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當前,數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為全球經(jīng)濟發(fā)展的主要動力。云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術通過數(shù)據(jù)要素激發(fā)創(chuàng)新潛能,使工業(yè)經(jīng)濟時代的產(chǎn)業(yè)運行體系加速變革,使資源配置、生產(chǎn)組織、商業(yè)運營、創(chuàng)新協(xié)作等方式加快轉變,制造業(yè)企業(yè)都面臨打造提升數(shù)字經(jīng)濟時代生存和發(fā)展能力的現(xiàn)實問題,驅動企業(yè)對業(yè)務組織、研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、銷售服務、供應鏈、人力資源等要素開展全方位變革,加快實現(xiàn)數(shù)字化轉型。工信部肖亞慶部長指出:“對制造業(yè)發(fā)展而言,數(shù)字化轉型已不是“選擇題”,而是關乎生存和長遠發(fā)展的“必修課”。
《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》指出:“智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產(chǎn)、銷售、服務等制造活動的各個環(huán)節(jié),具有自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應等功能的新型生產(chǎn)方式”。數(shù)字化是智能制造的基礎,企業(yè)需要采用數(shù)字化產(chǎn)品設計和工藝設計軟件工具、數(shù)字化裝備,建設數(shù)字化產(chǎn)線、車間、工廠,實現(xiàn)智能制造。因此,智能制造是制造業(yè)數(shù)字化轉型的主攻方向,智能制造的充分發(fā)展會引發(fā)制造業(yè)制造范式、企業(yè)形態(tài)和產(chǎn)業(yè)模式發(fā)生根本性轉變,推動制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型
當前,有關智能制造對制造業(yè)數(shù)字化轉型的影響研究尚屬空白,無論是從理論體系還是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟方面,都難有相關的數(shù)據(jù)和研究支撐。為此,我們采用實證分析方法,通過梳理大量的制造企業(yè)實踐案例,提出智能制造推動企業(yè)數(shù)字化轉型的路徑和模式,以期對以智能制造為主攻方向推動企業(yè)數(shù)字化轉型提供參考。
研究數(shù)據(jù)以國資、央企系統(tǒng)的760個數(shù)字化轉型優(yōu)秀實踐與典型案例為基礎,并對4000多家企業(yè)智能制造發(fā)展情況開展研究,分析智能制造在企業(yè)數(shù)字化轉型中的地位和作用。
案例范圍包括場景級、企業(yè)級、產(chǎn)業(yè)鏈級、生態(tài)級,其中:場景級是指案例涉及企業(yè)下屬車間、裝置、區(qū)域或某些生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉型,占全部案例的22%;企業(yè)級指基本覆蓋全企業(yè)或業(yè)務板塊的數(shù)字化轉型,占比達52%;產(chǎn)業(yè)鏈級指涉及供應鏈、產(chǎn)業(yè)鏈上下游等企業(yè)間的數(shù)字化轉型,占13%;生態(tài)級指跨企業(yè)、跨領域的生態(tài)協(xié)同應用的數(shù)字化轉型,占比為13%。
案例中的新一代信息技術應用包括5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計算等9類。各案例應用新一代信息技術的情況如圖1所示。
圖1 數(shù)字化轉型案例中各類信息技術應用比例
從圖1中可見,有490個案例應用了大數(shù)據(jù)技術,有328個案例應用了物聯(lián)網(wǎng)技術。邊緣計算、5G、區(qū)塊鏈、人工智能技術應用的案例數(shù)較少,仍處于試點示范階段。
調研企業(yè)涵蓋石油石化、機械裝備、能源電力、材料、軍工、醫(yī)藥等行業(yè)領域。
2.1 石油石化領域
(1)發(fā)展現(xiàn)狀
對石油石化領域183個生產(chǎn)單元/產(chǎn)線開展的調研中,實現(xiàn)智能排產(chǎn)的達42%,實現(xiàn)智能物流為27%,實現(xiàn)智能能源管控的為28%,開展全過程質量追溯的達到56%,有5338臺設備實現(xiàn)了遠程運維/預測性維護。如圖2所示。
圖2 石油石化類企業(yè)智能制造發(fā)展情況
(2)典型案例
某石化公司圍繞“建設千萬噸級綠色智能一流煉化企業(yè)”的遠景目標,完善和提升以ERP為核心的經(jīng)營管理平臺、以MES為核心的生產(chǎn)運行平臺、以新一代ICT技術為重點的信息基礎設施與運維平臺,建成數(shù)字化煉廠。實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)集中集成、流程管控智能優(yōu)化、HSE管控實時可視、精益設備管理預知預防、質量管控快捷聯(lián)動、精準計量管理集成應用、精細物資管理和智能倉儲等,重塑生產(chǎn)運營指揮中樞,從經(jīng)營管理、生產(chǎn)運行、安全環(huán)保、設備管理等業(yè)務領域開展數(shù)字化轉型。如:通過實現(xiàn)物料進出廠計量作業(yè)自動化、計量過程可視化、計量數(shù)據(jù)集成化,實現(xiàn)了計量管理業(yè)務的數(shù)字化轉型,使計量作業(yè)時間縮短1/3,勞動用工減少近40%,與計量相關的風險防控能力明顯增強。
2.2 機械裝備領域
(1)發(fā)展現(xiàn)狀
調研的機械裝備制造領域948家生產(chǎn)單位建設有83條智能單元/產(chǎn)線,全生命周期數(shù)字化仿真技術應用僅3%,智能排產(chǎn)技術應用僅為12%,智能物流應用僅為5%,應用質量智能檢測技術的為14%,實現(xiàn)智能能源管控的僅為4%,開展全過程質量追溯的有23%,有869臺設備實現(xiàn)了遠程運維/預測性維護。從調研數(shù)據(jù)來看,機械裝備制造企業(yè)智能制造發(fā)展還很薄弱,應強化智能制造推動企業(yè)數(shù)字化轉型工作。如圖3所示。
圖3 機械裝備類企業(yè)智能制造發(fā)展情況
(2)典型案例
某飛機制造公司以“用數(shù)據(jù)定義產(chǎn)品、用數(shù)據(jù)驅動制造、用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值”的發(fā)展思路,對傳統(tǒng)機械加工系統(tǒng)進行智能化改造。通過工藝革新,改變傳統(tǒng)工藝流程,統(tǒng)一設計、加工、檢測基準,形成基于單一數(shù)據(jù)鏈的高度集成化、標準化的新工藝方法。在數(shù)控機床上應用光電編碼器、直線光柵、霍爾傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、壓力傳感器等,利用RFID、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術和智能控制技術,實現(xiàn)了傳感、控制、檢測、物流的高度集成和數(shù)字信息的全流程貫通。開發(fā)MES制造執(zhí)行系統(tǒng),實現(xiàn)機床管理、機床操作、工序編排、加工狀態(tài)智能控制和柔性生產(chǎn),實現(xiàn)了小批量、多品種、多工序、高精度零件的24小時無人值守作業(yè)。通過智能制造工程實現(xiàn)了傳統(tǒng)機械加工系統(tǒng)的數(shù)字化轉型。
2.3 材料領域
(1)發(fā)展現(xiàn)狀
對材料領域474家生產(chǎn)單位開展了調研,其中建設有82條智能單元/產(chǎn)線,5個黑燈產(chǎn)線/車間,智能排產(chǎn)技術應用為14%,應用質量智能檢測技術的為25%,實現(xiàn)智能能源管控的僅為7%,開展全過程質量追溯的有25%,有7743臺設備實現(xiàn)了遠程運維/預測性維護。從調研數(shù)據(jù)來看,材料生產(chǎn)企業(yè)智能制造發(fā)展還有很大提升空間。如圖4所示。
圖4 材料類企業(yè)智能制造發(fā)展情況
(2)典型案例
2020年1月,中國寶武集團寶山基地被選為世界經(jīng)濟論壇“燈塔工廠”,是繼浦項、塔塔后,國際第三家、國內第一家入選世界經(jīng)濟論壇“燈塔工廠”的鋼鐵制造企業(yè)。其在以智能制造為核心推動業(yè)務數(shù)字化轉型方面做了大量的實踐工作。部署實時在線連續(xù)感知監(jiān)測裝置,增加制造過程探測點,實現(xiàn)冶金流程在線檢測和監(jiān)控;使質量管理從抽檢變?yōu)槿珯z,從最終結果檢查變?yōu)樯a(chǎn)過程中檢查,從定性分析變?yōu)槎糠治?,從分段檢驗變?yōu)橐回炛茩z驗,從事后分析變?yōu)槭虑邦A警。借助智能檢測、機器人和先進控制技術,通過裝備智能化實現(xiàn)無人化生產(chǎn)作業(yè),建成黑燈車間、無人化庫區(qū)、自動化裝卸碼頭等,提高作業(yè)效率?;趯﹃P鍵設備狀態(tài)、工藝、生產(chǎn)、質量、備件等數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)綜合分析,形成從單臺設備到產(chǎn)線群的設備狀態(tài)綜合監(jiān)測診斷能力,減少設備故障損失;基于大數(shù)據(jù),集成采購、生 產(chǎn)、質量、研發(fā)、銷售等信息,形成多基地、全流程的協(xié)同經(jīng)營決策支持系統(tǒng)。
3.1 智能制造推動企業(yè)數(shù)字化轉型路徑
隨著信息技術、制造技術,以及二者融合深度的不斷加強,智能制造呈現(xiàn)出不同的發(fā)展水平和發(fā)展階段,企業(yè)以智能制造推進數(shù)字化轉型要秉承“問題導向”、“價值驅動”、“成本效益”原則,面向制造裝備/單元、車間/工廠、供應鏈/產(chǎn)業(yè)鏈等制造實體不同層級,圍繞設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造全生命周期業(yè)務流程,梳理數(shù)字化轉型需求,明確定位問題,設定總體目標,開展規(guī)劃設計,分步工程實施。要根據(jù)企業(yè)所在行業(yè)特點、企業(yè)規(guī)模、預期投入等實際情況和需求出發(fā),設定數(shù)字化轉型總體目標。綜合考慮資金投入、技術人才、合作伙伴、集成商等因素,制定詳細的實施方案。
3.2 智能制造推動企業(yè)數(shù)字化轉型模式
工業(yè)和信息化部在評選2021年度智能制造試點示范企業(yè)工作中發(fā)布了《智能制造典型場景參考指引(2021年)》,總結了工廠設計、產(chǎn)品研發(fā)、工藝設計、計劃調度、生產(chǎn)作業(yè)、倉儲配送、質量管控、設備管理、安全管控、能源管理、環(huán)保管控、營銷管理、售后服務、供應鏈管理、模式創(chuàng)新等15個環(huán)節(jié)52個智能制造典型場景,為企業(yè)以智能制造為主攻方向,推動各項業(yè)務的數(shù)字化轉型提供了參考。本文就離散制造的產(chǎn)品研發(fā)、工藝設計、生產(chǎn)作業(yè)、售后服務、供應鏈管理業(yè)務的數(shù)字化轉型分析如下:
(1)基于數(shù)字模型的設計制造協(xié)同
基于云平臺協(xié)同技術,建設支撐復雜產(chǎn)品設計制造協(xié)同平臺,應用系統(tǒng)工程、知識工程、專業(yè)仿真、數(shù)字孿生及基于模型的設計/制造/驗證/服務技術,打通從設計到制造的全三維過程,在計算機虛擬環(huán)境中實現(xiàn)從產(chǎn)品設計、零件制造、整機裝配到試驗的全過程數(shù)字化建模、仿真與虛實映射,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的產(chǎn)品開發(fā)與技術創(chuàng)新,提高設計效率,縮短研發(fā)周期,提高產(chǎn)品研制成功率。
(2)數(shù)字化工藝設計與仿真
建設基于云平臺的綜合幾何、功能、控制、物理等特性的統(tǒng)一數(shù)字化模型庫、知識庫與制造數(shù)據(jù),構建制造資源的網(wǎng)絡化共享模式,應用數(shù)字化建模與仿真、數(shù)字孿生、工藝知識分析等技術,應用數(shù)字化工藝設計仿真,以及智能決策優(yōu)化等相關軟件工具,在虛擬環(huán)境中對制造系統(tǒng)進行多專業(yè)聯(lián)合仿真優(yōu)化,通過制造機理分析、工藝過程建模和虛擬制造驗證,實現(xiàn)工藝設計數(shù)字化,提高工藝開發(fā)和創(chuàng)新效率,保障工藝可行性,提高工藝設計質量。
(3)智能化車間/生產(chǎn)線
圍繞產(chǎn)品高質量和準時交付需求,依據(jù)零件加工、表面熱處理、部裝和總裝等工藝特點,合理設計智能化生產(chǎn)組織模式,建設智能化車間/生產(chǎn)線,實現(xiàn)智能化生產(chǎn)。針對生產(chǎn)過程涉及的產(chǎn)品、制造系統(tǒng)和制造流程,建設模擬實際生產(chǎn)運行環(huán)境的智能車間/生產(chǎn)線數(shù)字化模型,形成數(shù)字化制造系統(tǒng)模型與物理制造系統(tǒng)的虛實映射,通過人、設備、物 料、環(huán)境等生產(chǎn)資源信息的互聯(lián)互通,將信息直接反饋到數(shù)字化制造系統(tǒng)模型,實現(xiàn)制造系統(tǒng)的實時動態(tài)仿真,支持制造系統(tǒng)的資源評估、預測、優(yōu)化與重構,提升柔性生產(chǎn)制造和質量保證能力。
(4)最優(yōu)能力配置的網(wǎng)絡化協(xié)同供應鏈體系
基于大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術手段,打造網(wǎng)絡化多級協(xié)同供應鏈體系,形成基于產(chǎn)能需求的供應鏈網(wǎng)絡動態(tài)供給能力,實現(xiàn)內外創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力和服務能力的高度集成,生產(chǎn)制造與服務運維信息的高度共享,增強資源和服務的動態(tài)分析與柔性配置能力,實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的最優(yōu)能力配置。
(5)面向產(chǎn)品全生命周期的柔性化服務保障
應用物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)等新技術,建設人、機、物互聯(lián)互通的裝備運營服務保障平臺,構建裝備的數(shù)字孿生模型,形成基于數(shù)字孿生的服務保障能力,支撐遠程運維、故障預測、健康管理,以及智能決策等,形成面向產(chǎn)品全生命周期的柔性化保障模式,提升裝備維護快速響應與效率,降低裝備運維總體成本。
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