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分类:硕士论文 原创主题:驱动论文 更新时间:2024-04-10

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中国制造正在悄然发生着积极变化.

一组来源于国家统计局的最新数据显示:2016年1-5月,规模以上工业增加值同比增长5.9%,工业总体保持平稳增长.同样,高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长,占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%.

毫无疑问,“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一.历经30多年的高速发展,作为促进世界经济发展的重要力量,中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要.

相伴而生的是,智能制造作为中国制造未来的重要方向,正面临大考.

智能制造,在经过了“制造+自动化”的第一代,又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步,人机互动.而今进入第三个阶段——大数据时代,智能制造正在使制造业走向智能化.

然而,在这个言必称“大数据”的制造时代,智能制造是否真的已经实现了和大数据无缝对接?大数据给中国制造带来了什么?

而真相又是什么?

数据只是信息,只有分析之后才会“说话”

智能制造时代,我们永远不要低估大数据的力量.即使是最普通的一盒纸巾,每一张纸巾都可以排得整整齐齐,如果说这背后运用了大数据分析,你信吗?

以宝洁公司为例,每一盒纸巾的生产,流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测.一盒纸巾的生产看似简单,但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问.宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数,并且工程师不需要在实地工厂实时监督,在世界的任何一个角落可以实现远程设备管理.

“这就是数据的深层分析,数据背后都有其逻辑性.没有逻辑的数据只能称之为‘信息’.懂得逻辑以及逻辑背后的智慧,很多质量问题便可迎刃而解.”美国辛辛那提大学讲座教授、美国NSF智能维护系统中心主任李杰对《中外管理》开门见山地说道.

他进一步解释,大数据时代,智能制造里面有很多可见和不可见的问题都可以通过数据反馈出来.和之对应的是会有很多可见数据和不可见数据生成,可见的数据就是机器里面的参数,比如噪音特征、加工参数特征、耗电特征等.但这些参数和设备加工进度有什么关系?跟加工设备的健康有什么关系?这些是无法测量的不可见数据,需要深度分析.

大数据之于智能制造好比是一个健康检查的过程,就好比你觉得你的身体很好,但是体检的时候发现胆固醇过高,肝指数过高,这就是看不到的东西.李杰以此比喻.在他眼里,数据不会说话,只有分析之后才会“说话”.

不过,和德国、美国、日本的智能工厂相比,中国工厂工人数量多,专门的技术人员却很少,这也恰恰是数据分析的桎梏——缺少专业的分析人员,中国智能制造在数据分析时面临的问题是技术人才以及知识短板.

而缺少数据分析,再多的“智能制造”、“工匠精神”只是空谈.试想,如果一个智能工厂里,机器是外国的,图纸和设计是照抄的,零部件80%是进口的,自动化生产线很多,但生产背后并没有深入的数据分析,或者无法解读数据背后的含义,那么,智能制造的优势在哪里?仅靠消费市场取胜的智能制造,能走多远?

智能制造的终极目标不是智能化?

“如何才能为顾客创造更多价值?”“我要了解为什么减少能源?”“为什么我耗费那么多能源,而不能降低20%?”“为什么我需要100道工序不是50道?”“为什么加工的噪音那么高?”

智能制造过程中,企业会不断地面临诸如此类问题.

李杰认为,大数据是唯一可以让企业了解到生产的产品如何、是否还有改进空间,以及解答以上问题的工具.中国智能制造转型的过程中,大数据让企业的认识越来越深刻,让企业家了解到底中国制造强在哪里.

目前在国内,已经有很多制造企业在智能化转型上积极尝试,也进行着追求品质的探索和研发.比如:三一重工、海尔、美的等企业的智能制造工厂和创新性转型.记者也从三一重工高级副总裁贺东东那里了解到,三一重工从2008年就开始基于物联网搭建平台,那个时候并没有物联网的概念,也没有大数据的概念.不过,真正立足大数据的智能制造是制造之需,是从自身发展和客户需求出发,并不是出于单纯的战略布局或者赶时髦的因素.

事实上,大数据时代的智能制造转型,传统企业虽然举步维艰,但大数据可以让企业在智能制造过程中发现不足再进行自我改进,从而越来越精益,越来越有竞争力.

这一点贺东东深有体会.大数据对智能制造的冲击首先是制造装备发生了很大的变化,从“机器人”数控设备、自动化设备到整个管理调度的方式,大数据在每个环节都发挥着作用.如何利用参考数据让制造更加优化,如何降低故障、提高可靠性能等诸多方面和传统方式相比均发生了巨大变化.有些冲击甚至说是颠覆性的.

“其实若转型中每个环节都在发生变化,每个环节都要去应对,企业会面对资源不够,钱不够、人不够的窘境,现实情况是,并不是每一家企业都有能力遍地开花地去应战,而大数据会告诉你 哪个环节有最大的痛点,遂而逐个击破.”贺东东如此对《中外管理》回答.

对于大数据在中国智能制造转型扮演的角色,李杰做了一个形象的比喻:我们吃橘子的目的,不是为了吃橘子,是为了获得维他命C.知识不是目的,它是让一个人不断成长,变得有智慧的过程.同理,智能制造的终极目的,不是智能化,而是让企业有智慧,从而能够贡献社会,帮助别人,能够产生更多对社会有用的价值.

数据和智慧才是智能制造的传承之本

智能制造,说“高大上”一点,是为了人们的生活、为了国家的竞争力而制造.而且,智能制造不是20年、30年,乃至50年就能实现的,它是一个百年工程.

智能制造需要传承!但相比较而言,中国目前的制造企业以二三十年之久的居多,是否能够发展到百年企业现在还未知,所以中国制造必须用大数据不断地更新迭代,使智能制造变成一个知识的传承体系,否则就会面临中国制造的优势外流.

从李杰多年的案例研究经验看,谈智能制造,说得多做得少的企业并不在少数.很多企业做一点就觉得他走在了智能制造队伍的前列.而且,大数据主导下的智能制造不是数量的取胜而是质量的取胜.智能制造目的不是展现给人家智能机器有多少,自动化程度有多高,而是要看将人的素质能够提高多少,这是中国要给世界的一个交代,能够让人家信服.

真正做智能制造的企业,在它们的理念里,智能制造是对市场尊重而产生的使命感.智能制造恰是一种认真做事从而带出来转型的态度,它不是一个技术问题,而是一种“我一定要改进”的决心.

所以,“大数据时代,智能制造需要传承的不是机器也不是工厂,而是数据和智慧.”李杰如是说.

具体而言,即:用大数据来深入了解中国制造的短板,比如质量问题、效率问题,还有类似机器使用性能问题.找到短板之后,数据可以告诉你怎样改进,如何设计未来,而无需一直依赖从外部引进技术.最后,大数据帮助企业实现对未来制造的价值重新定位,智能制造生产的产品不单纯只是产品,它会为客户创造更多的价值,而产品加上服务的价值让智能制造更有效率,更为先进.

所以,大数据对于中国智能制造的意义,已经不言而喻.

“智能制造是以数据为核心,以自动化为基础,以人的知识智慧为传承的目的.智能制造最重要的是人,工厂的技术人员经过数据分析了解到怎样加工品质更好,怎样制造更有效率,更节能更安全,这就是对客户的尊重,对人的尊重.它的终极目的仍然是服务于人.而且产品被客户认可,这本身就是对人的尊重.”李杰深入总结道.

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参考文献:

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