依托于5G、AI、大数据、物联网等技术的协同加持,制造向智造的转变,正发生在紫光股份智能工厂中。
刷新制造业的想象力
在制造业,随着IT产品逐渐小型化和集成化,生产的难度也在快速攀升。据紫光股份智能工厂执行总经理黄新委介绍,如今,一片集成电路板上要装贴的零件总数高达7132个,它们大概0.5毫米长、0.25毫米宽,肉眼看上去如同尘埃,作业难度可想而知。但在智能工厂里,装贴好这7000多个零件,只需要60秒。这是自动化带来生产效率提升的典型缩影。
当然,自动化只是智能生产中一个环节,更多更具想象力的革新出现在生产的各个环节当中,比较有代表性的是检测环节。传统的制造环节中,往往只会在生产线的末端设置检测工序。而在紫光股份智能工厂,几乎每一道工序后,都会装配智能的检测设备。在贴有“5G+AI”标识的机器中,以自动光学检测技术来检测前序工作的完成状况。通过紫光股份旗下新华三集团搭建的5G专网小站,一秒钟就能将100多张4K高清图像传至后台,并与前序作业机器共享检测结果,指导其实时优化作业方式。
“就好像机器和机器之间会对话。”黄新委称,“通过AI对整个车间进行数字化管理,所有车间的生产现状、机台运作状况都可以直观呈现,一旦出现异常就会自动报警。”在智能互联的生产架构下,如今,智能工厂中每一环节的良率都达到了99.6%以上。
从贴片焊接到诊断检测,数字化的应用场景逐渐具象。目前,紫光股份智能工厂的自动化率已达88%。除生产线外,无人仓库可智能调取库存物料,生产线所有供料都已实现无人操作,搭配库房管理系统、生产管理系统、AGV无人驾驶运输系统,物流供应可以做到无缝衔接。整体运作井然有序的同时,整条生产线却只有9位工人进行日常的保养维护,减少了60%的人力使用。
数字大脑驱动下的工业4.0实践
硬件设备的自动化只是紫光股份智能工厂的冰山一角,在其智能园区管理平台的背后,由新华三打造的产业数字大脑正为整个工厂乃至整个园区带来更先进的管理能力。“智能制造的最底层是我们的数字大脑。”黄新委表示,“数字大脑决定了我们的运营逻辑,如何运用数据驱动、运用数据创新,最终实现智能化生产。”
比如,近年来备受关注的“柔性生产”。其内核是要求生产企业根据个性化的用户需求,快速、灵活地调整生产配置,快速产出定制化产品,这也被视为制造企业未来的竞争力所在。而在紫光股份智能工厂,通过一系列工具能力的组合,在数字大脑的通盘指挥下,系统可自动获取所需资讯,灵活地选择要组装的配置或材料,提高对客户需求的响应速度。据悉,目前,紫光股份智能工厂的换线速度可控制在0-3分钟内,效率较传统工厂提升了7倍。
如今,数字大脑中的数字决策平台正把所有历史数据和实时数据汇总到平台上,将运营目标、产能、订单的下放及销售等数据进行整理并做深层次分析,最终驱动管理决策。另外,在业务分析平台上,通过对各层级业务的数据分析,让数据找人,提升工厂全员的数字利用能力。而数字基础平台则统一各项数据标准,为更好地利用数据决策提供基础保障。
数字大脑的建设叠加自动化的设备投入,也带来了智能工厂的四项能力升级:首先在数据信息系统方面,智能工厂已经打通整体数据,在业务数据、生产数据等方面没有孤岛;其次硬件设备的自动化率不断提升,并在此基础上进行数据驱动、信息驱动和新技术应用,最终达到整体制造的智能化;第三在决策上,柔性管理的能力得以提升,让生产更贴合市场和终端用户;最后,由于可做到实时检测与监控,产品品质的统一性和稳定性也得以提升。
“智能制造领域正通过新一代互联网技术和制造技术的融合,推动工业4.0的发展。” 黄新委表示,“我们希望成为工业4.0的标杆。最终为行业提供工业互联网和智能制造的解决方案,助力整个行业的转型升级。”
对话黄新委:未来工厂不会是一种未来的状态
Q:紫光股份智能工厂在建设和运行中,采用了哪些关键技术?
A:在建造初期的设计阶段就已经应用了很多先进技术,比如运用数字孪生、三维模拟的图形做出工厂造型,减少试制作成本。在生产环节,我们通过5G、AI、大数据等技术进行产品设计的数字化。
Q:在国家双碳战略的背景下,紫光股份智能工厂在绿色生产方面做了哪些尝试?
A:智能工厂的绿色制造表现在两个方面,一是配有储能装置,使用光伏等清洁能源发电,厂内建有一万平方米的光伏面板,每年可发电一百多万度。另一方面,新华三为我们提供了零碳智慧园区解决方案,零碳管理平台会排列出所有能耗分布的实时数据,这样就能知道运营过程中哪个地方是高能耗的,哪个地方的能耗可以进一步节约,然后制定均衡的能耗策略。
Q:紫光股份智能工厂已经投产了一年多了,您对工厂有怎样的愿景?
A:工厂在建设时我们就定了四个主要目标,一是践行自主创新,打造世界领先的科技生态链;二是整体优化集团的供应链;三是打造一个灯塔工厂;最后是输出一套智能工厂的解决方案,赋能行业发展,进行数字创新改革。我们相信,未来工厂不会是一种未来的状态,而是通过实际生产不断地迭代以达到更高的水平。来源:《哈佛商业评论》中文版
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