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智能工厂的重点不是自动化,而是“统一大脑”

观点 | 2021-10-16 12:54:00
时间:2021-10-16 12:54:00   /   来源: 网络      阅读量:6227   

什么是智能工厂?我们能够用以下这样的描绘来形容:将工厂内的各式设备连结在一同,铺设神经系统、即时吸取一切资讯,完成工厂活动的可视化,亦即让一切活动透明可见。智能工厂就是用网路连结各处,管理工厂一切大小事。

工业智能化

智能工厂需要完成哪些事?这样的定义乍看之下有些笼统,所谓的智能工厂,其实就是要完成以下两件事:1.将工厂内的各种设备连结成网路2.从各种不同的角度获得与管理点的安装有关的数据力图工厂内部种种活动资讯的可视化,资讯与资讯间因果关系的明白化。继而采取必要的行动,把诸如此类的事项做得更好,提升质量管理才能,删减包括间接部门在内的管理本钱,二氧化碳减量/节能,改善现金流量,而且是做到超出人类管理能耐的层次。就是这样的一个次时期的工厂运营概念。接下来,我们一同看看智能工厂的细部内容既有工厂缺乏资讯整合性、糜费时间资源。在既有的工厂里,工厂内的设备以及MES等系统,在功用上都是各自独立的系统。由于机器设备的供给商不同、担任人不同等要素,无论在技术上或是在组织上,都没有整合在一同。一旦各系统之间需求协作,或是必需共享超出人员担任范畴的资讯时,只能透过各系统产出的报告,以及下载各系统的数据,以实践经由人手转交的实体方式,满足系统间协作与分享资讯的需求。

但资讯的共享只需经过人的手,就无可防止会由于需求处置时间而产生时间落差。传送资讯的人员,被迫有许多后续作业必需完成,而且对提供资讯的一方来说,要是本人得不到益处,他们也不会把资讯丢出来。

智能化工厂

这会招致需求资讯的人,连本人到底有没有控制资讯,都搞不分明。更别说要借助分享彼此的资讯处理问题,或是想象出足以提升作业效率的新手法了,简直无法等待能做到这样的事。若以人的身体来比喻,就像是手指、四肢、眼睛、耳朵、大脑,全都只照本人的步伐在运作的状态。就算大脑想要向右走,可能得花上好几天,脚才会往右挪动。就算脚受伤,可能得花上好几天,大脑才晓得这件事,就是相似这样的情形。智能工厂就像工厂有个“统一大脑”相较之下,在智能工厂里,属于同一阶级的部门或设备之间自不在话下,就连在分属于上下阶级的状态下,仍然可以透过网路,机动地交流资讯。在智能工厂里,完整不存在任何部门之间或设备供给商之间的隔膜。过去,不同厂商消费的个人电脑之间,无法彼此衔接。要让个人电脑与商用电脑连线、协作,几乎是痴人说梦。但如今办公室里的CPU(中央处置器),包括影印机在内,彼此连线曾经是天经地义。同样的,工厂里的各种设备,也将彼此连线。

只需透过网路彼此连线,既能大幅缩短时间落差,本来必需仰赖工作担任人的资讯共享,以及从组织的角度共享与活用资讯,都会变得更为容易。

工厂智能化设备

届时,大脑的考虑会马上传达给四肢,四肢感遭到的一切,也会马上传达给大脑。怎样样才算是一个智能工厂?智能工厂是一个伴有详细“机制”的概念。此一“机制”的中心局部,主要是以“资讯系统”的样貌呈现。不过,要请各位留意的是,这里讲的“资讯系统”是一个新概念,它不同于在制造业已日渐提高的ERP类的“资讯系统”、在制造第一线活泼的工厂自动化设备等“控制系统与机器人”,或者是用于让全公司沟通的群组软体等“资讯系统”。那么,智能工厂的系统终究必需具备何种特征,才干成为智能工厂呢?以下我们分别讨论。最顶层是工厂管理系统,这里处置的是工厂运营时需求的资讯。包括财务资讯在内,有KPI(Key Performance Indicator,关键绩效指标)之称的运营指标,乃至于二氧化碳减量等企业承当社会义务时必需关注的指标,都归在这里。往下一个阶级就是所谓的根底系统。这些根底系统是由ERP所涵盖的局部,以及个别套装软体或各公司单独打造的系统等所构成的。接着在下一层当中有MES,其下层又设有SFC。此外,针对资源(电力、热力、水)等根底架构系统,也力图透过网路搜集数据。控制类系统与资讯类系统的协作智能工厂里的大前提是应用网路把现存于工厂的各种工厂自动化机器、设备、电力等根底架构、单独的管理系统等,都串连起来。而且,这些资讯不是只用在消费第一线而已,还必需传输到以掌管消费材料的ERP为首的根底系统,以及运营高层用于做决策的资讯系统,再予以活用。若以专业术语来讲的话,其实就是让“控制类”的电脑系统,和“资讯类”的系统连上线。那么,这些以“控制类”称之的系统,是什么样的系统呢?

所谓“控制类”的系统,正如其称号所示,就是“用于控制机器的电脑”。代表性的有名为PLC的机器。

工业智能化

PLC是一种小型电脑,其内部装有微处置器,这点和普通电脑相同,但它所运用的言语是把电气回路符号化而来的,因而PLC的程序设计必需由具有特殊学问的电气技术人员来做,普通电脑程序设计师是做不来的。PLC本来是由过去在汽车制造等自动化系统中运用的“继电器安装”开展而来的。所谓“继电器安装”,是一种能因应可切换开启/关闭之类的动作开关、安装实践处置的数量,或者电力机器等设备的状态,输出控制用的电气讯号,借以控制机器的安装。一台PLC,能够替代数千个继电器安装。由于PLC是一个向工厂自动化的机器与设备传达命令的系统,其稳定性与精准性就格外遭到注重。此外,设备的运转控制,在平安上极为重要,因而它必需到达的反响速度,也就是系统的处置时间,远远比主要由人类运用的资讯类系统来得快。在作业系统方面也一样,PLC运用的不是普通用于个人电脑上的那种作业系统,而是名为“即时作业系统”(RTOS,Real-Time Operating System),可同时处置多项任务,还可以确保在一定时间内回应的作业系统。近年来,导入MES系统的企业也变多了。严厉来说,它固然不算是“控制类”系统,但能够定义为,把“资讯类”与“控制类”系统之间短少的连系补上的“资讯系统”。MES的主要功用在于,把来自于ERP的消费计画,转换为更契合制造第一线实践情况的“制造指示”,并予以管理。MES在设计上也有经过PLC获得数据、辅佐质量管理的意图在。但必要数据只要一局部是以经过网路获得为前提,其他资讯则是经过输入终端,以人工手动输入的方式获得。综上所述,在今后的智能工厂里,工厂自动化设备主要是透过三种方式与资讯类系统获得连线:1.直接获得FA设备的资讯2.搜集来自PLC的资讯3.搜集MES的资讯这三种无论哪一种,前提都是实践透过网路的连结自动获得资讯。此外,固然FA设备、根底系统、工厂管理系统连成了一个网路,但还是必需明白辨别是控制类还是资讯类系统,分别予以管理与运用。若为资讯类系统,就算由于网路的拥塞等要素,招致资讯延迟若干时间才收到,问题也不大;但假如是控制类系统,资讯的延迟就可能引发严重问题。规范接口采用既有的制造设备,把大量的系统建构工作,发包给特定设备建置供给商处置,是一种天经地义的做法。该承包商在建构系统时,采用了本人最熟习的的FA设备厂商的接口,而变得不容易与采用其他接口的系统协作。之所以会这样,也是由于各式设备的界面没有规范化,承包的供给商很难单凭一己之力,建构出可以让不同设备间交流资讯的功用。但在智能工厂中,PLC与FA设备根本上都采用规范接口。工厂内的各式设备,就可以透过网路交流资讯了。规范接口的采用,是智能工厂这个概念的一大准绳。不同设备各有不同的运用目的,所需求的规格也很多样化,不可能全部都做成通用式的规格。不过PLC以及组件将来能够想见会急速走向通用化。一旦走上通用化,建构系统的学问技术就可能规范化,变得能够分享与再应用。企业用户在推进智能工厂时,必需充沛讨论要如何制定本人公司的规范化方针。由于,这一点正是决议将来投资绩效好坏的重要要素。日志数据的贮存与转换为KPIFA设备的数据,原本就是以很精密的单位在处置与管理的。在短短的一秒钟时间里,机器就曾经下了好几个判别,处置了好几件事。但就算把FA设备连成网路,将这样的数据抓到资讯系统里。对人类(管理者)来说,这样的数据,还是能够分明地画分为有意义与无意义两大类。固然说是即时,但关于机器的一切即时动作,管理者并没有必要全部控制。把控制类的数据给资讯化的意图,就是要把本来只是陈列出来、不具任何意义的数字,转换为具有意义的切入角度或是单位,再予以管理。假定想晓得电力消费的情况,而感测器是以秒为单位把数据传过来的。那么,假如要问,以秒为单位的耗电数据,对管理阶级来说,能否有意义?普通来说,是没有意义的。就算看再多以秒为单位的数据,一方面很难判别数据好坏,也无法采取任何行动(除非数字很明显异常,那就有意义了)。对管理阶级来说,需求的应该是“消费一件或一个批量的特定产品,需求消耗几电力”,或是“待机时与顶峰时消耗的电力”吧。总之,感测器按秒传来的数据,不要只是直接贮存起来,而是要转换为可以活用的管理资讯,再贮存起来。或者,也能够把贮存起来的数据,定期透过批次处置等方式,转换为管理阶级需求的方式,贮存于材料库中。更重要的事情是,不要把每种数据当成单项数据(像是各设备消耗的电力)贮存,应该要依据预先定义好的材料形式,把相关数据(制造订单编号、测定时辰等)加进来一并贮存,好让应用程序可以活用这些数据。这正是智能工厂的精华所在。

让事业可以胜利的重要企业活动,称为“关键胜利要素”(KSF);实践用于管理KSF的数字指标,称为“关键绩效指标”(KPI)。

工业工厂

从运营阶级到第一线为止,都能够定义KPI。名为”指标”,因而多半是结果的数字,但制定KPI本来的意图其实是“希望以数字呈现出可以带来成果的驱动指标”,管理阶级能够透过监测KPI得知将来的成果如何,并随时采取行动,藉以提升成果的水准。这才是KPI本来的正确运用办法。假设只是结果的数字,那么再怎样管理,或答应以成为有助于将来行动的参考数据,但是却无法改动曾经呈现的结果。在结果呈现之前,控制其预兆,事前采取及时的措施,以发明出正确的结果,可以以这种方式活用KPI,毫无疑问会是最理想的。

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