“来自太原的用户下单。”终端门店订单信息一经传输到工厂,一批板材便迅速行动起来。在广州美洛士家具工厂,生产线上所有的产品,在启动的一瞬间就已经是“名花有主”。
通过大数据,企业可以连接用户、客户、供应商、员工、产品、机器设备、机器人、物流设备等各方面,通过软件驱动全流程的运营,形成数据并在大数据平台上透明展现,并通过建立数据模型进行分析、闭环优化。
在传统生产过程中,由于收集、存储、传输、分析等能力限制,数据始终作为企业业务流程的附属产物而存在,其价值一直无法被深入挖掘。在工业互联网时代,数据的价值被充分释放,逐渐成为企业重要的生产要素。
企业工业制造“第二现场”
树根互联联合创始人、CEO贺东东就认为,企业资产已经从实物资产转变到数字资产。相比工业2.0时代的厂房、土地,工业3.0时代的机器人、数控机床等硬件设备,工业4.0时代比拼的将是数字资产。“未来的竞争就看谁的数字资产和数据模型更多。”
在树根互联,贺东东先生主持打造了中国第一个工业互联网赋能平台——根云(ROOTCLOUD),以“最具用户价值”、“打通最后一公里”和“各层皆开放”的理念,提供从物联接入、云计算、工业大数据和SaaS应用的服务,协助企业打造基于工业互联网的转型升级和模式创新,作为公共跨行业赋能平台,为“中国智造”贡献力量。
惠州TCL电子数字工厂生产线旁边,中控平台实时显示生产情况,从销售订单、品质、库存、设备状态到物料自动报警发货等一目了然。管理者可通过收集APP远程监控,跨地区、跨工厂监控整个生产过程。
这就是赛意信息助力打造的“数字孪生构建虚拟工厂”,通过对生产进行规划、设计、优化和监控,打造企业工业制造“第二现场”,进一步提升企业的运营管理能力。
众多制造企业的“触网”之旅,正从建设数据驱动型企业开始破局。借助新一代信息技术,数字化工厂在企业研发、制造、经营、服务等全流程和全产业链开展智能制造应用。
工业互联网使得海量数据可被获得。随着数据量的爆炸式增长,工业大数据已成为与实物资产和人力资本同样重要的生产要素。工厂,开始走向价值回归的大数据时代。
“从边缘端收集到的数据,通过人工智能算法分析建模,进行智能控制,最大程度地释放数据价值,实现数据驱动决策。”工业富联董事长李军旗说。
“老师傅带徒”变成“数字化接班”
在联塑工业园排水配件车间,每个配件都要经过5G机器视觉检测,如果某一个产品不达标,机器手就会把它抓出来。
以前,这项工作是由质检工人凭肉眼判断的,如今,在5G技术的支撑下,这个关键质检工作实现了数字化,而且更加“火眼金睛”。工业互联网把对制造行业的理解和一线生产的经验固化下来,形成了“数据+模型”的服务,进而实现工业经验及知识传承。
“以前在设备售后环节,工程师何时到场,何时处理完,效率如何,客户满意度如何,这些信息都在线下,很难管控。设备维护的知识和经验需要长期积累,而且很难共享,但通过工业互联网‘数据+模型’可以将这些经验沉淀下来。”佛山盛软科技有限公司负责人张燕聪说,专家解决问题的过程也是一次知识财富变成看得见摸得着的知识库的过程。
原本说不清道不明的经验,只存在于老师傅的脑海中,而借助工业互联网,这些经验也得以清晰化。
华为技术有限公司高级副总裁张顺茂提到:“比如运用AI将家具产业人工切割经验变成一种模型固化下来,机器学会了模型之后,进行剪裁并不断学习,可以把老师傅的经验积存下来不断提高,最后的结果可能比老师傅切割得还要准确。既提高自动化又节省原材料。”
“制造业企业转型的切入点很多。以前很多传统企业就抱怨,销售人员离职后把客户也带走了,但通过企业微信,企业主可以重新把客户资源分配给新入职的销售。”腾讯云智能制造总经理梁定安介绍。
数据成为决策依据
通过对数据进行分析,机器设备产生的数据正逐步形成有价值的决策依据。
工业富联首席数据官刘宗长颇有感触:过去设备发生了故障,相关情况只掌握在局部人手上,出了生产车间“别人看不见”,但车间采集大量数据后可以分析发现,一些故障可能是普遍存在,那就可以找到“病灶”,对所有车间做一次统一升级。
“过去是要人主动去发现问题,而现在数据异常就会马上预警。”刘宗长说,管理方式也发生了变化,过去企业提升行业敏捷度需要依靠领导力、组织力、文化等,现在则可以借助数据。
东莞拓斯达自动化事业部总经理张朋也有类似的经历,“在修护保养过程中,第一时间就能知道工程师何时接单、用时多久,如果是同样一个问题,不同工程师的解决方案不同,都可以成为评价的标准,企业下次就可以有针对性为不同工程师提供培训”。
在维修过程中,系统还会记录更换的备品备件,判断产品寿命周期有多长,从而知道下一次哪一家供应商的产品更适合,进而帮助企业降低备品备件的管理成本。
“再比如说,产线上每小时的良率,也会发送到我们的可视化平台,它能指导并驱动我们做一些管理上的改善。”张朋说。
大数据构建工业信用体系
当制造业越来越“软”时,价值评判也发生了变化。
这背后,工业大数据将构建一个巨大的“工业信用体系”,让供需双方的关系变得透明,并借助工业互联网数据传输的敏捷性、准确性、及时性等特点,引导市场快速进行要素配置。
而新技术的引入,为“工业信用”提供了可能。梁定安介绍,物联网技术可以深入工厂,查看每台设备生产的情况,还可通过数据帮助企业融资贷款,“企业的订单和工厂实际的运行状况是息息相关的,通过区块链技术,可以帮忙解决企业的征信问题,物联网的数据、生产经营的数据还可以直接与供应链金融打通”。
江门一家生产课桌椅的企业,在2020年疫情期间几乎没有生意,直到6月份学校复学时,突然接到了大量订单,此时企业需要贷款100万元进行生产,但是它没有任何抵押物。
中信银行江门分行从广东省中小企业融资平台看到了企业诉求。通过数据分析,对企业进行了人工智能的风险画像描述,很快得出企业的商业信用风险评价,四天之内这家企业拿到了500万元的流动信贷。
“商业信用不好的企业,自然会被淘汰。商业信用的评价可以通过加强数据管理入手。”广东省地方金融监督管理局相关负责人如是说。
■延伸
制造变迁之下,人何去何从?
数据驱动取代经验依赖,是否意味着产业工人的重要性也大大降低?
工业富联副总经理唐琦军观察到,在IE时代,若车间工站出现异常,工程师去解决,有个不成文的衡量解决方案优劣的标准是——让作业员想犯错都很难,于是开发自动化防呆脚本等手段解决问题;后来随着自动化与监控系统的引入,这些工位基本上都被自动化装置与机械手臂取代了,人员转而去做更有价值的事情;再后来,随着IoT、大数据、机器学习的引入,越来越多的核心自动化设备与系统也变得越来越智能了。
工作方式和工作体验也发生了变化。以车间巡线为例,过去主要采用定点巡线方式,在固定时间去固定地点发现与解决问题,现在只需要在办公室远程监控,完全解除了地域的限制。只要手机可以联网,系统会将车间异常与诊断信息主动推送过来。
在工作体验上,由过去做附加价值低的工作感到枯燥乏味,到需要深度钻研才可以解决问题的兴趣渐浓,再到现在利用新技术高效解决过去毫无头绪的棘手问题,而变得越来越有成就感。
“工业互联网打造的智能装置将大范围地取代企业管理与执行层人力,少数的人力将与大量的智能装置在分布式的智慧型监控系统的监督与调度下协作,而解放出来的人力将在工业互联网不擅长,但对人类有价值的新的领域如生物医药等继续深耕。”他说。
事实上,对智能制造来说,需要一定的人力来保障柔性生产,与此同时,产线的自动化程度越来越高,并不意味着工作量就在减少,大量的生产数据传输到后台,工厂不仅需要更精细化的数据,还要对数据进行预测性维护。
“善用智能制造优势,改善员工工作环境,安排产线工人经由专业的自动化培训,转型升级为技术工,持续朝向人力优化、提质增效及降本减存上努力。”工业富联在2020年财报中如是说。2020年,工业富联总体人力下降 6.4%,营收同比增长5.65%。
4月30日,国家统计局发布的《2020年农民工监测调查报告》显示,2020年中国农民工总量28560万人,比上年减少517万人。这其中,从事制造业的农民工占27.3%,比重保持下滑态势。当制造人口红利逐步减少时,数字化已经不是可选项,而是必选项。
树根互联联合创始人、CEO贺东东帮助客户以工业互联网平台为抓手,快速搭建起智慧产品、智能研发、智能制造、智能服务和产业金融的创新链,带动一大批上下游企业完成数字化转型,助推中国制造业实现提质增效。