传统制造业如何转型?什么是智能工厂?

“智能+”为制造业转型升级赋能 2019年,中国《政府工作报告》中首次提出的“智能+”,加速了制造业转型升级的步伐。但是,中国制造企业能力参差不齐且现状复杂,互联化、自动化和智能化成为推动其转型升级的三大科技动力。这三大科技动力驱动着传统制造业在优化产品创新设计、打造智能工厂和提升智能产品与服务创造新利润方面实现突破,助力其完成从“制造”向“智造”的华丽转型。 2019年,中国《政府工作报告》中首次提出了“智能+”,... 阅读详情

本文将为大家讲解:传统制造业如何转型?什么是智能工厂?

一、传统工业存在哪些痛点

相较于新兴工业,传统工业在当前发展放缓,并受到了一波互联网数字化智能化发展的冲击。

1、低效率和高成本

传统工业通常采用传统的生产流程和设备,缺乏自动化和数字化技术的支持。这导致生产过程低效率、资源浪费和成本高昂。例如,传统工业中的人工操作和繁琐的流程导致生产效率低下,同时也增加了人力成本和错误的风险。这也是传统工业的最常见的痛点之一。

2、缺乏灵活性和创新性

刚性的生产流程和产品设计其实已经难以适应市场需求的快速变化和个性化需求的增加。而大部分传统工业的生产流程和产品设计仍然十分传统,因此传统工业在市场竞争中缺乏灵活性和创新性的情况十分常见,无法迅速响应市场变化和满足客户需求。

3、能源消耗和环境影响

依赖传统能源,如煤炭和石油的传统工业如今仍然占多数,但是这种情况能源消耗量大、环境污染和碳排放量高。随着环境问题的日益突出,传统工业面临着能源供应不稳定和环境法规的压力。

4、人力资源挑战

当前的传统工业面临着严峻的人力资源挑战,包括技能短缺、员工流动性和老龄化劳动力等问题。这会使传统工业在人才引进、培训和留住方面面临困难,进而影响企业的长期发展。

二、传统工业在数字化时代下的发展现状

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在数字化时代,传统工业正面临着全新的发展机遇和挑战。

1、数字化转型趋势渐强

在当前数字化智能化迅猛发展的条件下,传统工业也正在积极进行数字化转型,实现生产流程的智能化和优化。

例如,不少传统企业正采用物联网技术实现设备的互联互通,通过传感器收集和分析数据,实现设备状态的实时监控和预测性维护。这有助于提高生产效率、降低成本,并为企业创造更大的竞争优势。

2、数据驱动决策

现在不少传统工业在实际生产中也逐渐引进大数据技术和相关人才,通过数据分析和人工智能技术,将大量的生产和运营数据转化为有价值的信息,支持决策和优化。

数据驱动决策使传统工业可以更好地了解市场需求,优化产品设计和供应链管理,提供更符合客户需求的产品和服务。

3、智能制造和工业互联网

智能制造和工业互联网方向发展也是传统工业发展的一个大方向。智能制造能够更高效地实现生产过程的自动化、灵活化和可持续发展。引入机器人和自动化系统,实现生产线的智能化和灵活化,进而提高生产效率和质量。

同时,通过工业互联网技术,传统工业可以实现设备之间的互联互通以及生产过程的远程监控和管理,提高生产效率和资源利用率。

4、服务化转型

据最新资料显示,当前国内近50%的传统工业正逐渐从单一的产品供应商转变为提供综合解决方案和增值服务的提供商。这种服务化转型不仅可以增加企业的附加值,还可以建立更紧密的客户关系,提高客户满意度和忠诚度。

三、如何继续推进数字化时代下传统工业的发展

1、技术创新和应用

传统工业应积极推动技术创新,引入先进的数字化技术,并将其应用于生产流程和产品设计中。这样可以提高生产效率、产品质量和客户满意度。同时,传统工业还应积极探索新的技术领域,如区块链、虚拟现实等,以寻找新的发展机遇。

2、人才培养和转型

培养适应数字化时代需求的人才队伍是当前传统工业数字化转型的重点。包括提升员工的数字化技能和创新能力,培养数据分析师、智能制造工程师等专业人才。另外积极引进外部人才,与高校、科研机构和技术企业合作,共同推动数字化转型和创新发展,也是人才引进的好方式。

3、重视数据安全和隐私保护

随着大数据的普及,数据安全和隐私保护也成为了企业需要重点关注的问题。传统工业应建立健全的数据管理和安全机制,加强对数据的保护和监控。同时,传统企业本身也应遵守相关的法律法规,保护用户的个人隐私和数据安全。只有确保数据的安全和隐私,传统工业才能赢得客户的信任和支持。

四、应用案例

全球50强钢企——广西钢铁集团有限公司

广西钢铁集团有限公司(简称“柳钢”) ,作为我国华南、西南地区最大的钢铁联合企业,是中国500强企业与全球50大钢企之一。

业务以钢铁制造为主业,涵盖物流与贸易、环保与资源综合利用、能源与化工等板块。2017年营业收入685亿元,年末资产总额超 420 亿元;利润46.8亿元。拥有两个生产基地,柳州本部和防城港海边,在建的防城港钢铁生产基地,投资650亿元人民币(防城港地级市的全年GDP只有500亿元),是广西省政府的1号工程。

发展步伐稳健有力的同时,柳钢也在积极探索信息化方法,建设“智慧工厂”。

这一次,柳钢则借助简道云完善了管理信息化的缺憾:

1、线下审批步骤多、耗时久,容易浪费很多时间在找领导签字上;

2、业务过程产生了大量纸质单据,员工在保存、统计时很费力;

3、设备管理的监督较为延迟,影响处理效率,存在“生产滞后”隐患;

4、为了预防安全隐患,消防检测、有害气体检测等方面,需要耗费专人监控。

1、柳钢的细致化探索

柳钢通过简道云搭建了30个管理应用,涉及各种业务流程办理、设备巡检修、有害气体/消防报警、仓库管理等,力求在细枝末节处完善管理,提升运转效率。

简单来说,柳钢在多个内部环节上,通过设置各管理应用,实现:

  • 流程快速审批——员工线上申请,申请消息推送给领导,领导线上审批
  • 在线提交单据——线上填单数据永久保留在后台,真正实现无纸化
  • 移动规范巡检——员工移动端巡检,线上填单扫描每台设备上专属的设备随机码,避免假巡检问题
  • 自动监测隐患——物联网数据通过API接入到简道云,设置表单提醒,一旦发现隐患立刻自动提醒相关负责人
  • 数据实时呈现——所有单据数据通过仪表盘处理展示,管理者随时随地可查看数据进行管理

2、代表性环节

举几个有代表性的例子。

1 危险作业证办理:无纸化审批,提速翻倍

根据《企业安全生产标准化基本规范》规定: 企业应对临近高压输电线路作业、危险场所动火作业、有(受)限空间作业、临时用电作业、爆破作业、封道作业等危险性较大的作业活动,实施作业许可管理,严将履行作业许可审批手续。 作业许可应包含安全风险分析、安全及职业病危害防护措施、应急处置等内容。作业许可实行闭环管理。

  • 以前:

工人办理危险作业证需要跑线下纸质单据的审批,领导们都在办公室的情况下办完最快也要2-3个小时,如果遇上领导们不在办公室,可能会浪费一整天时间,同时这样的线下审批每个月会产生200张左右的单据,一式三份,单据保存期长达2-3年,这样积累的审批单仅在管理层保存的数量最多都可达7000张。

  • 现在:

完成一个危险作业证办理只需要30分钟,工人只需要在线上申请办理,相关负责人收到消息提醒后随时随地都可以进行签名审批,既保证了效率,又做到了责任到人降低了安全风险。 表单与流程设计如下图:

表单与流程设计如下图:

除此外,柳钢在许多环节都有设置流程审批,以确保内部运转效率,如:请假审批、用印申请、用车申请、改进计划申请等。

2 设备巡检与维修:数据实时流动,作业规范、处理及时

  • 设备巡检

柳钢冷轧厂有10条生产线,每条生产线有8-10个片区,每个片区有40-70个设备,一旦设备故障会导致整条生产线停产,造成经济损失。因此设备巡检必须规范落实、数据准确,万不可出现“假巡检”现象,这在巡检质量上就提出了要求。

  • 对应解决方法:

为了提高巡检真实性,确保巡检质量,柳钢通过简道云“一张表单多张码”的巡检解决方案,在系统后台建立设备信息表,给每个设备都生成一个随机码,这样工人在巡检时需要走到每台机器前面扫描机器二维码填写表单。

  • 设备维修

柳钢在过去,常采用电话报修的方式进行报修,发现故障后电话通知维修人员进行维修,这个过程中如果员工不按操作走、维修无单据,有些危险作业甚至不办理危险作业证,对维修安全和质量上可能存在很大威胁。

  • 对应解决方法:

工人发现故障后,打开手机直接填写故障信息(文字、照片、视频等形式)、提交维修申请,维修人员在第一时间收到任务提醒,根据故障信息进行预判,携带相应工具进行维保。维保过程中,系统将所有细节数据全部汇总进维修看板,管理者在看板可直接掌握维修一线情况,对危险作业进行监督管理。

总的来说,柳钢在设备管理上收效良好:

隐形强制巡检员到位巡检,确保了巡检的规范性;

减少从发现故障到维修的响应时长,做到了早发现早维修;

报修流程规范化,报修信息完善,避免了因沟通问题导致的效率降低;

危险作业必须申请危险作业证,实现了安全交底,保障了员工安全;

领导拿出手机,即可查看具体维修情况、监督危险作业。

3 有害气体检测系统:API对接物联网,自动监测、解放人力

  • 以前:

有害气体检测报警系统集中在一个控制室,必须派专人看守报警系统,出现隐患立即打电话通知相关负责人处理;

  • 现在:

柳钢通过API将物联网检测系统的数据接入简道云,每五分钟接入一次数据,如果出现隐患马上将包含隐患具体情况的消息推送给相关负责人针对隐患进行处理,直接节约了1个人力成本,报警信息触达时长缩短99%。

除此外,冷轧厂消防报警也是通过这个方式让隐患更快处理,有效减少了应急人力投入。

以上案例模板来自简道云,希望对大家有所帮助!

制造业——智能工厂与预测性维护 与此同时,智能工厂的“物理-数字-物理闭环”架构,使生产数据从采集到决策的响应速度提升至分钟级,推动制造业从“经验驱动”向“数据驱动”的范式跃迁‌26。‌作为这一转型的两大核心支柱,正在重构制造业的价值链——前者通过物联网(IoT)、大数据和AI算法实现生产全流程的实时优化‌2,后者则借助传感器网络与机器学习模型,将设备维护从“被动响应”转向“主动预防”,显著降低非计划停机风险‌35。通过上述策略的针对性落地,企业可有效突破预测性维护的实施瓶颈,实现从“被动抢修”到“主动预防”的范式跃迁‌。 阅读详情

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