2015年,國家層麵首次明確以“智能製(zhì)造”為主攻方向,正式拉開了中國智能(néng)製造發展大幕。
2021年11月,工業和信息(xī)化部等四(sì)部門聯合開展2021年度(dù)智能製造(zào)試點示範行動,主要包括(kuò):智能製造優秀場景、智能製造示範工(gōng)廠和智能製造(zào)先行區三個方麵。帶動(dòng)了我國企業數字化意識導入、數字化技術升(shēng)級、數(shù)字化(huà)業務重(chóng)塑,製造(zào)業的數字化(huà)轉型變革進入高速發展階段。
製造業數(shù)字化道路的必然性
對(duì)於製造業而言,製造(zào)業數字化轉型這條道路(lù),本質上就是我國長期堅持走(zǒu)的中國特色新型工業化道路——信息(xī)化和工業(yè)化融合(hé)發展道路。
數(shù)字化轉型是一條道路,不是目的。在企業(yè)層麵,數字化轉型是利用新一代信息技(jì)術,推動企業形態、生(shēng)產方式、業務模式發生根本(běn)性(xìng)變革。數字化轉型不是當下憑空產生(shēng)的新概念,通過數字化(huà)工具,可以協助企業化解(jiě)生(shēng)存發展過程中的不確定(dìng)性,突破某種瓶頸的考慮,實現企(qǐ)業長足發展。
由於大部分製造業企(qǐ)業生產的其實還是實體產品。進行數字化(huà)轉型的目標主要在於提高生產質量(liàng),增進運營效率,縮短研發周(zhōu)期。
製造業數字化發展難題
數字化轉型並(bìng)非單項技術的應用,也不僅僅是個技術命題,更是一(yī)個戰略和(hé)管理命題。製造企業組(zǔ)織、業務、產品和(hé)價值鏈的複雜(zá)性,為製造企業的數字化轉型帶來諸(zhū)多障礙。因此,製造企業需要深度剖析數字化(huà)轉型的難點與需求,尋找突破口,建(jiàn)立明確(què)的數字(zì)化轉型路線圖。
具體來(lái)說,製造企業推進數字化轉型麵臨的(de)難點至少包括以下方麵:
重視性不足
企業高層(céng)對數字化轉型的必要性、緊迫性(xìng)和複雜性沒有完整係(xì)統(tǒng)的認識,觀念還停留在部署常用的IT係統。實際上,數字化轉型要(yào)求(qiú)由企業的決策層引領,自上而下推進。
數字信息(xī)化數(shù)據壁壘
有的企業(yè)已經應用了諸多信息係統,但是數(shù)據孤島縱橫,基礎數據不準確(què),編碼體係不(bú)統一,導(dǎo)致數字(zì)化轉型無從下手。
企業(yè)自(zì)身認知偏差
在傳統(tǒng)製造領域,生產效率是第一目標,因此“重自動化、輕數字化”的(de)思維模式普遍存(cún)在。不(bú)少企(qǐ)業認為推進自動化係統(tǒng)能夠立竿見影,缺少數字化思維布局,設備聯網和數據采集(jí)的基礎差,車間沒有真正實現可(kě)視化。
轉型路徑不清晰
製造業的各(gè)個細(xì)分行業差(chà)異很大,處在各(gè)個產業鏈中不同(tóng)位置的企業(yè)個(gè)性化很強,數字化轉型的突破口也各不相同,企業數字化改(gǎi)造需求模糊而龐雜,並沒有可以直接照(zhào)搬的(de)模板。
轉型收益過(guò)程緩慢
企業數字化轉型是一項係統工程,企業投資在短期內推進數字化轉型沒有取得顯著效果,製(zhì)約了企(qǐ)業進一步推進數字(zì)化轉(zhuǎn)型的動力。
從實踐上看,傳統製造業通過數字化轉型有序進軍智能製造(zào)領域,急需打造突破(pò)諸多難題的數(shù)字化工具。
製造業數字化轉型過程中,越來越多企業關注數字孿生技術,將企業的整體業務從物理空間映射(shè)到數字空間,構造“數字孿生(shēng)工廠”,實現整體數據的采集、實時的控製、資源的統籌以(yǐ)及智能化調度。
以數字孿生技術為依托(tuō),帶來管理者綜(zōng)合監管可視化角度的轉變,促進製造領域(yù)作業方式的科技變革,打造生產、運營、維護全方位把控的(de)製造業數字孿生解決方案,更係統性地達(dá)成真正的降本增效!
元宇宙·數字孿生
凡拓(tuò)智聯孿生平台(tái)
凡拓智聯(lián)孿生平台,通過構築現實世界的數字孿生,疊加(jiā)城市大數據、實現全域態勢感知與全周期項目管控(kòng)。
在製造業領域,平台構建定製化的“數字孿生工廠”,滿(mǎn)足(zú)項目在綜合態勢管控、生產(chǎn)監測、運營增效、人車管理(lǐ)、營銷推廣等各方麵的可視化需求,打造智慧(huì)化的管理(lǐ)模式,讓運營管理更便捷,更高效。
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某發電廠數據(jù)可視化係統
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融合工(gōng)業大數據、物聯網、人工智能等各類信息技術,打通各業務係統的數據孤島,打(dǎ)造能源領(lǐng)域的數字孿生工廠。實現生產(chǎn)全過程可視(shì)化監測,安防隱患智能化排(pái)查,生產環境全麵性保障,提高生產效率(lǜ)和質量等(děng)多(duō)種功能。有效提高能源廠區綜合(hé)監管能力,打造智能監(jiān)管一(yī)體化平台,助力企業降本增(zēng)效。
數字孿生賦能製(zhì)造(zào)業
數字孿生工廠三維可視化運行過(guò)程中,將工(gōng)廠設備運行狀態反映到線(xiàn)上虛擬可視化,進(jìn)行判斷、分析和優(yōu)化。實現數(shù)據統一化、將工(gōng)業智能化(huà)管理係統集成,打破數據(jù)孤島,實現設備可(kě)視(shì)化,打造一站式數字孿(luán)生工廠管控平台。
全(quán)局態勢
支持融合廠區各(gè)信息係統數據(jù)資源,基於數字孿生技術,打破數據壁壘,進行數據挖掘分析預測。圍繞智能決策指標及運行態(tài)勢等(děng)進行真實複現,對各管理領域的關鍵指標進行綜合監測分析,綜合運營態勢(shì)一屏掌(zhǎng)握。同時,讓生產作業(yè)更加智能化,使生產管理部(bù)門能夠更(gèng)方便、更有效率地完成日常生產作業。
生產監測管控
通過可視化平台(tái),實現生產(chǎn)環境監測數據展(zhǎn)示、生產過程和設備運行狀態的(de)實時管控、廠區各車間的產耗狀況(kuàng)和(hé)關鍵要素節(jiē)點的動態(tài)展示。設備全生命周期管理與實(shí)時監測,實現生產工藝細節動態展示,進行分析、問(wèn)題反饋、實現業務預測優化等。
智能巡檢
以可視化監測裝置為依(yī)托,應用人工智能等技術實現對通道隱患的智能識(shí)別,全視角協同自主巡檢可通過無人機、AI布控等方式開(kāi)展自主精細化巡檢、車間生產巡檢等專項巡檢業務,實現巡檢自主化、智能化。
應急指揮
可實現對報警事件的(de)聚集、快速定位,提示(shì)異常事件。一旦發(fā)生異常,運管(guǎn)人員可遠程(chéng)調動(dòng)機器設備進行處理。同時,支持對(duì)曆史突發(fā)事件處理(lǐ)數據進行多維度分析匯(huì)總整合,為管理者提供更加及時有效的應急決策信(xìn)息。
人車管理
數(shù)字孿(luán)生工廠場景中,可以根據人員、車輛的定位數據,呈現(xiàn)廠區內工人與(yǔ)車輛的布局(jú)情況,融合(hé)呈現人員與工廠車間設備的運(yùn)行管(guǎn)理關係,做到人員綜(zōng)合監管。通過(guò)綜合呈現不同作業車輛的(de)情況,以(yǐ)車輛參與業務類型為區分標準,利用車輛的定位或攝像頭定位的數據,實現車輛分類管控。
隨著工(gōng)業數字(zì)化、網絡化、智能化演進趨勢(shì)日益明顯,製造業數字化轉型程度不斷提升,未來將催生一批製造業數字化轉型的新模式、新業態。數字孿生賦能下的智能製造也將不斷“解鎖”新(xīn)的應用場景。
凡拓智聯(lián)孿生平台,正(zhèng)全力以赴探索創新技術,推(tuī)動製造業降本增效,用數字技術賦能中(zhōng)國智造。
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