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智能制造
中国企业的智能制造现状究竟如何?至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化),比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面,情况并不乐观。
现场智能制造项目中,企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发,以及关键工具参数离线测量和在线软测量,尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造,但是现场提供高质量数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度,导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。
智能制造
中国在推进智能制造中鼓励自动化和数字化的短板补充,但也会由此导致对智能制造的误解而造成较大损失。比如在建智能产线时,因为不明确什么是智能制造,而将只建成了具有基础自动化、MES和ERP的产线,误认为是智能产线。此类产线缺乏的正是智能制造的中心:智能系统。这类只有数据看板的产线只有工程师可以运行,问题较多,甚至出现了对此类智能产线投入则“快死”,不投入则“慢死”的两难境地。机械化确保产品能生产出来,自动化使得产品能自动生产出来(机器代人),数字化以大量数据便于审核,以确保机械化和自动化的实现,而智能化确保优化和无人操作。
对智能制造的扶持应该考虑的几点
侧重于扶持智能化(对于自动化,数字化和智能化的扶持加以区别。很多企业在自动化和数字化方面已经尝到了甜头,纵然在这些领域扶持力度不够,他们也会为着自己的利益而努力;但是中国的智能化刚刚开头,智能化的要求除了计算机系统和数据采集之外,更需要很深入的工程背景,所以智能化的难度要比数字化高很多;同时,由于中国技术基础的薄弱,在智能化领域的努力,在短期内投入产出比相对来说比较低,就更需要扶持,否则中国的智能化将发展缓慢。
智能制造
我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。随着3D打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透,汽车、航空航天工业在智能制造领域已实现增长,能源和装备制造等行业将保持较高增速,其他行业的智能制造依然任众道远。未来5—10年,5G、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂,推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。