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时间:2018-12-06
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1、探访工业4.0数字工厂:中国离智能制造还有多远? 导读:整体来看,中国制造业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能制造又要求和信息技术结合,像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。探访工业4.0数字工厂:中国离智能制造还有多远? 导读:整体来看,中国制造业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能制造又要求和信息技术结合,像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。探访工业4.0数字工厂:中国离智能制造还有多远? 导
2、读:整体来看,中国制造业目前基础方面还不够强。特别是传统的基础材料、基础技术、基础工艺和技术平台。而智能制造又要求和信息技术结合,像传感器、工业软件、工业互联网和工业大数据等新问题或是未来发展的瓶颈。 7月中旬的成都,炎热多雨,距离市中心西北边22公里的西门子工业自动化产品生产及研发基地(SEWC),工厂外围一片寂静。 即使在车间里,也只听得见机器转动的微弱声响。几位工人不时触摸工作台前的电脑显示屏,操作工作台上的按钮。 与此同时,在工人们脚下、地下一层的物料间里,携带条形码的物料,整齐地趴在自动化流水线上。它们沿着地下传输系统,在四个上下提升装置的
3、帮助下,升入车间。再经过立体中转库等设备,在组装生产线上被装配和包装,最后由物流小车运向仓库。 这座约450名工人的工厂,生产面积不到标准足球场的一半。每年生产的SIMATIC工业自动化产品超过250万件,供应中国及全球的汽车、制药、电力等工业行业及基础设施建设。在这里大概每10秒就有一件产品诞生,而一百万件这样的产品中,有瑕疵的不到10件。 SEWC是西门子首家数字工厂――安贝格电子制造工厂(EWA)的姊妹工厂,也是西门子在德国之外建立的首家数字化企业。两座数字化工厂的背后,是西门子实践德国政府工业4.0战略所制定的数字化工厂整体解决方案。 为了应
4、对全球制造业变革浪潮,促进本国制造业的转型升级,德国政府于2013年提出了工业4.0的国家战略。中国则于2015年发布了《中国制造2025》行动纲领。 如果将西门子作为标杆,中国企业显然差距不小。“与西门子等顶尖的世界工业4.0企业相比,中国制造业特别是中国家电行业还存在着很大差距。”四川长虹企划部部长刘海中说,“中国制造业有的尚处在工业2.0阶段,部分达到3.0水平。既需要谋划工业4.0,还要弥补基础不足,尽快淘汰落后、过剩的产能,实现跨越式发展。” 一座工厂的无缝数据互联 完成工业自动化后,工业企业面临着满足消费者个性化需求、新技术渗透带来的模式
5、创新等转型问题。 对西门子来说,这一系列的难题反映到实际,就是制造业企业该如何缩短产品的上市时间,提高灵活性、生产效率和产品质量。 或许可以从西门子自2007年起收购的近50家企业中,窥得这个169岁的老牌工业企业的野心。自从买下生产软件产品Teamcenter的公司UGS后,西门子一发不可收拾,看上的企业大多以软件公司为主。同时,西门子不断扩大软件业务组合,最终提出“数字化工厂”概念。 据西门子股份公司数字化工厂集团首席执行官JanMrosik介绍,数字化方案就是通过涵盖从产品设计、生产规划、制造工程、生产执行到服务的整个价值链的数字化转型,提供全
6、生命周期的无缝工作流。借助统一的数据库等软硬件设备,优化工程组态所有方面的工作,确保产品高效地投放到市场。 为此,西门子推出了全面的数字化产品组合,将硬件、软件、工业技术专长和数据结合在一起,推动现实世界与虚拟世界的融合。 2016年汉诺威工业博览会上,西门子推出了工业云MindSphere。作为工业数据开放平台,各种数字工厂可以通过数据网关,将关键设备乃至整个工厂的数据连接至MindSphere,从而监测其设备群,做到预防性维护、能源数据管理、工厂资源优化等。 在中国,西门子建立数字化工厂SEWC来实践上述解决方案。这座工厂实现了从管理、产品研发、
7、生产直至物流配送全过程的数字化。在数字化工厂“数据链条”的起点――研发过程,研发工程师们利用西门子PLM(产品全生命周期管理软件)的产品开发解决方案NX软件,进行新产品的模拟设计和组装。 研发出的每一件新产品都拥有专属于自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富,实时保存在同一个数据中心Teamcenter中,供质量、采购、生产和物流等各个部门共享。每天,设备自动记录1000多万条产品信息,方便工人精准快速地找出产品瑕疵的由来。 生产过程所需要的物料自身携带条形码,通过与仓库管理软件的“数据对话”,经由“自动交通”的物料输送环
8、节,输送到高货架立体仓库或者物料中间库。装配生产线员工轻触工作台上
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