復工背后的“防斷鏈”指南:探尋智能制造的堅實底座

在過去的一年里,智能技術與實體產業的結合,正在給千行萬業帶來翻天覆地的變化。

其中不容忽視的就是工業領域。

在5G、人工智能、物聯網等技術的快速發展下,智能制造迎來了蓬勃發展,各地誕生了大量孵化產業園區。根據《世界智能制造中心發展趨勢報告(2019)》顯示,帶有“智能制造”名稱的所有產業園區,在2019年初中國總共有537個,分布在全國27個省市。

當智能技術開始被越來越多的制造企業從業人員所接受,成為“中國制造2025”的核心推動力時,卻因為一場突如其來的新冠疫情,按下了暫停鍵。

當然,這也給了我們一個冷靜思考的契機,去拷問智能技術究竟為制造產業鏈帶來了哪些賦能,又應該如何扎根到流水線上去。

我們有理由相信,每一次復盤,都是在為接下來的飛馳蓄力。

復工復產難上加難,2020制造業的“第二道關”

如果說,新冠疫情是中國在2020年遭遇的第一道難關,那么復工復產,則成為企業主所不得不面對的第二道難關。

對于實體資產不可或缺的制造企業來說,房租、人工、能源、訂單……都是壓在頭上的座座大山。

何以解憂,唯有復工。但想要復工復產又何其難也。

首先是客觀限制。新冠疫情影響范圍廣,各地“封城”、“限行”舉措,為節后的人員返廠帶來了不小的難度,許多人員考慮到安全因素不愿意過早回到工作崗位上。而已經返程的,也需要按要求隔離,出現上崗延期。

另外,全社會都面臨防護物資緊張的問題,制造業更是以勞動密集型占了大多數,一旦在企業中沒有做好萬全的防護措施,就有可能在復工后出現疫情再次擴散的風險。

而且,即使防疫工作萬全到位,想要切實復工也需要整個產業鏈的協同配合。尤其是現代制造各個環節緊密相扣,比如原材料生產放緩,就會直接導致中下游整體回落。

據國際研究機構Gartner調查,疫情的不確定性就直接導致半導體工廠勞動力短缺,下降至少20%。如何做好復工后的生產工作,也成了這個春天里考驗企業的一道難題。

防疫與發展兩手抓,制造企業如何找到突破口?

用工短缺、少人化生產,聽起來,高自動化率的智能工廠似乎是個完美的答案。

想要理解今天的智能制造,就需要理解兩個關鍵環節:

1. 智能工廠。簡單來說就是運用諸多智能化手段進行高度自動化生產的廠房系統及設備設施;

2. 智能生產。即整個制造過程中的訂單排產、生產管理、倉儲物流、組裝測試、質量檢驗以及人機交互等,由高度智能化的信息管理網絡和軟硬件系統支撐起來的先進生產模式。

管中難以窺豹,所以我們決定開展一次“制造企業生產線云旅游”,帶領大家全面地了解制造企業背后的復工故事。我們選擇了一家遠早于政府規定復工時間恢復生產的企業——中科曙光,來挖掘生產一線在智能、制造、疫情所碰撞出來的各種細節。

一方面,中科曙光作為高新科技企業,在智能工廠方面投入了大量的資源和研究力量。目前其天津工廠已經形成了較為成熟的智能生產體系。

另外,中科曙光在限制人員流動最嚴格的疫情高峰期,因為防疫一線需求而復工,他們制造的第一批數百臺高品質服務器等IT設備,已經被火速發往疫區前線,其所采取的復工策略更具借鑒意義。

總體來看,智能技術與制造業的深度融合,至少釋放了三重價值:

1.直接緩解了人員短缺帶來的效率爬坡難題。

智能化讓中科曙光很早就從流程上,完成了部分工種的在線化,比如采用了虛擬數字化工廠、工藝仿真技術,來對工廠規劃、工藝安排、生產安排等進行優化。這就使得部分員工,即使無法及時返崗,也能在家完成相關工作,跟上業務需求。

而在員工不可或缺的生產線,同等產量下,智能工廠所需的一線工人相比傳統工廠,則要少一半以上。而同一個工人的生產效率則要達到3倍以上,從一定程度上抵消了復工不及時所帶來的產能問題。

以曙光公司的重點產品之一服務器為例,其中的硬盤與硬盤架的組裝環節,以前使用人工作業,平均每天需要10人以上協作才能保證產能。但硬盤組裝線改為自動化機器人生產線之后,組合與打螺釘兩個過程都由機器代勞了,大大節省了人工。

據曙光的工作人員透露,疫情期間為了供應抗疫一線的需求,他們的自動化生產線都是連續24小時不間斷生產,這顯然是同樣成本的人力所達不到的。

2.保障人員健康,降低交叉感染風險,實現安全復工。

恢復生產的前提,自然是員工的生命安全。如何減少人員之間的交流,同時又能保障生產有條不紊地進行。解放人力與高效管理都必不可少。

在曙光天津工廠,我們就看到了一系列自動化設備,僅倉儲物流環節,就有自動疊箱機、自動貼標機、電子揀選設備、自動封箱機、自動捆扎機、吸吊設備等進行作業,只有一位員工在進行操作,最大程度地避免了交叉感染。

要讓這些機器互通有無,信息化系統就必不可少了,從曙光智能工廠了解到,他們都是采用互聯互通的有線或無線通信、先進的訂單排產和制造管理軟件及大數據分析平臺進行協同,讓員工遠程辦公也能實現對工廠的高效管理,遇到疫情或其他特殊情況也能保證不掉鏈子。

3.提高生產良率,實現精益化管理。

通過前面的措施,已經能夠大大降低疫情帶來的影響了,但企業發展顯然還需要足夠的利潤率和增長空間來支撐。這就對產品質量、管理體系等,提出了更為嚴苛的要求。

我們知道,ICT產業往往產品精密度高,生產過程復雜,測試環節更是慎重。比如中科曙光服務器中所使用的內存條,其檢驗方式就是人工上料,在內存測試工裝上測試。以4pcs一組為例,測試一組時間在5分鐘以上,一臺測試工裝一天可以測試不到400pcs內存,當前的測試手段顯然滿足不了服務器制造的需求,效率低下。

中科曙光就通過智能內存檢測設備可以實現高效率、高度自動化的檢測,杜絕人為操作失誤,進而保證了產品質量和企業商譽。

當然,各方的嚴苛需求自然要有一個“總管”,來保證效率和品質的最佳平衡,以防止因某一環節斷鏈而造成不必要的停工損失。所以在曙光智能工廠,我們就看到了采用先進的數字化制造平臺的管理系統實時監控和管理工廠的整體運行。

企業資源規劃(ERP)、產品全生命周期管理(PLM)及制造執行系統(MES)高效集成,打破信息孤島,實現了信息流、數據流之間的互聯互通,即使不身處一線,也能從設計到制造,都了如指掌。

可以說,高性能的計算硬件、一體化的AI解決方案、強大的云端大腦,才最終融匯出了復工復產的進行時。這或許也解釋了,為什么說智能制造對企業復工至關重要,中科曙光為什么將其作為自身發展的關鍵支撐。

危中見機,智能制造為產業按下加速鍵

在中文語境中,智能制造一直是一個非常泛化的技術和產業概念。到底多高的程度才算智能,哪些制造企業又應該加入這一陣營,始終眾說紛紜。

然而,一場疫情讓大多數企業主和管理者都開始意識到,短期的缺人與長期的少人化,今天的極致管控與未來的智慧管理,被折疊在了同一個時空。

經此一役,或許可以給智能制造下一個實踐版的定義了,我們認為,它至少應該包含以下幾個特征:

1.人、機器、其他生產資料,能夠在一個網絡中自然、實時地溝通協作;

2.生產管理系統能夠主動完成部分創新、決策、增值的任務;

3員工能夠將生活(特殊情況)與工作更好地平衡,高效、人性化地執行任務。

顯然,復工這道題,背后正輝映著上述問題的答案。而智能制造的真實底座,也開始從眾說紛紜之中浮出海面。

要通往它,制造產業或許需要跨越三個門檻:

1.信息基礎設施。

智能制造對數據計算能力、存儲空間、服務器、大數據分析能力等提出了大量需求,傳統的計算集群架構顯然已經不足以支撐。

2.信息安全。

伴隨著工廠的信息化過程,智能IT設備也會承載更多涉及到商業機密的隱私信息。將數據主權、數據產權、數據隱私保護等都掌握在本國知識產權的基礎設施中,或許是應對不明確國際局勢的避險策略之一。

3.產業升級成本。

想要將智能技術移植到自身業務之上,高昂的技術人才投入和學習門檻就會勸退不少企業與組織。越來越多的超大規模服務供應商(HSP)、云端基礎設施和數字服務供應商,都開始打造“算力+算法”一體化的行業解決方案,助力制造產業升級。

舉一綱而萬目張,解一卷而眾篇明。

中科曙光的變化,讓我們見證了ICT產業的自我迭代與顛覆性的進化,也直接推動了行業的整體實力,成為關鍵時刻有力量馳援一線的中流砥柱。

與其說智能制造是一種新型的生產制造模式,毋寧說是一種融合了產品研發、生產、市場、運營等各階段的動態管理。也唯有在這樣強大的基座上,中國的制造產業軍團,才能更有底氣,無懼面對未來可能出現的一切“黑天鵝”。

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