智能制造
CIO观点丨在建设智能工厂过程中 理解数字化转型与智能制造

发布于:2023-12-08 08:47:29  来源:智能制造  点击量:14次

  数字化转型是近年来被谈论最多的话题之一。“十四五”规划纲要明确:加快数字化发展,建设数字中国。以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式的变革。

  关于数字化转型的概念和数字化转型该怎么样去做,现在还在探索阶段,站在不同的角度会有不同的理解。作者觉得,数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势,不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术,激发数据要素创新驱动潜能,提升信息时代生存和发展能力,加速业务优化升级和创新转型,改造提升传统动能,培育发展新动能,创造、传递并获取新价值,实现转变发展方式与经济转型和创新发展的过程。

  一是融合新理念,运用新思维。数字化转型过程中,我们应该运用数字思维、智能思维、泛在连接思维、大数据思维,同时也要有创新思维、协同思维、生态思维、互联网思维和平台思维等,这些思维方法相互交融,侧重的角度各有不同。我们要学会将新理念融入到思维方法中,灵活运用新思维解决新问题。

  二是应用新技术,寻找新路径。新技术的不断涌现,为数字化转型提供了支撑。深入研究和应用大数据、云计算、物联网、人工智能、5G、工业互联网等新一代信息技术,将为企业数字化改造、行业数字化转型找到更加理想的路径。

  三是使用新方法,把握新节奏。数字化转型是场景化、平台化、微服务化的工作,在推进过程中要适应产业升级迭代的需要,做出快速响应。因此,要将数字化转型视为一项动态的、实时的工作去推进。

  谈智能工厂的建设,首先要理解人机一体化智能系统的概念。人机一体化智能系统是在现代传感技术、自动化技术、网络技术和人工智能等先进的技术的基础上,在大数据、云计算和网络的支持下,通过状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升,实现设计过程、制作的完整过程、企业管理及服务的智能化。人机一体化智能系统通过将信息技术与制造技术、互联网空间和实体空间、软件和硬件的深层次地融合与集成,实现人与人、人与物、物与物三方面的协同,保证资源利用最大化,从而大幅度提升生产力。

  发达国家的人机一体化智能系统经历了“串联式”的发展过程,数字化、网络化、智能化是顺序发展的三个阶段。我国应发挥后发优势,采用“并行推进、融合发展”的技术路线,走一条数字化、网络化、智能化并行推进的人机一体化智能系统创新之路。

  应该认识到,在智能制造实施过程中存在三方面主体,数据虚体(生产可视化智能监控中心、智能过程控制中心、IT服务支持中心、标准管理体系、知识管理体系)、工厂实体(原料、生产的全部过程、产品)和意识人体(基础建模、实时跟踪、应急处理、模型优化)。一方面,数据虚体通过监控可视化、业务数字化、管理精细化、系统集成化等方式不断学习进化并将结果传递给意识人体。意识人体掌握情况后对工厂实体进行创新优化,使工厂实体实现流程智能化、设备数字化、车间网络化、操作无人化、过程自动化。工厂实体对数据虚体进行反馈演化,进一步促进数据虚体的学习进化。另一方面,意识人体对数据虚体进行基础建模,意识虚体基于模型实现对工厂实体的知识驱动,工厂实体不断形成知识积累再反馈给意识人体。

  在云计算与大数据的加持下,“三体”之间不断重复上述过程,实现了高效的生产排产与调度、生产管理的实时性与科学性、生产资源精细化和集约化管理、质量控制逐步加强和改善、自动化和无人化以降低生产所带来的成本,以及更为灵活的生产组织。

  智能工厂的建设,要以标准为基础,以数据为纽带。以数字孪生技术打造数字工厂,通过数字设备、数字工序、智能管理的平台化、可视化、智慧化,实现对现实工厂中智能设备、生产工序、生产管理的精准管控。这一过程中,要坚持数字思维,以数据为纽带,不断推进生产的全部过程的网络化、自动化、智能化,管理的标准化、精益化、扁平化,业务的数据化、自动化、协同化,系统的集成化、平台化、移动化。通过智能工厂建设保证生产安全和生产质量、提高生产效率、降低劳动强度和劳动力成本、提高资源分配的精准性,最终实现效益的最大化。

  智能工厂的建设要坚持数据驱动。目前,数据驱动的最佳实践是汽车导航软件,以后会是无人驾驶。智能工厂系统也像导航软件一样为用户更好的提供信息和决策支持,基于目标对已发生数据来进行分析、对下一步任务来优化,给出明确的方向或操作。

  从数据驱动的设计方法来看,最底层应采用云平台架构,将历史数据,实时数据、运算数据等大数据进行归集,构建规则算法和模型,再基于场景进行设计,形成明确、清晰、具体的目标。

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