工业4.0分析:大数据驱动新型智能制造业
更自动化的生产设备,更灵活的流程管理,让工厂能够基于市场预测,快速地装配调度,智能地生产,从而以最快的速度匹配消费者需求。这就是工业4.0的主要特点。
在工业4.0时代,每一个工厂都应有一套智能系统,它首先能够通过传感器,对机器运作数据进行采集,并加以分析,从而实时地了解工厂的运作情况;其次,能够通过执行器对机器运作进行控制;此外,还能对消费者行为数据进行分析,对产品从设计到销售的全生命周期,进行最优化的管理。
与此同时,对于机器生产者来说,他们的消费者是各个工厂。因此,他们需要采集机器的使用数据,从而更好地了解机器被使用的情况,以便安排自己的机器维护服务,并对机器的设计进行改善。工业数据的采集,将催生出新的商业模式,逐渐打破工厂的边界,促进资产的流动,在全社会范围内优化资源配置。
这些看起来枯燥的事情,在工业4.0时代都将内化成智能的数据,变得可见、可调节。
智能的工厂
传统意义上,经销商在市场预测和实际需求之间,有一定滞后;而在经销商订单和制造商实际供货之间,又有一定滞后。
两者一叠加,随着时间的推移,库存量会产生剧烈波动。糟糕的是,他们越是试图积极调整,这个波动就越剧烈。长此以往,制造企业的生产周期管理就变得十分困难。
因此,除了通过电子商务等互联网手段,缩短市场信息的传导机制外,制造企业的一个核心目标,就是打造一个智能工厂,进一步压缩生产周期,从而灵活地应对订单的变化。
成立于1945年的奥地利滑雪板公司Blizzard,正试图用智能工厂提高自己的利润。
以往,Blizzard需要两年的时间,不断地打折降价才能把库存消化掉。然而,老问题尚未解决,新问题又接踵而至。
上世纪90年代,Blizzard只有10多个型号的产品,2000年后,滑雪板出现了40多种型号,现在则已经到了900种。
同时发生变化的是,滑雪板的销售不再以终端客户的购买为主,而是80%的滑雪板都以租赁的形式流通于市场。
另一方面,一些滑雪板的材料有18种,需要16周的生产时间。因此,Blizzard需要把生产阶段的效率进一步提高,用更短的生产周期去解决库存问题。同时,在管理上,需要参考市场的变化,比如型号增多、用途改变等,以更好地安排自己的生产。
IBM智能分析解决方案的设计师施尼博(StephanSchnieber)告诉记者:“Blizzard提出的目标也很明确,首先,在生产过程中零故障;其次,在生产过程中最大程度地收集并分配信息;第三,要与现有的IT系统形成网络。”IBM是Blizzard智能工厂的方案解决商。
IBM给Blizzard设计了一套工厂管理系统。首先,在流水线的机器上,安置了一些传感器和执行器;而每个物料托盘的底部,也都装有一个“数据卡”。这样,当物料通过搬运和加工时,就会以射频技术被系统识别。
在此基础上,IBM用自己开发的Cognos系统,对生产行为进行记录、储存、分析以及分配。从而实时掌握每道工序上产品的来料追溯、加工状态、加工数目以及产品批次等信息。
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