智能工厂不是简单智能化,现在常被提及的智能工厂只是“智能制造”的一个组成部分。在智能制造之下,传统的制造流程将被重组,其目的是要实现产品的智能化。其中个性化的客户需求与设计,供应商和制造商之间的信息接入与共享,售后服务的快速响应等环节与智能工厂一起,成为智能制造非常关键的组成部分。
01 制造业供应链的变革
消费市场的需求变化如此之快,对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升,供应链越来越复杂,通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程,已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据,再基于云端高算力服务器的分析,以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。
智能制造的模式与传统制造完全不同,依托于先进的数字化制造技术,工厂可以进行按需生产,从世界各地供应商采购原料,避免了大量库存的风险,并通过社交媒体管理客户反馈,实现个性化的制造,达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。利用优化的供应链,不仅可以减少交货时间和成本,同时基于市场信息的掌握,还可以减少生产过程缺陷产品数量。
02 产品质量保持一致性
过去的制造业,当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候,产品已经进入了客户群体,也就是损害已经产生了,给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式,借助于物联网技术,允许工厂企业实时收集到传输数据,可以及时洞察到问题所在,并在产品造成严重问题之前进行更改。
为产品放置智能传感器,这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平,无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备,传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家,然后工厂提供更准时的售后服务。还有,工厂可以从数据中分析产品的不足,在下一件产品上进行优化,最终能够保证产品的质量更加稳定。
03 预测性维护的重要价值
工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失,每一件设备和机器都不可能保持一直不出问题,但停机在计划之外发生,不仅让公司蒙受生产损失的打击,同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天,这种意外停机可能需要较长时间去检查维修,并要支付巨额金钱,对于中小企业更是无法承受的。
在工业4.0的模式里,有一种预测性维护的方法,通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器,从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借助机器通过算法,可以准确跟踪零件和机器的更换时间。
预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件,而且可以合理的安排更换时间,例如在机器闲置的时段,就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率,同时提高了工厂整体敏捷性。
智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。智能工厂将确保制造业服务能力提升到一个全新的水平。
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