隨著大數據、云計算、人工智能、移動互聯等新技術在的迅猛發展及其對我們生活帶來的巨大改變，國家針對于制造業提出了智能制造２０２５規劃，并迅速席卷全國。對于日新月異的新技術與國家智能制造規劃，幾乎所有制造業的管理者都在思考如何通過新技術讓企業變得更智能、更少人化、更高效、更低成本、更有競爭力。

　　本文將與大家一起探討下智能制造，以及近年來工業企業對智能制造的需求變化。以此，用友云總結出了一條工業企業智能化發展的轉型路徑。

　　何為智能制造？

　　對于智能，往往仁者見仁，智者見智。企業的管理者往往會根據自身情況進行判斷，比如某某裝置要改造、某某設備要替換，生產經營數據要可視化，儀器儀表要電子化，計量要無人化、精確化，上下物流運輸要高效、無人化，物料要穩定、平衡供給，配料要最優方案、能耗要最低，工藝過程要全自動控制，反應終點自動判斷等等；無疑自動化、信息化、無人化、數字化都已經成了“智能化轉型”發展道路的主要標簽。

　　筆者認為智能化是一個持續的發展過程，不能一蹴而就，自動化是基礎，但并不是一談智能就考慮改造設備，企業要根據自身的實際情況，量力而行，在某些點上結合信息化做智能化的提升，也會為企業帶來不少價值。

　　“智能制造”近年來的需求變化

　　接下來，筆者將從八個方面論述總結工業企業針對“智能制造”近年來的需求變化。

　　一、組織運作變化：打破組織壁壘、數據高效協同

　　談到組織，這里就不論述集權、分權、直線及矩陣式等等組織的好處和弊端，主要談談當前工業企業各部門間的數據協同新變化。

　　工業企業主要的業務部門有生產部、采購部、物流部、原料部、供應部、銷售部、質檢部、技術質量部、財務部等，傳統模式下這些部門的協作方式主要依靠單據、逐層審批。而今，直接在業務點定義觸發下一個流程的必要條件，當滿足條件就進行驅動、對接，服務部門快速響應回復，然后再驅動自己部門進行業務處理，通過信息快速流轉更好的服務需求部門。比如：設備需要開機，生產部門做好開機方案，備料部門準備好原料準備，生產部門做好設備開機檢查，提供動力能源的部門恰當的時間開動閥門，這是一個大連鎖、大協同的過程，講究高效、協同、共享，必須打破傳統的組織壁壘。

　　二、生產計劃新特性：追求成本最低、收益最高的計劃量

　　生產計劃作為生產管理部門非常重要的工作之一，它將指導下面各生產車間的生產工作，但如何制定科學的生產計劃是一門深奧的學問。在ＥＲＰ時代，我們經常聽說，計劃模式有面向庫存、面向訂單。針對離散行業經常用ＭＲＰ算法解決中間物料需求問題，倒排正排推算日期，這些方式，在計劃量的確定上，相對簡單、純粹。如今，客戶在確定計劃生產量時加入了更多可以量化的科學因素以減少人的主觀性，讓最終確定的生產量的過程數字化、科學化，當然也是最大收益化。

　　第一：不論離散和流程，確定計劃量前，都需要先進行測算成本、測算邊際效益。

　　對于化工行業，化工行業產品種類多，裝置多，相互之間都有互供關系，所以需要考慮各個產品的盈利情況，平衡各裝置能力、需求。對于大型軸承加工，其加工周期長，市場變數多，中間環節可能還存在委外的復雜加工過程，也需要測算生產成本，保證生產環節的利潤，才能確定敢不敢接單、該不該接單、接多少最合適。

　　第二：確定計劃量，需要綜合平衡原料、中間產品、產品的供需關系。

　　對于依賴礦石原材料的冶煉企業，大部分礦需要進口，進口資源受限，所以在安排計劃時需要考慮資源的供給量，還需要考慮能夠產出多少中間物料，存儲空間多大，能被下游消耗多少，產出產品的銷售接單情況等等，這些因素需要工廠模型、物料模型、平衡計算，才能得到相對科學的計劃生產量。

　　三、排產變化：多約束的智能排產取代人為粗放判斷

　　當確定了需要完成的生產計劃量后，接下來，對于生產組織者來講，就要考慮如何生產，才能確保生產成本最低。當初在確定生產計劃量時，已經做了初步考慮，此處需要進一步確定，明確排產。

　　第一：首先排程不是任何時候都需要，在市場供不應求時，只需要滿負荷生產，不存在復雜的排產考慮，只有當生產能力大于需要時，就需要考慮有優化的排產模式。

　　第二：考慮原材料的約束，設備對原料有沒有特定的需要，當一種料不能滿足使用時，如何搭配使用，也能得到相同品質的產品，這時就會存在著優化配料，目的是平衡資源，降低成本。此時需要了解每種原材料的特性，互補特性，成分含量，綜合考慮其價值。

　　第三：考慮產線差異，當多條產線完全相同時，再考慮是否有最低負荷的前提下，簡單會采取平均分配的原則，但是當投料和產出出現非線性變化時，也需要進行排程計算。對于有差異的產線，就需要考慮分別在那條產線排多少量劃算，這個劃算，需要綜合考慮物流成本、用料成本、能耗成本、切換成本、設備損耗成本、人工成本等因素。在眾多的約束下完成了排產算法。

　　四、生產調度變化：系統模型計算的結果代替人的經驗判斷

　　對于流程企業來講，基本前端生產都是混合料熱反應的過程，控制溫度、壓力、進料速度等工藝參數。目前，絕大多數企業都依賴有經驗的工藝師、技術員的目視、耳聽、嗅覺再結合相對滯后的化驗數據發現問題、判斷問題。企業在這個環節迫切的需要智能算法、在線監測、智能模型去替代人的主觀判斷，去減弱對工藝師的依賴。智能算法結果是要精準的指導投料、指導參數調整，確定反應終點，達到優化調度的目的。

　　第一：建立智能模型的前提是要有數據，并且要求影響目標結果的工藝數據要盡可能的齊全。

　　第二：其次要進行機理研究和數據挖掘分析，按照企業提供的多年大數據，建立經驗型的理性知識、尋找規律，得到一個算法模型，最后根據當前的數據以及模型，推算今后可能發生的改變與轉變。

　　第三：除了依賴模型，我們也可以初步提供一些相關性數據，通過散點圖、折線圖、直方圖等友好的展現給調度人員并輔助其做出判斷。

　　智能化是一個逐步實現的過程，先實現數據采集、信息化，再通過工藝和數據模型輔助人的判斷，進而實現計算機指揮人，最終實現計算機指揮機器設備并完全實現自動化、智能化。

　　五、物流管理變化：智能物流、高效利用資源替代傳統的低效分配

　　物流管理是優化資源配置的過程，從倉庫選址、空間分配到存貨分配，從運輸工具到承運人、運輸計劃、運輸路線安排以及運輸環節的控制，無不考慮“安全”、“成本”、“效率”、“效益”。

　　第一：當工廠條件允許時，企業會考慮在布局上進行整改，會考慮一些自動軌道傳輸設備（如ＲＧＶ、立體倉庫等），通過信息系統與設備聯機控制，這無疑很大程度解決了運輸的效率問題。

　　第二：不能實現這些自動化改造時，企業也會想到從信息化協同層面并結合ＡＧＶ小車提高物流效率，下游自動發送準確的要料信息或者上游自動推送給下游物料指令，然后自動完成車輛優化調度，車輛精準定位，準確的識別出從Ａ地點運送貨物到Ｂ地點，實現物料自動、高效配送。

　　智能物流整個環節依賴大量的ＩＴ信息技術支撐，比如：地圖、衛星定位、ＲＦＩＤ掃碼貨物識別、視頻等。

　　六、物料追蹤變化：先進的跟蹤技術取代原始的粗放跟蹤方式

　　對從事產品加工的工業企業來講，無論流程還是離散都會把物料跟蹤擺到一定高度去談，跟蹤是為了在后續產品出現問題時，便于追溯源頭，分析問題，尋找原因。跟蹤也可以實現投料的放錯校驗。

　　第一：流程行業，在產品生產過程往往伴隨著復雜物理化學及界面的反應以及分子結構的改變，物料跟蹤首先指元素的跟蹤，會做雜質平衡計算。當源頭的物料批成分確定后，在漫長的生產轉換過程中，檢測各環節各種物料元素成分，判斷是否達到產品質量的要求，確保生產的有效性；其次，需要進行量的平衡跟蹤，跟蹤回收率，跟蹤中間物料的庫存，跟蹤每一次移動過程中的量差，以此判斷生產異常、跑冒滴漏、上下游能力的匹配等。

　　第二：離散行業，重點實現組裝環節零部件的跟蹤，對零部件進行信息標識，需要校驗每個零件的型號是否正確可用，相對簡單可行。如果再去追溯零部件的原材料，又類似流程行業，中間生產環節較多，伴隨物理化學反應，很多時候只是進行粗略的批量跟蹤即可，大致掌握原材料和產品的對應關系，以便產品出現質量問題，可以回溯原料批次質量。

　　物料追蹤時，目前基本是采用了條碼、芯片記載信息，通過讀取設備，實現防錯、校驗的目的，這些條碼視不同的場景需要，對材質和粘貼方式都有特殊的要求。

　　七、數據分析變化：大數據分析取代傳統的統計分析

　　智能制造，離不開數據的支撐，要想實現智能化，數據是基礎，模型是核心。為了實現智能化，企業首先考慮的是增設自動化設備、傳感設備、計量設備和視頻設備等，將設備的一些信息參數數字化，通過標準的ＯＰＣ接口實現和下位機的連接通信以及和其他軟件的接口，實現生產數據、設備數據和視頻設備的采集。

　　數據采集接口實現后要進行數據處理，要根據數據處理的時間、頻率、處理方式不同進行分批、分類處理，處理包括了采集、計算、存儲、清洗等過程，大量的數據處理要考慮性能、效率等問題，確保數據計算準確、高效。

　　處理完成的數據為分析決策、數據模型提供依據，當然在使用時要進行分級分組織的數據授權。

　　八、指揮調度變化：大屏調度中心取代傳統電話溝通

　　流程行業大部分依賴ＤＣＳ可以實現遠程控制，企業也基本都建有調度指揮中心。在智能制造的浪潮下，項目建設首先從升級調度中心開始，調度中心不再是簡單的視頻監控、電話調度中心，大屏的元素變得更加豐富起來。通過信息化在生產過程的全面應用，大屏里實時刷新著最新的生產工藝數據、產量、處理量、安環、能源、設備、質量、人員等方方面面的信息，甚至一部分生產的自動指令，也從這里發送出來。大屏調度中心是名符其實的智慧心臟，也是企業智能制造宣傳的窗口。

　　而離散行業，受制于條件、技術成熟度大部分設備都無法實現集中控制，多數ＰＬＣ在現場進行人工操作，對調度大屏實際需求相對弱化。今后，隨著數控機床的不斷改造，集中化的控制和調度，也會成為重要訴求。

　　用友賦能互聯網時代的工業制造企業，基于超過５年的工業ＰａａＳ云平臺、企業云服務、智能制造業務創新實踐，以及３０年企業軟件研發、百萬工業企業服務積累，基于連接、協同、共享的理念，精心打造了跨行業、跨領域的工業互聯網平臺——用友精智。同時，基于用友精智平臺構建了智能制造整體解決方案。該解決方案由智能決策、產業互聯、智慧管理、智能工廠、基礎平臺五層構成，實現了產業鏈集成、價值鏈集成與縱向集成。

　　根據用友云所提出的工業企業智能化轉型路徑，內部智能化基本實現、生產效率明顯提升后，企業需要考慮價值鏈向產業鏈延伸，此后再基于開放生態逐步走向社會化平臺。詳細進階方案與實踐成果將在８月１８日，北京雁西湖國際會展中心，由用友網絡主辦的“２０１８全球企業服務大會”“工業互聯　智造未來”分論壇發布。

來源：Ｙｅｓｋｙ天極新聞