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工业4.0数字工厂探营:中国企业离智能制造有多远

编辑: 乐鱼体育app 来源: 乐鱼体育app 创发布时间:2021-07-22阅读43737次
  本文摘要:7月中旬的成都,寒冷多雨,距离市中心西北边22公里的西门子工业自动化产品生产及研发基地(SEWC),工厂外围一片宁静。

7月中旬的成都,寒冷多雨,距离市中心西北边22公里的西门子工业自动化产品生产及研发基地(SEWC),工厂外围一片宁静。  即使在车间里,也只听得见机器旋转的黯淡声响。几位工人不时触碰工作台前的电脑显示屏,操作者工作台上的按钮。

  与此同时,在工人们脚下、地下一层的物料间里,装载条形码的物料,规整地躺在自动化流水线上。它们沿着地下传输系统,在四个上下提高装置的协助下,降入车间。再行经过立体中转库等设备,在装配生产线上被组装和纸盒,最后由物流小车运向仓库。  这座大约450名工人的工厂,生产面积将近标准足球场的一半。

每年生产的SIMATIC工业自动化产品多达250万件,供应中国及全球的汽车、制药、电力等工业行业及基础设施建设。在这里大约每10秒就有一件产品问世,而一百万件这样的产品中,有瑕疵的将近10件。  SEWC是西门子首家数字工厂福贝格电子制造工厂(EWA)的姊妹工厂,也是西门子在德国之外创建的首家数字化企业。两座数字化工厂的背后,是西门子实践中德国政府工业4.0战略所制订的数字化工厂整体解决方案。

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  为了应付全球制造业变革浪潮,增进本国制造业的转型升级,德国政府于2013年明确提出了工业4.0的国家战略。中国则于2015年公布了《中国生产2025》行动纲领。  如果将西门子作为标杆,中国企业似乎差距极大。

与西门子等顶尖的世界工业4.0企业比起,中国制造业尤其是中国家电行业还不存在着相当大差距。四川长虹企划部部长刘海中说道,中国制造业有的尚能处在工业2.0阶段,部分超过3.0水平。既必须谋划工业4.0,还要填补基础严重不足,尽早出局领先、不足的生产能力,构建跨越式发展。

  一座工厂的无缝数据网络  已完成工业自动化后,工业企业面对着符合消费者个性化市场需求、新技术渗入带给的模式创意等转型问题。  对西门子来说,这一系列的难题体现到实际,就是制造业企业该如何延长产品的上市时间,提升灵活性、生产效率和产品质量。  也许可以从西门子自2007年起并购的将近50家企业中,窥得这个169岁的老牌工业企业的野心。

自从卖给生产软件产品Teamcenter的公司UGS后,西门子一发不可收拾,看上的企业大多以软件公司居多。同时,西门子不断扩大软件业务人组,最后明确提出数字化工厂概念。

  据西门子股份公司数字化工厂集团首席执行官JanMrosik讲解,数字化方案就是通过涵括从产品设计、生产规划、生产工程、生产继续执行到服务的整个价值链的数字化转型,获取仅有生命周期的无缝工作流。利用统一的数据库等软硬件设备,优化工程组态所有方面的工作,保证产品高效地投入到市场。  为此,西门子发售了全面的数字化产品组合,将硬件、软件、工业技术专长和数据融合在一起,推展现实世界与虚拟世界的融合。

  2016年汉诺威工业博览会上,西门子发售了工业云MindSphere。作为工业数据开放平台,各种数字工厂可以通过数据网关,将关键设备乃至整个工厂的数据相连至MindSphere,从而监测其设备群,做预防性确保、能源数据管理、工厂资源优化等。  在中国,西门子创建数字化工厂SEWC来实践中上述解决方案。这座工厂构建了从管理、产品研发、生产以后物流配送全过程的数字化。

在数字化工厂数据链条的起点研发过程,研发工程师们利用西门子PLM(产品仅有生命周期管理软件)的产品开发解决方案NX软件,展开新产品的仿真设计和装配。  研发出有的每一件新产品都享有专属于自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富,动态留存在同一个数据中心Teamcenter中,可供质量、订购、生产和物流等各个部门分享。

每天,设备自动记录1000多万条产品信息,便利工人精准较慢地找到产品瑕疵的由来。  生产过程所必须的物料自身装载条形码,通过与仓库管理软件的数据对话,经由自动交通的物料运送环节,输送到低货架立体仓库或者物料中间库。组装生产线员工触摸屏工作台上的电脑显示屏,所须要物料就不会转入物料间。  物料从物料间降入车间后,工人按照电脑显示屏上的电子任务单,开始组装、纸盒等工作。

任务已完成后,他只需按下工作台上的按钮,流水线上的传感器就不会扫瞄产品的条码信息,记录它在这个工位的数据。MES(制造执行系统)将以该数据作为辨别基础,向控制系统发布命令指令,指挥官物流小车将产品送到下一个目的地。

  工厂使用柔性生产,同一条生产线上每天要生产量4000多片产品,最多需要同时生产4种有所不同产品,并为将来的生产能力调整作出合理规划。  整座工厂的运营,都是基于这些数据基础,ERP(企业资源规划)、PLM(产品仅有生命周期管理)、MES(制造执行系统)、控制系统及供应链管理,全部构建了无缝的信息网络,工厂数据还能与德国生产基地以及美国的研发中心展开数据网络。


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