10分钟看懂西门子数字化工厂

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2019-01-07 来源:数字化企业

   1数字化工厂的概念

  说到数字化工厂,我们就不得不提到另外几个老生常谈的概念,德国的工业4.0,美国的工业互联网,中国的智能制造。

  各种专家关于这几个概念的各种解释能装一火车皮,咱们要是详细辨析这几个概念,今晚就不用吃饭了,所以我们还是简单点,几句话把它说个大概。

  ● 市场1.0 ——自然经济:农业社会是自给自足的经济,我生产我消费,偶尔拿两个玉米棒子出去交换一下;

  ● 市场2.0 ——区域经济:大航海和蒸汽革命之后,人类建立起区域经济,区域内大规模贸易,区域外小规模贸易,欧洲、亚洲、美洲等七大洲的概念都是在这个阶段逐渐确立起来的:

  ● 市场3.0 ——全球经济:电力和信息革命大大降低了人们跨地协作的成本,全球经济建立起来,整个工业生产分散到全球的每一个角落,地球村的概念出现;

  ● 市场4.0 ——碎片经济:互联网带来的社群化,使不同社群间的价值观差异越来越明显,人们越来越难以相互理解,几百年被整合起来的市场再次被打碎,形成众多个性化需求。

  为了适应这个碎片化的新经济趋势,传统规模驱动的大工业生产,必须要变成数据驱动的小工业生产,这就是所谓第四次工业革命的源头。


  对于如何让数据在工业中发挥作用的方法,世界各国吵吵嚷嚷,意见不一。

  ● 德国是最好的制造基地,它的“工业4.0”,更关注生产车间里的数字化,也就是生产过程的Smart。

  ● 美国是最大的消费基地,它的“工业互联网”,更关注最终产品的智能化,也就是产品本身的Intelligence。

  ● 而中国制造2025,有咱最大最牛政府的特点,更偏重政府产业政策的指导方向,也就是产业升级的Guideline。

  把大象关冰箱需要三步,把工业4.0实现还要多一步,分四步走:

  一是精益工厂,先要调理生产方法,提高整个工厂里人的管理水平和生产效率,这是工业工程师干的事。

  二是透明工厂,用各种IT系统把调理好的生产管理方法固化在软件里,这是IT工程师干的事。

  三是自动化工厂,在经济条件约束下,用各种机器设备自动化取代人力,这是自动化工程师干的事。

  四就是数字化工厂,基于同一个底层的数据库,把所有的人、IT系统、自动化系统连通在一起,为现实工厂在虚拟世界里建立一个“数字化双胞胎”,这就是西门子、施耐德这些跨国巨头在干的事。


  下面的问题就是,数字化工厂怎么上呢?

  这就跟我问你“互联网转型怎么转”一样,你讨论20年也不会有结果,因为缺了一个行业的维度。

  这世上没有什么病都能治的仙丹,数字化工厂最重要的是辨证施治,行业不同,方案自然也就不同。

  工业分为39个大类,191个中类,525个小类,中国所有类目都有,是产业链最全的国家,没有之一。

  所以要是挨个行业说,笔者可以录一部《晓松奇谈》,一年也说不完,所以咱们只按照大块来归类。

  工业其实就分为两个大块,一个是离散行业,另一个是流程行业。

  汽车、飞机、机床,这种先做出一个个零部件,然后组装到一起的生产过程,就是离散行业。

  石油、化工、钢铁,这类把原材料混合、分离、粉碎、加热,批量或连续的方式进行生产的,就是流程行业。

  再简单点说,离散行业大多是物理组装,流程行业大多是化学加工。

  所以我们也就分这两个大行业,来说说数字化工厂。

  2离散工业

  笔者参观的成都数字化工厂,是生产PLC(可编程逻辑控制器)的,不懂是啥也没关系,你就理解为一种电子产品,属于一个典型的离散行业。

  好,下面考考你,三个人分开画一个鸡蛋,各画三分之一,如何保证三张图能完美的拼在一起呢?

  有点难吧,那如果是三万个人呢?三百万个人呢?

  离散行业最大的特点就是,它真的很离散……

  一个像飞机、汽车这样复杂的产品,需要有几十万、甚至上百万个零部件,不但整机要经过产品设计、生产规划、制造工程、生产执行和售后服务这几个阶段,每一个零部件也要经历这个过程。

  任何一个阶段出了问题,最后的产品可能都组装不起来,所以这个研发周期很长,而且一旦生产线运行起来了,想换型号是很难的。

  我们说做一家工业企业远比做一家互联网企业难得多,就是因为工业的协作体系太大,产业链太长,即使企业内部有一些管理系统,也就像是这一地鸡蛋碎片,想把这个图拼好实在是不容易。

  数字化工厂的解决方案其实很简单,你们仨,甚至你们三百万人,都在同一张图上,一起画。

  说的神乎其神,其实数字化工厂就是提供了一张底板纸,一个底层数据库,然后把原来的一个个系统,研发、生产、制造、服务什么的都插进去,构成一幅拼图,也就是所谓的“数字化双胞胎工厂”。

  具体怎么做呢?

  我们可以想象一个企业,从研发开始,到生产规划、制造工程、生产执行,这是一整个生命周期过程。

  在这个过程我们从产品设计开始,研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里,第一步就完成了,一个1.0版的产品数据模型就做好了。

  接下来到了第二步,生产规划部门,如果我们还用刚才那个数据模型,内容就不够了,因为那里只有设计参数,而没有生产参数。所以我要继续输入如何把产品生产出来的数据,比如工艺流程、质量标准这些东西,这个数据库就自然扩大了,变成了数据模型2.0。

  到了第三个部门,制造工程部门,要对生产机床进行编程,各种自动化组态、程序调试,把制造环节的数据进一步的扩大,形成数据模型3.0。这个过程中我可能还需要从ERP来调用生产订单的信息,从PLM得到产品设计信息,然后还要从物流系统得到物料信息,把这些综合在一起和生产线进行互动形成生产,这个环节就是运营管理。

  就这样,一步一步,从1.0到N.0,这个数据模型会越来越大,它从头到尾都是在一个数据库中不断扩展起来。以前是各画各的纸,然后根据一个标准拼起来,现在是大家都在同一张纸上画,一笔一笔添上去,由“接下来……接下来……”变成“一边……一边”,这个数据模型就是虚拟工厂,当虚拟工厂和真实工厂实现了互动和同步,一个数字化工厂就形成了。


  具体到一个数字化工厂的形态,其实没有什么黑科技,就是生产控制的自动化系统、制造执行的MES系统、财务管理的ERP系统、产品生命周期管理的PLM系统,基于同一个底层的数据模型,根据需要缺哪个补哪个,仅此而已。


  ▲(离散工业数字化工厂)

  那它的好处在哪里呢?

  举个例子来说,我们要造一部锤子手机(抱歉我是罗粉,我要义务做个广告挺那个胖子一下),这就是一个典型的离散制造。

  在传统的手机制造业里,我们怎么做手机外壳呢?

  第一步对外壳进行设计,设计完之后我们要做一个模具,模具设计完了以后要做出一个真实的模具来,然后再对模具注塑,注塑完了以后才能生产出塑料外壳。

  那么数字化工厂要怎么做?

  外壳设计完了以后直接生成CNC数控机床程序,CNC程序直接灌注到加工机床,加工机床直接会做出来外壳,节省了步骤,提高了灵活性,缩短了产品上市时间,保证了产品质量,这就是数字化生产方式的好处。


  3流程工业

  对于数字化工厂这个领域,离散行业要更成熟一些,流程行业基本还在探索当中。

  离散工业主要以组装和物理加工为主,它的生产过程需要控制的更多是时间、位置这些参数。而流程工业通常是一个连续的化学变化,需要控制的主要是温度、压力、流量、液位这些,它的数字化底层逻辑和离散行业其实大同小异,只是说筹建对象不一样,用的工具当然也有一点区别。

  西门子在流程工业的数字化方案主要是两点,一体化工程和一体化运维。


  流程行业是连续制造,每个环节之间都相互影响,啮合在一起,所以一旦建厂完成之后,通常不会改变生产的主产品,最多就是换换配方。所以在流程工业里,数字化工厂的实施对象主要还是新建工厂,老厂的改造相对要困难一些,经济效益也不明显。

  流程工业的建厂过程中,往往需要更多的一些配合,尤其是企业和企业之间的配合,比如新建一个煤化工厂,有一个业主,一个设计院,一个EPC(总包商),这三个公司需要在一起协同工作,以前通常是各自用各自的系统,相互之间通过签技术协议来保证数据的一致。

  但是一旦出现数据的改动,就要反复的重新签技术协议,笔者在负责钢铁行业时,最头疼的就是业主修改了某一个设备参数,这样我们其他人就是谈判好几轮,签一厚达技术协议,这个工作量是巨大的。

  西门子所谓的“一体化工程”,就是提供一个软件的平台,叫做“COMOS”,让这三方都可以在同一个平台上来设计、调试、和随时调整,这样就大大减少了各种文档管理带来的错误和风险。

  跟离散工业更注重工厂内部的纵向集成和围绕一个产品生命周期端到端的集成相比,流程工业的一体化工程更关注企业间的横向集成。它就不仅仅是一个工厂车间的数字化双胞胎了,而是一个协作体系的数字化双胞胎。


  接下来就是一体化运维。

  刚刚那个COMOS软件,还可以把设计数据直接导入到未来运行的大脑DCS中间去,来减少DCS中的编程工作量。在DCS安装完成之后,这个数据又可以直接交给运营管理方,在运营过程中间如果出现任何问题,你就可以很快地返回到设计部门,找到问题的原因,提高运行维护的效率。

  此外,你还可以根据设计数据,直接通过仿真软件做出一个虚拟工厂,在虚拟环境里进行设备调试和试车,甚至可以通过虚拟现实头盔走进工厂进行巡检维护。

  当虚拟调试很顺利时,我们就可以把整个设计方案交给业主了,现在我们交给业主的不再是一大摞图纸,而是数据化的交付,用户在上面可以直接构建运行维护系统。

  工程设计和运营维护原来是完全不相干的两个系统,现在通过数据化交互一个桥梁把它联系在一起,这就是一体化运维。


  从上面的过程你就能看出来,流程工业数字化工厂的关键,是设计院在设计时就要采用数字化软件,这样后面的虚拟工厂仿真、系统运行维护才能实现。它不同于离散行业可以像拼图那样修修补补,必须在工程的初始就采用数字化的底层,否则后面的逻辑都无法实现。

  也正因为这个,其实流程工业的数字化工厂发展是比较慢的,原因很简单,中国的设计院普遍认为设计方案是自己的核心Know-How,怎么能随便交给客户呢?这就是一个文化的问题了,非一两日能够解决。

  4总结

  数字化工厂,其实不是什么黑科技,无论专家们怎么忽悠,其实它所有的技术都是现成的。即使像西门子这样的巨头,也只是把这些现有技术重新组合到一起而已。

  我这次去成都时也注意到,西门子的成都工厂,是复制德国的西门子安贝格工厂而来的,它是一个全新的工厂,没有历史包袱,而且全套生产方法都来自于德国一百多年的积淀,每一处细节都透着工业之美,让人叹为观止。

  有关西门子安贝格工厂

  但是对于国内大多数历史包袱很重、生产方法落后、制造文化保守的制造企业来说,数字化工厂不是万能药,上这个项目一定要慎重。任何一种科技,如果不加上财务这个维度,就不能算是商业,需要综合考虑成本、投资回收期、投资回报率这些问题。

  另外,数字化工厂的软件再牛,它也只是个工具,辅助的是你原来线下的工作流,如果你的精益工厂和透明工厂还没有完成,就算把最好的软件全用上,也就是个摆设而已。

  数字化其实没有能不能做的问题,只有到没到时间做,值不值得做的问题。

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