剖析智能制造領域“輕與重”的8大誤區

當前，我國正在大力推進制造強國建設，智能制造無疑是重中之重的核心策略。在政府的積極推進和企業內生動力的驅動下，制造企業踏上了智能制造的轉型征程，智能制造支撐不少優秀企業成為行業領軍企業，乃至在細分市場成為全球隱形冠軍。

但是，還有很多制造企業存在不少關于“輕與重”的認識與實踐中的誤區。本文結合e-works進行智能制造知識傳播、咨詢培訓和國際考察的實踐，逐一進行剖析，希望給廣大制造企業帶來一定的啟示，幫助企業在推進智能制造的過程中少走彎路，取得實效。

01誤區一

重自動化，輕數字化

當前，制造企業面臨著巨大的人力資源成本壓力和招工難等問題，因此，很多離散制造企業積極進行生產線的自動化改造。一部分重復性較高的工位，由企業提出工藝需求，選擇非標自動化集成商提供專用的自動化設備，完成諸如擰螺絲、裝配、焊接、打標、檢測等特定工序，從而替代人工，實現少人化。

乍一看很多生產線挺先進，但仔細研究，卻發現一方面很多企業的自動化產線還是只能適應單一品種，柔性不強；另一方面，很多企業還是不夠重視設備聯網和產線數據采集，難以真正實現生產過程的可視化與透明化，管理人員還難以及時、準確地了解生產現場的實時狀況。流程制造企業的生產線普遍應用了自動化控制系統，但數字化技術的應用也相對滯后，也存在與自動化系統脫節的問題。

02誤區二

重單機自動化，輕系統柔性化

很多制造企業非常重視購買數控加工中心或者鈑金加工設備，不少企業還配備了上下料的工業機器人，但是往往還是單機自動化，還沒有應用柔性制造系統（FMS）或柔性制造單元(FMC)，生產過程中還需要人工搬運，導致產生在制品庫存，高端智能裝備的OEE較低。        而國際領先企業已經開始應用柔性制造系統，實現了機加工和鈑金加工的全自動、無人化地加工不同的零件。機加工FMS包括若干臺加工中心、機器人去毛刺單元、清洗單元、軌道輸送車等設備和控制軟件，配備了立體貨架，放置工件和工裝，可以完成從粗到精的全自動加工；鈑金加工的FMS系統則可以實現從鈑金下料、沖孔、折彎到焊接等整個鈑金制造工藝。

03誤區三

重局部改造，輕整體優化 

很多企業十分注重對瓶頸工位或消耗人工較多的工位進行自動化改造，推進“機器換人”。這種方式雖然能夠減少人工，提高單個工位的效率，但是對于提升生產線的整體效率意義不大，而且往往會將瓶頸工序轉移到其它工位。
正確的方式是基于工業工程的理念，利用價值流圖等方法，根據生產的產品類型、產量、批量、制造工藝、產能、生產節拍和在制品物流傳輸方式，對產線進行整體優化；同時，從實現自動化加工與裝配的角度來對制造工藝進行優化，以降低自動化改造的難度，盡量滿足多種變型產品的生產與裝配。

04誤區四

重單元系統應用輕整體規劃與系統集成 

歷經數十年的應用，工業軟件的功能不斷細化，在制造企業中覆蓋的業務越來越廣，企業應用的信息系統越來越多。很多企業往往是為了解決某一個或一類問題，滿足某個業務部門或者某個業務流程的需求而建設一套信息系統，“頭痛醫頭”，缺乏整體規劃，導致系統之間功能重疊、邊界模糊、數據來源多樣等問題。

例如，某企業先導入了ERP系統，后來由于生產現場細化管理，導入了MES系統，之后由于需要對倉庫進行精細化管理，引入了WMS，三個系統都有物料管理功能，由此帶來一些單據需要在不同部門多個系統之中重復錄入，同一個數據在不同系統之中多頭管理，導致工作效率低、數據不一致等問題。

05誤區五

重建設，輕運維 

制造企業在智能制造推進過程中，普遍存在重建設、輕運維的問題。在系統采購和實施階段，企業會展開需求分析、系統評估、可行性分析和招標選型，重大項目高層領導也會參與到決策過程，投入大量的人力、物力和財力。

但在系統上線以后，卻缺乏持續的運維，應用軟件多年不進行維護和升級，系統功能與實際業務流程的匹配度差距越來越大，系統價值難以發揮；自動化產線也存在不及時維護保養，故障率高等問題。

06誤區六

重數字化設計

輕數字化仿真與優化 

近年來，制造企業在產品研發（R&D）方面的投入持續增加，購買了三維CAD、CAE等軟件，但是，大部分企業還是重產品開發（Development）、輕研究（Research），主要還是根據客戶的訂單需求進行產品設計，對于前沿技術的研究與探索不夠。

在系統應用方面，數字化設計軟件應用十分廣泛，部分企業已經延伸到數字化工藝，但是對于仿真技術的應用還停留在初級階段，主要進行運動仿真、結構和流體仿真與驗證，尚未實現仿真驅動設計和多物理場的仿真分析和優化設計，仿真應用不成體系，缺乏對仿真規范、仿真流程、材料數據庫的管理，仿真人員沒有建立專門的組織，仿真軟件的價值遠未充分發揮。

07誤區七

重信息系統應用

輕數據價值體現和管理改善 

很多制造企業在數字化轉型的過程中已經應用了諸多信息系統，但系統應用的效果和發揮的價值卻參差不齊。

一方面，雖然企業信息系統的應用領域不斷拓展，但企業對系統的數據本身缺乏分析，數據的價值未得到充分挖掘，難以支撐企業決策；另一方面，企業想借助信息系統去管理大部分的業務問題，但建設信息系統時，卻忽略了企業本身所需要執行的管理改善，業務管理的規范和標準很不完備，造成系統的應用效果未達到預期。

08誤區八

重顯示度，輕實用性 

在國家大力推進智能制造的背景下，部分企業不惜重金打造出豪華版的智能工廠，各種智能裝備和信息系統一應俱全，包括知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生產及物流仿真系統、自動立體庫、AGV、自動化產線、生產指揮中心等，建立了專門智能制造展廳、車間現場的參觀通道、示范生產線等，很有顯示度。最為明顯的是，不少企業不惜重金建立了大屏幕生產指揮中心，平常卻沒人看，更多地只是用于參觀。對于生產狀態的預警和報警等關鍵信息，卻沒有實現根據管理者的角色推送到移動終端。

總之，推進智能制造是一個長期的過程，不要期望“畢其功于一役”，制造企業需要建立“打持久戰”的決心。
智能制造推進是一個十分復雜的系統工程，涉及到多個領域的技術，技術本身也在不斷創新和發展，因此，不僅需要系統地進行規劃，在規劃落地執行過程中，也要根據企業的實際經營狀況對規劃滾定；制造企業必須本著務實求真的態度，既要考慮系統的先進性，更要考慮實用性；制造企業既要建設好自身的專業團隊，又要適時引入專業的咨詢服務機構和數字化、自動化解決方案提供商作為戰略合作伙伴。只有這樣，才能成功達到智能制造的“彼岸”。

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