信号,而可靠的管理系统可以确保设备尽可能地保持最新状态,从而确保整个资产组合的效率。 MMG Limited是全球最大的多元化基础金属公司之一,与施耐德合作推出了资产利用率解决方案,以衡量所有生产和时间损失,包括销售损失。 公司的业务技术经理Mark Dwyer说:“我们需要一个足够灵活的解决方案,来适应每个矿山的本地运营环境,同时也为我们提供标准化的资产使用数据,以便我们能够做出实时分析。” “我们必须深入了解所有设备资产利用率不够理想的根本原因,新系统和流程必须持续改进,随时随地被用户所接受,这必须与我们现有单点登录系统相兼容。” 结果令人振奋:与实施解决方案之前相比,其中两个矿场的资产利用项目实现了10-20%的产能提升,设备运营能力分别比铭牌额定值提升了12%和34%,铜产量额外增加了29422吨。 3.数字化程度越高,产量越高 除了供应链和资产分析之外,数字化还可以优化复杂的生产系统,从而提高产量。例如,通过使用先进的软件解决方案进行工艺优化,加拿大的一个镍冶炼厂的两个熔炉每天可以提升价值2万美元的产量。 数字化与自动化还能够使操作人员和技术人员快速获取重要的性能、状况和技术信息,只需动动手指即可轻松管理这些关键数据,以加快决策制定、故障排除,并提升设备性能与效率。 4.增强下一代劳动力培训 此外,数字化还带来了更安全的工作环境,能够促进团队之间的协作,并增加对下一代工人的工作吸引力。例如,通过使用虚拟3D环境进行培训、测试和过程模拟,比传统的现场方法更安全、更具吸引力。 科罗拉多大学丹佛商学院的一项研究表明,数字模拟培训比传统学习方式提高了9%的保留率。可见,数字化等新技术在吸引新人才和缩小行业当前技术差距方面起着至关重要的作用。 施耐德电气的矿业、矿产和金属部门总裁Rob Moffitt认为“在影响行业的所有趋势中,数字化是最为重要的趋势。它将影响行业运营的各个方面,并为提高业务和运营效率提供最大的潜力。” “对于那些愿意尝试新技术的人来说,回报是很重要的。”Rob Moffitt认为,“据估计,未来五年内,采矿业的领导者们将通过物联网等数字技术,以及大数据分析来实现最显著的改进。

    时间:2020-07-10 关键词: 数字化 工业4.0

  • 工业4.0即将到来,物联网安全问题越发严重

    工业4.0即将到来,物联网安全问题越发严重

    万物互联的时代已经到来 互联网改变了人们的生活与工作,并影响到人类社会的各个角落;随着万物智联时代的来临,我们身边联网的智能设备数量剧增。根据Gartner的数据,2017全球物联网设备的数量多达84亿,已远远超过全球人口总数。而到了2020年,物联网设备数量将达到204亿,这意味着每个人身边都有数个乃至数十个联网设备,可见物联网在未来的连网世界中将扮演关键的角色。 全球工业正迈入一个全新的物联网时代,业者对于提升各种作业流程自动化的需求越来越高,进而部署传感器、机器人和远程控制等各种智能连网设备,实现了无缝连接、被管理、并且借助网络安全地进行交互工作,也就是目前被称为工业物联网 (IIoT) 或工业4.0的产业变革和趋势。然而这股产业自动化的新趋势也扩大了网络安全的范畴,将网络安全的议题延伸至讲求运维技术(Operation Technology, OT) 的工业领域中,包括能源、石油与天然气、运输和制造业等。 工业互联网成为网站黑客攻击目标 随着工业领域进入工业4.0时代,运维技术(OT)和信息技术(InformaTIon Technology, IT)趋于并驾齐驱,IT部门部署软件的目标也是为了让OT通讯更佳以提升工厂设备的生产效率。这种工业化和信息化的融合也意味着未来的安全漏洞将会不仅是数据遗失,甚至扩散和渗透到城市安全、人身安全、关键基础设施安全,乃至国家安全等更广泛的层面,造成的后果日益严重。 例如黑客会运用工厂的网络来散布恶意软件,扰乱通讯协议,打乱生产线上的机器人作业或制造流程,酿成灾难性的安全危机,或导致停机而引起代价高昂的经济损失。根据企业增长咨询公司Frost & Sullivan的估算,一家石油和天然气公司遭到网络攻击的平均损失高达1,300万美元。更糟的情况是,当一个城市的自来水系统遭受网络攻击时,则可能会让用以净水的化学物质混合而改变成分。网络黑客也可能盯上智能型供电和供水系统,或者是一个城市的智能交通信号网络,而造成断电、断水或交通瘫痪。 物联网时代,没有一劳永逸的安全防护 物联网存在的各种安全问题需要物联网设备制造商和终端用户联合采取措施确保设备安全。物联网设备有太多组件,包括处理器、云与Web服务、设备与应用程序,这导致很难兼顾所有这些组件的安全问题。系统的每部分都至关重要,漏洞可能就存在于应用程序、平台、设备、传感器和云中。因此,我们需要接受一种新的安全观念,即“没有一劳永逸的安全防护,安全是个持续对抗的过程”。 设备服务提供商同样需要注重培养防范意识,监控威胁和安全事件,并遵守适当的报告流程,特别是在出现影响其客户的安全漏洞和事件时更要及时报告,与此同时,定期升级操作系统和应用对于确保网络安全也是很重要的。 伴随着国家政策的指引以及行业内对工控安全的行业引导,在相关因素驱动下,工控安全产品应用实例的增多及实际应用效果得到业界的认可,预计在不久的将来,工业控制系统的安全必将迅猛发展。 虽然面对网络安全并没有百分之百安全的解决方案,但目前已经有很多专业组织出版了很多关于工业网络信息安全的建议要求可以参考。如国家标准的《信息系统安全等级保护基本要求》,或是专门针对工业自动化和工业安全的国际标准IEC 62443。而IEC 62443更是目前在全球被广泛采纳和认可的工控系统标准。各国、各行业制定工控相关标准政策都会参考和吸收该标准提供的概念、方法、模型。不论是想有系统地了解工控安全问题及其应对措施,还是想了解部分内容,都可以从该标准入手。 稳定可靠的工业通讯推进工业物联网安全 IEC 62443标准涉及完整的工业自动化控制生态系统,并描述了安全从业人员,系统集成商和控制系统制造商应如何交互并确保其设施和组件的安全性。该标准根据区域和管道模型细分网络,以使用良好定义的接口(信道),更好地控制系统网络内的接入和安全性。它为工业自动化控制系统安全提供了一个通用准则,专门用于工业自动化的安全管理系统,工业网络安全体系结构指南,以及定义整个系统和整个组件生命周期的安全要求。它的实施有利于组织解决工业网络安全风险。

    时间:2020-07-09 关键词: 物联网 工业4.0 工业互联网 it

  • 清华教授道出我国人工智能的短板

    清华教授道出我国人工智能的短板

    《中国人工智能发展报告2018》发布会暨专题研讨会(以下简称《报告》)近日在清华大学举行。该《报告》由清华大学中国科技政策研究中心组织撰写,集合了国内多家领先研究团队的智慧,分别从人工智能的科技产出与投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境,以及社会认知和综合影响等四个方面,综合展现中国乃至全球人工智能发展现状与趋势,以达到提升公众认知水平、助力产业健康发展、服务国家战略决策的目的。 会后,清华大学公共管理学院教授兼院长、清华大学中国科技政策研究中心主任薛澜就人工智能相关话题接受了记者采访。 我国AI的两个短板 《中国人工智能发展报告2018》实际上是对中国当前人工智能发展的各个方面,包括人工智能资金、人力的投入,论文、专利、产业发展的产出都进行了综合的描述。还有一点,就是对各个国家的相关战略、政策,还有整个社会对人工智能的关注和相关的一些影响,都有一个比较全面、系统的分析。 总的来说,这份《报告》有几个特点。首先,其视角既立足于现状,又放眼于未来;其次,报告虽然聚焦中国人工智能发展,但是也有国际数据来作比较,这样就能看出在全球发展当中,中国处于什么样的地位;第三,这个报告联合了相关领域最权威的机构进行统计分析,其数据是一手的,并且是比较权威、可靠的。 通过阅读报告,可以了解到中国目前人工智能的发展现状,也能掌握在未来发展中,我们有哪些长处,又有哪些短板。 我觉得从目前来看,我国人工智能的短板有两个方面: 第一个方面,在人工智能产业发展这方面,应该说中国创新的基础还不是十分的牢靠。从《报告》分析来看,不管是人工智能论文的发表,还是人工智能技术专利的产出,中国企业在这方面跟国外同行相比,还是比较落后的,与学术研究形成对比。在全球AI论文产出最多的20家企业中,中国只占了一席之位,而且还是大家想都想不到的国家电网。而我们耳熟能详的其他中国在人工智能领域的领先企业,却看不到他们的身影,这是值得我们关注的。 说到底,我们关注人工智能,不仅是因为它是一个非常重要的基础研究领域和应用研究领域,更重要的是怎么把人工智能巨大的潜能转化为生产力,能够对中国的社会进步发挥促进作用,这是中国企业值得多去努力的地方。 第二个方面,是人才短板的问题。从国际人工智能人才投入数量来看,中国在人工智能方面的人才投入在全球是领先的,位列第二,仅次于美国。 但是,人工智能杰出人才中国占比很低,美国在人工智能杰出人才占比遥遥领先,累计高达5158人,占据世界总量的25.5%,是排名第二英国的4.4倍。在这方面,我们的差距非常大,还需要有一个长期的积累。也就是说,我们不光要培养出人工智能浩浩荡荡的人才大军,同时还要有大量顶尖的领军人才,这也是我们需要关注的。 发展AI产业 切勿追求“短平快” 我觉得人工智能由于最近这两年的发展,确实在各方面应用的机会大大增加,其风险投资等方面也是增长的比较快。 如果有个别企业从投资的角度讲,追求“短平快”的效果是可以理解的。但是,如果从长远的利益来看,尤其中国发展到今天这个阶段,如果大部分企业还只是追求“短平快”,那么我们长远发展的基础就不会牢靠。 我觉得要解决这个问题,一方面,不光企业要改变这种态度;另一面,国家政策都需要进行重大的调整。 就企业而言,如果短期跟风,这种企业是没有雄厚基础的,碰到金融危机、贸易战的话,就很有可能经不起风浪,整个都会被颠覆。但是,如果企业能够有长远的眼光,及早去布局,进行比较深入的研究,打下牢靠的基础,不管碰到什么样的情况,都会立于不败之地。 从政府的政策来讲,一是要鼓励企业能够做好研发工作,目前的研发投入加计抵扣就是很好的政策。另外就是营造更好的金融环境。我觉得金融投资环境非常重要。如果说整个市场有大量的挣热钱的机会,就很难保证企业愿意把大量的资金投入到研发中去。所以把整个大的金融环境进一步净化、进一步清理是非常重要。 AI是第四次工业革命的一部分 人工智能是第四次工业革命的一类技术,但第四次工业革命不光有人工智能,也包括生物科技、新能源等。 第四次工业革命其实是物理空间、信息空间、生物空间三者之间的有机融合。如果要说第四次工业革命是哪一个时间点到来的,我们当代人很难做出判断,说不定50年、100年之后,大家来研究人类发展史的时候,可能会说21世纪某某年某月就是第四次工业革命的时间点。当然,人工智能是一个有标志性的技术,可以从中找到答案。索菲亚是历史上首个获得公民身份的一台机器人,去年沙特阿拉伯授予她公民身份,这也可以作为一个标志性事件。 人工智能确实是第四次工业革命里非常突出、有亮点的一项技术,但第四次工业革命不仅仅只有人工智能。 关于人工智能未来的发展方向,还有很多的不确定性。人工智能发展到今天还不是强智能应用,而只是弱智能应用。我觉得今后出现和人类智能相当的较强人工智能并不是没有可能的,这一点也是社会种种担心的源头。但另一点,我觉得值得庆幸的是,在离强人工智能发展还比较远的时候,我们的国家和社会公众就已经开始非常关注这个问题。这样就在未来科学技术发展的路径上,我们就有可能通过社会各方来讨论、协商,有意识地引导科学技术往更好造福人类社会、带来风险最小的路径上去发展。

    时间:2020-07-08 关键词: 人工智能 工业4.0

  • 德国工业高质量发展经验对我国的启示

    德国工业高质量发展经验对我国的启示

    德国既是制造大国,也是制造强国。回顾其工业发展过程,德国经历了上世纪七八十年代的大规模产业转型,90年代统一后东西两部分发展严重失衡。进入21世纪,德国率先提出“工业4.0”战略,旨在引领制造业发展方向。 分析德国发展模式转型过程中的经验,可以更为清晰地了解我国经济高质量发展所面临的挑战、优势与劣势,有利于在借鉴国际经验的基础上,结合我国实际情况进行应对。 政府推动产业转型,实体经济居于主体地位 上世纪七八十年代,联邦德国开始对产业结构进行调整,其中重点是围绕鲁尔区展开,以转变鲁尔区既有的以采煤、钢铁、煤化工、重型机械为主的产业结构。其转型所面临的国内外环境与我国目前具有相近之处:一是随着石油、天然气的广泛应用,煤炭能源地位下降,产能过剩;二是二战后全球钢铁产能攀升,钢铁面临产能过剩;三是长期重工业化发展模式导致环境恶化,污染严重;四是中东与发展中国家劳动力成本优势显著,国际竞争压力增大。上述原因导致鲁尔区原有发展模式弊端日显,大批煤矿、钢铁厂倒闭停产,大量工人失业,区域经济陷入危机。 鲁尔区产业结构转型,联邦德国政府在其中发挥了重要作用。一是前瞻性制定了多个产业结构调整的指导方案。鲁尔开发协会(联邦德国法定鲁尔区最高规划机构)于1960年承担鲁尔工业区整体发展规划编制任务,于1969年正式公布,方案基本原则为:以煤钢为基础,发展新兴工业,改善经济结构,拓展交通运输,消除环境污染。一是对传统产业资源整合优化。对煤炭、钢铁行业企业通过兼并重组,集中优化产能分布,淘汰小、散、弱产能,形成鲁尔煤矿公司、蒂森钢铁等代表性企业。二是大力发展新兴产业,推动产学研结合。鲁尔区先后建立了一批高等院校与科研机构,在教育定位上既有针对传统产业的人才培养,又注重新兴产业与技术的前瞻性布局,使鲁尔区成为全球信息技术中心之一。三是企业科研机构与政府支持的技术开发中心联手,加速了产学研的有效对接,并与中小型、创新型企业形成较好的互动,促进技术转化。四是政府积极推动,予以大量资金支持。联邦政府对钢铁企业、煤炭企业提供大量的税收优惠与财政补贴,优惠政策具有鲜明的指向性,如对采煤工业的资助重点为煤炭的气化、液化。政府还在就业方面提供支持,既有对企业创造就业岗位的资金奖励,又有对产业工人转岗培训费用的资助,从而为转型过程提供了较好的人才支持与稳定的社会环境。五是发展第三产业,依托工业历史遗产、废旧厂区厂房,发展工业文化旅游等服务行业。 产业转型后,联邦德国将产业发展聚焦在制造业产业链的中高端环节,充分发挥机械、汽车以及电子电气等优势产业的品牌与技术优势。需要着重提出的是,联邦德国的产业转型并非孤例,在发展中国家劳动力成本优势与市场开放推动下,欧美国家普遍出现去工业化态势。同时期联邦德国制造业占比也有所下降,但90年代后德国及时调整产业政策,率先遏止了制造业下滑趋势,使得第二产业占GDP比重长期维持在30%左右的水平,远高于同期美英法等发达国家水平。而德国第三产业的崛起也正是在制造业的带动下发生的,说明服务业发展与工业有着密切的联系。例如,德国公司会在出售制造业产品和设备的同时,提供与之相配套的技术培训、技术解决方案和售后服务等,这正是我们当前提倡的服务型制造。 工业4.0创新引领,智能化生产积淀深厚 德国“工业4.0”概念问世于2011年4月在德国举办的汉诺威工业博览会,成型于2013年4月德国“工业4.0”工作组发表的名为《保障德国制造业的未来:关于实施“工业4.0”战略的建议》的报告,进而于2013年12月19日由德国电气电子和信息技术协会细化为“工业4.0”标准化路线图。德国“工业4.0”概念的率先提出,引领了全球高端制造业的发展方向,是德国争夺全球制造业战略高地的关键一招。 德国能够率先提出“工业4.0”概念,得益于如下因素:一是德国智能制造积淀深厚,自上世纪70年代开始,以西门子公司为代表的德国企业不断提高生产自动化水平,并较早探索智能制造。近年来德国政府提出的工业4.0战略便是利用该国在嵌入式系统与自动化工程领域的技术优势,主导新一代工业生产技术的话语权。二是德国构建了良好的政产学研合作框架,推动先进制造理念的发展与成熟。德国以“创新”为资源纽带,以企业为创新主体,扶持组建技术创新联盟,促进技术转化,使得德国成为前沿技术的引领者。德国研究机构在创新环节中被赋予了重要使命,为企业研发提供支撑,政府协助科研机构设立遍布全国的技术网点,由弗劳恩霍夫协会等四大研究所牵头组成创新聚集带,并维持其运行。 可再生能源产业助推工业绿色化发展 德国可再生能源产业发展得益于政府的坚定推动。上世纪90年代,德国能源市场结构简单,电力主要为煤电或核电,交通用能为常规化石燃料,居民采暖主要依靠石油或天然气。德国可再生能源发展的转折点是2000年4月政府推动的《可再生能源法》(EEG-2000)。此后,德国相继出台了促进生物燃料、地热能等可再生能源发展的相关法律,并实行大量税收优惠政策与政府补贴推动风力涡轮机和太阳能面板需求的增长。通过多年不懈推动,2018年德国实现了可再生能源机组发电首次覆盖接近100%的用电需求,可再生能源实际发电量达到总发电量的33%,风电、光电、气电逐渐替代了煤电的主体地位,2017年煤炭仅占一次能源消费的11%。大力推动清洁能源与可再生能源利用,使德国能够从源头上实现绿色制造,实现经济发展与生态文明的良性平衡。 德国可再生能源产业发展经验可归纳为如下几点:一是政府明确发展目标和思路。德国提出能源转型战略后,在2000年出台法律予以明确,提出分项、分阶段的目标,提出到2020年可再生能源至少占总电力消费的35%,到2050年可再生能源占电力消费比重达到80%以上,占终端能源消费比重达到60%以上。德国还提出了能源替代思路,鼓励发展风能、太阳能和生物质能等可再生能源,采用分布式微电网、改造新型智能电网等先进技术,促进可再生能源推广应用。二是通过立法强化转型计划的执行刚性。2000年发布的《可再生能源法》确立了固定上网电价为主的激励政策,奠定了可再生能源发展的法律基础。三是德国通过市场化机制推广清洁能源利用,将可再生能源的发展转化为各个相关方利益诉求,形成良性循环闭环链条。 外向型经济特征明显推动国际贸易与投资 德国是典型的出口导向型经济,2017年进出口贸易额达到2.6万亿美元,占全球进出口贸易总额的7%,贸易顺差达2767.5亿美元。德国外向型经济具有两大特征:一是鼓励企业以投资扩市场,从全球视角布局产业供需链条。综纵观联邦德国对外投资发展进程,上世纪60年代联邦德国在西欧投资布局,旨在巩固联邦德国传统市场,70年代后欧共体实力增强,德国对外投资重心逐渐向美国转移,旨在开拓北美市场;90年代后德国加强对东欧国家的产业投资,近年来投资重心进一步东移,与以中国为代表的发展中国家合作密切。二是政府积极推动国际贸易与投资,通过经贸谈判等外交途径助力本国企业走出去开拓国际市场。如近年来为争取中国市场,德国与我国展开了密切的经贸交流合作,两国外交进入历史蜜月期。又如德国工商业联合会在全球主要国家和地区设立分支机构,为企业进出口及投资项目提供咨询与接洽服务,成为企业对外投资与国际贸易方面的重要咨询对象与联系人。 但值得注意的是,德国在对外产能输出过程中,能够始终将产业链核心环节保留在国内,有效避免了产业空心化风险。这主要得益于如下三点原因:一是德国形成了政产学研用相结合的创新体系,为高科技含量、高附加值的产业链核心环节提供了良好的研发土壤。二是德国职业教育与培训体制发达,形成大量高素质的产业劳动力,增加了本土对产业链核心环节的黏性。三是政府注重国内实体经济发展,通过多种政策手段推动本土产业发展,如德国鼓励生物技术产业发展的“生物区计划”,采用集群间竞赛的方式择优选拔产业集群,提供财政资金支持企业研发活动。 德国发展经验对我国的启示 德国的发展经验证明,要始终保持实体经济的核心地位。对比德国与美国、日本发展经历,后者经历了房地产市场和股票市场持续过快上涨、生产要素和经济结构“脱实向虚”的困境,而虚拟经济泡沫破裂后,经济承受极大破坏,而德国专注实体经济,则有效规避了虚拟经济过度膨胀的风险。近些年,我国部分地区出现了偏重虚拟经济、忽视以工业为主的实体经济的苗头,一些资本从实业抽离,出现了实体经济空心化的倾向。如不及时遏制这种资本“脱实入虚”的趋势,我国经济将面临更加严峻的局面。稳定市场预期,加快动能转换,投资“脱虚入实”,都要靠工业。全力又好又快发展实体经济和制造业,正是实现我国经济结构调整、动能转换的关键举措,是工业高质量发展的第一要义。 工业高质量发展离不开政府的调控引导作用。工业高质量发展是发展模式的深层次变革。变革过程中将带来改革阵痛,需要政府予以积极的调控引导。德国鲁尔区产业转型实践证明,政府在工业高质量发展过程中起到了至关重要的作用。一是政府要对工业高质量发展涉及的产业转型问题进行详尽的宏观产业规划,要加强顶层设计,并出台相应的产业政策保障规划的落实。二是政府要承受发展模式转型中带来的社会阵痛,如产业转型中带来大量的失业、转岗人员安置与培训问题,要加强社会保障水平,保证发展模式转型过程中的社会稳定。三是政府应该厘清产业政策的作用边界,根据德国经验,政府尽可能减少对企业生产行为的直接干预,政府财政资金应更多投向具有明显正外部性的企业研发支出。 以创新为驱动力,深入推进两化融合。德国“工业4.0”向我们展现了新一代信息技术驱动下未来制造业的发展方向。我国工业高质量发展需要以创新为驱动力,深入推进两化融合,实现生产的智能化、信息化。一是要提高系统解决方案的提供能力,因企施策进行数字化改造。我国目前数字化车间、智能工厂项目建设大范围开展,但系统解决方案的供给能力不高,阻碍了智能化改造效果的实现。二是要加强政产学研用对接,构建多元主体、分工协作的科研创新体系,推进信息化和工业化的深度融合。在德国,2011年研发支出中有约86.7%发生在制造业,制造业企业的研发强度为9.7%,而其他行业仅为0.4%。制造业企业是重要的创新主体,要发挥企业的创新活力。三是加强相关产业人才的教育培训机制建设,既要加强职业教育,培养具有实操能力的高技术人才,又要优化高等教育专业设置,为智能制造发展培养高素质的研发与应用人才。 绿色发展要从源头抓起,推动要素市场化改革。德国能源转型计划,推动了清洁能源与可再生能源产业的大规模发展。在能源转型过程中,德国虽然存在诸多问题,但向我们提供了一条从源头开展绿色制造的有效途径。我国长期以来,在上游部分能源、资源领域实行国企垄断,导致下游工业企业能源、资源等要素成本长期居高不下。长期垄断市场格局形成了一批特殊利益集团,阻碍我国能源生产与能源消费革命,推高能源、资源价格,挤占清洁能源与可再生能源市场空间,阻碍我国能源利用结构向清洁化、低碳化转型。我国应积极研究借鉴德国经验,用市场化手段推进上游能源、资源领域改革,实现要素市场化配置。一方面将有效降低我国工业企业生产成本,释放改革的制度红利,为工业高质量发展释放新活力;另一方面,促进清洁能源与可再生能源利用,将从工业生产的源头实现绿色发展,推动工业高质量发展的绿色转型。 坚持扩大对外开放,促进互利共赢。在当前国际经贸环境恶化,单边主义与贸易保护主义抬头的情况下,我国要具备大国担当,维护全球化与多边主义经贸关系。一是要大幅度放宽市场准入,特别是金融行业对外开放要确实落地,通过引入竞争者打破国内金融行业的垄断格局,以市场化改革降低企业融资成本,释放金融活力。二是要加强知识产权保护,尊重国际社会的普遍共识。随着我国经济技术能力的提高,技术引进成本抬升,引进空间下降,我国要更多依靠自主创新,加强知识产权保护是我国工业高质量发展的现实需要,也是优化国际经贸环境的必要举措。三是要强化走出去企业的合规意识,吸取中兴事件的教训,遵守当地的法律规章制度,尊重当地的风俗习惯,减少不必要的经贸摩擦,营造工业高质量发展的稳定国际环境。

    时间:2020-07-08 关键词: 智能制造 工业4.0

  • 工业4.0下的现代的驱动系统介绍

    工业4.0下的现代的驱动系统介绍

    随着工业4.0应用的快速增长,机器制造商们对于使用更少的人员为先进的机器提供更短的开发时间感到压力。利用实时的数据为运行决策制定提供必要信息的需求正在不断增长。与工业4.0 相关的关键字是连接性(在生产过程中所有参与者之间的连接),即使是在还没有应用工业4.0 的工厂里也是如此。很重要的一点是组件或系统至少要能与工业4.0的要求相兼容,并且可以与内部和外部网络进行连接和通讯。 尽管使用新的组件很容易实现,但是将所有现有的系统都进行替换来确保兼容性并不现实。这导致了各种设备的开发,这些设备至少提供了与工业4.0系统的基本连接,而不会影响自动化逻辑。 传动的发展使制造商可以通过内置的技术来配置各种功能,这些技术消除了对于外部PLC的需求,这反映出了对提供有限功能的上一代传动所进行的改变。 无需外部PLC 现代的驱动系统已经具备了足够的智能化来完成位置位移和速度控制。这些功能的实现会像通过手机来查看电子邮件一样简单。工业4.0带来的另一个期望是,驱动系统可以获取机器功能和性能方面的数据,然后配置数据并向外界呈现这些数据。 先进的驱动制造商可以通过内置的技术来配置各种功能,这些技术消除了对于外部可编程逻辑控制器(PLC)的需求。例如,目前最新的伺服驱动包括国际电工技术委员会(IEC)61131-3可编程控制器操作系统。这反映出了对提供有限功能的上一代驱动所进行的改变。 要想全部了解驱动器中这些先进性的含义还需要一些时间,不过现在的智能驱动有能力解决实时的控制挑战,这也是工业4.0的一个主要方面。去掉了PLC,直接进入到驱动器可以消除时间间隔,而且优化了周期时间和产品的一致性。 保持同步 即便一套驱动系统确实包含了一定的解决问题的工具或者功能块,还是要面对将一台机器上的多个运动同步起来的挑战。在使用的总线系统不确定的情况下,可以采用的解决方案是让驱动器之间进行通信,而不必返回中央控制系统。这也是例如SERCOS III这类确定性的总线系统自成一体的地方。一套确定性的系统并不是应用工业4.0的必要的先决条件。驱动器可以存储实时数据并以一种非确定性的方式发送给上行系统。 现在驱动内有了各种先进的工具可供使用,因此选择正确的工具是很重要的。目标应该是使没有特定经验的机器制造商编程人员可以访问和使用这些功能。建议使用经过试验和测试过的PLC功能块,它们可以用在IEC 61131-3标准下的PLC,甚至可以与梯形逻辑编程合并起来。 现在有各式各样的功能块可用,可以根据每个应用的需求而进行选择。它们能做到的包括从收集传送带上产品的位置信息、绕线机的控制到闭环套准控制,甚至为横切割机和交叉封口机创造完整的运动轨迹。 创建HMI 人机界面(HMI)是工业4.0的另一个关键组件。在过去,为机器和操作员创建接口需要中央PLC和总线系统的介入,总线系统用于将关键的机器设定信息和变量发送到驱动上去。在显示到HMI上之前,诊断和机器状态信息会被重新导入到PLC中去。 虽然现代的总线系统可以完成这个功能,不过它可能需要大量的编程工作,并且当驱动系统中包含所有所需信息时可能是不必要的。为解决这个问题,许多驱动系统都包含创建HMI所需的所有工具。在某些情况下,中央PLC可能都不需要,因为驱动可以使用全范围的输入和输出,以往它们一般都会连接到PLC上。 必须控制的关键因素是设置和调试机器所需的时间。 智能驱动器现在提供了许多工具,可以通过优化的轴运动和过程同步来减少启动时间。 这些快速启动工具的设计让传动在机器调试的前期就可以动起来,甚至在机器控制软件还还没有安装到系统中的时候。这带来的结果是仅仅使用基本的IT工具(如移动电话或平板电脑),就可以快速简单地测试机器的机械性能。 有助于维护 智能的驱动系统可以参与主动维护策略,因为它们在供货时可以与一整套完整的、可以进行关键预测性维护功能的关键工具整合在一起,将额外的编程工作量降到最低。这个软件可以设置成持续监控实时的机器性能状态以及工艺状况。这包括通过分析温度变化进行的波形分析,以及检查是否有反冲、摩擦增加或者过程过载等。 如果出现故障情况,会生成一个代码并发送到HMI上。如果发现需要机器停止运行的关键问题,则可以在驱动器内做出决定,从而最大限度地减少生产损失和机器损坏的风险。 工业4.0为智能传动提供了增强的处理能力以及改进的功能性。这为制造企业优化编程、生产以及维护带来了更多机会。因为在许多情况下对PLC需求都降低了甚至不再需要了,因此可以在更短的时间内创建更先进的机器。(作者:Mike Loma)

    时间:2020-07-08 关键词: plc 工业4.0 驱动系统

  • 论工控制未来发展趋势

    论工控制未来发展趋势

    第一次工业革命发生于18世纪到19世纪,通过创造新的制造工艺改进了生产流程从而促进了社会的进步。当时的制造业主要依赖于手工进行商品的生产,而诞生于英国的第一次工业革命改变了这种状况,使得机器制造业能够更好地利用水和蒸汽动力促进生产力提升。而这些改进的创新思想和体系在第二次、第三次工业革命中自然也起了很大的作用。正在进行的工业革命是第四次工业革命,也被称为工业4.0(德国提出)或工业互联网(美国提出)。工业4.0的基本概念与其他工业革命相同:通过改进业务流程和制造工艺,减少生产时间,降低生产材料成本,减少制造缺陷产品的数量,并通过创造能够代替人工作的机器来使工业制造更容易。 工业4.0或工业互联网是正在进行的工业革命的术语。它最初是指制造业的数字化,但实际上也指医疗、物流、石油和天然气等其他行业的数字化。也指我们经常听到的有关智能工厂,智能城市或智能设备的概念。工业4.0是关于物联网(IoT),网络物理系统(CPS),信息技术(IT)和操作技术(OT)的融合,其中,变革首先从信息技术领域引发,云计算,机器学习和大数据等IT技术引导现代信息企业采用新的业务模式,改进自身业务流程和运营效率,提升企业核心竞争力。而这些IT新技术的发展解决了互联网企业和传统企业共同的一个诉求,即解决规模不断扩张、业务快速变化的挑战,同时还有效控制成本。在传统企业中,其他类型的企业愿意通过在早期阶段部署新技术来承担风险,而工业企业可能会更谨慎。由于工业环境的特殊性,工业企业的这个诉求是否能够借鉴互联网企业的成功还是一个未知数。为了克服这个门槛,这个行业需要创新,因此类似工业4.0等概念和体系的兴起,目的就是为了进行大量的研究、测试和实施这些技术变革引导到工业企业中。 关于实践的最新进展情况,我们通过分析传统的自动化金字塔模型来进行说明。传统的自动化金字塔(图2)代表了当今工业控制系统领域的一个典型模型。从传感器到执行器的所有物理设备都处于现场级,用于控制这些现场级物理设备的数据和动作处于第二级,第二级通过使用PLC等物理硬件来控制现场级的物理硬件。第三个级别是一个数据采集和监控级别,允许用户通过SCADA系统监视和控制他们的工业控制过程。SCADA是数据采集与监视控制系统的缩写,典型的SCADA架构包括传统自动化金字塔的前三个级别。MES和ERP系统则在SCADA架构之上。MES代表制造执行系统,它是指实时监控制造数据的系统。MES系统可以跟踪整个生产过程的货物情况。企业资源规划(ERP)系统提供了自动化金字塔的最高级别。ERP系统管理核心业务流程的实时监控,如生产或产品计划,物料管理和财务情况等。 工业4.0和网络物理系统到来后,传统的基于该金字塔模型的工业控制系统架构正在发生变化。首先在最顶层的ERP和MES就逐渐实现互联和融合,实现了生产数据的上层联动,并最终利用云计算、大数据乃至人工智能的数据存储和运算的优势将生产数据进行深度挖掘和加工,并最终输出优化的生产数据用于提高生产效率。而在下层的生产执行层设备和系统,则也处于智能和重构阶段,比如最终生产数据的终端以及产生变化,包括人们身穿的跑鞋、智能工厂里面的智能生产线,这些从传感器到执行器的所有物理设备已经在向数字化、智能化方向发展并且已经取得成绩。因此可以发现,在工业互联网或工业40时代,工业控制系统最终的体系变革是将传统的金字塔模型从两端进行变革。准确一点来说,工业互联网侧重的是上层生产数据的技术变革,即工业控制系统和云计算、大数据、人工智能等的融合,提倡将工业控制系统的数据上载到工业云上,利用云进行数据挖掘和分析从而优化生产的过程。所以在现在的工业互联网架构实现上,其体系架构实现要么是工业互联网平台直接和PLC设备直接采集PLC上的生产数据,要么是工业互联网平台采集工业控制系统的实时数据库中的数据,要么就是开发出一个数据采集网关,通过数据采集网关将所有数据全部采集后,网关再将数据上传至工业互联网平台。所以工业互联网本质上来说就是一个将工业控制系统数据全部汇聚到一个云计算平台上。工业4.0则侧重于实现底层从传感器到执行器的所有物理设备的数字化和智能化,并且实现这些终端设备直接将该数据上传。上传的平台可能是MES,历史数据库也可能是工业互联网平台。对大多数企业来说,工业4.0首先要实现的第一步就是通过MES系统对生产系统所有相关子系统进行垂直整合和数字化,以实现实时的工厂运营透明度。同时横向整合还包括功能区的连接。在此MES起到了信息转盘的核心元素功能,对大数据进行收集、分析、处理以及为支持其他系统数据交换。 在自动化控制诞生之前,系统和机器的生产必须依靠手工进行操作。而自动化所带来的好处是,将那些需要重复操作的环节利用自动化控制实现,解放了人的双手并实现了诸多优势--从缩短上市时间到减少故障产品均能够很好表现自动化控制的优点。尽管如此,随着市场需求的不断增长,人们还是嫌弃现有的自动化控制无法满足生产效率的需求,而实质也是这样。人们需要更多的灵活性来保障快速的产品生产上市销售,灵活性是现在工业自动化的关键和重点。这些灵活性表现在:越来越多的工厂数据应该是可复用的,逻辑代码应该是易于移动和可重用的,系统应该是模块化和可扩展的,生产企业应该根据自己的需求选择他们的优选供应商而不是现在的绑定销售等等。 工业互联网和工业4.0的这些实现支持了未来工业控制系统灵活性和可扩展性的需求。工业互联网使得我们的生产数据可以进行规模化集中存储,实现以前不可能实现的大数据,并利用云计算平台前所未有的计算能力对这些大数据进行分析,挖掘和优化生产效率。工业4.0使得现场设备、机器和工厂已经变得“更智能”,所以我们可以谈论智能设备、智能机器和智能工厂。但是,我们会发现,无论是工业互联网还是工业4.0,均未对工业控制系统的的“大脑”PLC做出任何更进一步的技术变革。这种两头重中间轻的现象,就好比是高速路上的收费站,光高速路扩宽远远不能够实现更大的汽车吞吐,矗立与高速路上的各个收费站才是这条路上的瓶颈点。因此现在针对收费站都需要设置更多收费窗口、实现电子收费等等举措改革而适应高速快速增长的车流。适用于工业控制系统领域也是一样,控制的核心PLC设备不能够灵活扩展,无疑这一限制将会大大减弱工业控制系统灵活性和可扩展性。 因此目前业界针对工业互联网、工业4.0等的技术体系探索,重点将围绕PLC展开。 具体来说实现PLC灵活性和可扩展性的方案主要有以下两种: 1、实现PLC虚拟化。利用PLC虚拟化是虚拟PLC(vPLC)取代传统硬件PLC; 2、PLC硬件重构,实现下一代新型和智能的PLC设备,取代传统硬件PLC。 这两种技术是目前工业向互联网转化的技术热点和研究方向,至少从理论实现的角度上来说,实现PLC虚拟化将最大程度的保障现有的大部分厂家及其用户的现有利益,并且基于信息系统的成功案例,使得大家对其实现信心满满。另外的PLC硬件重构,主要以软件定义思想为核心,将PLC硬件的逻辑运算平面和逻辑控制平面进行分离,PLC硬件将实现通用的逻辑运算,统一由控制器进行控制平面的逻辑控制和逻辑管理。

    时间:2020-07-08 关键词: 互联网 工业控制 工业4.0

  • 工业互联网该如何发展,坚持开放和构建伙伴生态是必由之路

    工业互联网该如何发展,坚持开放和构建伙伴生态是必由之路

    上周工业领域有两则重磅新闻:GE拟出售包含工业互联网平台Predix在内的数字资产;西门子调整公司架构,数字化工业业务成为三大运营公司之一。 两大工业巨头在同一时间节点做出截然不同的战略选择,业界一片哗然。 GE与西门子大相径庭的发展路径,折射出的是当前美国与德国工业互联网战略的缩影。在这一背景下,中国的工业互联网该如何发展呢? 工业互联网发展步入下半场 工业数字化领域,自GE在全球范围内提出工业互联网概念并推出Predix以来,工业互联网一度成为工业4.0之后的又一高频热词。 在中国,与工业互联网有关的发展基调如出一辙地积极而正面,不管是传统工业软件企业、还是工业制造企业、亦或是互联网公司,都对其持认同和乐观态度。 近两年,工业互联网更是上升至国家战略层面——工业互联网是促进信息化与工业化深度融合的战略任务和发展重点,是推动新旧动能转换和制造业转型升级的重要抓手,也是贯彻实施先进制造技术“十三五”专项规划的重要任务。 李克强总理多次指示要依托工业互联网促进开放融通发展,推动企业跨界融通,支持中小企业业务系统向云端迁移,形成服务大众创业、万众创新的多层次公共平台。 在工业互联网所带来的战略机遇期和改革红利期,众多国内企业都在大干快上地发展。直到GE此次突然战略转向,为业界注入了一些理性的思考。 具体来看,这或许是工业互联网发展步入下半场的风向标事件。 从被忽略的环节突破创新 当前工业互联网的发展,必须面对两个不可忽视的问题: 首先,适合部署工业互联网平台的企业都很庞大,或是已具备相对成熟的信息化和自动化应用。对它们来说,任何新技术的采用都可能涉及产线改造甚至停工,这是存在风险的,同时成本不菲; 其次,工业领域不同行业的差异化明显,企业间存在很强的个性化。工业企业的竞争优势在于它们的行业积累,每一个细分领域的Know-How都无可取代。如果要编织一张集大成的工业互联网,意味着需要对工业领域不同行业不计其数的生产、服务、管理特性都有着深刻的洞察和理解,显然没有一家工业互联网提供商可以独立做到。 从GE的掌上明珠,到如今拟将被出售,Predix的命运映射出了工业互联网发展中的阵痛。 对于曾经对标Predix的工业互联网企业而言,给它们敲了一记警钟;而对于正在探索自己的道路、寻找个性化市场空间的企业而言,则意味着更多的机会。 那么,有没有一种对于企业来说风险没那么大、相对容易切入工业互联网应用的模式? 《连线》杂志创始人凯文·凯利说,未来的创新往往发生在行业之外。 阿里云机器智能首席科学家闵万里说,创新是在敢于突破思维定势的地方产生的。 产业AI赋能工业互联网 从时间窗口来看,人工智能就是能够助推工业互联网发展突破思维定势的技术。而闵万里所说的创新——就是用大数据和人工智能的算法赋能工业互联网。 作为一家从互联网起家的公司,在进入工业行业之初,阿里云并不清楚会探索出怎样的模式。 “正是因为当初我们‘不懂’工业,所以我们没有任何的禁忌,”闵万里说。阿里云是第一家下到车间写代码的科技公司,并在一线生产经验丰富的老师傅指导下,触摸工业生产最本质的制造环节,做到真正的把技术沉淀到车间。 闵万里经常对活跃在车间一线的团队说,不懂是我们最大的优势,因为我们愿意做小学生,我们愿意学习和摸索;正因为我们不懂工业,我们会选一个可能别人注意不到的方向切入,而创新就是在敢于突破固定思维定势的地方产生的。 传统企业部署工业互联网平台的思路,是改造升级车间、加强自动化水平、提升远程管理能力等等,而阿里云的切入点是把人工智能与大数据技术嫁接到生产线,帮助生产企业实现生产流、数据流与控制流的协同,提升产线效率,以自主可控的路径实现自主可控的智能制造。 过去一年多时间,阿里云每天都有数据工程师深入不同行业的生产车间,去熟悉并理解复杂的制造场景,并探索出一套用云计算、人工智能、大数据技术驱动数字化转型的道路。 通过不断地摸索,阿里云将在工业企业的实践和经验固化下来,形成独有的工业互联网平台——ET工业大脑。企业给ET工业大脑注入初始化的输入,然后再结合工业大脑里的算法,企业收获的是产品良品率的提升、能源消耗率的降低、产品测试效率的提高等一系列价值。 目前,ET工业大脑已经成功服务协鑫光伏、中策橡胶、正泰新能源、攀钢集团等数十个工业细分领域的龙头企业,帮助企业创造利润数十亿元。 开放生态将是必由之路 工业互联网角逐者的共识是,要在这场版图与市场之争中脱颖而出,坚持开放和构建伙伴生态是一条必由之路。 纵观工业互联网企业的发展模式,它们都会选择和相应的合作伙伴强强联手,诸如西门子MindSphere是联合SAP基于开源的Cloud Foundry架构打造的,今年7月,在中德两国总理共同见证下,西门子和阿里云在柏林签署了备忘录,双方将携手打造工业数字化网络助力中国制造业转型升级;施耐德电气的EcoStruxure则基于微软Microsoft Azure提供更广泛的软件应用。另外包括ABB、IBM、海尔COSMOPlat、三一树根互联等都在吸引软件开发者入驻。 在闵万里看来,如果将工业互联网应用分为三个层级——产线数据的采集、基于数据的全局决策、分析结果与控制指令的实时下达,阿里云ET工业大脑只做其中的三分之一,即基于数据的全局决策,其他环节都需要与生态伙伴合作完成。 事实上,在阿里云众多的工业实践中,只有第一个项目——协鑫光伏没有依靠合作伙伴、而是全程自己探索和完成。此后不管是在天合光能、中策橡胶、正泰新能源、木林森、攀钢集团等企业,都有不同类型合作伙伴的参与。 闵万里认为,ET工业大脑向工业领域的ISV开放后,可以更好地为企业提供定制化和个性化解决方案。未来,客户只需要两步就可以打造智能工厂,即先通过数据工厂实现快捷上云,再基于AI创作间训练出工厂的专属智能。 “基于ET工业大脑,不懂工业的数据工程师就能帮助企业降低3%能耗、提高5%产品合格率、甚至提升7%A品率,这是过去一年阿里云在工业领域取得的部分成绩。如果将ET工业大脑开放给工业领域的行业专家们,他们所创造的百分比提升可能会更高。”闵万里说,从ET工业大脑诞生的第一天起,它就不是为了连而连,不是为了智而智,而是以客户问题为导向,为了治理客户的问题而智慧。 阿里云的开放实践 在开放共赢这件事上,阿里云正在试图做到极致。 早在2014年8月,阿里云就启动了“云合计划”项目,希望聚集合作伙伴、构建新的云生态体系,为企业、政府等提供一站式云服务。三年来,在阿里云市场不断壮大的同时,云和计划也一步步趋于完整化。 2017年5月,在阿里云云栖大会成都峰会上,阿里云再次升级云合计划,解锁“1100”生态密码,联合思科、SAP、Informatica、NetApp、中标软件、用友畅捷通、泛微、ForTInet、联想云等合作伙伴共同开启云市场软件品牌馆,并推出商业软件15天免费试用计划,希望带动100万中小企业实现智能化转型。这是继阿里云助推浙江10万企业上云、启动江苏“1*30*300计划”之后,又一针对百万企业建立的一场普惠革命。 2018年8月1日,阿里云发布ET工业大脑开放平台,这意味着阿里云从为工业企业转型打样,走向联合合作伙伴一起普惠工业企业,输出自身的技术能力与核心算法,为工业企业创造价值,以价值促使工业生产的上下游打破行业壁垒。 基于ET工业大脑开放平台,其合作伙伴可以轻松实现工业数据的采集、分析、挖掘、建模,并且快速构建智能分析应用。据闵万里介绍,ET工业大脑开放平台将开放3大行业知识图谱、19个业务模型、7个行业数据模型以及20+行业算法模型,同时,生态伙伴可以在该平台上进行编程,将行业知识、大数据能力、AI算法便捷地融合到一起,为工业企业量身定制智能应用。 未来3年,阿里云将面向工业领域招募上千家生态合作伙伴,以实现智能制造成功案例的规模化复制,加速推动制造业的数字化转型。

    时间:2020-07-08 关键词: AI 工业4.0 工业互联网

  • 什么是工业互联网的“视角”

    什么是工业互联网的“视角”

      目前,工业物联网最主要的两个体系,分别是德国的工业4.0和美国的工业互联网。   从两者所追求的目标是高度一致的,即通过工业系统的联网来聚合能力,再灵活运用,服务于个性化、创造性的需求,并产生新的商业模式和生态。   不过,不同于工业4.0更注重供应链(价值链)的研究,工业互联网则更偏向于对信息系统、利益相关者(角色)的研究。   其中的“角色”,不仅仅是指产业链上下的企业和组织,还包括了企业中的各类职业人士(商业决策者、技术工程师、产品经理等)。   从“角色”的需求出发,工业互联网提出了四层“视角(Viewpoint)”的结构(也称之为“组件”)。   1. 业务视角(Business Viewpoint)   在工业互联网的搭建中,业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员(包括行业用户)需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。(行业用户:业务决策者、产品经理、系统工程师等)   2. 应用视角(Usage Viewpoint)   应用视角定位于可靠、复杂的系统应用(功能)。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列操作(使用过程),能够获取到系统的基本功能或服务,并将其拼装成成熟的商业应用。(专业用户:系统工程师、产品经理等;逻辑用户:智能终端)   3.功能视角(Functional Viewpoint)   功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块(系统的零部件),以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤,以及功能模块和系统外界环境的关联关系。(系统和组件架构师、开发人员、集成商)   4.执行视角(ImplementaTIon viewpoint)   执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素,包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。   执行组件(视角)关注于工业物联网最基本、核心的技术架构,功能(视角)在执行视角的技术架构上搭建,使得多个应用(视角)能够协同工作,并实现业务的完整交付。(系统和组件架构师、开发人员和集成商,和系统运营商。)   执行、功能视角是工业互联网的技术基础。“执行视角”主要是构建规范的信息通道,使得独立的设备和系统在“功能视角”中形成数字化映射,能够被其他信息系统访问操作。   商业、应用视角是从商业的角度来看待生产活动,其关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等。   四个视角中的系统和能力相互交织,形成了工业互联网完整的体系架构。

    时间:2020-07-08 关键词: 工业4.0 工业互联网

  • 工业4.0在喷码机设备中的影响

    工业4.0在喷码机设备中的影响

    工厂设备、系统和流程的集成是工业4.0帮助提高生产效率的关键要素之一。其中,通用通信标准协议的采用可确保集成更简便,有助于“自动化孤岛”现象的解决。 您的工厂是否如此?流水线上作业的各种不同的设备,在运行中各自为政,所谓的“集成”成了束之高阁的名词。这是由于大多数制造业自动化流程的开发、设计都是单个进行,只针对单一流程、机台或设备。新兴的工业物联网要求避免这种“自动化孤岛”现象,各机台、设备或流程、系统必须整合集群的,以实现所有信息的共享、交流,以及整厂各层级的统一控制系统。通讯标准便是其中连接各个部分的桥梁,从设备到产线统一入网,其中包括集成于OEM设备的各喷码机。 作为一种统一且安全的方式,通讯标准使得各系统得以收集和传递数据,进行效率分析(设备综合效率指标,成本透明),追踪追溯以及对于生产流程和产品质量的监控。以WS标准 (Weihenstephan Standard)为例,WS标准是众多食品饮料跨国企业采用的通讯标准。在使用WS标准的生产环境里,安装多米诺QuickDesign WS自动化模块的喷码机与其他设备及系统连接,在生产运行中促成无障碍通信(见下图)。 在工业4.0框架下,制造执行系统MES、企业资源管理计划系统ERP等全部连接一体,而多米诺QuickDesign则发挥帮助喷码机直接集成于这些系统的作用,实现标签内容的自动生成,减少人工干预。 在生产中,MES自ERP获取的产品信息,传送至QuickDesign,QuickDesign根据收到的信息识别正确的标识格式,最后由喷码机将这些信息和自动生成的可变码一起赋在产品或其包装上,系统协作如此有序进行。 通过将工业4.0理念及创新逐步引入产品,多米诺在客户实现终极目标的过程中有着得天独厚的优势。生产效率最大化之外,也带给企业额外的更具体的益处,如标准化带来设备间的无障碍交互,前瞻性监测减少喷码机停机时间以及消除误操作避免由此引起的产品召回等。

    时间:2020-07-07 关键词: 工业4.0 喷码机

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