走出PPT,智能制造如何真正落地?

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走出PPT,智能制造如何真正落地?

云栖号资讯小编 2020-07-17 10:58:38 浏览478
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自18世纪第一次工业革命以来,工业已经走过机械化、 电气自动化、数字化三个阶段。如今,几乎所有日常生活方式背后都离不开工业的力量。

不过,在“效率就是生命”的现代语境里,留给工业的提升空间还很多,世界各国也都发布过工业转型计划,且思路大同小异:依托物联网、大数据等新兴技术,提升制造业的智能化、效率和互联互通。

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具体到中国的情况,随着人口老龄化、劳动力成本提升,仅靠人口红利实现高速增长的日子一去不复返,国内制造业需要找到新的引擎,产业升级迫切。

挑战与机遇并存,产业升级意味着存在可观的市场空间,嗅到机遇的资本和创业公司早已有所布局,联想创投及其被投企业便是典型代表。

传统制造业升级迫切

用一句话概括传统制造业的痛点便是:成本高但效率较低。

而成本和效率之间的问题一般表现为:产能过剩、生产灵活性不足、运维成本过高等。

产能过剩是国内老生常谈的话题,根据国际通用的标准,工业产能利用率低于79%即为“产能过剩”,但从国家统计局公布的数据来看,我国工业产业利用率一直处于79%以下。在以制造业著称的德国,该项数值在高峰期曾接近90%。

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图源:国家统计局

生产灵活性和运维成本则不难理解——得益于第二次工业革命,“流水线”的出现打破了单个机器的生产力天花板,进一步实现标准化商品的大规模生产,但在新的时代环境里,市场竞争的加剧和日新月异的需求倒逼着生产端以更高的频率迭代产品,但传统生产线往往缺乏灵活性。

更麻烦的是,就算一时半会无法适应新产品生产,传统生产线的维护成本也不会因此减少,造价高昂的设备如同“吞金兽”,如果生产效率上不去,设备维护成本将严重拖累企业发展。

除了生产活动,仓储物流效率之于制造业的影响也越来越大。每年618、双十一,物流公司都需要增加大量人力应对订单高峰,但“人多力量大”并非最优解法:一方面,企业需要平衡用人成本和企业效益;另一方面,大量员工的培训和管理也是不小的挑战。

在现实中,传统制造业的问题损害的可能不仅是企业效益,即使是不熟悉制造业的人,也会为之“心头一紧”。

以风电行业为例,相比火力、核能等发电方式,风能发电更为环保和安全,因此也吸引了不少企业入场,但这不是个轻松的行当。

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风电产业关键组成部分是风能发电机(简称“风机”),一架风机的造价甚至达到千万以上,但昂贵的风机都被安装于露天环境,经受风吹雨打在所难免——雷击损伤、前缘腐蚀、后缘开裂、螺栓断裂都是常见故障。

由于技术上的难度,目前主流的风机维护方式只是定期维护或事后维护,这种相对被动的维护方式带来了不少隐患。如果风机出现问题未能及时处理,轻则损害企业经济效益,严重时可能导致风机倒塌,造成安全事故。

风电产业存在隐患的同时,若将目光放大到整个能源领域,国内的工业能耗一样问题不少。

由于能源结构和使用方式的原因,中国的单位GDP能耗与欧美发达国家仍存在较大差距,解决的思路是通过数据采集来优化能源规划,但在工业场景分散、通讯协议迟迟未有统一标准的现状中,数据采集和处理的难题一直未能得到有效解决。

从生产到维护,再到仓储物流、能源供给,传统制造业所涉及的诸多环节几乎处处都有降本增效的空间。

问题很突出,但机遇也不少。在人工智能、物联网等技术不断发展的背景下,传统制造业的弊病有了新的解决思路:用技术推动传统产业升级,让制造业走入“智能化”时代。

“智能制造”走到哪一步了

智能制造并非新概念,但其热度不断提高,尤其是今年。

在过去的日子里,中国制造业依托人口红利大规模生产价格低廉的商品,靠价格优势换来了世界第一制造大国的地位,但与美国、日本等发达国家相比,中国的工业增加值率仍有不小的提升空间。

换句话讲,中国是“制造大国”,但还不是“制造强国”,发力智能制造势在必行,而在智能化进程中,诸多行业痛点催生了超万亿规模的市场,也成为资本和创业公司入场的切入点。

早在2016年,联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强就曾判断,未来30年,中国的工程师、制造业优势将会非常明显,推动新一波产业革命。

不同于联想控股旗下的财务投资君联、弘毅、联想之星,联想创投聚焦于科技领域。目前,成立仅4年的联想创投投资和孵化的企业已超过120家,而这些企业在解决制造业痛点上已经有所收获。

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针对上文提及的风机维护难题,成立于2016年的天泽智云研发了名为“叶片卫士”的产品。不同于过去相对被动的维护方式,“叶片卫士”通过实时监听风机叶片转动时的声音信号,以此判断叶片的损伤和严重等级,从而最小化维护时间窗口。

拆解“叶片卫士”的运行模式不难发现,其解决方式的关键在于利用起了无形的声音信号,而类似的思路也能在其他行业产品中找到,差异只在于利用的不一定是声音,也可能是视觉、甚至是嗅觉。

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类似的案例还有以3D视觉技术立足的科技企业深慧视,其赋能制造业的思路是通过“深慧视三维成像系统”和工业3D/2D相机收集产品的视觉数据,并对数据进行二次加工和处理,进而提高生产过程的灵活性,让本来只能执行固定指令的“机器臂”变成了能够快速适应新产品生产模式的“机器人”。

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深慧视的高速高清三维成像系统

从“看”的纬度切入智能制造的还有思谋科技。在半导体行业,芯片制造过程就如同“盖房子”,硅片是“地基”,保证“地基”的良率是半导体生产商一致追求的目标,而工业质检环节就占了整体成本30%-40%。思谋科技通过运用计算机视觉技术、AI自动化缺陷检测来提升质检效率,进而优化现有生产线良率,帮助厂商实现量产。

“工业视觉能够比人类视觉更完善,计算机视觉能看到更细微的事情,可以捕捉人眼以外的光谱范围,并进行更加立体的成像”,思谋科技CEO沈小勇表示。

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值得注意的是,技术对视觉信息的利用不只有“看”这个维度。在技术的加持下,生产活动甚至可以获得“上 帝视角”。

“未来机器人”是工业车辆视觉无人驾驶解决方案提供商,其无人叉车产品已在仓储物流领域得到应用。未来机器人采用边缘计算技术研发出临摹系统,该系统能够采集围绕在无人叉车运送环节中各种现场信息,进而实现对叉车的精准调度。

这一解法的优势在于,在临摹系统“上 帝视角”的加持下,无人叉车相当于能够眼观六路耳听八方,走在状况发生之前。

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未来机器人的无人叉车产品

和未来机器人类似,崧智智能同样试图让机器人获得人力以上的作业效率。在具体操作中,崧智智能以数字孪生技术让工厂“老师傅”的手艺获得量化,机器人借此掌握更多“精细活”,并在打磨抛光等精密化作业场景发挥作用。

行业里有了智能化的“耳”、“眼”和“手脚”,自然会有企业从“闻”的纬度切入智能制造。

如今,新房装修后的甲醛含量、厨房天然气泄漏、冰箱食品保鲜等问题成为人们生活中重点关注的问题。对此,慧闻科技推出了智能纳米及MEMS气体传感器,利用“人工嗅觉”为生活提供科技“防护罩”。

应用于生活场景的同时,慧闻科技的“电子鼻”还能识别并记录茶叶炒青过程中的气味变化,辅助炒茶师傅进行决策,进而提高茶业的生产效率及产品品质。

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除了成为上述智能化“五官”和“手脚”,也有企业直接选择成为“大脑”。针对国内的工业能耗问题,遒涯科技深入到电厂智能化建设和综合能源服务管理的一体化交付中,通过将能源、5G、数据中心三者结合,在设计阶段为能源企业和工业园区解决运行、管理上的节能降耗,推动电厂智能化建设。

不难发现,上述企业的解决思路都是收集物理空间里的隐形数据、通过算法对数据进行分析和加工,最终形成能够指导决策的知识。这其实也是智能制造的核心思路,即以信息物理系统(Cyber-Physical System,CPS)为基础,实现数据采集、数据处理、数据分析和应用开发。

有意思的是,受各种浮夸宣传影响,如今一谈“智能化”、“数据加工”就有些空泛的意味,但从上述企业所取得的成果来看,技术不再只是停留在PPT中的大词,“智能制造”确实落地了实践,并深入到产业的痛点中去。

这与行业对现状的清醒思考有关。

天泽智云联合创始人兼COO谢炯在联想创投的午餐会访谈中曾表示,工业互联网在当下有些“看不清、摸不着”,天泽智云希望能真正契合行业场景的特点,并保证产品能有工程化落地实施的可行性。

虽然已经在不同程度上推动了制造业的智能化进程,但从业者并不避讳谈论智能制造存在的问题,而相关问题都有共同的指向:技术能力和行业渗透率都还有待提高。

对于无人叉车和临摹系统的发展前景,未来机器人联合创始人兼CTO方牧表示,无人叉车目前可以做到相对标准化的快速搬运,但在更为复杂多样的搬运场景的表现仍有待突破。此外,由于无人叉车技术较新,其在行业的渗透率还有非常大的提升空间。

不过,从智能制造对于产业痛点的解决来看,技术在制造业的提质、增效、降本、减耗等方面已经开始发挥作用,在数据持续积累和技术迭代的过程中,智能制造前景开阔。

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原文发布时间:2020-07-16
本文作者:鸿键
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