http://www.sharifulalam.com 2022-10-25 11:11 來源:先進制造業(yè)
一、趨勢概述
二、智能制造概念
智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統(tǒng),它在制造過程中能進行智能活動,諸如分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等。它包含智能制造技術(shù)和智能制造系統(tǒng),智能制造系統(tǒng)不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫,而且還具有自學習功能,還有搜集與理解環(huán)境信息和自身的信息,并進行分析判斷和規(guī)劃自身行為的能力。智能制造通過人與智能機器的合作共事,擴大、延伸、部分取代人類專家在制造過程中的腦力勞動,把制造自動化的概念更新,擴展到柔性化、智能化和高度集成化。
三、中國智能制造行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析
我國已具備發(fā)展智能制造的基礎與條件。
一是取得了一大批相關的基礎研究成果,掌握了長期制約我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的部分智能制造技術(shù),如機器人技術(shù)、感知技術(shù)、復雜制造系統(tǒng)、智能信息處理技術(shù)等。以新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、工業(yè)機器人、自動化成套生產(chǎn)線為代表的智能制造裝備產(chǎn)業(yè)體系初步形成。
二是我國制造業(yè)數(shù)字化具備一定的基礎。目前規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在研發(fā)設計方面應用數(shù)字化工具普及率已經(jīng)達到54%,生產(chǎn)線上數(shù)控裝備比重已經(jīng)達到30%。
然而,與發(fā)達國家相比我國還有較大差距,體現(xiàn)在以下幾個方面:
一、是智能制造基礎理論和技術(shù)體系建設滯后
目前,我國主要側(cè)重智能制造技術(shù)追蹤和技術(shù)引進,而基礎研究能力相對不足,對引進技術(shù)的消化吸收力度不夠,原始創(chuàng)新匱乏;控制系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件等關鍵技術(shù)環(huán)節(jié)薄弱,技術(shù)體系不夠完整。
二、是我國發(fā)展智能制造的數(shù)字化基礎較為薄弱
制造業(yè)發(fā)展整體上還處于機械自動化向數(shù)字自動化過渡階段,如果以德國工業(yè)4.0作為參照系,比較一致的看法是我國總體上還處于2.0時代,部分企業(yè)在向3.0時代邁進。
三、是關鍵技術(shù)和核心部件受制于人
高端傳感器、智能儀器儀表、高檔數(shù)控系統(tǒng)、工業(yè)應用軟件等市場份額不到5%,大型工程機械所需30Mpa以上液壓件全部進口,大型轉(zhuǎn)載機進口部件占整機價值量的50%-60%。
四、是高端軟件產(chǎn)品缺乏
我國制造業(yè)的“兩化”融合程度相對較低,低端CAD軟件和企業(yè)管理軟件得到很好普及,但應用于各類復雜產(chǎn)品設計和企業(yè)管理的智能化高端軟件產(chǎn)品缺失,在計算機輔助設計、資源計劃軟件、電子商務等關鍵技術(shù)領域與發(fā)達國家差距依然較大。
五、是企業(yè)系統(tǒng)集成能力較為薄弱
缺乏像西門子、GE一樣的國際級大型企業(yè)。質(zhì)量和水平不高。
當前,智能制造已成為我國建設制造強國的主攻方向,加快發(fā)展智能制造解決方案是推動中國制造邁向高質(zhì)量發(fā)展、形成國際競爭新優(yōu)勢的必由之路。中國制造企業(yè)必須通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升產(chǎn)品創(chuàng)新與管理能力,提質(zhì)增效,從而贏得競爭優(yōu)勢。
四、智能制造業(yè)九大未來發(fā)展趨勢
01設備數(shù)字化率穩(wěn)步提升
設備的自動化和數(shù)字化是企業(yè)實現(xiàn)智能制造的基礎,根據(jù)平臺數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,設備數(shù)字化率達57.98%,24.04%的企業(yè)具備自動化物流設備,22.06%的企業(yè)在關鍵工序?qū)崿F(xiàn)質(zhì)量在線檢測。設備數(shù)字化率的提升,有利于企業(yè)提升生產(chǎn)制造效率。
02設備互聯(lián)互通能力持續(xù)加強
車間是生產(chǎn)制造信息的重要載體,包含設備、工藝、質(zhì)量、作業(yè)等相關基礎資源,只有通過設備、質(zhì)量、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)信息采集與追溯,才能真正意義上實現(xiàn)車間各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)互通。根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,企業(yè)實現(xiàn)設備聯(lián)網(wǎng)和設備數(shù)據(jù)采集的28.78%,實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集的達 40.18%,實現(xiàn)質(zhì)量全流程追溯的僅有16.97%。
03生產(chǎn)作業(yè)可視化程度有待進一步提高
生產(chǎn)過程的標準化、可視化和智能化是企業(yè)智能化改造和智能車間建設的重要目標,也是制約影響智能車間投資效果的關鍵內(nèi)容。根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,28.43%的企業(yè)實現(xiàn)了生產(chǎn)過程可視,30%的企業(yè)實現(xiàn)標準化作業(yè)文件的自動下發(fā),10.42%的企業(yè)應用了高級排產(chǎn)系統(tǒng)。
04智能倉儲應用場景逐漸普及
面向原料、半成品、成品倉儲管控環(huán)節(jié),依托倉儲物流管理系統(tǒng)或平臺等解決方案,借助于條形碼、二維碼、無線射頻等標識技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)自動出入庫、自動運輸、配送過程監(jiān)控,可有效提高配送效率、降低庫存量。
根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,28.43%的企業(yè)應用了基于標識技術(shù)的物料管理方式,倉儲管理系統(tǒng)應用率達30%,10.42%的企業(yè)實現(xiàn)了基于生產(chǎn)需求的精準配送。
05數(shù)字化研發(fā)設計能力穩(wěn)步提升
面向產(chǎn)品研發(fā)設計環(huán)節(jié),依托計算機輔助設計、試驗仿真系統(tǒng)、協(xié)同研發(fā)系統(tǒng)或平臺,應用基于模型的定義、知識工程等技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品快速設計、縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本,提高研發(fā)的效率和質(zhì)量。
目前數(shù)字化研發(fā)工具已在企業(yè)得到了普遍應用,由2020年的73% 提高至89%,30%的企業(yè)應用了數(shù)字化設計建模仿真技術(shù),55%的企業(yè)實現(xiàn)基于三維模型的設計,32%的企業(yè)建立了典型組件和設計知識庫并有效應用。
06系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)互聯(lián)仍是高成熟度提升關鍵點
系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)互聯(lián)是企業(yè)邁向成熟度三級的關鍵特征。根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,20.77%的企業(yè)制定了完整的系統(tǒng)集成架構(gòu)和規(guī)范,僅有12.77%的企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)設計、生產(chǎn)、物流、銷售和服務全業(yè)務的集成。企業(yè)集成需求旺盛,普遍存在技術(shù)水平低、人員能力弱、資金投入大等問題,難以實現(xiàn)互聯(lián)互通,或制約企業(yè)向高成熟度階段邁進。
目前已有 75% 的企業(yè)實現(xiàn)了部門內(nèi)的數(shù)據(jù)共享,但在數(shù)據(jù)分析利用率方面仍處于起步階段,14% 的企業(yè)采用了大數(shù)據(jù)平臺,12%的企業(yè)基于模型開展數(shù)據(jù)分析及應用,驅(qū)動生產(chǎn)環(huán)節(jié)的業(yè)務優(yōu)化,僅有5%的企業(yè)實現(xiàn)了智能決策。當前階段,制造業(yè)實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準決策仍面臨巨大挑戰(zhàn)。
07企業(yè)逐漸關注工業(yè)知識的積累和沉淀
構(gòu)建企業(yè)知識庫是經(jīng)驗萃取的過程,是對知識進行有效管理并合理利用的重要手段,通過知識的積累和增值,企業(yè)才能夠不斷進行企業(yè)管理、產(chǎn)品研發(fā)、市場拓展和客戶服務的創(chuàng)新,持續(xù)提升企業(yè)核心競爭力。
根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,31%的企業(yè)注重智能制造領域的技術(shù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新,14%的企業(yè)已經(jīng)建立了企業(yè)知識庫以及知識管理平臺,對知識進行系統(tǒng)性管理;11%的企業(yè)開始積累沉淀專家知識和經(jīng)驗并將其進行數(shù)字化和軟件化,應用到業(yè)務活動中,以期減少經(jīng)驗流失和重復勞作,幫助企業(yè)解決經(jīng)營管理中的復雜問題。
08部分企業(yè)開始逐步實現(xiàn)綠色低碳制造
我國制造企業(yè)早期發(fā)展追求迅速擴張生產(chǎn)規(guī)模,管理模式較粗放,導致碳排放失控。
一方面是企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復雜,能耗設備分散,對設備的過載、空載狀況無法進行實時監(jiān)控,由于設備管理不到位導致能源損耗大。
另一方面是由于不合理的工藝流程會造成工序能耗高,從而導致產(chǎn)生不必要的碳排放。
根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,26%的企業(yè)已應用了能源管理平臺,23%的企業(yè)實現(xiàn)碳排放統(tǒng)計,10%的企業(yè)實現(xiàn)了碳資產(chǎn)閉環(huán)管理。
下一步企業(yè)將綜合利用能效數(shù)據(jù),優(yōu)化設備運行參數(shù)、對傳統(tǒng)工藝進行技術(shù)改造、優(yōu)化生產(chǎn)管理過程,推動低碳生產(chǎn)工藝的創(chuàng)新與應用。
09產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈數(shù)據(jù)的集成和管理
企業(yè)基于生產(chǎn)、庫存、銷售數(shù)據(jù)集成,可進行動態(tài)安全倉儲分析,精準預測庫存并實施采購決策以滿足生產(chǎn)及銷售的需要,同時降低庫存成本,提高生產(chǎn)資源配置效率,縮短交付周期。
根據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,13%的企業(yè)實現(xiàn)供應商信息協(xié)同,12%的企業(yè)自建或使用了供應商協(xié)同平臺,6%的企業(yè)逐步打造智慧供應鏈。