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日期: 2017-10-31
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面向工业4.0的智能工厂建设


未来无论是工厂还是物流,都将在自动化基础上向智能化发展。而如何建设一个面向4.0的智能工厂和智能物流系统,以及从工业4.0到中国制造2025,我们能说什么、看什么和做什么?


面向工业4.0的智能工厂

智能工厂是构成工业4.0的核心元素。在智能工厂内不仅要求单体设备是智能的,而且要求工厂内的所有设施、设备与资源(机器、物流器具、原材料、产品等)实现互通互联,以满足智能生产和智能物流的要求。通过互联网等通信网络,使工厂内外的万物互联,形成全新的业务模式。


从某种意义上说,工业4.0是用CPS系统对生产设备进行智能升级,使其可以智能地根据实时信息进行分析、判断、自我调整、自动驱动生产,构成一个具有自律分散型系统(ADS)的智能工厂,最终实现制造业的大规模、低成本定制化生产。


在建设智能工厂时,要重点关注模块化、数字化、自动化和智能化四大技术课题。模块化是实现智能工厂规模化生产和客户需求个性化定制的前提条件,这需要主要零部件供应商向模块供应商转型,全程参与产品设计、供应模式选择以及单元化物流的规划。


数字化,纵向看是实现工厂内各个层面,乃至每台设备数字化建模与互联互通;横向看,是打造从客户需求,到产品设计、供应商集成、制造以及物流服务的全流程供应链集成体系。


智能化,制造企业应搭建一个虚实融合系统,根据客户个性化定制需求,实现虚拟的设计、制造与装配,再通过智能工厂完成生产制造过程,有效解决定制产品周期长、效率低、成本高的问题。由此,在智能工厂里企业可与客户实现零距离对话,客户也可通过多种方式参与到产品“智造”全过程中来。


面向工业4.0的智能生产

工业4.0时代,随着信息技术向制造业全面渗入,可实现对生产要素的高灵活配置和大规模定制化生产,由此打破传统的生产流程、生产模式及管理方式。


未来是智能联网式生产的时代,不仅是单一工厂、而是企业多个工厂之间将通过联网构建起虚拟制造体系,为企业生产提供全面智能支持。而标准化、模块化和数字化的产品设计,是实现智能生产的前提。


德国汽车工业已率先引入低成本客户化定制的概念,产品设计实现了标准化与模块化,生产制造实现了全面信息化与深度自动化,基本达到了智能生产、智能装配、智能物流以及智能供应链管理。


以宝马3系为例,从325i到335i多个车型的发动机共用同一产线,绝大部分硬件是通用的,只是通过选配不同的电控和软件产品来实现发动机产品多样化,这种低成本、定制化生产的核心基础即是标准化。为此,宝马能在不改变生产节拍的前提下,实现每台下线车型都能满足大规模定制的市场需求,即每一台宝马汽车都是根据客户化定制生产出来的。


工业4.0时代的制造企业不再自上而下地推动生产,而是从客户需求开始,实现订单、客户化设计,采购、物流、生产计划到生产的全流程拉式生产,并通过虚实融合实现各环节的互通互联。这种高效灵活的拉动生产方式也代表着制造业未来的发展方向。


面向工业4.0的智能物流

工业4.0时代,客户需求高度个性化,产品创新周期继续缩短,生产节拍不断加快,这些不仅是智能生产面临的重要课题,也是对支撑生产的物流系统提出的巨大挑战。


智能物流是工业4.0核心组成部分。在工业4.0智能工厂框架内,智能物流是联接供应、制造和客户的重要环节,也是构建未来智能工厂的基石。智能单元化物流技术、自动物流装备以及智能物流信息系统是打造智能物流的核心元素。


作为欧洲权威的物流规划和应用研究机构、工业4.0物流技术研发和应用研究的前沿阵地,德国物流研究院(Fraunhofer IML)自主研发了inBin智能周转箱技术。通过在周转箱上加装感知与智能控制单元,实现了物流单元的智能化。


智能箱既能自主管理箱内的库存,又能向上级系统及时报告智能箱的状态,实现自动要货和补货的功能。基于智能箱的输送系统可采用分散控制技术,智能箱不再是被动单元,而是给输送系统发号施令的“主人”。在智能箱的指挥下,输送系统可以自动地将箱子送达目的地。


另一方面,可通过智能箱与智能物流设备(如穿梭车)集成,实现面向工业4.0的智能、高效、灵活的物流系统。2003年,德国物流研究院率先研制出全球首台轻型高速穿梭车Multi Shuttle,开启了高柔性自动化物流系统的新纪元。在Multi Shuttle基础上,德国物流研究院于2011年研发出可在货架和地面行走的两栖穿梭车“魔浮”Multi Shuttle Move,打通了物流与生产环节的传统壁垒。


2014年又推出可自行攀爬的蜘蛛车Rack Racer,打破了穿梭车技术的最后一个瓶颈——提升机对流量的限制。与传统穿梭小车不同的是,Multi Shuttle Move每台小车都能独立“思考”。即在行走过程中,需要与哪些设备联网通信,遇到障碍物如何处理......都可以智能地独立解决。


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