数字化浪潮下传统制造业同样需要智能制造
时间: 2024-04-04 13:44:10 | 作者: 新闻中心
2018年以来,我们国家的经济实力实现历史性跃升。国内生产总值从五十四万亿元增长到一百一十四万亿元,制造业规模、外汇存底稳居世界第一。
尽管我国的制造业规模庞大,但危机仍然不可以小看——我国制造业比重从2011年起不断下降,从2011年的32.06%,到2020年的26.18%。直到2021年,中国制造业GDP比重才提高1.1个百分点。如今,新冠疫情仍然时有反复,制造业的生产必然会受到疫情管控的不良影响,而中国劳动力成本提升、人口红利消退问题同样愈演愈烈。在年轻人中,“去工厂化”、“去基层化”成为普遍现象。这种情况将会直接引发中国制造业面临劳动力成本提升以及用工荒等问题,由此可见,引入工业机器人、云服务以及数字孪生等新技术以减少用工成本已经迫在眉睫。
同时,中国智能制造和鼓励企业数字化转型等有关政策与法规也为智能制造业提供健康增长基础:2019-2021年,中国发改委、工信部相继出台加速人机一体化智能系统、数字化转型等相关软件和技术发展的政策,为人机一体化智能系统各细分产业的健康发展提供基础。
制造业在后疫情时代下面临较严峻的亏损风险的背景下,引入智能制造数字工具可实现对利润下滑的对冲。比如鞍钢集团矿业有限公司(以下简称“鞍钢矿业”),在开展智能制造建设中,坚定以“创新驱动”为主线,充分运用“云计算、大数据、物联网、移动应用、智能控制”等新一代信息技术。据统计,通过开展智能制造建设,矿业采选生产效能及设备利用效率分别提高了1.98%、92.38%,公司运营成本降低了2.17%。
鞍钢矿业以系统效益最大化为目标,将采矿和冶炼的各个步骤统筹集成大系统,统筹考虑地质品位、采出品位、入选品位、精矿品位、入炉品位,在单系统优化基础上,进行全系统联动优化。在完善各工艺环节已有调度、控制与信息系统的基础上,研发生产的全部过程动态优化智能调度算法,实现融合智能操作与智能控制相结合的采选全过程智慧控制;突破各个工艺环节“各自为政、单体最优”的传统管理模式,研发五品联动优化模型,建立采、选、烧、球工序成本模型,生产线边际成本模型,生产线能力模型,物流成本模型,实现产量最大、成本最优等多约束优化排程;研发质量计量机器学习系统,对全流程的质量计量数据来进行跟踪,对全公司的原燃材料、产成品实现全过程的质量监控和预警。通过数字化、智能化手段挖掘生产潜力,合理匹配生产环节的控制需求,实现整体生产综合效益最大化。
EAM平台可以自动生成设备预知检修计划,并实现检修工单自动生成,同时输出检修的计划时间、工单以及所需备件的采购日期,从而优化采购计划和库存,减少停机时间,保障生产效率。
此外,平台还能根据设备预警和实时监控数据,建立故障库和原因知识库深度分析挖掘设备实际作业效率、解决能力,优化设备使用方式,实现关键设备在线分析与智慧监控,以此来实现设备单体效率最大化、设备整体消耗最优化。根据设备的关键参数,形成设备的 OEE 统计报表、设备绩效分析报表和设备模块的常规使用的寿命及运作时的状态,合理调配、储备设备模块,实现设备智能化管控。
鞍钢矿业建立了企业级数据仓库,采用 ODS 技术,基于 PSA 模型抽取不同数据源、异构数据,利用 DSO 模型融合多源异构数据,实现企业内部生产数据、管理数据,上下游合作伙伴数据及互联网操作数据海量存储及管控。获取生产线产量、消耗数据、费用实际发生数据、预算数据等,通过数据应用多维度分析挖掘,利用数据分析模型和算法实时监测分析成本变动,分析成本影响因素,形成基于数据的智能决策,提升企业核心竞争力。完成矿山生产实时数据采集与已有数据资源的集成,形成数据服务共性技术,构建工业互联网数据存储与管理服务平台。
制造业是立国之本、强国之基,是国家经济命脉所系。制造业为产业链、供应链循环提供源源不断的产品和要素,为经济社会稳定运行和健康发展提供了不可或缺的物质保障。正因如此,制造业向人机一体化智能系统转变也必然成为时代的选择。对此,金烽科技总经理万勇表示:公司能够尝试从生产管理着手,转变人员思维、管理思维,推进流程再造。之后再引入数字化系统,参与运营发展,提升竞争力,创新业务。金烽科技在多年的数字化转型服务中积累了丰富的经验,将持续秉承着以创新技术服务社会的宗旨,让万物互联,助力企业腾飞。
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