不銹鋼制管機自動化制造領域的現狀
時間:2021-07-19 07:09:01
近30年來,我國在
不銹鋼制管機自動化制造領域,各國從早期側重于自動化設計的數值模型和離線模型,發(fā)展到以自動制造過程優(yōu)化為目標在線自動系統(tǒng),從傳統(tǒng)行業(yè)進軍新興行業(yè)。歐美技術基礎較好,對高端技術的開發(fā)相對容易;但是在中國,因技術基礎的薄弱,要達到同樣的效果,并不容易。
即使在早先
不銹鋼制管機自動化制造這一術語尚未在世界范圍流行的時期,這些公司就已經在做高端制造業(yè)的數據采集、工程建模、機器學習和智能系統(tǒng)架構開發(fā),通過自動化軟件產生出生產過程的最優(yōu)參數組合,轉給基礎自動化執(zhí)行。
中國企業(yè)的自動化制造現狀究竟如何?至少在自動制造的核心環(huán)節(jié)(生產過程的優(yōu)化),比如自動系統(tǒng)架構開發(fā)方面,情況并不樂觀。
暫不作信息技術和數字制造技術等方面的對比,也不談在工業(yè)核心軟件方面的差距,僅從自動制造的核心領域——工程建模、機器學習和智能系統(tǒng)架構開發(fā)來看,中國企業(yè)相對于歐美的現狀究竟如何?從機械化、自動化、數字化和智能化四個發(fā)展階段看,中國企業(yè)目前還在哪個階段?
考察自動制造基本要求,從對相關要求的滿足程度可以探測出各國
不銹鋼制管機自動化能制造的基本現狀。目前機器代人是努力方向之一,但這只是在自動化層面上。要實現最優(yōu)化的機器代人,首先必須對工程問題和工程參數進行建模,然后利用所采集到的高質量數據進行模型的機器學習;此后的模型則與機械設備和生產現狀深度綁定。基于這些可以開發(fā)出自動系統(tǒng),繼而產生出即時可變的、一直是最優(yōu)化的生產參數,交給基礎自動化執(zhí)行。
中國和歐美國家所處的機械化、自動化、數字化和智能化階段目前國內很多較弱的企業(yè)仍然在機械化階段,較好的企業(yè)則在機械化、自動化和數字化階段。雖然通過數據看板能看出很多問題,但這只是在自動化和數字化領域的“補課”。中國企業(yè)數據質量是各家的軟肋。歐美國家的機器代人階段早已完成,生產線主要依賴于自動化而非人工;而且絕大多數歐美國家數字化的需求已經基本上得到滿足。在智能化方面,很多較好的歐美企業(yè)有較好的自動系統(tǒng),稍微差的企業(yè)也正在努力嘗試自動系統(tǒng)。
目前中國的智能制造主要在制造過程的首尾兩端,比如智能倉儲、來料及成品的運送等等,而對智能制造的主體過程,比如生產過程的優(yōu)化,涉及的不是很多。歐美國家正在努力推進智能制造。在智能制造中,大量工作都編入智能系統(tǒng)中了,工程師或技術人員主要在后臺持續(xù)優(yōu)化此系統(tǒng);優(yōu)化后的系統(tǒng)由現場人員操作以完成生產;同時經理人員注重觀察此系統(tǒng)。這樣大家勁往一處使,生產持續(xù)優(yōu)化。
政府資金應扶持數據質量達到要求的企業(yè)

在這樣的現狀下,中國政府應該出臺怎樣的扶植政策?
兩化貫標之后,政府的產業(yè)扶持資金更多轉移到智能制造領域。政府對自動化制造的扶持,應該考慮到下述的幾點。
側重于扶持智能化(對于自動化,數字化和智能化的扶持加以區(qū)別。很多企業(yè)在自動化和數字化方面已經嘗到了甜頭,縱然在這些領域扶持力度不夠,他們也會為著自己的利益而努力;但是中國的智能化剛剛開頭,智能化的要求除了計算機系統(tǒng)和數據采集之外,更需要很深入的工程背景,所以智能化的難度要比數字化高很多;同時,由于中國技術基礎的薄弱,在智能化領域的努力,在短期內投入產出比相對來說比較低,就更需要政府的扶持,否則中國的智能化將發(fā)展緩慢。
側重于扶持核心領域生產過程的優(yōu)化(有別于外圍領域比如智能倉儲)。核心領域智能制造技術含量高,作用大,需要的投入巨大,因而目前較少;外圍領域比如智能倉儲、AGV小車等,目前已漸成氣候,已經可以為企業(yè)帶來較好利潤,縱使不重點扶持,企業(yè)也會努力推進此領域。
依據數據滿足智能制造高要求的程度進行資金扶持。促使企業(yè)注重數據質量:數字化只有在達到智能制造的數據質量要求時才應該得到資金扶持;如果數據不齊全,甚至有假數據等,不應該扶持。
培訓資金注重扶持有智能制造經驗的培訓方。只有做過智能制造的人才會搞智能制造,才可能教會學員智能制造;政府的智能制造培訓基金,只應該扶持具有相關培訓資質的培訓方;不懂智能制造的人,也可以百度出一堆介紹智能制造重要性以及介紹別的公司“做了什么”的素材;要杜絕這方面,使得政府的培訓基金真正起作用。
中國應建立嚴格數據質量獎懲制度
歐美在智能化階段,中國智能化剛開始。大多數中國企業(yè)的機械化階段已基本完成,正在自動化和數字化階段。
數字化中,數據質量是關鍵。中國企業(yè)數據質量不足是關鍵障礙。除了技術之外,管理是阻礙數據質量的主要因素,多數企業(yè)對數據丟失沒有足夠的懲罰力度。智能化是凌駕于機械化、自動化和數字化之上的最高級制造過程,對數據質量的要求遠遠高于數字化。
首先需要對一系列待研究的工程問題或工程參數建立模型,這就需要對工藝、產品、設備和自動化等工程領域極為熟悉;其次,需要采集高質量的在線數據,并基于此數據對工程模型進行機器學習,使之與生產線充分綁定。然后建立智能系統(tǒng),將生產線的模型和大量的場景用例結合到智能系統(tǒng)中,并產生出即時可變的最優(yōu)化的生產參數組合,交給基礎自動化執(zhí)行。
中國推進不銹鋼制管機自動化制造的主要策略是在數字化、自動化甚至在機械化方面的補課,鼓勵自動化和數字化,同時鼓勵智能化的開發(fā)與實施。中國各個企業(yè)要嚴格在技術和管理層面重視數據質量,在數據質量方面要有嚴格的獎懲制度。應該減少智能產線建設中忽視智能系統(tǒng)的行為。中國當前在何為真正的不銹鋼制管機自動化制造方面誤解頗多,很多作為不銹鋼制管機自動化制造必要基礎的數字制造甚至自動化制造,被當成了智能制造。
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