2016-08-134536浏览
制造领域技术的阶段性进步被描述为工业革命的四个阶段,即工业4.0的进化历程。4.0时代是利用互联网,将智能化贯穿在生产、物流和服务等各个相关领域。主打智能化的工业4.0贯穿于整个价值链,主要革新表现为:
研发数字化:在研发过程中运用数字化技术实现虚拟模拟及个性化技术,将大大帮助缩短研发周期 ,提高研发效率。数字化研发平台、数字化模型及模拟、端到端产品生命周期管理、整合数字化工程等工具都将得到充分运用。
智能工厂:包括以制造为主的运营纵向集成及以价值链为主的横向集成。纵向集成 主要通过应用高阶技术和设备以及虚拟现实技术或协作式机器人,推动设备与设 备、设备与系统、系统与系统的互联,进而实现智能制造和全物流环节流程透明化。 横向集成包括采购、原材料规划、销售及客户管理、需求规划、进厂和出厂物流管理等,通过横向集成,企业可以优化产品的交付时间并提高对市场的反应速度 。
数字化销售和营销:大数据分析及电子支付的发展可以应用到客户关系管理、多渠
道营销、自助服务、动态定价、个性化营销等多个层面。
工业4.0在汽车产业中的进程
总体来说,目前中国的汽车制造业与工业4.0还有一定的差距,乘用车OEM已经达到工 业3.0水平,但商用车零部件水平略低些,主要是中国劳动力与自动化相比依旧存在优 势 ,并 且 总 体 制 造 业 基 础 较 弱 。在 整 体 产 能 过 剩 的 情 况 下 ,工 业 智 能 化 成 本 较 高 ,投 入 产出是企业重要考量因素,总体投入相对保守。作为工业4.0 的代表产业,实现汽车制造 的数字化与个性化将是未来汽车制造业智能化发展的方向。汽车工业4.0 的三大主题包 括智能工厂、智能物流、车联网,它们将是实现现代汽车制造业智能化的关键。
从整体来看,工业4.0带来汽车业的转变主要包括以下几种:开发轻量化、智能化的品;由大规模流水线生产向定制造;通过与互联互通产品如车联网的融合,创造出更多的商业模式;涵盖产品设计、生产规划和执行、市场销售、售后服务等整个产业链 条的大数据应用。
由于乘用车制造业的分工非常细,自动化程度相对高,生产线灵活性大,相对其他制造业转型更快,工业4.0已率先在领先乘用车企业开展。高科技零部件整体自动化程度较 高,有一些领先企业已达工业3.0,智能化将成为未来投资的重点。国家政策扶持和大 量新工厂的建立将推动工业4.0在新能源车电池产业的应用,现在由于电池制造技术也 在摸索中,主要4.0应用领域还是集中于电芯产线自动化需求。商用车由于产能过剩及 增长乏力(预计未来年增长只有2%),对于工业4.0的需求并不大。低科技零部件制造工 艺机器介入成本较大,国内大部分企业基本不考虑升级4.0技术。
工业4.0 为乘用车及高科技零部件制造带来的机遇
乘用车企业已经通过企业资源计划(ERP)/生产执行系统(MES)/可编辑逻辑控制器
(PLC)等系统的一体化改造帮助主机厂逐步实现智能化、透明化、实时化,只要在某些工序上安装传感器和控制器,将设备及物料信息与系统相连,就可以实现人、物料、工厂、设备与产品的互联。这样既能够实现协同生产,又可以基于大数据,更 快 速 地 对 外 部
变化做出反应,自动调节生产流程、节奏及自动修复故障。目前乘用车行业的横向集成还有很大空间,主要问题有两个,即与零部件和物流企业的实时数据集成,以及与消费端的集成。
中国零部件企业的竞争优势是成本,如果不实现智能化生产,将丢掉成本优势。智能化制造系统的四大支柱(智能加工设备、智能物流系统、智能计划管控、智能绩效监控)和六大平台(决策、管理、研发、制造、协同、集成),是保证零部件厂实现智能生产的基础。基于行业特性,工业4.0在乘用车及高科技零部件制造的应用主要集中在工厂管理、
物流、智能制造、设备管理维护、工程数字化和能源管理。
目前主机厂的生产过程都是通过人工探测的,零部件厂的数据整合和实时检测还不够。
基于各个生产点收集到的信息,可视化的KPI数据(包括产量、生产效率、设备综合效
率、质量)将自动生成,通 过生产执 行系统(M E S)或者机器之间的通信可以帮助优化 工
厂管理减少生产偏差。
国内先进的零部件厂商已经开始使用无库存生产方式,但对于原材料管理和仓库管理流程不够清晰。先进的识别方案包括射频识别技术(RFID)及扫码技术将解决从监督原材料、货架、成品及WIP产品到进货及成品配送的一系列问题。通过自动定位系统,无人运输机器、机器人、传输机和AGV也将实现从下单到执行的自动运输管理流程。追踪系统与企业内部分析系统和上报系统实现互联。
乘用车制造商和关键零部件如发动机制造上的自动化水平越来越高,自适应检测已在某些厂商开展,下一步的生产制造趋势是智能自动化。通过特殊的仪器、机器人或可编辑逻辑控制器(PLC)和传感器,可以实现无人控制生产和测试。其应用可以覆盖固定、焊接和关键部件自适应测试四个环节。
设备预见性管理和维护已经在有些主机厂进入实施及运用阶段。结合传感器及分析技 术的这项技术可以帮助车厂管理人员提前预测该何时对设备进行维护。预见性管理系统可以基于规则系统和大数据分析发出警报、发送维护需求订单。远程遥控系统可以实现数据更新、远程软件升级和远程专家支持等功能。
工程数字化的应用主要体现在端到端的产品生命周期管理及数字化模拟技术上。工程
数字化建立了一个集成人员、数据、流程、业务系统及相关供应商的信息平台,完成从创
新想法、研发、生产、测试到售后服务的产品管理。数字化模拟技术如虚拟现实技术
(VR)可以把现实世界的流程和系统操作虚拟化以最大程度地节约成本和时间,同时
实现汽车客户个性化、定制化的需求。
主机厂能源管理相对简单,目前还是通过人工和半自动化收集能源消耗。工业4.0的重点是优化能源管理及监控系统,主要通过对电、热、气、水的控制减少能源浪费。其主要手段包括如可视化,能量/成本分配,负荷预测,报警/事故处理,自动降低负荷开关,动力和能耗分析(大数据应用)等。
投入和产出是衡量工业4.0成功与否最核心的标准,周全的规划及内部培训也应该考虑在整个投资和实施计划中。从产品角度考虑,应该选择高性价比、有成功先例、兼容复杂的现有系统及将来升级更灵活的解决方案。与此同时,工业4.0的计划和实施需要对
汽车行业有深刻理解和熟悉各个流程的专业人员。汽车行业的工业4.0不是一蹴而就的,寻找可靠的合作伙伴将帮助加速整个进程。中国汽车行业在没有完全实现电气化的情况下就进入4.0时代,通过对供应链体系、生产体系以及售后体系的改造将促使汽车“制”造走向汽车“智”造转变。
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