一、概述

2020年08月24日 664 本文共2944字,预计阅读时间9分钟

(一)智能制造是当前制造业转型升级的必经之路

制造业是国民经济的支柱,是一国经济增长的源动力。没有一个强大而具有创新性的制造业体系,任何一个经济体都不可能实现繁荣发展。然而,自国际金融危机爆发以来,世界各国制造业均面临着市场需求萎缩、产值下降等困境,客户个性化需求增加、交货期要求越来越短、低能耗高资源利用率等挑战倒逼制造业要转型升级。与此同时,云计算、大数据、物联网等新兴技术逐渐兴起,给各国制造业企业带来了新的转型思路。因此,主要经济体纷纷提出了利用信息技术提升传统制造业发展的国家级战略和规划,如美国的“先进制造业国家战略计划”、德国的“工业 4.0”、日本的“科技工业联盟”、英国的“工业 2050 战略”、中国的“中国制造 2025” 等,制造业已成为各国在新一轮技术革命和产业变革中占据制高点的必争战场。

2012 年 2 月,美国出台了“先进制造业国家战略计划”,提出建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新,随后,大力推动以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局。 2011年 12 月, 德国通过政府、弗劳恩霍夫研究所和各州政府合作投资于数控机床、制造和工程自动化行业应用制造研究,并于 2013 年正式实施以智能制造为主体的“工业 4.0”战略,巩固其制造业领先地位。日本提出通过加快发展协同式机器人、无人化工厂提升制造业的国际
竞争力。 英国提出科技改变生产, 信息通讯技术、新材料等科技将在未来与产品和生产网络的融合,极大改变产品的设计、制造、提供甚至使用方式。 2015 年 5 月,我国出台了制造强国中长期发展战略规划《中国制造 2025》,全面部署推进我国制造强国战略实施,坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,加快我国从制造大国向制造强国转变。图 1-1 为各国不同的制造业转型途径对比图。

图1-1 各国不同的制造业转型途径

对比各国关于制造业转型发展的战略规划,我们不难发现,在这场占据制造业产业变革制高点的争夺中,各国都将发展智能制造作为其战略核心,不断推动制造业向数字化、网络化、智能化发展,向绿色化、服务化转型。在可以预见的未来,以智能制造为代表的新一轮产业革命,将是释放未来竞争力的关键,发展智能制造是制造业转型升级的必经之路。

(二) 对智能制造的理解与认识

针对智能制造内涵,各国各机构都有不同的定义,表 1-1 对不同国家或机构对智能制造的理解做了对比。

来源定义侧重点
德国工业 4.0通过广泛应用互联网技术,实时感知、监控生产过程中产生的海量数据,实现生产系统的智能分析和决策,生产过程变得更加自动化、网络化、智能化,使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产新业态。侧重信息物理融合系统(CPS)的应用以及生产新业态。
美国《智能制造系统现行标准体系》有以下核心特征:互操作性和增强生产力的全面数字化制造企业;通过设备互联和分布式智能来实现实时控制和小批量柔性生产;快速响应市场变化和供应链失调的协同供应链管理;集成和优化的决策支撑用来提升能源和资源使用效率;通过产品全生命周期的高级传感器和数据分析技术来达到高速的创新循环。侧重柔性生产、协同供应链、能源和资源利用等智能制造目标。
美国智能制造领导力联盟(SMLC)集成了网络产生的数据和信息,包括了制造型和供应链型企业所涉及的实时分析、推理、设计、规划和管理等各方面,即制造智能,可通过广泛的、全面的、有目的地使用基于传感器产生的数据进行分析、建模、仿真和集成,为企业提供实时的决策支持。侧重数据与信息的获取、建模、应用、分析等。
中国《国家智能制造标准体系建设指南(2015 年版)》基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。涵盖新技术、 制造全过程、智能特征等各方面。

本文的研究主要遵循了我国给出的智能制造定义,并在此基础上进一步剖析了智能制造的特点:

智能+制造:智能技术应用到设计、生产、销售、物流和服务等制造全过程,实现了从各业务单元乃至企业整体的数字化、网络化以及智能化,达到了感知、执行及控制决策的闭环。

集成互联:各种设备、系统以及人等通过有效的集成、互联技术,实现了连接、交互与协同。

数据驱动:制造过程中的各类数据经过采集、加工及分析,形成可用的知识、模型,用于对各制造环节进行评价、监控、预测、控制以及决策优化。

模式创新:智能制造引导个性化定制、协同制造、远程运维等新型业态,推动企业转型。

(三) 我国智能制造的发展现状

当前,以《中国制造 2025》 为总纲,工信部采取了多项措施推动智能制造工作的落实,包括制定发布《智能制造工程实施指南(2016-2020 年)》、开展智能制造试点示范专项行动、开展智能制造标准化工作等。此外,各省市、企业也呈现出对智能制造的强烈需求,据调研统计,江苏、广东、浙江等省年需设备投资达10400 亿元,浙江省有 64.2%的被调研企业有机器换人的想法,福建省几乎所有参与调研的企业都希望开展智能制造。由此可见, 从国家战略、地方政策强有力的支撑,到产业基层积极自发的原动力,我国智能制造的发展已形成了自上而下的外部合力,前景可期。

然而,当前智能制造的发展仍处于初始阶段。企业对智能制造的理解不统一,对自身智能制造的定位、现状和发展路径不明确,缺少系统的方法论来指导实施,缺少行业内实施智能制造的经验和做法案例等问题亟待解决。一方面,政府和各类企业具有推广和发展智能制造的强烈愿望;另一方面,企业对自身到底处于智能制造的什么水平并不清楚,不能明确该如何去分步实施智能制造。这种供需不对等的矛盾极大地影响了智能制造的有效落地。

工业 4.0 就绪度可以视作是解决此矛盾一个有效的参考方案。工业 4.0 就绪度是由德国机械设备制造业联合会(VDMA) 提出, 旨在解决德国制造业面临的两大问题:一是当前德国的机械制造工业处于工业 4.0 的哪一阶段; 二是要想在企业中成功实施工业 4.0 必须具备的条件以及企业当前哪些情况需要进行相应的改变。VDMA 于 2015 年 4 月至 8 月间对德国雇员在 20 人以上的 234 家机械和装备工程企业的工业 4.0 就绪度现状进行调研,调研结果(图 1-2 示)显示德国机械和装备工程领域仅有 5.6%的企业处于 3 级以上,约 80%的企业还处于门外汉或初学者的水平。

图1-2 德国机械和装备工程领域工业4.0就绪度调研结果图

德国制造业一直领先世界,工业 4.0 的评价方法是否适合中国的产业环境?其路径方法能否指导中国的制造企业?中国企业该如何建立适合自己的智能制造发展之路? 通过对中国企业实施智能制造的调研研究,提出中国智能制造能力成熟度模型、明确智能制造发展路径将是我国制造企业发展智能制造的有效手段。

(四) 本文的研究目标

本文旨在归纳总结智能制造内涵及核心要素的基础上, 研究智能制造发展路径的基础上,利用成熟度的理论提出智能制造能力成熟度模型,规划智能制造能力等级和发展路线图。通过回答以下问题,帮助企业识别差距、确立目标、实施改进。

  • 中国制造企业目前处于智能制造的什么水平?
  • 企业该如何确立投资范围,做出适宜的规划?
  • 企业成功实施智能制造的关键点是什么?如何分步实施?