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智能制造的“神經”——物聯網

454398 ? 來源:虎嗅APP ? 作者:錢德虎 ? 2020-12-22 17:05 ? 次閱讀

隨著阿里醞釀了三年的“犀牛智造”走上臺前并投入生產,以工業互聯網、中國制造2025等制造業升級話題也被一并成為行業的熱門話題。制造業作為我國國民經濟的主體,是所有產業發展的基礎,悄無聲息地影響著經濟的發展和人們的生活。

而對很多的企業來說,智能制造有什么好處、如何才能簡單有效地對生產流程進行升級,并沒有一個明確的認知。在全球制造業正面臨新一輪產業分工的背景下,留給中國制造業的時間并不寬裕。

制造業天然的復雜性,注定了這條路將極其漫長。也是為什么,虎嗅“成就制造業轉型升級 智變未來”的節目中,“制造業數字化轉型”會成為我們討論的主題。

為什么智能制造如此重要?

前哈佛大學教授,著名經濟學家、世界銀行經濟顧問霍利斯·錢納里曾在《工業化和經濟增長比較研究》一書中指出:“以制造業增長為代表的經濟結構轉變,會加速經濟增長進程;制成品出口導向國家,經濟結構變化速度較快,國內外產業聯系程度更高,制造業對增長貢獻也更大。”

以我國為例,改革開放之后,中國從貧窮落后一躍成為世界第二大經濟體。經濟高速發展的根本原因在于成功利用了人口帶來的勞動力優勢。各行各業都融入了全球產業鏈、參與到國際分工中去,最終成為成為了“世界工廠”。

據工信部最新數據,2019年我國制造業增加值達26.9萬億元,占全球比重28.1%,連續十年保持世界第一制造大國地位。

但經過40年發展,這樣的模式正逐漸面臨著來自內外兩方面的挑戰。

一方面來自內部,國內制造業“用工荒”逐年加劇,疫情之后一度成為社會熱點。這背后是人口紅利使低端產業造成了對低成本勞動力的依賴,而年輕群體則不再滿足于傳統制造業工人微薄的收入。在移動互聯網的高速發展下,轉而尋求快遞員、騎手、網約車等新的社會需求職業。

為了招到更多的工人,工廠不得不提高薪資待遇。而勞動力成本的水漲船高,進一步導致了制造業開始出現新一輪向勞動力成本更低的東南亞國家遷移的現象。

另一方面則在外部,以德國提出“第四次工業革命”、美國“智能制造領導聯盟”、英國《英國工業2050戰略》等等為首。在國際范圍內,多個政府或組織正在大力推動新型高自動化制造形式,下一代工業制造已逐漸成為新的趨勢。

在這樣的背景下,2015年李克強總理提出“制造強國”戰略。在第一個“十年綱領”《中國制造2025》中,將“中國智能制造”作為發展的主要方向。推動傳統制造業轉型,以“機器換人”的方式,緩解中國制造業面臨的用工問題。

今年4月則更進一步,中共中央對“新基建”的定義進行了解釋,并在“信息基礎設施”的建設中明確將“物聯網、工業互聯網”等列為了主要的發展推動方向。

緊接著的第十九屆五中全會中又提出:“堅持把發展經濟著力點放在實體經濟上,堅定不移建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國,推進產業基礎高級化、產業鏈現代化,提高經濟質量效益和核心競爭力。”

在十四五“2035年基本實現社會主義現代化”的目標下,“基本實現新型工業化”也成了中堅的推動力量。

對于還在猶豫的工廠來說,在用工的壓力與“新基建”等政策的指導下,前進的方向逐漸清晰起來:在IoT與大數據等技術的加持之下,通過對傳統產線數字化的改造與建設,將達到生產效率與成本的進一步優化。

這不僅是局部工廠的解決方案,更是推動我國制造業發展的過程中,所采取的必要的生產方式的變革。

物聯網:智能制造的“神經”

事實上,智能制造的普及并非一帆風順。對企業來說,采用低端勞動力不僅可以節省成本,更是可以讓產線更加“靈活”。

舉例來說,在一些企業管理者的眼中,傳統自動化工業流程往往是將機器以事先擬定的腳本進行運作。在一個生產線中,每一臺機器、每一個節點都是“死”的。需要技術人員提前提供好運行腳本,并按照腳本來運作。

這正是很多制造業不愿放棄人工制造的原因:相比機器,人具有更強的適應能力,人工的生產線更具有“柔性”。可以做到隨機應變,并實時地根據產線的狀態調整自己的工作。

而這也恰好是外界對智能制造控制的普遍誤區:簡單來說,智能制造會使用機器來替代人類的操作。但它并非為了單純解決“能源、體力”等問題,只依靠機器將生產流程自動化。

而是進一步地,通過物聯網技術對工業數據進行更深度的檢測,并在各節點之間進行實時的數據交換、處理。將每個節點、每臺機器狀態與效率的最優化,并最終促成整個系統的高效運行。

在這個過程中,作為幾乎所有數據源頭的物聯網技術(IoT),成為了工業互聯網進化過程中重要的一環。

TCL格創東智智能制造專家王錦提到了“智能制造20字真言”,分別是:狀態識別,實時分析,精準執行,自主決策和學習提升。他強調:物聯網技術解決的是狀態識別、實時分析、精準執行這三方面的問題。

在智能制造中,通過物聯網傳感器收集到的數據,不僅可以在低延時下實現更準確地操作,還可以如同“神經”一樣,收集記錄生產過程中每個節點的狀態數據。借助5G等更加先進的通訊技術,讓數據在節點之間交換流動起來,就像“血液”通過了“血管”。

當整個系統運作起來,生產的過程就“活了”:通過記錄和數據交換,系統實時判斷自己的工作內容,提醒潛在的危機;為維修人員提前預測潛在的故障,減少維護成本;并在理想情況下,自我優化生產流程(時間敏感網絡),體現的則是相比人工流水線更強的“柔性”。

英特爾亞太區物聯網事業部中國區行業銷售經理謝青山表示,與普通用戶經常接觸到的互聯網技術相比,工業互聯網還有著兩個獨特需求:

1、實時性:隨著制造產品的精細程度越來越高,在制造過程中需要更加快速、 實時、精準地控制機械設備;

2、時效性:設備之間需要做到更加及時、同步的配合,將工作流程效率最大化。

隨著數據的流動,物聯網大大推動了工業生產的過程中做到實時反饋和閉環控制。

物聯網改變了什么

隨著制造業產線流程的愈發復雜,被制造的產品越來越精密,曾經人工難以解決的問題,在智能制造時代正被逐步克服。

王錦提到了物聯網機器視覺的一項具體應用:一次制造案例中,面板生產過程中有一道工序,需要用人眼去判斷電路板印刷過程中的電路質量問題。每次判片室幾百人,每天看30萬張缺陷照片,工作內容的辛苦給崗位帶來了極大的流動性。而借助物聯網的視覺傳感器和AI技術,系統可以自動地高速完成整個過程。

從更長遠的角度來看,物聯網技術解決的將不僅僅是人的問題,更是給整個產線流程帶來方方面面的改變。在謝青山提到的英特爾半導體工廠中,物聯網正給產線的維護過程帶來了新的可能性。

由于芯片的精密程度非常高,所以在制作過程中,英特爾在工廠中安裝了大量的換氣設備,用來維持生產環境的潔凈。在生產過程中,換氣設備的損壞或者故障,對產線將是非常大的影響。而如何穩定地維護這些換氣設備,對工廠來說是個挑戰。

在此之前,英特爾只能通過頻繁檢測,并提前報廢掉設備,來避免潛在的風險,不可避免地構成了一定程度的浪費。

而對產線進行基于智能制造的改造以后,針對換氣設備故障時的異常狀態,英特爾為每個換氣設備加裝了傳感器,通過對比正常與異常時不同的狀態數據,如振動頻率、電流、電壓、聲音等。在數據層面提前判斷設備的潛在的隱患信息,并進行預測性的維護。保持產線穩定的同時,大幅降低了成本。

謝青山認為,“預測性維護”是工業互聯網對傳統工廠改造的過程中,能讓工廠最快受益的技術。它的受益體現在兩方面:

一方面是產線的穩定:減少產線故障以后對原材料的損耗以及交付周期延長的商業影響;

另一方面則是成本的降低:減少了技術人員檢查、更換設備的人力成本。同時設備物盡其用,避免頻繁采購帶來的浪費。

而解決這些問題的方式,正依賴于英特爾物聯網技術成熟應用的基礎。

謝青山認為,當前中國制造業的一大特點是,從業人數與規模,都遠遠領先于其他擁有制造業的國家。這正源自于改革開放之后,制造業的崛起之下,中國形成了世界上品類最多、規模最大的制造業體系。

但與此同時,不同品類的工業特點,造成了國內制造業發展的不均衡:領先的企業已經開始建設黑燈工廠了,而還有更加廣大的小型制造業工廠,離真正的數字化改造還有很遠的路要走。

要解決這些問題,需要的是一個更加一體化低成本的平臺化解決方案。

比如說從硬件層面來說,英特爾發現,傳統通用的芯片應用到智能制造領域時,并不能良好支持時間敏感網絡這一功能,即不能很好地對上下游工序的合理安排與調整。于是他們在新一代處理器中,將這類功能統統集成到了底層的硬件中,當上層工廠需要構建自己的智能制造平臺時就會更加容易。

從軟件上來說,為了更好地支持上述硬件功能,英特爾搭建了全球化IoT平臺,提供一站式智能物聯網解決方案。在工業邊緣控制平臺(ECI)的加持下,智能制造的應用實現將更加簡單。

這樣工作看起來并不復雜,但從前期調研、開發人員程序編寫、最后將功能燒到芯片里,前后需要三到五年才能實現。對于之前普通的企業來說,尋找一套穩定的解決方案所需要付出的成本則依然高昂。而像這樣成熟、通用、一體的解決方案,也將成為智能制造的有力推動,這套技術的優勢在工廠中體現得淋漓盡致,通過提高機器視覺等技術,達到節能減排成效,進而大幅度提升了效率。

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而在智能制造的普及背后,將會迎來更多衍生性智能制造應用的快速發展。對此,王錦提到了“數據壓”的概念:

格創東智在TCL華星光電的一期的物聯網工程里,大概連了六千多臺設備,將近兩萬個信息點,一天大概能產生將近兩個TB的數據。就像水庫一樣,大量的數據會產生數據壓,數據壓會推動智能制造衍生應用的發展。

毫無疑問的是,基于整個制造業產生的案例與背后的數據,將推動行業帶來更大的改變。而這,需要的則是中國制造行業的共同努力。

結語

“一句中國的古老智慧的名言叫‘水利萬物而不爭’,我們的產品就像水一樣,可以滲透到千家萬戶,也讓企業可以更好的發展。”謝青山說到。

隨著底層軟硬件技術逐漸完善,對制造業進行基于物聯網技術的改造,正逐漸讓更多企業邁入了智能制造的領域,更多的數據將推動各種產業應用的發展,生產效率得到進一步提升,而“用工荒”的問題或將不再存在。

而整個制造業智能化的改變,也必將帶動著國家的經濟的發展,并改變著每個人的生活,成為下一步帶動國民經濟進步的根本動力。
編輯:hfy

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