智能工厂 - 规划一个经得起未来考验的工厂

智能工厂不是一天就能建成的。 当一个工厂从头开始建设或升级时,成为 "智能 "的过程需要分几个阶段进行。 英见开发的四阶段模型可以支持小型、中型和大型项目,如在绿地上建造新工厂。有效利用空间和高效流程是企业的首要任务。然而,在分阶段规划和实施这类项目时,应从一开始就考虑数字化问题。 

什么是智能工厂?

智能工厂是工业4.0的中心,指的是全面联网的生产环境(生产4.0)。它对应于工厂的第四个进化阶段。在生产4.0中,整体的价值创造过程在非常高的自动化程度下自主进行,并在大多数情况下自我组织(价值创造4.0)。价值创造得到智能物流的支持,它以高度灵活的方式提供必要的工艺和材料(物流4.0)。端到端网络的一个关键组成部分是物联网(IoT),它提供了技术框架。 

 

今天,客户在规划数字工厂时面临哪些挑战和障碍?

我们目前正处于一个临界点,理论上系统有可能自我控制。然而,现实情况在许多公司中是不同的。 

虽然多年来一直在谈论工业4.0、"物联网"(IoT)和支持机器人,但许多公司仍处于数字化转型的早期阶段。例如,可以实时访问和评估内部数据,从而确保对自己的工厂或生产现场进行有效控制。技术是存在的,但把想法变成现实对许多公司来说是个挑战。 

智能工厂可以使你的工厂适应未来的发展,并在长期内带来更高的效率。

我们可以帮助你回答以下问题: 

  • 在数字化和智能工厂方面,我的公司今天处于什么位置? 

  • 如何将围绕数字化转型的想法变成商业现实? 

  • 如何实现生产和物流的数字化和自动化,使其可持续、灵活和高效? 

  • 智能工厂对我的组织有什么好处? 

  • 五年后我的工厂会是什么样子,它将如何运作?​ 

你已经熟悉迷你工厂的方法了吗?

探索如何以高效和可持续的方式完成工业4.0项目。 

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当涉及到开始使用智能工厂时,有哪些先决条件?

以下的基本原则和要求为智能工厂打下了基础,并使其在每个阶段都能得到发展。 

  • 以下的基本原则和要求为智能工厂打下了基础,并使其在每个阶段都能得到发展。 

  • 实施标准化的流程、数据标准和主数据参数。 

  • 价值流和工厂环境没有浪费,并以明确界定的流程为特征。 

我们将在确定机会领域方面提供指导。

"公司必须有持久力,这不是一朝一夕的事。根据我们以往的经验,尤其是中小企业,推动了巨大的初始投资,而且这些投资每天都在增长。这可能是致命的,因为作为第一步,在有利可图的用例基础上建立具体的数字应用的基本要求是很重要的。" 

Stefan Flicke
合伙人,大客户总监,英见德国 

智能工厂的四个阶段 - 概述

智能工厂不是一夜之间就能建成的。成为 "智能 "的过程分几个阶段进行,如下文所述。

第一阶段:透明的工厂

  • 标准化开始生效,并导致用例的发展,其中一些已经实施。 
  • 数据和流程可以使用系统和分析(商业智能工具和流程挖掘)进行回顾性展示。 
  • 关键绩效指标(KPI)的定义是为了量化组织的绩效(价值创造、订单到现金、运营)。 
  • 第一个自动化解决方案或网络物理系统是在试点项目中建立的。 
  • 从外围过程开始收集数据(例如,建筑技术或价值和物流链的上游阶段)。 

第三阶段:预测性工厂

  • 标准化程度和数据提供的速度达到了使干预和控制过程成为可能的水平。 
  • 有了明确定义的数据集,信息可以被有效地使用,近乎实时地使用,并且在其他系统上没有数据中断。 
  • 通过使用算法,数据评估不再仅仅是人类解释的问题。数据控制仍然是在工厂工作的人的责任。 
  • 物理和信息过程的整合和自动化程度越来越高。这已经超出了广泛但坚定定义的子领域。 
  • 有可能将过程和外围过程(如建筑技术和供应链)的数据串联起来,并对这些信息进行评估。 

第三阶段:预测性工厂

  • 数据的可用性和严格性达到了一个水平,可以将大量的数据集进行组合、联网和分析。 
  • 人工智能(AI)和模拟的使用支持了人类的决策过程,这样就可以根据建议的解决方案来采取行动。这些建议是基于人们指定的规则,系统优化是在与人和由人的反馈循环中进行的 
  • 这种干预和决策是相对于流程和与流程相关的控制系统进行的,从而导致具体的行动。这可能包括从调度订单和能力平衡到系统控制和物理相互连接系统的控制。 
  • 在这个阶段,测量点的数量达到一个新的规模。随着广泛的参数被处理,可以进行模拟的场景。大数据分析可用于识别人类尚未注意到的模式。在这些模式的基础上,可以对工艺参数进行优化,以便将产品的效率和质量提高到一个显著的水平。

第四阶段:智能工厂

  • 与预测性工厂类似,数据和活动被实时分析和评估。然而,大部分的决策权不再掌握在人类手中。虽然员工的干预在任何时候都是可能的,但只有在特殊情况下才是强制性的和必要的。 
  • 系统和控制回路使用与预测性工厂相同的算法独立优化自己,并在规定的活动范围内做出独立的决定。 
  • 人类的行动和决策得到数字助理或机器人的支持,它们建议采取措施以实现最佳的效率和质量。 
  • 在这个阶段,在许多领域,员工在工作地点方面可以享有高度的灵活性。价值流控制价值是自主的,干预和决策可以在远程进行。 

 

现在时间很紧吗? 

这里你可以找到智能工厂的4个步骤的可打印PDF文件。(936 KB, PDF in English) 

与英见在智能工厂概念上合作的优势是什么?

没有 "精益 "就没有 "数字化"

  • 明确在数字化转型和数字化工厂规划领域与你的工厂有关的可能性。 
  • 了解迈向智能工厂的道路,以及从长远来看,成为面向未来的工厂的机会。 
  • 掌握数据处理的速度,在你的公司创造透明度,使工厂控制达到高度自动化成为可能

我们提供支持和专家知识,以及在微型工厂方法和运营中的数字转型项目实施方面的经验。 

结论

任何打算建立智能工厂的人都应该设定适当的期望值,避免仓促行事。通过一步一步的进展,公司可以将风险保持在低水平。 

​我们很乐意在你迈向智能工厂的过程中提供支持和建议。

 

为什么不今天就预约你的第一次咨询呢?我们期待着与你一起朝着创建你的智能工厂迈出下一步。 

Stefan Dattenberger

Stefan Dattenberger

Associate Partner
Phone: +86 186 1626 8238

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Lily Wang

Lily Wang

Head of Intralogistics
Phone: +86 150 0408 6032

Lily Wang