智能制造的全生命周期实施路径

2017-09-15 08:33

第五步——增值服务

当数字化工厂中的各条智能流水线已经可以正常运行，我们是否可以高枕无忧地宣告智能制造的工作结束了呢？答案当然是否定的，数字化工厂中的每一台设备都有着一定的生命周期，一旦某个核心设备出现故障，将面临着停线停产的风险，智能制造的另一大作用体现在其最后一个路径也是智能制造的最高境界：增值服务。增值服务利用大数据和云计算技术提供基于数据的增值服务，例如预防性维护。工业环境中广泛会用到工业机器人，工业机器人的常见故障有：伺服焊枪断裂、电缆断裂、接线松动、减速机故障等。为了避免这些故障发生，提前监控与预判，可添加智能传感器对振动，电流等关键参数进行监控。将监测的机器人设备的数据进行采集，通过现场总线和无线通信等技术将数据收集保存在IOT网关，然后上传到云端，通过大数据服务器和大数据分析软件，对监控机器人的状态进行预防性维护，如有超过设定警戒值或阈值的异常现象，可通过邮件、短信和可视化界面的形式告知，从而大大降低维修资源和停机时间，提高设备OEE。

智能制造的全生命周期实施路径

图7：对生产设备进行预防性维护的系统架构

消除孤岛

随着产品设计的标准统一、数字化工厂建设的步骤规范和设备/数据库的全面关联、新型自动化架构对于工厂各个层级的全面打通、MES向运营管理系统的全面升级以及数字化技术对于新型增值服务的助推，以往制造业相对孤立的各个环节被连接起来，信息“孤岛”被消除。理解环环相扣的智能制造实施路径和5大阶段，将更好地满足企业定制化生产的需求和提高运营效率，明确各个部门的主要职责和跨部门间的合作，为广大企业提升智能制造的核心竞争力提供了一条具体的实施路径。

作者：黄嘉晔冯维

　　作者简介

　　黄嘉晔：留德博士，曾就职于德国Fraunhofer研究所和德国西门子数字化工厂总部，专注于数字化工厂规划的咨询。

　　冯维：博士，毕业于清华大学，现就职于恒流管理咨询公司，专注于数字化工厂实践、精益管理和智能物流。

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