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如何在流程行业推进工业4.0

发布时间:2015-01-07 作者:佚名  来源:e制造
关键字:流程行业 工业4.0 
工业4.0产生的背景是离散制造业。将思想用于流程业时,多少总会感觉有点‘别扭’。这到底是为什么呢?只有搞清楚这个问题,才能实现信息技术与流程业的深度融合点。本文就此谈一点粗浅的想法。

  工业4.0产生的背景是离散制造业。将思想用于流程业时,多少总会感觉有点‘别扭’。这到底是为什么呢?只有搞清楚这个问题,才能实现信息技术与流程业的深度融合点。本文就此谈一点粗浅的想法。

  流程工业推进工业4.0的困难在于数字化。

  工业4.0的本质是智能化,智能化的前提是数字化。数字化有程度上的差异:对产品和生产过程的数字化描述,必须达到足以支撑CPS的水平,才能实现智能决策。这一点,恰恰是流程行业难以做到的。

  流程行业的数字化为什么难呢?这是因为:产品和工艺的耦合太强。

  对离散制造业来说,工艺对产品质量的影响相对较小。只要能正确地安装起来、不损害零件,不同安装工艺下产品质量的差别较小。 而流程行业则不然,工艺(包括设备状态)对产品质量的影响非常大。以钢铁为例,同样的成分,不同工艺可以生产出完全不同的产品;不同的成分,工艺要点差别很大;工艺的稍许变化,会引发质量不合。工艺影响为什么这么大呢?因为流程行业的生产,往往伴随物理和化学变化。与之相比,离散制造业则主要是简单安装,连物理变化都很少。

  耦合度强,为什么就难以数字化呢?这是因为:问题太复杂了。假设产品的设计组成有n个要点,工艺过程有m个要点。耦合度低时,影响产品质量的要点大体有n+m个;耦合度高时,产品质量的要点则可能有n*m个。故而,耦合度越强,问题的复杂性往往越大。

  在离散制造业,问题的复杂度相对较低,技术人员有能力把每个关键因素遍历一遍。在钢铁行业,从炼铁到冷轧,有成千上万个工艺要点、且与产品相关。遍历要点的难度和工作量太大,只能抓住重点进行考虑。

  说流程行业复杂,是有具体表现的。

  复杂的表现之一:质量控制难。在离散行业,人们追求产品质量的6σ。然而,在钢铁行业,有的高端产品的成材率不足60%,连1个σ都没有;能有2σ,就比较满意了;产品合格率达到3~4σ时,就考虑降成本了....产品合格率低,本质上还是人们掌握的知识不完整,很多重要因素被当成了‘随机干扰’。

  复杂的表现之二:经验很重要。理论上可能引起质量问题的因素太多,难以逐一分析。因此,需要依赖经验,抓住关键问题,才能用可接受的有限尝试得到合理的做法。事实上,尽管理论上的影响因素很多,现实中真正起作用的因素一般却较少。能否正确抓住重点,要看水平了。

  复杂的第三个表现是:标准化方法难以推广。像6σ、APQP等标准化方法,在钢铁行业中的推进很难。这些方法都需要从逻辑上罗列重点要素,以避免经验上的盲点。但是,离开经验,要罗列的问题实在太多。罗列得少,与经验方法差不多;罗列得多,工作会极其复杂。故而,这个度非常难把握。

  那么,流程行业如何推进工业4.0呢?

  如前所述,流程行业推进工业4.0的难点在于数字化。而数字化的难点又在于工艺与产品的耦合。无论如何,这都要求我们加强对产品质量和工艺过程(含设备状态)的感知。但是,如果不能解决复杂性带来的问题,流程智能化很可能以两种形式失败:

  1、因用户反对失败。

  如果无端地为用户增加大量无效的劳动,肯定受到现场技术人员的抵制,导致失败。

  2、因数字化建设过于复杂失败。

  数字化建设可能因工程量浩大,难以结尾,而最终失败。

  据此,流程工业数字化的方向是什么?笔者认为:处理好“简单”与“复杂”的关系,是在流程行业推进工业4.0的关键。

  那么,如何才能解决“简单”与“复杂”的矛盾呢?笔者认为:要解决这个矛盾,需要的是“知识管理的智能化”。具体地说,知识必须能够智能地推送到需要知识的人手中、推送到所需要的流程中。

  要做到这一点,需要做的基础工作是数据和知识的结构化。而结构化一定是针对问题的,问题一定是某个工作流程中的。无论如何,这将是一个工作量极大的工作。做得好,路越走越宽;做的不好,路越走越窄。关键是顶层设计。一个好的顶层设计,应该可以在未来几十年中持续得到优化,而不至于被迫放弃。这是项非常复杂的智慧活动,是项极大的挑战。

  顺便说一句:数字化企业的建设不同于大数据。大数据、尤其是商务大数据的思维方式,在很多地方不适合企业界。我们必须辩证地吸收大数据的思想,不能盲目跟风,才能走向正确的方向。有些人提到大数据,就否认因果性、就强调非结构化、关注数据存不下怎么办.....这些说法,就像当年被热炒的神经元,害人不浅啊。