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传统工厂进化到智能工厂的案例分析
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我们为什么需要智能工厂?

传统意义上,经销商在市场预测和实际需求之间,有一定滞后;而在经销商订单和制造商实际供货之间,又有一定滞后。

两者一叠加,随着时间的推移,库存量会产生剧烈波动。糟糕的是,他们越是试图积极调整,这个波动就越剧烈。长此以往,制造企业的生产周期管理就变得十分困难。

因此,除了通过电子商务等互联网手段,缩短市场信息的传导机制外,制造企业的一个核心目标,就是打造一个智能工厂,进一步压缩生产周期,从而灵活地应对订单的变化。

案例分析:从普通工厂到智能工厂

成立于1945年的奥地利滑雪板公司Blizzard,正试图用智能工厂提高自己的利润。以往,Blizzard需要两年的时间,不断地打折降价才能把库存消化掉。然而,老问题尚未解决,新问题又接踵而至。

上世纪90年代,Blizzard只有10多个型号的产品,2000年后,滑雪板出现了40多种型号,现在则已经到了900种。同时发生变化的是,滑雪板的销售不再以终端客户的购买为主,而是80%的滑雪板都以租赁的形式流通于市场。

另一方面,一些滑雪板的材料有18种,需要16周的生产时间。因此,Blizzard需要把生产阶段的效率进一步提高,用更短的生产周期去解决库存问题。同时,在管理上,需要参考市场的变化,比如型号增多、用途改变等,以更好地安排自己的生产。

IBM智能分析解决方案的设计师施尼博(StephanSchnieber)告诉《财经》记者:“Blizzard提出的目标也很明确,首先,在生产过程中零故障;其次,在生产过程中最大程度地收集并分配信息;第三,要与现有的IT系统形成网络。”IBM是Blizzard智能工厂的方案解决商。

IBM给Blizzard设计了一套工厂管理系统。首先,在流水线的机器上,安置了一些传感器和执行器;而每个物料托盘的底部,也都装有一个“数据卡”。这样,当物料通过搬运和加工时,就会以射频技术被系统识别。

在此基础上,IBM用自己开发的Cognos系统,对生产行为进行记录、储存、分析以及分配。从而实时掌握每道工序上产品的来料追溯、加工状态、加工数目以及产品批次等信息

这些识别码在录入的同时,会生成一个短网址,并且能够在企业管理软件(ERP)中进行输入和输出,进而可以实现移动设备端的管理。然后再通过机器上的执行器,对机器的运行进行实际的管控。与此同时,在加工单元的监视器上,每隔一个小时,会自动显示一次目标参数与实际情况。

如果未达到目标,监视器则会发出警报;Cognos系统也会对数据和错误进行分析,并达到实时汇报。IBM设计的统计软件,则可以自动生成生产管理中所需要的各种数据、图表,以帮助决策者把控整个生产过程。

经过升级,Blizzard的生产周期缩短到8周,库存也减少80%。

把机器作为底层,并在安装传感器和执行器后搭建一套应用系统以实现信息处理,从而形成了一套网络世界与物理世界的交互系统(Cyber Physical System),最终实现机器与机器之间、机器与人之间的对话。这便构成工业4.0中的智能工厂。(end)
文章内容仅供参考 (投稿) (2016-1-24)
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