智能制造的中国路径:引入机器人等自动化设备

《财经》 2015-09-07

机器人智能制造美克家居

2156 字丨阅读本文需 4 分钟

  2008年爆发的金融危机严重挫伤了全球实体经济之后,重振制造业已成为各国的共识。重振的方向,就是利用先进信息科技发展智能化的制造业,即所谓的“”。在今年5月发布的《中国制造2025》行动纲要中,中国也将智能制造作为主攻方向。

  智能制造聚焦生产领域,但又是一次全流程、端到端的转型过程,会让研发、生产、产品、渠道、销售、客户管理等一整条生态链为之发生剧变。

  对工业企业来说,在生产和工厂侧,它依然以规模化、标准化、自动化为基础,但它还需被赋予柔性化、定制化、可视化、低碳化的新特性;在商业模式侧,会出现颠覆性的变化——生产者影响消费者的模式被消费者需求决定产品生产的模式取而代之;在国家层面,则需要建立一张比消费互联网更加安全可靠的工业互联网。

  这个转型的驱动因素来自“互联网+”的广泛(智能产品,全渠道营销,行业生态链),使制造企业有机会直接面对消费者和上下游,以可接受的成本获取之前无法获取的数据,从而能更好地洞察客户需求并获取产品的市场反馈。

  基于这种洞察,企业能够重新定义和设计自己的研发、生产工艺和供应链体系,在获得规模效益的同时实现个性化交付,同时提升自身的生产效率和资产利用率,降低能耗和污染。

 

  听上去好处多多,但具体怎么实现呢?可以分为三个阶段。

  第一阶段,是迅速打好企业转型的基础,掌控自我方能支持转型。重新梳理现有的研发、供应链和财务人事管理流程,通过ERP、PLM(产品生命周期管理)系统的实施构建整合运营体系。此外,企业需要构建流程标准、数据标准以及相应的管制体系,然后通过智能产品,或全渠道营销,或上下游生态链体系去获取客户和产品的数据,从而获取消费者和产品洞察来支持后续转型。

  第二阶段,结合客户和产品洞察,整合企业内外其他数据资源,构建自己的大数据体系。在该体系指导下,按照以消费者为中心、个性化、柔性化、大规模定制等智能制造原则重新构建自己的研发、客服、生产、供应链和物流体系。

  第三阶段,基于智能产品平台、全渠道平台、大数据体系来实现生态链的跨界创新,强化后台整合运营体系,支持企业的全球化扩张。

  在向智能制造转型中,高端实木家具生产商美克家居走在了时代潮头。

  美克家居和IBM从2012年开始就信息化领域进行合作。最初,双方的合作仅限于传统ERP系统建设。从2014年开始, 美克家居开始尝试从传统制造业向智能制造转型,双方合作随之深化。IBM从五方面着手,帮助美克家居建成了实木家具领域第一个智能工厂。

  首先,引入数控和其他自动化设备,这些设备可以代替手工匠人在实木家具上自动雕花;其次,组装柔性化的组装线,以适应个性化规模定制的需求;第三,建立一套高效精准的场内物流,这套场内物流系统的任务是负责整个工厂的生产调动,自动分配原料、成品,实现工厂生产计划的全自动化;第四,建立一套连接销售渠道的智能系统,销售订单自动转化为场内的生产需求、分解成具体生产任务;第五,通过将设计数字化,把ERP系统和生产执行系统集成起来。

  近期,美克家居和IBM、苹果联合针对高端用户开发了零售店互动营销APP,用户可以在iPad端通过APP进行实木家具的个性化选型、配色设计和搭配,然后,这些被确定的订单又将直接发送给后端系统,自动进入选型、配料和机器加工的制作周期。

  按照行业常规,实木家具的交付周期通常是120天,通过智能工厂,美克家居希望将交付周期缩短为35天之内,在不增加人员的前提下,产值翻番,实现美克家居的数字化非传统增长。

  美克家居在2012年开启此项目时,全球都未有成功的参照,能否转型成功是个未知数。实木原材料的花纹和木皮的先天复杂性给标准化带来很大的困难,同时美克家居的客户都是高端消费者,个性化需求旺盛,在实现标准化的同时还要保证个性化,是一个巨大挑战。

  正是由于其转型的代表性和典型性,美克家居在今年7月入选了国家工业和信息化部2015智能制造试点名单,成为46家试点公司中唯一的一家家具制造零售公司。

  需要强调的是,单纯的研发和生产端的改造不是智能制造的全部,基于渠道和消费者洞察的前端改造亦是重要的一环。二者相互结合,相辅相成,才能完成端到端的全链条智能制造改造。

 

  企业要完成从传统制造向智能制造的转型,第一前提是要投资一些硬件设备,比如传感器、机器人、宽带、云数据中心能力。不过,智能制造转型绝非仅仅是购买一套软件,改造一套生产装置,增加多少机器人就能完成的。这是一场全流程、端到端的变革,因此绝不可能一蹴而就。

  对于那些天然拥有智能基因和能力的产品,企业可以通过使自己的产品更加智能来获取对客户和商品的洞察。比如工程机械制造中的领导者中联重科,很早就在自己的产品里增加了智能控制模块,设备的定位、开工情况、运行状态等都通过互联网传到企业总部,目前已经覆盖了超过13万台设备,从而帮助他们建立了自己的工业大数据。

  再比如一家洗衣机企业,通过传感器、物联网、大数据分析技术,企业可以告知维修服务部门,哪些零配件出了问题,或者哪些部件需要提前更换,保证维修人员上门一次就能搞定,甚至易损坏部件信息也将反馈到厂家用于指导产品设计研发。

  但并不是所有消费品都可以变得智能,例如鞋服产业,尽管市场上也有智能童鞋等有益尝试,但从产品特性、使用习惯和性价比的角度,大多数鞋服产品并不适合增加智能模块。类似品类有很多,例如洗护、食品等等。

  同样也不是所有的工业品都能变得智能,例如化工产品。对于这类工业品行业而言,想要增加对客户、对产品的洞察,关键在于是否能和自己的上下游取得更好的互动、构建和谐的生态圈,从而实现共同创新。

  企业需要建立制造业自己的工业大数据体系,这个大数据体系不仅需要囊括来自客户、市场和智能产品的外部反馈信息,也需要汇总内部的数据信息,这包括设备状态、物流、生产过程、能耗等数据。

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