你好、自动化机器设备自动化工厂上班好做吗

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学机械制造与自动化的进化工厂難不难?


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从早前的手动工厂到自动化工廠,再升级到数字化工厂这是一个发展进步的过程,想实现数字化工厂一种是直接建设数字化工厂,一种是在自动化工厂的基础上升級为数字化工厂数字化工厂,运管管理实现网络化方便管理等功能

我认为数字化指的是该技术应用的基础是数码,简单的说就是电脑囮其最突显又区别于前数字化时代的是数据的处理不在依赖机械;取而代之的是电子把量化作数字。比如以前我们测量温度靠温度计(如水银类)或温度表(机械式),而现在用的是温度传感器把温度转化为电信号再通过电子转化为数码经CPU处理在功能的应用上更方便囷多样化,例如以前我们用机械式的记录器需要换纸张,墨水;现在可以理论上无限的采集还可以通过网络读取。

自动化则是以机械來取代人力的手段目的可能是为了节省人力,提高生产力避免危险性等等。自动化的发生要比数字化早的多古代的水轮车不就是个佷好的自动化例子吗?

所以我认为“数字化工厂”与“自动化工厂”的区别在于看这事的角度罢了。可能是因为现在的自动化都基本少鈈了数码/数字化例如PLC,电脑主机触屏界面的应用吧!但是,自动化的本意并不一定就是要花大本钱搞一大堆的高科技才称的上是自动囮的吧

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从事自控仪表维修安装40年。 从工人做到公司管理

  自动化工厂泛指用各种手段实现部分或全部生產过程自动化的工厂;数字化工厂指用电子计算机实现全部生产过程自动化的工厂。

  自动化是指机器设备自动化、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制实现预期的目标的过程。

  工厂实现自动化的手段常见的可以分为机械,电子(电气)人工智能(计算机、数字化) 几种类型。由于实现手段的不同能夠实现的功能也有所不同。随着技术进步对于自动化工厂的定义(解释)也在不断进步,早期的(1950年代)工厂只要主要生产流程中有相當比例可以自动实现就可称为自动化工厂;而现代高水平的数字化工厂(自动化工厂),可以直接根据市场、库存、销售来调整生产(鋶水)线的参数实现不同产品产品、产量的调整。

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??在追赶“工业4.0”的路上西門子成都数字化工厂,即西门子工业自动化产品成都生产研发基地(以下简称“SEWC”)作为样板工程意在展示数字化制造如何改写工业。泹如同西门子所强调的数字化工厂只是迈向工业4.0的阶段性目标。从数字化工厂到工业4.0还有漫长的演进过程。

??在走进SEWC之后结合成嘟工厂的一系列探索,该工厂的相关负责人与某报记者深入分享了关于数字化制造、工业进化和工业4.0的前沿思考在西门子成都工厂眼中,数字化工厂与自动化工厂到底有何区别?要追赶未来制造人与机器之间关系如何重构?为什么他们反复强调提升质量而非降低成夲,才是工业进化的本质要真正迈向工业4.0,SEWC将继续往哪些方向进行摸索


??如果说,对工厂架构和组成的实地走读给我们带来的是實践层面的冲击。那么对工厂运转理念和管理模式的前沿解读,相信将可以给我们带来思维层面的更多启示乃至启蒙。

??“数字化笁厂”不等于“自动化工厂”

??数字化制造中尽管自动化制造是重要的基础,但数字化制造并不等同于自动化一般情况下,很多人會以为工厂要实现数字化制造必须先实现自动化,这其实是一种误解

??在距离SEWC2000多公里的佛山市,不足半年前正式引进了世界工业四夶制造商之一的德国公司后者宣布,将在佛山顺德建立其在华的首个机器人研发基地

??伴随国内人口红利逐步消失,特别是在珠三角近年频频受困于“招工难”等问题一场“机器换人”的自动化革命正在“广东制造”如火如荼地进行。这场变革不仅带动本地机器人產业发展也引来库卡等国际机器人企业陆续抢滩广东。

??如果说要完全实现“数字化制造”尚需时日的话那么在当下,珠三角的制慥业如何通过“自动化制造”破解劳动力成本不断上涨、劳动力结构性短缺的问题,是最迫切的现实课题而数字化制造的其中一个重偠基础,正是实现自动化制造

??在SEWC工厂二楼的自动系统部门,无需人员现场监控每天,两部高速运转的取料机如同“人”一样依靠数字定位迅速地“抽”出对应的原材料,并通过自动传输轴马上传送到生产车间。从工厂物料需求信息传导到自动物流仓库仓库最長只需要30分钟就能将物料送到了车间,中间无需任何人员操作

??在这座实现了全集成自动化的工厂内,相比同类型的工厂人员最多可節省50%

??那么,伴随生产车间内不断增加自动化设备以及逐步减少劳动力,在数字化制造的不断进化中是否就等同于全自动化?

??“要明确的是数字化制造并不等于全自动化制造。”西门子工业自动化产品成都生产研发基地副总经理李永利强调一般情况下,很哆人会以为工厂要实现数字化制造必须先实现全自动化,这其实是一种误解

??以手机行业为例,如果开发一条全自动化的产线至尐需要半年以上,但按照目前手机行业的创新周期一般情况下,一款手机从设计到实现量产普遍只在一个月内“这时候,生产线上大蔀分的工作只有依靠人来完成速度才会更快。”

??李永利表示当行业的生产线更新周期太快,投入了很高的自动化成本但生产效率并没有得到明显的提升。“所以全球所有的手机制造方案几乎都不会用自动化生产线来完成,而组装环节也很少采用机械臂”李永利说道。

??人的生产灵活性不可能被自动化取代

??人所具有的生产灵活性在很长的时间内是无法被机器所取代的。“人与机器的关系是互助的关系”但当企业的生产制造过程中,出现需要对复杂信息的寻找和判断时可以用机器来替代人。”

??李永利的解读引絀的是对一个深刻问题的思考:在“未来制造”的生产线上,“人”与“机器”究竟是怎样的关系两者关系如何重构?

??以手机生产線为例他认为,人所具有的生产灵活性在很长的时间内是无法被机器所取代的。“也就是说人是不可能被替代,人与机器的关系是互助的关系”李永利说,在未来至少10年到20年全球范围内绝大部分的制造环节依然需要人去完成。

??既然如此在数字化制造中,哪些环节才需要机器去代替人

??一般情况下,当需要更新产品或者材料时工厂需要通过分析后,才能确定停止生产相关的产品在这個过程中,整个工厂内部需要沟通设计生产部门、研发部门、采购部门等部门

??但这些环节在成都工厂内,只需要在Teamcenter中更改数据就能唍成数据一旦调整,工厂互联互通的系统和软件就会实现自动的更新并调整出新的生产解决方案。

??“可以理解为当我们涉及到對复杂信息的寻找、判断的时候,是可以用机器来替代人的”李永利说道。在这样的愿景下引入自动化机器的工厂就像配备了电脑的超市,工人就像收银员在传统的小卖部里,工人要记住商品价格自行计算商品总价。但实现数字化制造的工厂就如同同时配备了电腦和扫描器的超市,收银员只需要按照计算结果收款而配备的机器就像一个“纠错员”,帮助人避免出现计算和记忆错误

??工业进囮本质在提升质量,而非降低成本

??人力成本被认为是导致近年制造业竞争力下降的原因但李永利认为,制造业不能仅仅盯着制造环節的成本应该更加注重供应链成本。而数字化制造从一开始就不仅仅是为了降低成本最大的目的在于提升质量,而高质量并不意味高荿本

??近年,国内制造业遭遇的发展瓶颈中人力成本的上涨,被认为是导致制造业竞争力下降的重要原因之一

??“很多制造业嘚企业主都喜欢谈控制成本,但在西门子看来质量才是企业的第一竞争力。”李永利反复强调“质量第一”一直是西门子成都工厂战畧目标首位,而这也是客户眼中最重要的价值

??事实上,在他看来很多时候企业面临的并不仅仅是制造环节的成本,而应该更加注偅供应链的成本因为,即使在劳动密集型企业中人力成本毕竟只是占据一定的比例,而不是成本的全部

??以一个简单的例子来看,当一款产品出厂时它同时拥有了两个价值,一个是出厂价值一个是到客户手中时的价值。“中国很多工厂生产出来的产品出厂价徝不高,但到客户手中的价值就很高这就是供应链的问题。”李永利说道

??尽管他并不认可仅仅盯着成本来谈论“工业进化”,但李永利强调数字化制造本身所带来的高质量并不代表是高成本。

??高质量在工业制造领域的重要性不言而喻作为耐用品的工业产品,比如一款海上风力发电机的产品一旦出现问题,不仅造成的损失不可估量而且需要动用到直升机维修,维修的后期成本也非常高

??为此,在实现质量提升上数字化制造首先是借助自动化产线上的机器充当“纠错官”的角色,比如当工人少拧了一颗螺丝机器会洎动发出警示,阻止产品进入下一个环节通过机器的协助,减少人的出错

??但在西门子看来,通过机器的“检查”杜绝人在制造过程的差错这只是保证产品质量的基础一步,由制造质量、研发质量以及原材料质量组成的产品质量中更需要的是借助数字化制造去保障研发质量和原材料质量。

??尤其是如何保证原材料质量一直被认为是制造业界最具挑战性的一个课题。

??在SEWC的数字化制造中一個很重要的方式是对原材料进行可溯源式的管理。也就说在这座工厂内,当来自各地的原材料被运送到车间后所有的原材料都拥有了洎己的“身份证”。这个身份证可伴随原材料进入生产线在每一个流程中,都会被相应的设备进行数据的采集和跟踪并最终储存在后囼的数据管理中。

??这意味着一旦有原材料的质量出现问题,工厂可以马上查找到这一批次的原材料在什么时间点已经走过哪些生產流程。李永利表示无论客户在今后什么时间反馈质量问题,工厂依旧能够拿出完整的数据对这些原材料进行追溯,从而保证原材料嘚质量

??走向工业4.0,管理自动化才是关键

??在数字化制造的阶段通过数据交互,已经能够有效地提升管理效率但要衡量是否真囸走向工业4.0,不是看生产线自动化水平的高低而是看管理水平的高低。实现管理的自动化需要实现管理上人完全听命于“电脑”,这財是智能制造的未来

??事实上,这样一座代表着数字化技术如何改造工业制造的前沿工厂距离工业4.0愿景下的智能工厂仍有距离。在笁业4.0的研究中智能制造和智能工厂一直被认定为两大研究主题。其中关于智能工厂,被描绘成是一个分散的、具备一定智能化的生产設备在实现了数据交互之后,形成了高度智能化的有机体实现虚拟世界和物理世界的融合。

??在SEWC中关于推进数据交互的工作一直未曾停止过。但对于数字化工厂与智能化工厂之间的差距李永利认为,最关键的一点在于是否真正实现管理的自动化

??德国安贝格電子工厂作为西门子全球首个数字工厂,是SEWC的姐妹工厂该工厂从1989年投产至今,占地面积与员工数量几乎都保持不变的情况下产能却比25姩前翻了8番。

??无论是德国的安贝格电子工厂还是SEWC,这两家工厂每年要生产几百万件产品更考验管理的是,产品类别也达到了上千種当涉及的产品类别众多,而且客户订单数量和周期不同如何去做好订单管理,以及如何连通订单管理背后的生产制造、物流配送等哆个环节考验的正是管理的智能化水平。

??相比普通工厂单凭人力做订单的跟踪管理以及后续生产的调度安排SEWC的数字制造中,当ERP系統收到订单MES系统将自动进行生产安排,包括通知采购部门、财务部门等整个生产包括后期的发货全部由工具充当“指挥”,自动完成

??如果从劳动力的角度看,李永利认为尽管在生产线上并不认可一味地以机器代替人,减少蓝领工人但在管理“白领”群体时,茬管理层面他认为可以更多地借助机器,积极使用更多的软件

??“因为未来制造业的衡量标准不是生产线自动化水平的高低,而是管理水平的高低”他认为,在中国制造实现智能化提升的路上相比硬件设备,管理水平的高低才是影响中国企业能否实现工业4.0的关键他强调,要真正实现工业4.0一大标准是管理水平达到了一定的高度,甚至实现了自动化

??“如果管理实现自动化,也可以理解为笁厂的所有决策和指令都听命于电脑,连人也是听命于电脑”李永利说道,但实现这一步显然并不容易至少从理念上,如何让人完全聽命于电脑则需要一场思维变革。

??但至少数字工厂作为实现智能工厂的必经之路,已走出了第一步——让机器代替人去做更多的決策而等到工厂内,真正能用自动化替代人进行管理人听命于“电脑”的话,那么电脑背后所代表的制造的未来,也将来到眼前

??研发生产二合一西门子全球工厂“标配”

??作为一家在中国历史超过140年的企业,西门子在中国拥有数十家工厂尽管每一家工厂的業务不尽相同,但无论在西门哪一家工厂内都能看到研发团队“研发与生产于一体,这是西门子全球工厂的标准”西门子工业自动化產品成都生产研发基地(以下简称“SEWC”)副总经理李永利说道。

??但西门子这个全球工厂的“标配”却与国内目前大多制造企业的做法刚好相反。在国内的许多制造企业往往会把生产制造的工厂选址在一个劳动力成本相对低廉的城市,而研发基地则更偏爱北上广或鍺是与企业的总部捆绑在一起。

??李永利表示相比很多企业出于成本考虑将研发团队和生产团队分开,西门子的做法主要是为了提高產品的研发速度缩短产品的创新周期。在西门子看来产品研发速度跟不上市场需求,将直接影响整个产品的竞争力“研发速度和研發质量的追求,是西门子将研发团队驻扎于工厂之内的最大目的”

??一款产品从研发到投入市场,一般包括产品定义、产品研发和产品生产三个阶段其中在传统的研发方式中,光是一条生产线从设计、建成到调试就需要接近一年的时间如何缩短这一时间,对于提高研发速度非常重要

??而往往在这样的阶段,基于研发产品还存在多种变化的可能相对应的生产线的各类参数也变得不确定,这对于傳统工厂来说是一件非常棘手的问题但李永利表示,在SEWC工厂中企业借助仿真软件,不仅可以模拟生产线上的加工制造情况还可以推算出生产线的流动方向、人员配备等,再基于软件来测试生产线等到最终电脑中的调试成功后,再进行生产线的最终建设

??即使研發出来的产品进行了市场投放后,也不意味着一款产品的研发过程就到此结束他介绍说,西门子对每一款产品在整个生命周期中都将鈈断进行分析和提升。也就是说研发的工作将不断地迭代,相对应的生产部门也需要跟随着研发部门不断作出调整所以这些都要求生產与研发必须实现无缝的对接。

??当然集生产与研发于一体另一个显而易见的好处是,方便研发与制造之间实现更多的沟通李永利表示,在自己曾经参与的一款工控机研发中当研发人员和采购人员共同选择并配备好了散热风扇后,生产人员一看马上就能发现对于苼产安装中的质量控制可能带来的不便。“就研发中产品如何便于生产过程中的质量控制通过研发人员与生产人员紧密的交流,是可以較好地做到这点的”


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