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資訊頻道

我國智能制造實施的行業差異化路徑

  一、重點行業的差異化智能制造推進路徑

  打造以智能裝備、網絡互聯與數據集成為核心的智能工廠。以石化、鋼鐵為代表的原材料行業,自動化、數字化信息化建設起步較早,發展程度較高,智能制造實施主要以工廠內外各環節數據打通及應用為重點,實現生產管控一體化、供應鏈協同與能耗優化。在生產管控一體化方面,九江石化的智能工廠建設,在生產現場通過4G無線網絡、防爆智能終端實現裝置數據的采集傳輸,大幅提升生產管理與裝置優化水平。在供應鏈協同方面,東岳化工通過對物流、能流、安全、資產的全流程監控與數據集成,建立數據采集和管控系統,實現從響應式制造到預測制造的智能供應鏈轉變。在能耗優化方面,魯西化工以“互聯網+化肥”方式改造傳統化肥生產,通過建立數據采集和監控系統,并與控制系統有機結合,實現重點污染物排放監控的全覆蓋,噸合成氨綜合能耗大幅下降。

  推進面向高價值產品的智能設計、協同制造和遠程運維。航空、汽車、船舶、工程機械等高端裝備行業,具有資金技術密集、產品附加值高的特點,企業生產過程普遍建立了良好的自動化、數字化基礎,智能制造實施主要需求在于結合數字化、網絡化技術,推進虛擬設計、協同制造和遠程運維。在數字化設計方面,中國商飛建設三維PDM數據管理系統,應用數字化三維設計與工藝技術,實現產品數據流打通“設計-分析-工藝-制造”環節,大幅縮短研制周期。在網絡協同制造方面,長安汽車搭建全球協同研發平臺,推動基于同一模型與數據源的協同設計,實現了24小時不間斷協同開發。在遠程運維服務方面,三一重工依托工程機械服務平臺為客戶提供故障診斷、性能優化托管等智能服務,產品市場占有率整體提高5%,服務營收占比提高28%。

  探索用戶需求導向的個性化定制。家電、服裝、家具、汽車等消費品行業,具有顯著的訂單拉動式生產特點,企業積極拓展個性化定制模式。在服裝行業,報喜鳥公司開發西服私享定制云平臺與大數據平臺,對用戶個性化需求特征的挖掘和分析,實現“一人一版、一衣一款”的西裝自主設計與定制生產。在家電行業,海爾集團打造“互聯工廠”,前端打造“眾創匯”的用戶交互平臺,終端依托沈陽、鄭州、佛山和青島四個互聯工廠,后端依托“海達源”模塊商資源平臺,實現冰箱、空調等產品的定制化生產。

  強化以局部環節自動化、數字化改造為突破點的生產智能管控。以信息通信、光學元器件可穿戴設備等為代表電子行業,在檢測、裝配、物流環節普遍存在較大的自動化、數字化短板,企業智能制造實施主要以局部環節改造為切入口,逐步提升生產的數據采集與利用能力,提高生產效率和產品質量。在質量檢測方面,中興無線基站產品智能工廠,通過工業機器人、自動化檢測設備的綜合集成,突破模塊化電源檢測的自動化瓶頸,單條檢測線減少12個人工需求,檢測作業效率提升33%。在產線控制優化方面,華星光電子在自動化及傳送設備基礎上,對設備運行數據、原材料數據、生產過程數據進行綜合集成,大幅提升生產效率。在智慧物流方面,歌爾聲學依托基于射頻識別技術(RFID)的智能物流管理系統和立體倉庫,實現物料精準配送,大幅提升物流倉儲效率。

  另外,中小企業也正在探索低成本推進智能制造的路徑。受制于資金、技術和人才,中小企業低成本實施智能制造是現實選擇。在硬件方面,中小企業通過對單點舊設備進行升級改造、智能設備以租代買等方式節省成本。山東威達機械充分利用原有舊設備,改造升級PLC系統、線軌等關鍵部分,并入新系統組成智能制造生產線,節省50%投資成本。在軟件方面,中小企業可通過“按需付費、按次付費”取代“成套購買”的方式,降低使用門檻。

  二、智能制造發展中存在的主要問題

  行業間、企業間發展基礎參差不齊,統一推進智能制造實施存在挑戰。與發達國家企業普遍走過了機械化、電氣化和自動化的串聯式道路所不同,我國企業1.0、2.0、3.0的發展階段并存,不同行業、不同企業智能制造的實施基礎和路徑存在較大差異。如航空、電子、汽車、石化、鋼鐵等行業信息化建設起步早、基礎好,先進企業自動化率基本達到80%,數據自動采集率達到90%1;相比之下,紡織、建材等行業企業規模偏小,行業平均自動化普及率僅能達到60%2。

  核心技術裝備、關鍵共性/行業標準的自主化進程相對緩慢。以智能制造核心技術裝備為例,國內機床、機器人企業在高端市場處于劣勢,80%的高端機床依賴進口,ABB等國際工業機器人四大家族占我國機器人本體市場的50%以上,減速器、伺服電機、敏感芯片、外圍芯片等關鍵核心元器件均由國際企業主導壟斷。

  缺少跨界領軍企業,生態體系競爭力薄弱。目前,我國缺乏一批類似GE、西門子的跨界巨頭企業和系統集成商,尚未形成具有競爭力的智能制造生態體系。例如,我國沈陽機床廠研發網聯裝備i5數控機床,以智能云科平臺為載體構建行業用戶與供應商生態圈,目前雖有600多家制造商入駐,但影響力和競爭力仍然無法與覆蓋140多個國家的德瑪吉等國際機床巨頭相比。

  對數據的集成和綜合利用不足,智能化水平受限。隨著智能制造的深入推進,企業逐漸暴露出數據集成和綜合利用能力不足的短板,難以將采集到的生產數據轉化為對生產經營決策的支撐,制約了智能化水平的進一步提升。

  三、進一步推動智能制造發展的建議

  圍繞不同行業的不同基礎與需求,分類施策,鼓勵企業探索差異化智能制造實施路徑。基于不同行業、不同企業的生產特點、實際需求和基礎能力等級,結合試點示范企業智能制造實施經驗,加快建設具有操作性行業性智能制造實施指南,加快智能制造應用推廣。

  加快平臺類產品的研發,突破重點行業場景下的數據智能應用瓶頸。圍繞智能制造發展的共性技術要素,以企業應用為牽引,加快產學研用聯合創新,推動面向數據集成分析的平臺類產品研發應用,著重開發面向各類優化場景的模型算法,提升工業企業智能化應用能力。

  著力推動中小企業自動化改造和信息化升級,針對中小企業資金、技術、人才力量有限,鼓勵并推廣面向關鍵工序的自動化改造和信息化升級,積極探索中小企業的低成本智能制造實施路徑,激發中小企業積極性。

  作者簡介:

  田洪川,中國信息通信研究院,信息化與工業化融合研究所,兩化融合與智能制造研究部副主任

  蔣昕昊,中國信息通信研究院,信息化與工業化融合研究所,兩化融合與智能制造研究部高級工程師


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