110家国家级智能制造示范工厂的“含金量”

2022年4月13日 来源:高工机器人  浏览 554 次 评论(0)

《“十四五”智能制造发展规划》提出,在2025年建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。

 

今年,工信部等4个部门联合发布了2021年度智能制造试点示范工厂名单,110家企业入选。这份名单含金量如何?入选的工厂,其智能制造水平体现在哪里?

 


多场景协同+大投入+突出成效

 


在相关文件中,总结了制造过程中的15个环节52个智能制造典型场景,作为智能制造示范工厂建设的参考。

 

15个环节包含:工厂设计、产品研发、工艺设计、计划调度、生产作业、仓储配送、质量管控、设备管理、安全管控、能源管理、环保管控、营销管理、售后服务、供应链管理、模式创新。

 

而要成为智能制造示范工厂,须至少有六个环节包含亮眼的智能制造典型场景,而且多个场景之间须良好地集成协同。

 

从示范工厂评选结果来看,各工厂被公示的智能制造典型场景最少的有6个,最多的有13个。各个场景之间相互关联,形成一个系统,让工厂的生产效益和效率得到大大提升。这个系统的建设,无论从实施难度还是资源的投入来看,对于企业而言都是巨大的挑战。

 

例如洛阳利尔功能材料有限公司(以下简称洛阳利尔)的氧化物耐火材料智能制造示范工厂,公示了智能仓储、污染源管理与环境监测、精益生产管理、智能在线检测、能耗数据监测、精准配送、资源动态组织、精准作业派工、自动巡检、安全风险实时监测与识别10个智能制造典型场景。而事实上,在政府文件总结的52个智能制造典型场景中,洛阳利尔智能制造生产线已经落地了33个

 

洛阳利尔的智能化立体仓库

 

多场景的系统建设,需要时间和资源的大量投入。例如浙江正泰电器股份有限公司(以下简称正泰)早在2014年,就开始构建工业电器行业云组态平台。截止目前,正泰在智能制造上累计投资23.4亿元,在温州建成6个数字化车间,并在杭州、嘉兴以及泰国等地布局光伏电池与组件智能工厂,建立起跨区域数字化制造体系。


正泰的低压电器工厂入选2021年度智能制造示范工厂,公示了离散型工艺数字化设计、精益生产管理、智能维护管理、资产全生命周期管理、生产计划优化、车间智能排产、智能在线检测、质量精准追溯、物流实时监测与优化、能耗数据监测10个智能制造典型场景

 


正泰的生产线

 

巨大的投入也带来了突出的成效。正泰智能制造示范工厂实施后,总体生产效率提高20%以上,成品送检不良率降低20%以上,关键装备数控化率与关键设备联网率达到90%以上。通过智能制造的升级,正泰的生产过程更透明、产品品质更稳定、产品产能更高效,盈利能力和核心竞争力持续增强。

 


机器人企业的机会

 


此次评选出的110家智能制造示范工厂,是《“十四五”智能制造发展规划》指导下评选出来的第一批智能制造示范工厂。

 

未来随着政策的鼓励、企业智能制造转型需求的增长,单个工厂拥有的智能制造场景会更多,同时,示范工厂也会引领更多的同行企业,让较为成熟的智能制造场景获得更大范围地推广,这将为机器人企业带来许多机遇。

 

以下6个制造环节和12个场景,与机器人关联较为紧密:

 

生产作业环节:通过资源动态调配、工艺过程精确控制、智能加工和装配、人机协同作业和精益生产管理,实现智能化生产作业和精细化生产管控,提高生产效率,降低成本。


场景1:产线柔性配置。应用模块化、成组和产线重构等技术,搭建柔性可重构产线,实现产线适应订单、工况等变化的快速调整。

场景2:人机协同作业。集成机器人、高端机床、人机交互设备等智能装备,应用AR/VR、机器视觉等技术,实现生产的高效组织和作业协同。

场景3:精益生产管理。依托制造执行系统(MES),应用六西格玛、6S管理和定置管理等精益工具和方法,开展基于数据驱动的人、机、料等精确管控,消除生产浪费。
 

仓储配送环节:通过精准配送计划、自动出入库(进出厂)、自动物流配送和跟踪管理,实现精细库存管理和高效物流配送,提高物流效率和降低库存量。


场景1:智能仓储。集成智能仓储(储运)装备,建设仓储管理系统(WMS),应用条码、射频识别、智能传感等技术,依据实际生产作业计划,实现物料自动入库(进厂)、盘库和出库(出厂)。

场景2:精准配送。应用仓储管理系统(WMS)和智能物流装备,集成视觉/激光导航、室内定位和机器学习等技术,实现动态调度、自动配送和路径优化。

场景3:物料实时跟踪。应用制造执行系统(MES)或仓储管理系统(WMS),采用识别传感、定位追踪、物联网和5G等技术,实现原材料、在制品和产成品流转的全程跟踪。

 

质量管控环节:通过智能在线检测、质量数据统计分析和全流程质量追溯,实现精细化质量管控,降低不合格品率,持续提升产品质量。


场景:智能在线检测。应用智能检测装备,融合缺陷机理分析、物性和成分分析和机器视觉等技术,开展产品质量等在线检测、分析和结果判定。

 

设备管理环节:通过自动巡检、维修管理、在线运行监测、故障预测和运行优化,实现精细化设备管理和预测性维护,提升设备运行效率、可靠性和精度保持性。


场景:自动巡检。应用工业机器人、智能巡检装备和设备管理系统,集成故障检测、机器视觉、AR/VR和5G等技术,实现对设备的高效巡检和异常报警等。

 

安全管控环节:通过安全隐患识别、安全态势感知、安全事件决策和应急联动响应,实现面向全环节的安全综合管控,确保安全风险的可预知和可控制。


场景1:安全风险实时监测与识别。依托安全感知装置和安全生产管理系统,集成危险和可操作性分析、机器视觉等技术,进行安全风险动态感知和精准识别。

场景2:危险作业自动化。依托自动化装备,集成智能传感、机器视觉和5G等技术,实现危险作业环节的少人化、无人化。

 


环保管控环节:通过污染源管理与环境监测、排放预警与管控、固废处置与再利用,实现环保精细管控,降低污染物排放,消除环境污染风险。


场景1:污染源管理与环境监测。构建环保管理平台,应用机器视觉、智能传感和大数据等技术,开展污染源管理,实现全过程环保数据的采集、监控与报警。

场景2:排放预警与管控。依托环保管理平台,集成机器视觉、智能传感和大数据等技术,实现排放实时监测、分析预警和排放优化方案辅助决策。

 

最后的话:

 

需要注意的是,除了以上6个制造环节和12个场景,其他环节和场景也值得机器人企业关注。比如,机器人企业可以参与到工厂设计环节,在产线开始建设之前就深入了解客户的需求,为客户提供专业的支持。

 

另外,从智能工厂的建设过程来看,机器人需要与信息化、数字化场景协同,应用工业互联网技术,融入智能工厂的系统建设。

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