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我国制造业与互联网融合发展的四种模式(上)

发布时间:2016-08-26 作者:佚名 
关键字:制造业 互联网 
互联网在制造业应用中的技术辅助工具和信息分享渠道角色已经发生根本性转变,以互联网为核心生产力和创新要素的制造业新形态正在加速形成,贯穿制造全过程、产品全生命周期、全产业链的模式创新全面铺开,为促进制造业新旧动能转换、新旧体系迭代更替提供了内在动力。

    我国制造业与互联网融合发展模式研究

    当前,制造业与互联网融合发展进入深水区。互联网在制造业应用中的技术辅助工具和信息分享渠道角色已经发生根本性转变,以互联网为核心生产力和创新要素的制造业新形态正在加速形成,贯穿制造全过程、产品全生命周期、全产业链的模式创新全面铺开,为促进制造业新旧动能转换、新旧体系迭代更替提供了内在动力。

    制造业与互联网融合发展的动力机制

    与蒸汽、电力相比,以互联网为代表的新一代信息技术带给人类经济社会的颠覆与创造、裂变与融合的影响更为深远,其在推动全球科技进步、产业分工深化和经济结构调整中的生产力作用日益突显。一方面,随着芯片处理、先进计算、高速互联、高端存储等技术取得重大突破,互联网在不同行业领域应用融合的成熟度不断加深,不仅促进了生产、交易、流通效率和经济效益的大幅提升,也增强了互联网自身的粘性,为制造业与互联网融合发展探索了可依赖的路径。另一方面,技术正在从单点突破向群体创新演进,信息技术与材料技术、能源技术、生物技术共同构建形成高技术群,释放出1+1>2的叠加效应,催生了融合性、颠覆性的新型制造技术,如增材制造(3D)、虚拟仿真、人机交互等,成为重塑制造形态、变革制造模式的关键。

    国际金融危机后,全球经济结构和产业分工格局持续深度调整。发达国家争相实施“再工业化”或 “制造业回归”战略,把推动制造业与互联网融合发展上升至国家战略地位,作为新形势下争夺国际产业竞争主动权的重大举措。面对多重挤压,我国制造业迫切需要实施制造业与互联网并行、融合的双轮驱动策略,重塑产业竞争新优势,在全球价值链体系和产业分工格局中抢占优势地位。

    凭借低成本要素和大规模资本投入,以及日益增长的消费水平、活跃的外需市场,我国制造业发展成就斐然,2010年跃居全球制造业第一大国。但是,受短期利益驱使,制造业投资大量流向地产、资本市场;伴随着人均GDP的持续上升,制造业劳动力成本和运营成本不断上涨,美国波士顿咨询集团报告指出,中国制造成本正在接近美国平均水平,两者之间制造成本指数仅有4点之差,这意味着“中国制造”密集型要素竞争力已经不复存在;同时,受世界经济疲软影响,制造业出口贸易动力不足,出口增速已由两位数降至一位数、甚至是负增长……种种迹象表明,“三驾马车”驱动力在持续减弱,对制造业增长方式从传统的要素驱动转向效率驱动的呼吁日趋高涨,即构建以先进技术生产力为核心的高质量、高效率增长模式,这要求制造企业更加注重充分利用以互联网为代表的新一代信息技术,提高供给体系的质量和效率。

    传统生产大部分是由企业独立运作,通过生产资料和劳动力在质上相适应和量上成比例配置,并在企业内部各个部门、不同生产车间之间流转完成,部门、车间之间的协同主要靠灵活度较低的管理制度约束。随着生产越来越多地引入开放共享平台,企业既能在平台之上完全掌握产品市场需求、原材料市场和劳动力市场等信息资源,动态配置生产资料和劳动力,促进提升内部协同生产能力;还能利用平台与供应链上的合作伙伴共享客户、设计、生产经营资源,将生产过程协同扩大到全供应链条甚至是跨供应链条上,实现全生产过程优势资源、优势企业的网络化配置,为社会化大协同生产探索了有效途径。

    传统制造业环节中由于市场信息不发达,市场需求信息无法实时地反馈到工厂车间,而根据营销人员反馈回来的信息都是市场共性需求,因此只能采取标准化、批量化大规模生产方式,生产出的产品只能满足市场共性需求。由于对市场信息反馈滞后,“以销定产”模式常常造成市场供过于求的问题。随着市场同质化竞争和消费文化的变革,企业不断追求新的价值增长点,把产品的个性化定制化生产作为充分满足消费者需求的有效手段。在互联网应用条件下,企业收集市场信息和消费者需求的方式更加直接高效,个性化信息都能够实时地传递到生产第一现场,为企业根据消费者动态需求进行定制化、个性化和小批量生产提供了现实途径。

    在规模报酬不变的情况下,传统制造业实施标准化产品大规模、大批量生产,追求的是生产总值最大化,进而实现生产利润最大化的目标,但是产能的快速提升造成产品日益过剩且同质化趋势明显,市场恶性竞争加剧。在此背景下,越来越多的企业基于互联网将消费者引入制造和服务环节,在吸引消费者参与设计制造、直接对接消费者需求的基础上,提供产品和服务,给消费者以附加值更高的消费体验,以此不断提升企业的品牌竞争力和用户忠诚度。

    近年来,党中央、国务院强力支持制造业与互联网融合发展,围绕融合创新、制造强国建设、“互联网+”、协调发展等多个层面,出台了一批配套政策文件,从战略布局、发展路径到实施措施对制造业与互联网融合发展进行了系统部署。一些企业积极把握“互联网+”、“双创”机遇,由内及外、由浅入深地推动基于互联网的营销手段、服务模式、生产方式、组织形态转变,从而提升研发设计、精益生产、企业管理、营销服务水平。互联网企业则积极拓展制造业新的价值蓝海。一些互联网企业看到了制造业创新潜力,加速向制造领域布局,将互联网因子植入制造业新产品、新业态、新模式当中,探索数据驱动、软硬结合的工业化 发展路径。系统解决方案提供商大力布局融合发展服务市场。来自装备制造、工业软件和系统集成、互联网等领域的企业纷纷建立基于互联网平台的产品解决方案和业务模式,为促进融合发展提供服务支撑。

    制造业与互联网融合发展的主要模式

    基于资源效率提升的智能生产模式

    智能生产是以互联网为代表的新一代信息技术在企业研发设计、生产制造、经营管理、营销服务等制造各环节深度应用的基础上,形成的深度感知、远程可控、智慧决策、自动执行的先进生产模式,对缩短研发周期、降低运营成本、提升生产效率、提高产品合格率等方面的作用显着。

    智能工厂是实现智能生产的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂模型,主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中,物理层包含工厂内不同层级的硬件设备,从最小的嵌入设备和基础元器件开始,到感知设备、制造设备、制造单元和生产线,相互间均实现互联互通。

    以此为基础,构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节,包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动,以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上,形成了企业内部价值链的横向集成环境,实现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础,产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通,及其与企业不同环节业务的集成统一,则是通过数据应用和工业云服务实现,并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建起智能工厂完整的价值网络体系,为用户提供端到端的解决方案。

    由于产品制造工艺的明显差异,离散制造企业和流程制造企业在开展智能工厂建设的侧重点各有不同。

    对于离散制造企业而言,产品生产具有多品种、小批量的特点,需要经历多个零部件独立生产、不连续装配等环节,在物料配送安排、工艺线路规划、生产组织优化等方面有较高要求,更加注重柔性生产线的建设。如,海尔沈阳智能互联家电工厂通过打造集成设计制造一体化、物流管理、制造执行、企业资源管理等系统的智能生产线,使得物料配送、工艺调整和设备使用更加灵活,实现了单线500多种型号产品的柔性生产。广州数控通过利用工业以太网将单元级的传感器、工业机器人、数控机床,以及各类机械设备与车间级的柔性生产线总控制台相连,利用以太网将总控台与企业管理级的各类服务器相连,再通过互联网将企业管理系统与产业链上下游企业相连,打通了产品全生命周期各环节的数据通道,实现了生产过程的远程数据采集分析和故障监测诊断。三一重工的智能总装车间建有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线,通过车间“部件工作中心岛”开展单元化生产,将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内,犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产;这种组织方式,打破了传统生产线呈直线布置的弊端,在保证结构件制造工艺不改变、生产人员不增加的情况下,达到了减少占地面积、提高生产效率、降低运行成本的目的。

    对于流程制造企业而言,产品生产具有原料物理化学转化、管道式输送、连续性传导性生产等特点,在生产环境智能感知、生产流程智能优化、系统自主决策控制等方面有较高要求,更加注重全流程智能控制生产线的建设。如,九江石化建立了生产炼化控制中心,集成了DCS控制、生产运行、视频监控、环境监测、全流程优化等多个系统,形成数据驱动的数字化生产管控模式,实现了企业控制率提高10%,数据自动采集率超过90%,以及对污染排放的100%自动监控。同时,九江石化还通过内外联动系统,建立了中控室与生产现场操作的即时互通,确保异常数据信息由移动终端实时反馈至中控室,中控室据此评估制定解决方案、及时发送解决指令,使操作平稳率提高5.3%,操作合格率从90.7%提升至100%。上海华谊信息技术有限公司构建了华谊智慧HSE(Health,Safety,Environment)管理平台,实现集团下属氯碱化工、三爱富、焦化、吴泾化工、丙烯酸厂五个公司的PI系统中的数据(包括重要装置的压力、温度、流量、装置开停工状态、装置负荷等)实时采集,并通过数据分析和预判,提高了集团内物料配送、生产一体化管理水平。