《工业4.0示范项目:博世改造济南二机床车间生产》

  • 来源专题:数控机床与工业机器人
  • 编译者: 杨芳
  • 发布时间:2016-11-21
  • 博世集团作为世界500强,是工业4.0战略的重要发起者。1909年,博世进入中国市场,在中国的销售收入合并达到770亿元人民币,在华员工已超过5万名。

    济二是庞大的国有经济体制中的一员,属于国有独资企业,建国前就已建厂,享有“世界三大数控冲压装备制造商之一”的美誉,重型压力机的国内市场占有率高达80%以上。近年来,济二集团销售收入年均增长15%,利润年均增长19%,总资产年均增长17%。

    而就是这样一家大型国企,却始终面临着他们的困扰——生产排程难度高、复杂性大。车间作业计划的复杂程度高、作业信息分布广,尤其是计划与信息随时处于动态变化之中,各类信息系统缺乏有效集成,机床利用率不充分,大量的工作依靠计划员人工处理,而培养一位计划员导入期长达5年。

    据统计,济二集团2015年加工订单总数达到了11.9万条,工序数高达51.2万条。这些订单需要处理279万条信息(包括零件工序开工、工序完工、实物状态、实物转序、订单入库等),也就是说,25个作业计划员每天每人要处理305条信息,这确实是一项繁重的任务工作。

    面对这些挑战,济二集团有了这样一个研究课题——怎样降低对于计划员的依赖,用系统来实施排程,并且是动态的排程。复杂且多变的生产排程不仅是济南二机床集团有限公司面临的个性问题,也是目前整个机床行业乃至离散型制造面临的计划和排程上的难题。

    项目的由来

    济二的生产模式是典型的离散型制造,单件、小批量组织的企业。随着这些年产品的创新和转型升级,济南二机床对于国外市场的开拓也取得了一定的成绩。但是,在市场开拓过程中,如何按照用户的需求生产出来成为摆在济二面前的一道难关。

    在走访过程中,济二的项目负责人对记者说:“其实,很多人都知道我们赢得了美国福特的项目订单,可大家不知道的是,那时我们正在与德国企业大打价格战。因此,我们一方面要降低成本,另一方面还要缩短交货期”,正是激烈的市场竞争,使得济二萌生了大力发展智能制造的念头。

    实际上,对于智能排产项目而言,济二早已开始调研。一年前,济二便与国内外的知名高校、企业交流,可始终郁郁无果。今年4月,博世来到济南二机床。而此时,济二集团方知工信部已经提供了一个中德智能制造联盟,而博世正在其中,借助工信部搭建的“桥梁”,由博世牵头,申报了博世济二智能生产排程系统的试点示范项目。

    对此,博世中国战略规划与业务发展总监刘敏回忆道:“我们很荣幸能够与济南二机床合作并获得工信部的认可,成功入选2016年的中德智能制造试点示范项目。我们不仅需要关注大规模生产,也要有效处理小规模和个性化定制。”

    项目落地分三步

    济南二机床的生产属于单件小批量生产组织类型,按订单组织生产。对于加工而言,ERP系统按零件给车间下达加工订单,车间接到ERP下达的加工订单后,按照零件加工工序制定车间作业计划并组织生产,但ERP系统不能实现车间作业计划的管理。目前,车间作业计划完全依靠车间计划员人工制定,作业计划执行过程中受大量不确定因素的影响,也需要人工随时调整作业计划。

    构建物理模型

    正所谓万事开头难,最难的就是建立智能排产的物理模型。2016年7月,博世开始对济二的试点示范车间进行智能生产排程物理结构流程的搭建。博世的工作人员首先对济二开始进行“大搜查”,而首当其冲的便是找出目前生产价值流中的瓶颈和潜在的问题。通过筛选,博世发现了不少问题,比如齿轮加工车间——生产计划员工作繁琐,需要向每个工序下达指令,没有定拍点;计划下达后,没有衔接,需要去车间查看生产状态,信息反馈不明确;设备的实时状态跟踪不完善,缺少设备及生产过程基本数据和分析;设备的标准加工工时与实际情况有差距,标准工时制度不明确。

    转化为数学模型

    到今年年底前,博世公司就将开始搭建智能生产排程的数学结构和系统框架,也就是将物理模型转换为数学模型。也就是说,在第一步价值链分析过后,就需要在生产中导入智能生产排程系统。

    在现实生产中,生产环境往往是动态多变的。临时订单改变,紧急查单的情况经常出现。机器环境往往比理论假设的机器环境更为复杂。因此,智能生产排程系统将需要摆脱以往的人工生产排程和干预,自动将客户的订单变化和生产资源连接,实现自动排程。

    除了动态变化之外,智能生产排程也需要快速响应。传统的排程中采用许多算法技术与启发式程序,但随着系统的随机性增大,即使精确的数学算法也无法应对大量的随机事件,单纯的数学模型已经不能满足现实的变化了。

    博世的项目负责人对此感触颇深:“其实,在转换的过程中,我们要想到有哪些约束条件,比如我们的资源、设备、产品在加工时有没有多种可能性,有多少台设备可以生产,这个资源的约束急需要考虑外部约束,同时也要考虑到企业内部的约束,当把这样的模型和约束条件建立起来以后,最终我们就能够达到最优,找到最佳的产出与交付。”

    打通数据接口

    实施路径的最后一步,是将设备、ERP、智能生产排程和MES经过数据接口交互打通,这项工作则计划在2018年3月完成。借助传感器,老的设备也能互联并及时发送状态给MES。ERP发出实时订单需求,MES接收并发出实时生产状况及设备状态,并将其反馈给智能生产排程系统。

    这样,“数学模型+场景化控制理论+大数据分析”将建立一个高效的计划排程执行的闭环体系,这将优化并简化系统,达到按需生产、精益制造、柔性生产的目标。

    执行面临不小挑战

    其实,从博世的角度来看,更像是扮演一个医生,为客户去把脉。用博世自己的话来说,便是三个词——引导、鼓励、融合。

    从引导的角度看,企业提出的需求与瓶颈对于博世来说是非常重要的,它有利于帮助刺激一些新的适应性方案,“当然,就像我们所看到的,永远都没有最完美的方案,只有最适合你的方案”,博世的工作人员如此解释道。

    从鼓励的角度看,其实就涉及企业之间的合作问题,在博世看来,很多中国的企业并不自信,除了上述的技术层面的问题,很多中国企业遇到难题的时候,还总是期待能够外部引入的公司“一揽子”解决所有的问题。博世的项目负责人对记者说:“其实,企业真正的核心工艺流程,所有这些支持都要自身来解决。我们带来IT技术,以及对生产技术的理解,而企业需要将自己的生产特性与我们融合。”

    从融合的角度看,体现的便是更深层级的文化上的融合。说到这,博世的负责人形象地举了个例子:“我在德国上学的时候,教授便提到过,说他在画图的时候,德国人喜欢先计划、再实施,计划的时间可能要占到四分之三的时间;而中国做项目的方式和美国比较接近,边计划边实施。在中德合作的过程中,我们就需要把德国严谨和标准化这样的文化与中国灵活多变的文化相结合,这样才能保证我们每一个项目的效率。”

    除此之外,在合作的过程中,双方还发现,目前中国制造业的现状是“懂机械制造的人不动信息化,懂信息化的人不懂机械制造”。因此,教育机构在未来也需要结合智能制造的发展方向,与制造企业深度合作,开展一系列课程,未雨绸缪,培养先进制造的复合型专业人才。

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    • 云计算、工业物联网、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能这九大技术撑起工业4.0的天空。   这九大技术支柱中会产生无数的商机和上市公司。   云计算   在云计算里面分为公有云和私有云。过去的中国,包括全球一些大企业都希望建立自己的云计算平台,所以说在中国形成这样的趋势,中国电信、中国银行希望自己来建立云计算平台,中小型企业用公有云。   过去三年,美国的花旗银行慢慢把自己上千人的IT队伍给裁掉,把自己的公有云转成亚马逊和或者IBM私有云。在中国,这个技术趋势也在呈现,未来云计算是一个互联网里面的基础设施,是水电煤,是高速公路,一个企业没有必要养几千人IT队伍,而且在安全防卫上也不能达到企业级的安全防卫。所以交给专业的云服务的基础设施供应商来服务,是最好的选择。   云计算的基础设施供应商,在美国,亚马逊拿了很多美国国防部的订单,超过了IBM。中国阿里巴巴提供云计算服务,也是非常出色。所以在云计算领域,看全球趋势,大家都是通过把自己数据存储到云端来进行运算,所以说基于大数据的云计算,也是工业 4.0最核心的ID技术。而这些技术最强的地方,在硅谷。   通过以上这些案例可以看到,工业4.0虽然发源于德国,但和美国硅谷是密不可分的。因为硅谷的大数据、云计算,包括未来人工智能、虚拟现实这些技术,也对工业和互联网结合有着巨大的影响。   工业物联网   工业物联网是工业4.0的核心基础,有无处不在的传感器,这些传感器进行互联以后就形成了大量的数据,然后回到数字中枢,进行数据的清洗、整理、挖掘,数据再增值。过去的大数据在服务业企业运用比较多,工业企业很多数据是没有被完全挖掘出来,现在一个新的市场正在形成,就是通过工业物联网来形成的大量数据,来进行重新产生价值,所以第一个技术领域是工业物联网。   工业大数据   马云讲过,未来所有的企业都会变成数据企业,未来是一个从IT到DT转变的时代,即数据科技。工业大数据在整个工业4.0里面也是一个至关重要的技术领域,现在的硅谷,包括德国很多新的工业大数据公司,提供工业数据的分析、采集,还有数据采集器。这些工业数据会在云端保存,通过工业数据的分析,可以重新来分析机器的运行以及效率提升。   四年前,我遇到美国辛辛那提州立大学的一个台湾教授李杰,他在给海尔做顾问服务,研究智慧的设备管理。今天的机器很多是来自于事后的保养和维护,而他们研究智慧的机器,是在研究这个机器的参数、性能,例如它在什么时间会坏掉?在什么时间可能会发生故障?   美国波音公司赞助了他的研究,因为波音公司希望通过智能的设备管理,来知道这架飞机运行多久可能会发生故障,可能会从空中掉下来。所以说在大数据时代,通过智慧的数据来进行分析,一个机器什么时候有可能会发生故障,这就是大数据在这个机器运行当中的一个应用。   工业机器人   中国有8000万制造业从业工人,日本有1100万。日本软件银行总裁孙正义在2013年向日本政府提出建议,希望到2040年,日本能够增加到五千万工业机器人,让这些工业机器人在车间进行工作,加上1100万的从业人员,大概有6000万的可使用劳动力。他认为这样做,日本制造业可以重新成为全球制造第一强国。   大概两周之前,阿里巴巴的马云和台湾的富士康郭台铭共同投资了日本一家做服务机器人的公司。国家主席习近平在2月份曾经在一个文件上批示,机器人非常重要,中国3、4月份产生了170多家机器人公司。在未来,工业机器人在工厂应用的广度和深度非常大。东莞、浙江等部分省市已经提出:机器换人,政府给予奖励。   工业机器人在全球有三大公司,第一个是德国的库卡公司,第二是瑞典ABB公司,第三是日本发那科公司。现在中国工业机器人领域最好的公司是中国科学院沈阳所下属的公司——新松机器人公司,已在深圳创业板上市,用将近700亿以上的市值。   所以工业4.0领域,会有很多非常出色的上市公司。以后可以投资这种跟工业4.0相关的硬件、软件公司,这在中国有着巨大的发展前景。工业4.0为大家展开的未来十年,是数十万亿智能制造转型市场,有国家政策支持,也有移动互联网转型的必要性,这一块是刚刚开始挖掘的金矿。   3D打印   3D打印是制造史上最大的技术突破。3D打印在美国、德国有很多新的技术突破,可以看到3D打印的衣服、汽车、甚至心脏支架。   过去的3D打印有缺点,第一打印速度太慢,第二是逼真性离实际物品还有距离。但是现在技术进步非常快,现在从3D打印到快速3D打印,再到4D打印。在 3D打印这一块,整个技术上会有非常巨大的突破,今年1月份我参加CES的电子展,看到很多技术突破,3D打印的快速应用时代很快就会到来。   3D打印的快速发展和现在整个中国推的“创客”的背后有一致的逻辑性,给无数个人制造者提供了一种可能,所以说无数一个人、两个人的工厂会产生。未来是自由工作者的联合,对组织机构,对大公司的组织挑战都将是一个新的问题,但这已经是被确定了的趋势。   知识工作自动化   在过去,我们讲究生产流程的标准化、生产设备的自动化。其实,未来社会是一个知识工作者联合作战的时代,知识工作者的工作会变得更加自动化,这是一个数万亿的新的市场。工业时代的管理模式、大师、理论在互联网时代大部分都将不复存在,针对互联网的管理模式尚未形成。知识工作者的形态、标准还未形成。   过去工业3.0时代所形成的工业生产流程、价值链会被摧毁,新的管理模式、价值链还没有形成,借用李善友的话:未来是不确定的,现在只是用不确定去确定未来的不确定。   通过共享经济可以看到,罗振宇也讲过,组织雇佣的界线正在模糊,很多人成为自由工作者,不再被雇佣于一家公司,会因为某个项目而集合,项目结束就分开,这可能是未来整个企业变革的一个重大方向。   工业网络安全   在过去可以看到,服务业的网络安全里,现在有企业级的网络安全,有一定的防范和安全指数。但是在工业里,过去的数据是基于PC和PC的互联,那么未来机器和机器互联,第一个存在接口兼容问题。第二这些数据保存在云端,数据之间的安全防范性变成至关重要的选择。所以工业网络安全是工业4.0技术里面一个非常重要,也是近些年来中国增长最快的一类服务公司。   虚拟现实   目前在美国硅谷,很多企业包括波音飞机一直在做增强现实、虚拟现实。怎样把虚拟的场景放在研发当中、放在新生产之前的测试中。过去我们是用图纸把产品生产出来,然后再不断的进行迭代和改善。未来通过虚拟现实,整个产品在生产前在电脑前就经过几千万次的改善,整个生产的效率将会急剧提高。   人工智能   美国硅谷有一个未来学家预测,2045年机器的智能将超过人工的智能。所以把2045年定位为奇点,硅谷产生了奇点大学。2045是独特的年份,如果机器智能超过人工智能,就意味着机器的智能化反过来推倒人的机器化。当机器智能超过人的智能,整个社会的形态、生产方式、生活方式、生产关系都会发生巨大的变化。   百度现在把未来战略压在两个点上:一个是建立人和信息的连接,另一个是人工智能。安徽的科大讯飞把整个业务范围也压在人工智能上。人工智能是一个万亿级的市场。硅谷、加拿大,很多人工智能的公司在陆续产生,过去是人来操作机器,机器智能化之后,机器可以主导、指挥生产,人工智能将对世界产生巨大改变。   在未来的工业4.0时代,软件重要还是硬件重要,这个答案非常简单:软件决定一切,软件定义机器。所有的工厂都是软件企业,都是数据企业,所有工业软件在工业4.0时代,是至关重要的,所以说软件定义一切。   这一轮的工业革命是由科技革命所导致的,在我国的“互联网+”里,工业4.0是“互联网+”的一个组成部分,“互联网+制造”就是德国版的工业4.0,也就是中国制造2025。   工业时代4.0这条路刚刚开始,但给了我们大概的方向,未来企业会变成数据的企业、创新的企业、集成的企业、不断快速变化的企业。对于整个制造业来说,这是一个巨大的颠覆,称之为工业革命,是毫不为过的。