数字化是实现智能工厂的基石

    工业4.0、智能制造无疑是当前业界最热的话题，也给正处于寒冬之中的全球制造业带来了无限期望。然而工业4.0毕竟是欧洲工业界提出的一个愿景，或许需要10年、20年或者更多的时间才能实现。那么对于急于转型升级的中国制造业企业，在实现工业4.0之前，如何将智能制造着眼于实处呢？又如何实现智能工厂建设呢？
　　
　　“数字化”之源
　　
　　从产品设计到工厂的规划、生产的过程以及上市以后的服务，都离不开数据。通过大量数据的采集，我们可以从中找到内部的规律，用计算机来帮人来做沟通、判断，从而优化原有的流程，提高生产效率。
　　
　　简单来讲，数字化就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数据，再用这些数据建立数字化模型，由计算机程序来处理，这就是数字化的过程。
　　
　　制造业数字化是将产品、生产资源与数据映射到三维虚拟环境中，对产品生产过程进行计算机仿真和优化的虚拟制造系统环境，实现产品生命周期中各个阶段的功能。从最近的众多表述中可以看出，数字化并不仅仅指数字化工厂，而是涵盖设计研发和生产制造管理的环节，以及现场自动化这三个环节的协同，有时甚至涉及几个车间、几个工厂，这需要一个企业层面的数字化，所以数字化强调的是“数字化企业”。
　　
　　“数字化”之需
　　
　　在“工业4.0”大的概念下，一个制造业企业在新时期下面临新的挑战是什么？在过去，扩张产能是主要的挑战。但是现在，怎么提高效率、提高工厂的灵活性和缩短新产品上市的时间才是企业最为关心的。对于很多中国企业来说，还有一个急需改善的问题就是提高质量。而应对这些挑战，数字化是一条必由之路。
　　
　　在传统制造企业里，企业层面的协同往往通过部门协调会议来实现。销售、采购、物流、质量、设备、生产等不同岗位上的人员需要做沟通、交流，然后去做人工判断来实现制造，这些过程在企业里都没有实现自动化，原因是整个过程没有实现数字化。
　　
　　如果在产品设计研发、订单管理、排产、物流等环节实现了数字化，就可以用编好的计算机软件程序自动做排产，自动地向供应商采购，自动告诉机器设备这个订单是哪个客户的订单，它是哪个型号的产品，这个产品到了产线上之后要做哪些相应的调整。这样就实现了更高水平的自动化，效率自然就会提高。
　　
　　数字化在于生产过程的各个环节，在不同的层次，小到操作步骤，大到生产单元、生产线，乃至整个工厂的设计、仿真和优化。在产品设计阶段就同时考虑生产过程的问题，包括工艺设计、装备、生产调度、物料管理等，其结果用于真实工厂的生产制造，可生成PLC、机器人和数控机床等程序，控制相关设备完成生产制造，这些都有助于提高工厂的灵活性和缩短新产品上市的时间。
　　
　　数字化由于采用软件自动控制，可以保证工业生产中连续不断的一致性，这种一致性往往能够解决工业生产中浪费的问题，同时保证每个产品的质量一致性。
　　
　　“数字化”之道
　　
　　实现“工业4.0”是一个愿景，数字化作为当前落地实施的方案，盖勒普给制造业提了四个具体的建议：第一是制造企业要引入数字化管理软件，第二是企业生产设施以及车间设备之间实现端到端的工业网络通讯，第三是实施全面的数字化生产管理，第四是以特定行业的专业知识为基础提供基于数据的、数字化的增值服务。
　　
　　“数字化”之急
　　
　　那么，打造一个数字化企业需要具备哪些条件呢？对于不同制造行业和企业，数字化之路紧迫性有所不同，迫切需要靠数字化来提升生产力的企业是那些生产批量比较大，但是批量里又有很多不同型号产品、对生产柔性要求很高的企业。数字化带来的价值是更高的工厂柔性、更高的效率、更快的产品上市时间和更高的质量管控，哪个企业在这四个方面有更高要求，或者说因为市场竞争态势倒逼不得不这样做的时候，就急需依靠企业数字化来提高竞争力。
　　
　　如同20年前很多企业需要引入企业资源计划（ERP）一样，今后的5-10年里，制造业企业真正要在将来智能制造领域立足的话，同样急需引入像MES（制造执行系统）、SFC（车间集中控制管理系统）这样的数字化生产管理平台。