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【智能工厂】怎样从0到1,让工厂变得智能?

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作者不详更新于2021-08-02 08:39:15

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 【智能工厂】怎样从0到1,让工厂变得智能?

"智能工厂"这个词这些年很火,我们对它的总体印象就是把机器、产品、人员和系统连在一起,然后实现自动化生产。企业都希望通过智能工厂,以更低的成本,更高效、更灵活地生产产品。
但究竟多智能才能被称为"智能工厂"呢?你会发现,我们很难有一个可量化的标准。我想给你一个参考值,请你来看看华为的智能工厂做到了什么程度。
数字总是最直观的,我来给你一组华为手机生产线的数据,你来体会一下。
2014年之前,华为的一条手机生产线需要配备86个工人。现在呢?
从物料上线到最后手机包装完成,整个流程只需要14个人,产出还有提升,现在每28.5秒产出一部手机。相当于说,今天华为工厂的生产效率是数字化智能制造推行前的6倍。
只是听数据你可能没有画面感,还是不清楚智能工厂长什么样。那接下来,你就跟着我一起参观华为的松山湖生产基地,我来给你当一回导游,我们去看看刚才说的这条手机生产线吧。
好,你现在站在生产线前了。这条生产线全长120米,你从头开始往前走,前60米只能看到一个工人,其他都是机器在干活。传输带自动把零件传到产线上,机械手自动抓取需要的零件,然后再把不同零件自动组装起来。
这是装配环节,你肯定知道,手机这样的产品零部件能有几千个,必须经过严格的过程检测。那现在就请你跟我来看看手机生产线的智能检测系统。
这个检测系统叫"N点照合系统",它的任务是快速定位问题到底出在了哪道工序上。具体是怎么工作的呢?就好像是几位医生在对着患者的CT图进行联合会诊,这个CT图,就是这个检测系统拍”下来的。
不是简单的拍照片,而是把产线上所有检测设备检测到的数据汇总,比如光学检测设备拍到了不同器件的位置图,ICT设备检测到了不同器件的电阻值等等。有了这张图,这个检测系统就可以自动诊断了。
在我们参观生产线的时候,你会看到一样东西在车间里跑来跑去,那就是物流机器人。如果你对工厂的印象还停留在工人自己配送物料,那就太落后了。
智能工厂都是靠这些机器人从仓库往产线上送物料。除了它们,还有高架无人叉车等其他自动化设备,以及调度这些机器人的智能系统。
好,我们的参观到这里暂告一段落。
三个提醒
我们来回忆看看这些年华为手机智能工厂所取得的成绩。
2014年到2020年,华为工厂的生产效率平均每年提升超过了30%,这7年时间提高了6倍。
工业时代,我们反复在强调的是精益生产”,大家都在努力拧出毛巾上的最后一滴水,以此来提升效率,持续优化,创造价值。到了数字时代,怎么让精益生产”插上智能制造”的翅膀,是华为一直在探索和努力的方向。
如果你的企业就有生产线,也做到精益生产了,现在就在想怎么把智能工厂给干起来,那么华为想给你几点提醒。抓好这几点,你也许可以少走一些弯路。
第一个提醒是,要先搭好数据底座。
数据底座怎么建呢?就是全量全要素的连接和实时反馈系统。对智能工厂来说,怎么就做到全”了呢?你可以抓这么5个要素:人、机、料、法、环,也就是说,工厂里生产产品的人、机器、物料、工艺流程和环境,要都能被计算机识别。
有了这个底座,万物就有了共同的语言,人、机、料、法、环之间就可以通过物联网、互联网进行沟通。这个数据底座,设计、研发和制造要用,采购、供应链和安装服务环节也要用,还要延伸到供应商和客户。
数据够全”了,在实现连接的时候,我有一个对于工厂的特别提醒,就是要有成本意识。工厂厂房和企业办公室不一样,工厂面积大,没必要所有的环节都得用5G、上WiFi,比如说物料运输就不需要太高级的网络,但是机器精密制造的环节,网络时延就得提升到毫秒级。
数据底座对于智能工厂来说至关重要,能够跨越组织边界尽可能的实现全量全要素的连接和实时反馈,对工厂而言有百利而无一害。我给你举个例子。
华为曾经有一次在生产过程中发现一批手机开不了机,这是非常严重的产品质量事故。我们事后分析发现,是因为某个供应商提供的一种物料有问题。
损失暂且不说,只看这种事后管理的生产模式,就会让我们非常被动。发生这次事故的其中一个重要原因就在于,我们没有把供应商器件的质量信息提前接进到生产系统里。
后来,华为和供应商一起合作,打通了物料的质量信息,华为不仅能知道某个物料属于哪个供应商,还能知道生产批次、产品序列号、生产日期、关键的生产过程参数等等。再配合管理模式改进,从此避免了产品批量出现质量事故的问题。
有了这样的数据底座,能做的就不只是信息核查了。华为搭建了一个能实时监控物料质量的算法系统,实时接入了供应商的生产测试数据。这样一来,华为工厂在物料刚生产出来的时候就能知道它是不是有问题,如果有,还能知道哪个工序、哪台设备、哪个人、在哪个环节出了问题,自动通知供应商去处理,华为也就大大地提升了使用的原材料的质量。
好,刚才我们说到,搭建数据底座要把人、机、料、法、环都变成数据。这里有一个小环节我得单独拎出来跟你讲讲,就是产品设计。我有个提醒,在把工厂内外所有要素变成数据的时候,要优先实现设计与制造的数字化融合,在设计环节构建制造要素的数字化。
为什么要优先强调产品设计呢?
因为设计是产品制造的源头,一个产品只有先设计好了,你才能下线生产。
试想一下,如果是制造一部手机,后端工厂用的是已经数字化了的智能设备,但前端的设计还在用图纸。一旦生产出来的产品有问题,还得先停掉生产线,等设计部门调整完参数,给到你新的图纸之后才能再开始生产。这种模式不仅浪费了产能,还极大地拉低了生产效率。
其实,像产品的开发、检测、制造和安装,都可以在设计阶段预演一遍。
还是举个例子,华为在全球建设各种无线通信的基站,我们的设计人员可以先构建一个数字化的虚拟基站模型,然后戴着VR眼镜和感应手套就能进行不同场景下的虚拟安装,看现在设计的这个版本的参数是不是最优方案。
如果不是,设计人员就可以先迭代几遍,再把最优的设计方案给到工程安装部门,这样就能省掉很多时间成本和测试成本。
到这儿,我们已经把转型智能工厂时要注意的两件事给理清楚了,建数据底座和优先设计环节的数字化。但做事还得靠人,接下来我们来梳理,想要工厂变得智能,人该做点什么。
从组织层面来看,如果想转型成智能工厂,就必须搭建平台能力,形成平台支撑下的精兵作战的组织体系。
企业要数字化转型,必须把能力沉淀在平台上,做智能工厂也一样。数字化转型的过程中,会用到很多先进技术,比如物联网、大数据、云计算、人工智能等等。如果不把每一项能力都模块化,沉淀到平台上的话,那每一家工厂在转型的时候都需要从头做起,成本会非常高。
华为工厂甚至把一台一台的装备都变成了平台模块,能够满足客户定制化的需求。
比如产品生产出来了,客户要求多加一个摄像头,多安装一个抓手,这在以前很难实现,但现在因为变成了模块,可以按需排列组合,就有实现的可能了。
你可能会想,能力都沉淀到平台上了,那员工是不是就没事儿干了呢?其实并不是,转型智能工厂之后,工厂对员工的隐性知识的要求会越来越高。
什么是隐性知识?
隐性知识是那些无法通过简单的讲述来传授,必须在长期实践中才能体悟到的知识。这就像我们教别人游泳一样,我们是不可能通过给别人讲如何游泳就能教会他的,哪怕我们把游泳的各种姿势、角度、技巧讲述得再好,这个人也必须亲自跳到水里,自己感悟才能学会。
制造型企业就有非常多这样的隐性知识。
比如造芯片的光刻机,中国现在还造不出来高端光刻机,即便别人把机器卖给我们,我们自己拆了零件重组,组装出来的机器的精度也会下降,而且不同的人来操作这台光刻机,最后造出来的芯片也是不一样的。
为什么?
这就是机器背后的隐性知识在起作用。最简单的一个例子,荷兰光刻机巨头ASML用的光刻机镜片,用的是几代人传承下来的抛光工艺。同样一个镜片,如果不同手艺的工人去磨,光洁度能差到十倍之多。
所以,智能制造不是搞一台打印机,我们在一边编好程,等着打印就可以了,而是需要员工具备越来越高的know how的能力,掌握工艺背后的底层算法和逻辑。
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