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数据驱动是企业实现智能制造的关键

  2018年12月19日  

  “企业要实现智能制造,不能‘照抄’别人的模式,而需要回过头检视自己的真实情况,由经营议题找到智能制造的关键切入点,通过自动化与信息融合,并结合云端及资料分析推动工业4.0。他认为,未来的工厂是数据驱动的,这将成为企业竞争力的关键要素,通过数据把人、产品、设备连接起来,是最终实现智能制造的重要手段。”

  ——研华科技工业物联网事业群

  中国区总经理蔡奇男

  政策与资金支持下的智能制造新阶段

  无论是工业4.0还是中国制造2025,前面两三年应该是一个市场观念的转变阶段。在这个过程中,不管是在国内还是国外都有很多论坛,其实很多经营者相信听到这些词的时候还是很陌生,需要一个学习消化的过程。当然也有一些动作比较快的经营者已经在思考并实践,做一些试点或者样板。

  从整个大环境来看,有一些企业已经做出了初步成效。进入第二个阶段,经过过去两三年的学习、理解跟思考,我认为未来的三到五年很多企业会开始逐步地从一条产线,一个车间进入尝试,特别是在国家政策和资金的大力支持下,整个应该会给整个产业带来新的突破。

  研华智能制造的产业布局

  研华本身就是制造企业,我们工厂的生产规模大概是4000左右,大多是少量多品种的制造。在启动了智能制造方案后,企业生产质量、交期和效率都得到了显著的提升。所以,研华布局的第一步,就是将智能制造落实到自己的车间里。

  同时,我们也在几年前开始把自己的产品和方案通过软硬整合方案的方式对外输出,变成智能制造的应用方案,帮助智能制造的用户快速地导入。

  目前研华通过对自身的实践和提炼,已经推出了将近20套不同的智能制造应用方案,涉及能源管理、设备联网、可视化、、作业站、电子攻关等等。由于这些的方案经过了研华长时间的实践和提炼,因此很多用户在导入之后,也觉得非常受用。大部分用户会来到我们的工厂进行参观,看到这些方案如何在研华的车间使用。

  第三,研华也在与行业伙伴合作,通过产业链的结合形成新的共创模式。在过去这两三年中,我们在不同领域拥有了将近20家的共创伙伴。通过把他们自己在行业中多年的经验,与研华的硬件组建和工业云平台结合起来,形成行业性的解决方案,我们希望能够服务于更多的行业。

  研华工业物联网行业应用架构

  总结一下,简单分成三步:

  第一,自身的实践;

  第二,提炼出解决方案;

  第三,与行业合作伙伴一起打造智能制造的生态圈。

  智能制造面临的挑战

  这里的挑战,我把它分成三个层面:

  第一,是来自于观念跟认知的挑战。目前,仍然有很多人认为,必须要有新的智能工厂才能实现工业4.0。但通过实践,我们认为实际上可以把传统的工厂改造成智能工厂,逐步迈向工业4.0。

  第二,要实现工业4.0是不是引入一套外部的解决方案就可以解决所有的问题?工业4.0事实上就是制造业从经济生产、到信息交互,再到自动化的持续改善过程,这是一个持续性的过程,不能一蹴而就。

  第三,工业4.0是一个一把手工程。如果随便找一个外面的人做,决心不够,就不容易成功。在与客户的沟通时,我经常告诉大家一定要先想清楚,是不是有决心启动这个事情,因为这不是一天两天可以实现的,所以一定要有非常坚定的决心。

  在制造业中,我们可以从品质、交期、效率等几个层面,与其他企业的经营指标进行对比,发现其中的差异再做改造和提升。

  除此之外,也有很多企业面临着来自人才的压力。在做工业4.0的时候,如果员工还没有相匹配的能力,选择一个合适的合作伙伴就更为重要。这个合作伙伴可能经验丰富,可能在信誉、能力方面比较突出。因为要完全靠自身来做,时间会拉很长,可能也会走一些弯路,所以适当地寻求合作伙伴也是非常重要。

  在工业4.0实践中,企业应该有计划地设定阶段性的目标,并针对阶段性成果不断调整策略。经过一段时间之后效率却没有达到预期,在这种情况下,就需要做策略上的调整和修正。比如有一些基础架构做得不够好,当系统越做越大的时候就需要打掉重来。通过对每一个阶段进行目标设定、实践、再调整,就可以根据计划执行的进度,逐步迈向工业4.0。

标签:研华 智能制造我要反馈
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