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《工业4.0》:回盛智能制造的方向和路径
发布时间:2019年01月24日    阅读次数:1258次    作者:betway必威亚洲官网 总经办 吴言术


一、新一轮全球工业革命:智能化


自工业化实现以来,全球制造业已经经历了三次革命、正在发生第四次工业革命,每一次工业革命都有其显著特征:第一次工业革命(工业1.0)是机器取代人力。1760年-1860年期间101年,由于水力和蒸汽机的出现,之前以手工操作为主的方式转变为机械操作,经济社会也以农业、手工业转向机械制造业;第二次工业革命(工业2.0)是大批量连续生产取代单件生产。1861年-1950年期间90年,由于电力和电动机出现,采用电力驱动机器大规模生产,零部件与成品装配分离,实现批量生产;第三次工业革命(工业3.0)是自动取代手动。1951年-2010年期间60年,由于电子计算机出现,电子信息技术广泛使用,实现制造过程不断自动化,机器逐步替代工人、接管相当比例的体力劳动;第四次工业革命(工业4.0)必将是自动化升级为智能化和个性化。2011年开始由于网络与智能化的出现,可以预见未来十年基于信息物理系统的智能化、产品全生命周期和全制造流程数字化等应用,将形成一个高度灵活、个性化、数字化的产品和服务生产模式。可以看出从第一次到第三次工业革命,完成变革的周期越来越短,说明人类的智慧越来越强大、科学发展速度越来越快,可以预测第四次工业革命的完成时间不会超过20年。


工业4.0时代,生产方式具体会有哪些变革呢?


大规模生产向个性化定制转型。大批量产品生产方式是物质短缺时代大多数人需求同质化的产物。随着发达国家、发达地区消费者的收入水平越来越高,他们对生活中的产品消费和服务的需求必将呈现出个性化特征,因此个性化定制就会应运而生。新的生产体系能够针对不同客户及产品进行不同的设计、采购、生产计划、加工以及物流配送,客户不仅会出现在生产流程的两端,还将广泛地参与到生产和价值创造全过程。这种新的生产方式能够实现为不同客户进行不同的设计、零部件构成、产品订单、生产计划、制造、物流配送,并能杜绝整个价值链中的浪费环节。


从生产型制造向服务型制造转型。企业将会围绕产品使用的全生命周期的各个环节融入能够带来市场价值的增值服务,从单纯的提供产品向提供融入大量的服务要素的产品与服务组合。如美国通用GE公司飞机引擎整个产品生命周期的价值创造中,引擎产品本身的销售仅占30%,引擎的保养、维修、使用过程中的培训及程序设计等则占总收入的70%,其主要的利润点在服务。


从要素驱动向创新驱动转型。廉价劳动力、自然资源、资本资源等传统要素为支柱的发展模式将会逐步缺乏竞争优势,移动互联网、云计算、物联网、大数据等新一代信息技术的集成应用将催生创新优势,推动企业成功摆脱对传统要素的依赖、成功升级拥有新的持续发展机遇。


智能制造是一个大系统,主要包括智能产品、智能装备、智能生产、智能管理、智能服务。


关于智能产品,最快出现在我们生活中的是智能手机和智能穿戴产品。与传统的空调、冰箱等产品不同的是,智能产品是传感器、处理器、存储器、通信模块等系统融入产品,它本身具有动态存储、感知和通信能力,进而实现产品的可追溯、可识别、可定位。


关于智能装备,最常见的是工业机器人。通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成与融合,形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护功能,在生产线上大量使用,取代普通工人提高生产效率、减少差错率。


智能生产,以工业机器人为主体、按照一定的控制程序,能够智能地编辑产品特性、成本、物流管理、安全性、生产时间等要素,实现为不同客户进行最优化的产品制造。


智能管理,产品全生命周期中的每个环节其数据的及时性、完整性、准确行,将会成为企业管理的基础。


智能服务,企业可以根据客户的消费数据,分析预判客户的个性化需求,从而提供更精准、更高效的服务.


智能制造会带来各种优势:


减少能源消耗。传统生产方式的生产线上后端的机器设备经常处在没有生产任务时还要保持工作状态,这需要消耗能源。二智能制造生产线,会根据工作指令,适时启动或关闭设备工作状态,节约能源。


实现远程服务。每个智能产品都是一个具有社交功能的终端,他自身携带的系统可以直接在云端寻找搭配合适的专业技术人员来解决使用过程中遇到的问题,及时互动和追踪。


支持客户定制。动态生产线使得客户能够参与到设计、配置、计划、生产与物流中,生产线的信息物理系统可以根据客户的需求变化适时调整生产方案,定制出满足自己需求的独一无二的产品。


多品种、小批量生产。以工厂为中心的B2C模式将会逐步升级为以消费者为中心的C2B模式。互联网时代是人人时代,每个人独立存在,大规模的个性化需求使得“批量定制”成为必然趋势。企业必须搭建交互用户平台,通过处理用户大数据按需定制,为用户提供全流程个性化体验,这将是继福田大批量模式和丰田精益化生产模式后,工业4.0时代第三种制造模式。


大数据——智能制造未来的关键


工业大数据的应用,将成为未来提升制造业生产力、竞争力和创新能力的关键要素。


大数据的分析主要包含三个方面:数据库的获取与分析;数据的模拟优化和鞠策分析;数据的预测分析。智能制造的产品必须包含其本身的功能和相关价值,二相关价值正式通过数据处理得来。


工业大数据可以创建企业内部透明度、优化运营效率。企业将各环节的数据集中在一个云平台上,从而充分整合来自研发、生产、质量、营销等数据,创建产品全生命周期管理平台;工业大数据还能优化供应链、细分市场、创新商业模式提升竞争力。


智能制造对从业人员的要求。


人机交互以及设备之间的对话成为常态,因此人的作用将会发生变化。重复性的体力劳动和部分脑力工作将被智能机器人取代,人作用由操作、服务为主转变为规划者、协调、评估、决策,也就是“灰领替代蓝领”,灰领的主要职责是对联网的机器人编程维护、发现和排除奇迹人故障、解读数据、与管理者协作等。


企业人才的需求方面,多学科交叉复合型人才是首选。这类人才对机械工程和信息计算机的知识融会贯通,成为“数字-机械”工程师;数据人才很重要,主要从事数据统计、数据工程、模式识别与学习、先进计算、不确定性建模、数据管理及可视化等;用户界面专业人才,以产出目标为导向,高效地配置最低投入所需要的硬件和软件资源。数据科学、软件开发、测试、运营和营销是智能制造工厂不可缺少的人力资源。


二、回盛智能制造实现的方向和路径


随着人工智能技术在消费端和农场生产端的快速介入,动保企业研发、生产、质量、营销、服务人工智能技术的导入势在必行。betway必威亚洲官网在研判全球动保行业鼎级企业发展动向的基础上,率先在国内设计建设兽药制剂人工智能工厂,2018年九月回盛人工智能工厂正式开工,预计2019年12月竣工投产。


1、回盛人工智能工厂的布局





回盛智能工厂主要分为三部分:智能楼宇、智能仓储、智能生产



2、回盛人工智能工厂的优势

人工智能工厂的几大优势:


●定制化生产:与用户大数据的融合,根据用户个性化的需求(如关键病原、影响生产性能的薄弱环节、营养需求等)研发生产出符合用户特别要求的产品、提出操作方案,提高用户生产管理的精准度,减少隐性浪费。


●质量稳定性:生产防错系统自动识别和纠偏生产过程中可能出现的偏差,使得偏差产品比率大幅度降低,不同批次的产品质量稳定性提高。

●新品下线速度:大数据的应用,缩短从研发到产品批量生产时间。


3、回盛人工智能工厂时代,市场营销面临哪些变化?


●人工智能大客户成为新主流

随着中国第一届今年“进博会”在上海召开,中国农牧业及动保业全球化进程会以更快的速度推进,国外发达国家的动保产品和动物性食品大量进入中国市场,与中国本土市场产品同台竞争,成本和效率必将是中国农牧企业的核心竞争力。FPF猪场的出现,正在实现猪肉“造肉成本”大幅下降,FPF猪场与人工智能动保企业的高效率对接和融合成为新主流。


●动保产品营销从业者的知识结构不再是“专业”一招鲜


人工智能时代,数据是贯穿产业链上各环节的基础要素。无论是销售人员还是服务人员,对数据的无知将是导致从业被动的必然因素,如何采集数据、识别数据、分析处理数据、应用数据以及共享数据,决定人的技能水平。


动科动医专业依然重要,但一味强调“专业”、不重视数据和沟通,会成为“专业的傻瓜”。


沟通、协作等管理类工作在人工智能时代,会成为人的主要工作,而简单重复的工种会更多被机器人取代。


由此,新的知识结构是必要的:动科动医专业知识+数据等工程学知识+管理沟通,文理兼修。




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