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未來數(shù)字化工廠:重塑制造業(yè)格局

http://www.199rrr.com 2025-06-12 16:02 來源:ADI

摘要

本文將審視當(dāng)今制造業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn),探索正在席卷行業(yè)的變革浪潮。這場(chǎng)變革源于對(duì)資源敏感型制造的全新關(guān)注,而人工智能、分散式控制、混合組網(wǎng)及軟件定義自動(dòng)化等新技術(shù)與能力協(xié)同發(fā)力,共同為未來數(shù)字化工廠的崛起筑牢根基。

制造業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

制造業(yè)正處于一場(chǎng)轉(zhuǎn)型浪潮之中,消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化產(chǎn)品需求的增長,加之疫情后供應(yīng)鏈危機(jī)催生的產(chǎn)業(yè)回流趨勢(shì)等,成為推動(dòng)這一變革的主要驅(qū)動(dòng)力。而這些,僅僅是眾多挑戰(zhàn)中的冰山一角。與此同時(shí),全球各國政府也紛紛出臺(tái)相關(guān)法規(guī),以減少制造業(yè)的碳排放,從而實(shí)現(xiàn)溫室氣體凈零排放目標(biāo)。應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)將為工業(yè)制造企業(yè)開辟全新的發(fā)展賽道,企業(yè)可借此契機(jī)引入前沿技術(shù),在降低碳排放的同時(shí),提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率、可擴(kuò)展性和靈活性。

在如今既有的制造工廠內(nèi),制造設(shè)備與自動(dòng)化設(shè)備歷經(jīng)多年反復(fù)部署與擴(kuò)展,互操作性問題日益凸顯。設(shè)備間不僅難以順暢協(xié)同運(yùn)作,相互間的連接也極為有限,導(dǎo)致工廠內(nèi)部普遍缺乏能貫通所有自動(dòng)化設(shè)備的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)。

隨著新產(chǎn)品庫存單位(SKU)數(shù)量持續(xù)攀升,生產(chǎn)線的設(shè)置與驗(yàn)證時(shí)間不得不相應(yīng)增加。在醫(yī)療器械制造領(lǐng)域,驗(yàn)證流程不僅耗時(shí)漫長,成本也十分高昂。此外,產(chǎn)品SKU的增多還會(huì)拉低設(shè)備綜合效率(OEE),原因在于額外投入的設(shè)置和驗(yàn)證會(huì)造成生產(chǎn)時(shí)間的浪費(fèi),進(jìn)而導(dǎo)致生產(chǎn)效率下滑。制造業(yè)面臨的挑戰(zhàn)不止于此,熟練工人短缺問題同樣嚴(yán)峻。據(jù)預(yù)測(cè),截至2030年,制造業(yè)熟練工人缺口將高達(dá)約210萬人。1 當(dāng)下,多數(shù)制造活動(dòng)集中于既有工廠;在此背景下,企業(yè)試圖在現(xiàn)有廠房空間內(nèi)提升產(chǎn)能時(shí),勞動(dòng)力不足的問題便成為產(chǎn)能提升的關(guān)鍵制約因素。未來數(shù)字化工廠正是為攻克上述重重挑戰(zhàn)而生,致力于推動(dòng)制造業(yè)邁入全新的發(fā)展紀(jì)元(見圖1)。

圖1.工業(yè)制造面臨的挑戰(zhàn)。

工業(yè)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型

從技術(shù)角度來看,制造業(yè)已取得重大進(jìn)步。例如,通過在制造資產(chǎn)和設(shè)備上增加傳感器部署并進(jìn)行融合,可生成豐富的數(shù)據(jù)集,用于優(yōu)化機(jī)器并提高設(shè)備綜合效率(OEE)。軟件定義自動(dòng)化的部署提升了制造業(yè)的生產(chǎn)效率、靈活性和可擴(kuò)展性,大幅縮短了設(shè)置與驗(yàn)證時(shí)間。此外,人工智能(AI)正逐步向邊緣側(cè)發(fā)展,更加靠近傳感器或執(zhí)行器等生成數(shù)據(jù)的終端。邊緣人工智能將借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策方式,把制造數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行的見解,助力自主制造實(shí)現(xiàn)制造業(yè)生產(chǎn)效率與競(jìng)爭(zhēng)力的躍升(見圖2)。

圖2.制造業(yè)的轉(zhuǎn)型。

資源感知型制造

下一代制造業(yè)需要更全面地審視資源消耗的各個(gè)方面。制造業(yè)所需的四大關(guān)鍵資源分別是資金、電力、材料和人力。在資源感知型制造的背景下,未來數(shù)字化工廠亟待提升對(duì)這些資源的利用效率。在資金效率方面,所有制造領(lǐng)域的資本支出都應(yīng)注重實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)率(ROI),周期可能為一年、三年或五年不等。未來數(shù)字化工廠的關(guān)鍵目標(biāo)之一,便是以最少的資本支出實(shí)現(xiàn)利潤最大化,進(jìn)而獲得最高的投資回報(bào)率。其次是電力效率,下一代制造業(yè)必須以更低的能耗實(shí)現(xiàn)更高的產(chǎn)出,達(dá)成減少全球碳排放的目標(biāo)。降低電力消耗的關(guān)鍵舉措包括:部署高效電機(jī)驅(qū)動(dòng)器,將氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)替換為機(jī)電驅(qū)動(dòng),運(yùn)用自適應(yīng)閉環(huán)控制技術(shù)提升制造效率,等等。

資源感知型制造的第三個(gè)方面是材料效率。在提升制造業(yè)可持續(xù)性方面,減少材料浪費(fèi)與降低能源消耗同等重要,發(fā)揮著不可或缺的作用。通過最大限度地減少原材料的使用,再結(jié)合加強(qiáng)生產(chǎn)質(zhì)量控制,能夠顯著減少整個(gè)制造流程中的材料浪費(fèi),最終朝著零廢棄生產(chǎn)的目標(biāo)邁進(jìn)。最后一個(gè)方面是人力效率,亦是重中之重。當(dāng)前,制造業(yè)在招聘熟練工人方面存在諸多挑戰(zhàn)。制造業(yè)必須盡可能地減少人為介入,可采取的方式包括:推廣自主制造模式,應(yīng)用先進(jìn)機(jī)器人技術(shù),部署具備實(shí)時(shí)感知能力、能快速響應(yīng)操作環(huán)境與制造需求變化的自動(dòng)化解決方案(見圖3)。

圖3.資源感知型制造。

未來數(shù)字化工廠

ADI公司對(duì)未來數(shù)字化工廠的愿景,聚焦于連接、控制和解讀這三大核心支柱。連接戰(zhàn)略旨在通過提升制造業(yè)生產(chǎn)效率、可擴(kuò)展性和靈活性,同時(shí)降低碳排放,來達(dá)成未來工廠的發(fā)展藍(lán)圖。確保所有制造資產(chǎn)和機(jī)器連接到統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)制造數(shù)據(jù)的透明訪問,并利用這些數(shù)據(jù)推動(dòng)整個(gè)制造場(chǎng)所的工藝持續(xù)改進(jìn)。制造環(huán)境須借助有線和無線混合網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)從邊緣到云端的實(shí)時(shí)無縫連接。對(duì)于有線控制連接,千兆位工業(yè)以太網(wǎng)正被部署用于工廠網(wǎng)絡(luò)以提供更高的帶寬,同時(shí)搭配時(shí)間敏感型網(wǎng)絡(luò)(TSN)來確保實(shí)時(shí)流量控制的確定性。對(duì)于諸如自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR)等移動(dòng)應(yīng)用,靈活的專用5G網(wǎng)絡(luò)起到補(bǔ)充作用,并且專用5G網(wǎng)絡(luò)還可連接難以輕松接入有線工業(yè)以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程傳感器和執(zhí)行器。

第二項(xiàng)關(guān)鍵戰(zhàn)略聚焦于控制領(lǐng)域。分散式自主控制依托全新的模塊化自動(dòng)化解決方案,帶來更高的靈活性,既能縮短設(shè)置和驗(yàn)證時(shí)間,又能支持日益增長的新產(chǎn)品庫存單位(SKU)。從傳統(tǒng)生產(chǎn)線的集中式可編程邏輯控制器(PLC)轉(zhuǎn)向分散式PLC控制,先進(jìn)的邊緣計(jì)算將被直接集成到機(jī)器之中。基于邊緣的自主控制讓生產(chǎn)線更具可重構(gòu)性,顯著提升制造靈活性。每一臺(tái)機(jī)器都成為一個(gè)完整獨(dú)立的模塊化制造單元,可在極少人為介入的情況下,輕松完成配置與重新部署。通過部署更多靈活、模塊化的制造解決方案,并由分散式自主控制予以支持,我們能夠更好地實(shí)現(xiàn)未來數(shù)字化工廠的目標(biāo)。

最后一項(xiàng)戰(zhàn)略聚焦于解讀。解讀戰(zhàn)略旨在將生產(chǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可付諸實(shí)踐的洞察信息,從而助力實(shí)現(xiàn)未來工廠的各項(xiàng)目標(biāo)。據(jù)估算,制造業(yè)每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約達(dá)1812 PB(拍字節(jié))。2 解讀戰(zhàn)略將運(yùn)用人工智能技術(shù)來處理這些海量制造數(shù)據(jù),以提升生產(chǎn)效率。解讀戰(zhàn)略的關(guān)鍵在于在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊緣側(cè)部署人工智能。邊緣人工智能將通過主動(dòng)決策,結(jié)合傳感器融合(包含工業(yè)視覺、溫度、壓力/力、測(cè)斜儀、位置、振動(dòng)、濕度等測(cè)量方式),實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的自主優(yōu)化。邊緣人工智能將通過自動(dòng)執(zhí)行常規(guī)任務(wù),減少對(duì)熟練勞動(dòng)力的依賴,并以盡可能高的良品率實(shí)現(xiàn)更具個(gè)性化和復(fù)雜性的制造。關(guān)鍵應(yīng)用包括引導(dǎo)驅(qū)動(dòng)(移動(dòng)機(jī)器人)、缺陷或異常檢測(cè)(機(jī)器健康狀況)、持續(xù)的工藝改進(jìn)、模式識(shí)別(質(zhì)量控制),最終還將融入自動(dòng)化控制循環(huán),成為其中重要一環(huán)。

圖4.實(shí)現(xiàn)未來數(shù)字化工廠的幾點(diǎn)關(guān)鍵要求。

結(jié)論

制造業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革,朝著更智能、更互聯(lián)、以軟件定義為主的方向發(fā)展。實(shí)時(shí)無縫的邊緣到云端連接,將實(shí)現(xiàn)對(duì)新型制造數(shù)據(jù)集的透明化訪問。分散式控制借助邊緣計(jì)算,將控制功能從可編程邏輯控制器(PLC)遷移至機(jī)器本身。傳感器融合技術(shù)的應(yīng)用提升了機(jī)器的設(shè)備綜合效率(OEE),并產(chǎn)生豐富的數(shù)據(jù)集,為人工智能模型的訓(xùn)練與部署提供支撐。邊緣人工智能將使自動(dòng)化機(jī)器完全實(shí)現(xiàn)自主化。這些新技術(shù)的融合勢(shì)必將徹底改變未來的數(shù)字化工廠,在顯著降低能源消耗和材料浪費(fèi)的同時(shí),提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率、靈活性和可擴(kuò)展性。對(duì)于制造商而言,成功的關(guān)鍵在于如何與生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的其他公司展開合作,因?yàn)樨S富多樣的經(jīng)驗(yàn)和能力對(duì)于加速實(shí)現(xiàn)未來數(shù)字化工廠的愿景至關(guān)重要。如需進(jìn)一步了解ADI針對(duì)未來數(shù)字化工廠的可持續(xù)自動(dòng)化解決方案,請(qǐng)?jiān)L問

analog.com/industrialautomation。

參考文獻(xiàn)

1 Victor Reyes、Heather Ashton和Chad Moutray,“Creating Pathways for Tomorrow’s Workforce Today:Beyond Reskilling in Manufacturing”,Deloitte Insights,美國制造業(yè)研究所,2021年5月。

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