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智慧工厂:中国制造业探索实践 4.2.6 人本工厂
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智慧工厂实践的输出,将包括大量各领域成功完成转型升级的企业,也将包括各细分行业建设智慧工厂所需的标准、框架、指南、最佳实践案例。然而,最有价值的是在探索、实践智慧工厂的过程中所造就的大批跨技术领域、跨行业、拥有跨界思维的专家群体,以及过程中产生的内容极为丰富的知识集合。这些专家和知识将成为中国智慧工厂建设服务所需要的最为宝贵的软实力,也是国家制造业竞争力的重要组成部分。
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老子曰,知人者智。智慧工厂应该以人为核心,感知人、理解人并服务人、满足人。简单说,智慧工厂就是更高层次的人本工厂。这与当前大家谈的无人化工厂有本质的区别,或者说无人工厂只是自动化工厂发展的一个阶段,即用机器部分取代了低附加值、高劳动强度或不适合人类工作的某些工种。智慧工厂也不同于智能工厂,并且高于智能工厂。形而上谓之道,形而下谓之器。智能是指智力与才能,指计算机和现代智能控制技术在工厂中的广泛应用,更多的是偏具体的方法、行为和能力,还是停留在技术层面或“器”的层面。智慧则是指对事物本质的认识、辨析、判断能力以及发明创造新事物的能力,智慧是思想或思维方式,在工厂中智慧不仅融汇在产品开发设计、生产维护过程中,还体现在技术创新、商务管理和运营模式方面,智慧是在“道”的层面。当然如果工厂装备和决策支持系统实现了智能化,就可以更好地感知人、理解人,就可以比较容易地上升到智慧的层面。
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智慧工厂的实现可以分成好几个阶段,第一个阶段或起步阶段,我们称之为智慧工厂1.0。对不同的企业来说,这个1.0的含义可能是截然不同的,以某些关键工位的数字化作为起步,或可以从改善工厂环境开始。其关键是描绘出一条路径,起点就是本企业的现实条件,第一个百米的终点就是1.0,接着再冲第二个百米,方向就是让企业及其生态圈更智能、更敏捷、更高效、更安全、更绿色、更和谐和可持续,成为一个充满人本精神、充满中国智慧的、同时被高技术手段充分武装起来的系统。
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智慧工厂:中国制造业探索实践 第5章 中国智慧工厂1.0实践
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中国制造业体量庞大,门类齐全,发展水平极不均衡。各行业、各地域、各企业情况千差万别,有着截然不同的管理基础和技术基础。中国制造业的领域分布之广和发展纵深的层次之多是世界上任何一个国家都不能比拟的。这就决定了中国制造业的转型升级之路必定是独特的,是和德国、美国等先进制造国家不同的。而且,不同的行业特点不同、不同企业的发展水平不同,意味着并没有一条放之四海皆准的道路适合所有的企业。或者说,每个企业的道路都应该是个性化的,尽管有一些基本原则可以遵循。
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中国智慧工厂模型的提出,旨在帮助各企业认清自己的现状,识别自己的目标,选择适合自己的发展道路,并制定出符合自身能力和资源水平的发展阶段。智慧工厂1.0即是指各企业建设智慧工厂的第一阶段目标。
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智慧工厂:中国制造业探索实践 5.1 框架模型
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智慧工厂1.0的框架模型是1-2-2-3-3模型:
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第一个1是指建设智慧工厂一个核心能力,即数据能力,形成数据-信息-知识驱动的路径。
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第一个2是指智慧工厂面向两类客户,一类是装备制造商,如北京第一机床厂、三一重工等;另一类是终端产品制造商,如华为、海尔、长虹等。
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第二个2是智慧工厂融合了数字制造和智能制造。数字制造可以理解成是虚拟的、数字化的制造体系,包括产品研发设计、数字样机、生产线规划、仿真等;智能制造是智能的部件、智能的系统、智能的装备、智能的生产线这些构成的实际制造体系。
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第一个3是指三大集成,包括纵向的信息层面,横向的装备层面以及价值链和生命周期层面。其中生命周期层面包括产品的生命周期,也包括装备的生命周期,如客户需求、产品概念、研发设计、制造交付、服务和再回收等,价值链则指企业运营的价值链,覆盖市场、制造、服务和财务等。
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最后一个3是把不同自动化公司的产品,包括传感器、硬件、软件融合在一起,面向不同的联网装备搭建的物理(系统)模型、信息(集成)模型及能量(管理)模型。
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智慧工厂:中国制造业探索实践 5.1.1 核心要素
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智慧工厂的核心要素(见图5-1)是数据、信息和知识,每个企业需要找到一条路径,逐步转型成以数据、信息和知识作为核心竞争力。数据(包括大数据)告诉我们发生了什么,什么时间、什么地点、哪个设备或流程、哪个人发生的。信息是数据经过处理和提炼的结果,告诉我们事件是怎么发生的。对信息的归纳总结推演会形成知识,比如行业的Knowhow控制的原理等,它会告诉我们为什么会发生,最重要的是告诉我们如何应对。在及时准确有效的数据、信息和知识的支持下,企业人方能做出智慧的决策。企业关注的焦点不再是以固定资产和资金规模作为核心,那就走在建设智慧工厂正确的道路上。
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图5-1 智慧工厂核心要素:数据信息和知识驱动
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