新闻详情

什么是智能制造?国内企业发展“智能制造”的路在哪?

发表时间:2022-08-19 11:38

1.4w字全面讲解:什么是智能制造?以及中国企业该如何发展智能制造?

【为防找不到,建议先收藏~】


前言:

随着德国工业4.0、美国先进制造、中国制造2025、英国工业2050等等在内的一个个国家级战略部署正在加快推动新的一轮产业革命,而这场革命的核心风暴直指“智能制造”这一新的战略制高点。

下面带大家一起深入了解以下几个问题:

  • 目前中国智能制造制备工艺、技术创新实力等方面是否已有实质性突破?

  • 面临的主要挑战都来自哪些方面?

  • 距离实现最终的智能制造愿景还有多远?

这是处在转型期各行业从业者理应思考和关注的重点。

为此,智慧芽借助自身创新技术情报领域中的长期积累与研究,并频繁深入和科创企业研发/科研机构等客户沟通,搜集相关信息、并经过研究分析、撰写了这本《智能制造行业白皮书》。希望本书中的行业见解、数据分析及应用实例能够为相关行业从业人员提供一些创新思路与启发。


一、如何正确认识“中国制造2025”?

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。十八世纪中叶开启工业文明以来,世界强国的兴衰史和中华民族的奋斗史一再证明,没有强大的制造业,就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业,是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。

新中国成立尤其是改革开放以来,我国制造业持续快速发展,建成了门类齐全、独立完整的产业体系,有力推动工业化和现代化进程,显著增强综合国力,支撑我世界大国地位。然而,与世界先进水平相比,我国制造业仍然大而不强,在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显,转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。

当前,新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇,国际产业分工格局正在重塑。必须紧紧抓住这一重大历史机遇,按照“四个全面”战略布局要求,实施制造强国战略,加强统筹规划和前瞻部署,力争通过三个十年的努力,到新中国成立一百年时,把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国,为实现中华民族伟大复兴的中国梦打下坚实基础。

《中国制造2025》,是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。

1、战略解读:国之大计

近些年来,中国经济增速逐渐放缓。这主要是由于国内资源、环境、成本等多种要素的约束日益趋紧,传统扩张式发展道路越走越窄,只关注产量规模,忽视质量品牌、缺乏技术创新的生产方式已经不能满足消费者对高品质产品的需求。

中国制造业规模位列世界第一,门类齐全、体系完整,在支撑中国经济社会发展方面发挥着重要作用。但中国仍处于工业化进程中,制造业与先进国家相比还有较大差距,主要表现在以下方面:制造业大而不强,自主创新能力弱,关键核心技术与高端装备对外依存度高,以企业为主体的制造业创新体系不完善;产品档次不高,缺乏世界知名品牌;资源能源利用效率低,环境污染问题较为突出;产业结构不合理,高端装备制造业和生产性服务业发展滞后;

信息化水平不高,与工业化融合深度不够;产业国际化程度不高,企业全球化经营能力不足。在制造业重新成为全球经济竞争制高点,中国经济逐渐步入中高速增长新常态,中国制造业亟待突破大而不强旧格局的背景下,“中国制造2025”战略应运而生。

“工业4.0”主要是聚焦在制造业高端产业和高端环节,而“中国制造2025”是对中国制造业转型升级的整体谋划,不仅提出培育发展新兴产业的路径,同时重视对传统产业进行改造升级。两者在发展基础、战略任务、主要举措方面均有不同。

2、战略解读:企业生存之道

企业同时面临着内部挑战和外部环境变化的双重压力。从企业内部看,生产成本上升、研发投入不足、生产组织方式较为传统都是目前亟待解决的具体问题。从外部环境看,消费者、技术、产业形态都在发生颠覆性的变革。

(1)生产成本上升

2014年,全国劳动力成本是十年前的2.7倍,再加上原材料价格上涨、高能耗成本、高物流成本的影响,我国制造业低成本优势逐步丧失。

高端制造业向发达国家回流,低端制造业向东南亚和印度等地区转移,我国本土企业也面临倒闭风险。优衣库、耐克、富士康等世界知名企业纷纷在东南亚和印度开设新厂,加快撤离中国的步伐。2014年全年,东莞倒闭了428家企业;被称为制造之都,以生产皮鞋、服装、眼镜、打火机闻名世界的温州,日前正在经历着制造产业空心化。

(2)研发投入不足

2014年我国研发投入在GDP占比为2.1%,与欧美国家3%-3.5%的水平相比还有一定的差距。规模以上企业研发投入在销售收入占比仅为0.9%,低于国外企业2%-3%的水平。研发投入不足直接导致产品科技含量不高、同质化现象严重。

“价格”作为差异化的手段,正在加剧企业间的恶性竞争,“价格战”愈演愈烈。在有限的市场容量下,大量低层次、低技术水平的同质化产品滞压,产能过剩成为普遍现象。


二、智能制造的“一条主线”和“四个关键点”

1、技术创新是发展核心

“中国制造2025”提出要实现从“中国制造”向“中国创造”的转变,而“中国创造”的具体体现就是技术创新,它是制造业发展全局的核心。从目前发展现状看,中国普遍存在自主创新能力不足的问题。

大中型工业企业研发经费占比不足1%,而美国、日本、德国等发达国家普遍在2%以上;技术对外依存度高达50%以上,95%的高档数控系统、80%的芯片、几乎全部高档液压件、密封件和发动机都依靠进口;科研成果转化率仅为10%左右,远低于发达国家40%的水平。

作为世界第二大经济体的中国已经进入了科技创新驱动的快车道,与发达国家在R&D投入上的差距正在逐步缩小。同时,我们也需要认识到中国企业在研发投入强度、利润率、销售净额等方面仍有很大空间有待提高并追赶世界领先水平。

新一代信息技术的影响正在从价值传递环节向价值创造环节渗透,并正在深度改造传统制造产业。一方面,信息网络技术使不同环节的企业间实现信息共享,能够在全球范围内迅速发现和动态调整合作对象,整合企业间的优势资源,在研发、制造、物流等各产业链环节实现全球分散化生产。

另一方面,将互联网思维扩展到工业生产和服务领域,催生了众包设计、个性化定制等新模式,将促进生产者与消费者实时互动,使得企业生产出来的产品不再大量趋同而是更具个性化。加快新一代信息技术与制造业的融合,成为制造业转型升级的核心,也是“中国制造2025”规划中的主线。

2、聚焦产业链中的4个关键点

如果说第一次工业革命来自蒸汽机的改进,第二次工业革命来自电气化推进,第三次工业革命来自计算机技术的日新月异,那么被称为智能制造的第四次工业革命将会是前所未有的多技术更新与融合。

中国制造2025产业链将基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,是先进制造过程、系统与模式的总体规划。

其中,中国制造2025将会通过自动化装备(机器人、3D打印等)及通信技术实现生产自动化,并能够通过各类数据采集分析(区块链、大数据与云计算),以及应用通信互联手段,将数据连接至智能控制系统(人工智能),并将数据应用于企业统一管理控制平台(工业软件平台),从而提供最优化的生产方案、协同制造和设计、个性化定制,最终实现智能化生产。

智能化时代激发了对制造业及其运营的全新思考,新兴经济中劳动力报酬的变化以及与物流和能源成本相关的挑战影响着全球的生产和相关的配送决策。现在,包括人工智能、区块链、传感器、工业机器人和增量(3D打印)制造在内的重大技术进步正改变着全球制造业的能力和价值主张,属于智能制造的时代即将来临。

三、为工业生产装上“最强大脑”——人工智能

智能制造,源于工业领域的制造业。其产生的历史原因在于,机器的功能表现不能遂人愿,人很难掌控机器的全部状态情况。例如,机器不听人话,造成轧手、卷人等工伤事故;机器不容易改变和提升功能,任何的功能更改都需要重新开发某些甚至全部零部件;

机器运行状态不为人知,且不说远程监控,就是人站在机器前面,也未必知道哪个零部件正常与否,还有多长时间需要更换;机器不灵活,例如无法像人手一样灵巧地装配零件;机器不认人,无法判断谁是合法的操作者并给以相应的配合;机器不会自主发声,告诉所有者或其他人,“我已空闲,请给我安排工作”……

1、人工智能如何解决“旧制造”的问题?

实际上,为了应对这些问题,当前的制造业从生产、流通到销售,正在越来越趋于数据化、智能化,加快接近产业奇点。大数据和人工智能技术可以协助企业分析生产过程中的全链路数据,实现生产效率、库存周转率、设备使用效率提升等目标。

特别是近年来,各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势,在各层面高度重视智能制造,并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目,以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。

2、【数据说话】人工智能的技术趋势和创新机遇

无论是否愿意,人类已经迈入人工智能的门槛。眼下,世界各地的科技巨头们正在各出奇招,将人工智能带入工业生产的每一步间。

在过去的数年间,每年人工智能专利的申请量一直处在不断上涨的趋势中,从2011年专利申请不到5500件到翻4倍的22000件只耗时6年。到了2016年,不仅是谷歌的人工智能Alphago赢了前世界第一围棋高手李世石,更是IBM的人工智能Watson花费十几分钟时间,阅读超过2000万页的医疗文献,然后给出身患重病女性患者提出了可靠的医疗建议。多重因素下,人们将2016称为人工智能的元年,而人工智能在众多领域表现出惊人的能力也让人相信,在工业制造中其一样将带来大不同!

而在全球23万余件人工智能专利之中,涉及工业制造中加工、管理、运输等流程的人工智能专利也达到了35000余条,比重超过了15%!

这里选取了占据人工智能技术发展尖端的中、美、日、韩、德五国比较其人工智能专利申请情况,可见在人工智能专利公开的整体趋势上,近五年的中美两国一直保持高速增长,日韩德相对比较平稳。中美2012-2016五年的复合增长率分别为34.24%,51.92%,都超过全球平均增速。

虽然在开创性科学技术领域美国仍占据着主导地位,但是中国也在几年间追赶上来,并不断地推动着人工智能技术的革新。得益于中央政府的一系列鼓舞地方政府发掘并投资新兴企业政策的刺激,中国在人工智能领域取得了突飞猛进的发展。在过去的十年间,政府用于研究的投资一直以两位数在不断增长。去年三月份公布的第十三个五年计划显示,科技研究仍然是主要的投资发展对象。

大多数中国公司都对自动化及工业机器人技术较为熟悉。同时他们也在逐步地引入深度学习、语言交互技术和图像处理能力。

由于研究、发展和生产三者密不可分的联系,作为世界上最重要的工厂,中国正处在一个利用人工智能带来的飞跃的特殊位置。这些使得快速机器学习,实时人工智能应用,到大规模数据的模型侦测,变为现实。

3、“AI+制造业”的鲜活例子

国外GE在“AI+制造业”领域的系统布局

2011年,GE在硅谷建立了全球软件研发中心,启动了工业互联网的开发,包括平台、应用以及数据分析。2012年11月,GE发布《工业互联网——冲破思维与机器的边界》报告,将工业互联网称之为200年来的“第三波”创新与变革。

2013年,GE宣布将在接下来的3年里投入15亿美元开发工业互联网,并于同年发布《工业互联网@工作》报告,对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。2014年3月,GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末,GE发布了《2015工业互联网观察报告》,强调了大数据分析在工业互联网中的作用,并且针对网络安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。

国内海尔:互联网工厂建立以用户为中心的智能生态圈

截至目前,海尔已建成八大互联工厂,能够为行业生产制造环节提供先进样本支持。同时,海尔牵头成立了行业第一家工业智能研究院,以及全球家电业首个智能制造创新联盟,向整个行业输出制造的标准和模式。

此外,海尔发布了众创汇和海达源两大模块升级版,众创汇用户通过手机端即可与来自全球的设计师、优秀资源进行交互,满足定制需求;

海达源则打破了传统的采购模式,建立起一个以用户为中心的生态圈,帮助更多第三方资源复制智能制造体系,实现生态圈的共创共赢。

这样,通过海尔智能制造解决方案COSMO平台,用户的个性化定制需求就得以满足,平台这种无缝对接也完成了虚拟设计和实体制造的全面融合。据了解,自2015年第2季度开始,海尔互联工厂定制量实现了季度环比连续翻番,这在一定程度上显示出了行业的新方向。


四、 一切智能从感知开始——传感器

1、如何简单理解传感器?

传感器处于智能制造的三大架构层的感知层,是物联网的一个基础层面,也将会是物联网设备数量最多的构件。其能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求,其功能实现主要由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分合力完成。

追溯全球传感器产业的的起源,都是从工业自动化开始的。从二十世纪七十年代开始,为了提高工业生产和制造效率,人们开始尝试通过中央控制室控制各个生产节点上的参量,包括流量、物位、温度和压力四大参数,从而催生了传感器这一科学仪器。在传感器概念出现之前,早期的传感器是以整套仪器中一个部件的形式出现。或者我们可以这样认为,传感器概念的出现其实是测量仪器逐步走向模块化的结果。

2、【数据说话】国内传感器市场布局及技术趋势

中国传感器行业的历史可以追溯至上世纪50年代开始,随着结构型传感器以及固体型传感器的出现与应用,国家意识到传感器在产业界的重要地位,在1986年“七五”中将传感器技术确定为国家重点攻关项目,自此打开了国内研究传感器的实质发展阶段。

目前,中国传感器产业尽管高端产品自给率不足,但已经初具规模。至2014年,我国从事传感器研制、生产和应用的企事业单位共2000多家,从事微系统研制、生产的企业有50多家,产品种类共计6000多种,年总产量40多亿只,市场销售额接近1000亿元。

其中,2014年传感器在工业领域的应用规模达到143.1亿元,约占传感器市场规模的15%。而在工业领域的应用中,石化、电力和冶金等工业基础与核心领域的产业自动化智能化中对于传感器的需求极大,占据了约45%的需求。

哪些因素阻碍国内传感器市场发展?

可面对国内巨大的市场需求,国内的传感器技术研发,却还面临着两个瓶颈。

首先因为传感器属于基础部件,存在着一个特性,即本身技术含量很高,但是售价却比较低廉,更大的作用是作为一种产业铺垫,需要和其他部件配套使用,才能最终形成价值,这在客观上减少了企业研发的热情;

其次,国内对于传感器的技术保护并不到位,很多时候企业投入了巨资研发的产品,很容易被其他企业“借用”,这从客观条件上也不利于中国传感器产业的形成。幸好,随着市场扩大与国家政策扶持,这些现状近几年中正在悄然改变。

过去5年间33%的传感器专利申请来自于中国,这使得中国在传感器领域逐渐站稳了脚跟。这将有利于中国逐渐弥补其在传感器领域内较欧美日企业间差距。下面,我们将对中国企业在图像传感器领域内“双轨”发展路线进行说明:图像传感器市场的主要产品为CMOS与CCD。CMOS虽然进入市场时间较晚,但性能上与CCD接近,更有价格低、体积小、功耗低的优势,如今CMOS在图像传感器市场中牢牢占据主导优势。

3、中国制造2025,传感器市场迎来奇点

当前,在全球范围内,新材料的运用和成本的不断降低,给中国企业发展传感器产业实现迎头赶超提供了最好的契机。原子材料、纳米材料等使得传感器在电器、机械以及物理性能方面表现更为突出,展现出更强的灵敏性。集成化、小型化使更多的功能被集成在一起,应用更宽广,通用性更强。传感器技术及工艺的不断成熟与发展,使得生产成本降低,这些都在客观上促进了全球传感器产业的飞速发展。

同时,中国制造2025的出台,又给了中国制造业一次腾飞的历史机遇。不管是在工业制造业的任何环节,测控技术必将起到至关重要的提升作用。这将使得传感器在工业领域的市场规模在未来数年内大幅扩大。

为了尽快拉近与国外半导体巨头之间的差距,中国的传感器科研单位及生产厂家需要做的工作还有很多。在以工业控制、汽车、通讯、环保为重点的服务领域,我国传感器行业需要发展具有自主知识产权的传感器技术和产品,从而适应日益扩大的生产需求。

未来几年,信息技术在工业领域的全面应用将会促进工业传感器市场规模的迅速增长。“中国制造2025”的提出会促进企业全面智能化改造,加快产品更新换代,提高产品技术含量,逐渐缩短国内与国际先进水平的差距,在生产设备、工业环境和流程管理等部分中融入传感器、微处理器、PLC和数字通信接口等现代信息技术,提高产品的数字化、智能化和网络化的程度,进而提高产品的技术含量和附加价值,最终实现我国制造企业竞争力的提高以及整体工业水平的提高。由此可见,传感器在工业领域将会有广阔的应用前景。


五、 不一样的装备手段——3D打印与工业机器人

1、3D打印:为智能制造注入动力

3D打印的无限潜力

3D打印即快速成型技术的一种,它是一种以数字模型文件为基础,运用粉末状金属或塑料等可粘合材料,通过逐层打印的方式来构造物体的技术。

3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型,后逐渐用于一些产品的直接制造,已经有使用这种技术打印而成的零部件。

目前,3D打印可以替代的行业主要有金属制品业,工艺美术品制造、文教体育用品制造、家具制造业、塑料制品业、橡胶制品业等等。工艺美术品制造业的发展潜力和替代性都很强,但该行业本身产值小;

其次是金属制品业、化学纤维制造业和非金属矿业制品业,替代性和发展潜力都不错,同时其本身市场规模也非常可观,未来发展的空间巨大;而对于纺织服装、皮革皮毛羽毛制品来说,3D打印的效果就不尽如人意了。

全球 3D 打印市场规模增长趋势

正由于3D打印能够涉及的制造业非常广泛,因此从20世纪90年代开始,全球3D打印市场规模一直保持着高速增长。从2010年至2015年,全球3D打印市场规模从13.26亿美元增至51.654亿美元,实现了超过30%的年均复合增长率。随着产业链的逐渐完善,我们预计未来几年全球3D打印市场的规模将超过100亿美元。

【数据说话】3D打印专利技术迈入实质性布局

其实3D打印所依赖的基础技术已经被研发许久了,但一直处在不温不火的状态平稳发展。直到近年来随着3D打印热的持续发酵,其相关专利的申请量急转直上,实现了飞跃式的增长。

在3D打印领域专利技术的申请类型中,发明申请的数量多于实用新型,这说明3D打印这一新兴领域仍处于技术发展期,各大科技企业与科研院校的研发重点是该领域的核心技术,而非外围技术。

如果我们从3D打印技术专利申请的区域来看,中美日英韩欧洲6国,尤其中国是3D打印专利申请区域的集中地。一方面,中国拥有着巨大的3D打印市场被该领域几乎所有的国际巨头所认可;另一方面,中国政府也对3D打印技术进行了政策扶持,众多的科研院校及企业受此影响进入了3D打印领域。

在3D打印技术的3D专利地图上,我们可以看出FDM,SLA,SLS及3DP技术是现阶段3D打印中的较为完善的技术分支,被绝大多数企业和科研机构所认可成为了专利地图上的山峰。不过这也意味着新兴的市场进入者可以在地图的低谷处如生物打印,DLP等方面寻求突破,避免与先驱巨头正面的碰撞。

主要技术分解分析:

主要技术分解分析:

熔融挤压堆积成型(FDM—Fused Deposition Modeling)FDM系统和相关技术是迄今为止最容易获取且使用最广泛的 3D 打印工艺,从消费级到工业级,以及介于 两 者 之 间 的 其 他 层 面 。 基 于 FDM 技术的 3D 打印机通过加热和挤压热塑塑料纤维(最常用的是 ABS),自下而上逐层打印零件。

生产级系统使用具有强韧、静电耗散、半透明性、生物相容性、抗紫外线和高热变形温度等特定特性的各种标准、工程和高性能热塑塑料。因此,FDM 非常适合用于从课堂项目和基本概念验证模型到商用飞机上安装的轻量化管道等一系列应用。

FDM工艺使用的原材料:热塑性材料,如ABS、PC、PLA等,以丝状供料。

特点:系统构造原理和操作简单;维护成本低,系统运行安全;可以直接用于失蜡铸造;可以成型任意复杂程度的零件;支撑去除简单,无需化学清洗。

2、工业机器人:智能制造的必要装备

全球工业机器人市场规模

根据IFR(国际机器人联合会)发布的最新报告,2016年全球工业机器人销量继续保持高速增长,达到29.4万台,同比增长14%。其中,中国工业机器人销量9万台,同比增长31%。IFR预测,未来十年,全球工业机器人销量年平均增长率将保持在12%左右。而至2017年底,全球工业机器人销量将达到34.6万台左右。

2015 年,全球制造业机器人平均密度为 69,韩国高达 531;日本与德国则仅次于韩国分别为 305 和 301。尽管现在中国的工业机器人密度只有日本的七分之一左右,但随着需求的扩大,中国成为世界上最大的工业机器人市场。中国市场的规模,已经占到亚洲地区机器人销量的43%。包括韩国(24%)和日本(22%)等地都被中国远远的甩在身后。

  • 由于市场的快速增长,自2013年起中国已取代日本成为全球最大的机器人市场

  • 中国的市场份额从2009年的9%增长至2016年的31%

  • 根据IFR的预测,到2019年中国市场将占到全球机器人市场的约40%

未来,中国仍将是本地区增长的主要动力。到2019年,全球销售的40%的机器人将出售给中国企业和顾客。韩国、日本,以及东南亚国家机器人需求将持续增长。

工业机器人是机器人的一种,它由操作机,控制器,伺服驱动系统和检测传感器装置构成,是一种仿人操作自动控制,可重复编程,能在三难空间完成各种作业的机电一体化的自动化生产设备,特别适合于多品种,变批量柔性生产。它对稳定和提高产品质量,提高生产效率,改善劳动条件的快速更新换代起着十分重要作用。

现在,中国产业升级要将从人口红利的发展变成技术红利发展,笔者认为制造业方面唯一的发展途径是机器人化。假如说第三次工业革命是把人变成机器,那么第四次工业革命是把机器变成人!

工业机器人常见的五大应用领域

1.机械加工应用(2%)

机械加工行业机器人应用量并不高,只占了2%,原因大概也是因为市面上有许多自动化设备可以胜任机械加工的任务。机械加工机器人主要从事应用的领域包括零件铸造、激光切割以及水射流切割。

2.机器人喷涂应用(4%)

这里的机器人喷涂主要指的是涂装、点胶、喷漆等工作,只有4%的工业机器人从事喷涂的应用。

3.机器人装配应用(10%)

装配机器人主要从事零部件的安装、拆卸以及修复等工作,由于近年来机器人传感器技术的飞速发

展,导致机器人应用越来越多样化,直接导致机器人装配应用比例的下滑。

4.机器人焊接应用(29%)

机器人焊接应用主要包括在汽车行业中使用的点焊和弧焊,虽然点焊机器人比弧焊机器人更受欢迎,但是弧焊机器人近年来发展势头十分迅猛。许多加工车间都逐步引入焊接机器人,用来实现自动化焊接作业。

5.机器人搬运应用(38%)

目前搬运仍然是机器人的第一大应用领域,约占机器人应用整体的4成左右。许多自动化生产线需要使用机器人进行上下料、搬运以及码垛等操作。近年来,随着协作机器人的兴起,搬运机器人的市场份额一直呈增长态势。

【数据说话】工业机器人专利技术布局

工业机器人技术在近年里一步步稳定增长,在7年间申请量扩大了3倍。由于不断有国家了解到工业机器人的重要性,企业、机构逐渐投入工业机器人领域的研发,令工业机器人专利申请从不到4000件到超过11000件。

从工业机器人相关专利受理国情况来看,主要是日本、中国、美国,其次是欧洲、世界知识产权组织、德国、韩国等。可见日本、中国、美国、德国、韩国对工业机器人的应用需求较大。

从技术分布来看,工业机器人领域的专利大都分布在机人的主架构(机械手)、手腕、控制系统以及工业机器人的应用领域等方面。

自1974年,发那科首台机器人问世以来,发那科致力于机器人技术上的领先与创新,是世界上唯一一家由机器人来做机器人的公司。发那科机器人产品系列多达240种,负重从0.5公斤到1.35吨,广泛应用在装配、搬运、焊接、铸造、喷涂、码垛等不同生产环节,满足客户的不同需求。

从公司整体的专利情况来看,“四大家族”中ABB专利量最高,FANUC次之,之后为安川,而KUKA则是专利数量最少的。

即使是同一领域内的不同公司的核心竞争力以及资源分配也是不同的。IPC分类能够体现了竞争公司之间的技术重叠。

专利地图是技术空间中专利的3D呈现。分析的因素是语言相似性和IPC共同性。专利地图使该公司的科技布局可视化,高峰代表了技术聚焦的领域,低谷则意味着技术盲点(潜在的机会或者待开拓的领域)。

从技术分布来看,我国工业机器人主要集中分布在机器人的控制系统、伺服电机以及一些关键元器件方面,在弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等应用方面也申请较多专利。此外,在智能机器人方面也在开始探索。

根据中国工业和信息化部的数据,自2012年以来,机器人行业的公司数量从不到300家增加到3400家。其中大部分都是未来前景有限的小公司,而传统机械工程行业或新兴互联网公司的强大玩家还正在进入这一领域。

通过对于企业在工业机器人领域发明专利数量的分析,在中国,真正制造工业机器人的公司并不多,仅有不到30家企业是能够满足一定生产规模和完善技术能力的机器人制造商。

应用实例:工业机器人走进生产一线

每年有超过80,000块电梯门板由慕尼黑的Meiller Aufzugtüren工厂生产,并且门板的尺寸无限变化多样,这对于生产则意味着必须处理特小的批次尺寸和无限的不同变化产品,鉴于这些因素的存在,就必须开发出能毫无问题应对所涉及要求的挑战的生产系统。工厂负责人Klaus Schafranietz使用具有很高的自动化程度但并不是完全自动化的智能系统来完成生产任务。

这工作分项分配有些不均匀,操作员的工作仅限于金属板和型材的载入以及零件的夹持,而库卡的两台KR 150 R3300 prime K型工业机器人执行所有必须生产步骤:凸焊、点焊、装卸、冲压、成型和最终的放置。

当置换平台一侧的操作员正忙于装载和夹持时,另一侧已开始其工作:第一步,两台KR QUANTEC

PRIME机器人启动所需的焊接,安装在为获得最大可达距离的底座上以及配备有专用焊枪1号机器人实施凸焊,此工艺提供了决定性的优势,即可一次性执行两次焊接:这样,KR QUANTEC PRIME就能将外部壳体的顶部和底部同时与外导轨相连接。

时间比凸焊短,因此当1号机器人仍然在焊接时,2号机器人就已经利用Stubli Connectors公司的刀具自动切换系统将其焊枪切换为真空机械爪,从而转变为装卸专家。一旦完成所有凸焊焊缝,则2号机器人就会抓取门板并将其移动到冲压站,在此处将各排孔洞冲压到门板中。

利用工业机器人系统,企业不仅可以达到最高的灵活性,而且还设置了生产质量的基准。案例中的焊接机器人以及使用的焊接工程技术确保完美焊缝以及精确确定的能量输入,门板在焊接过程中温度只会稍微升高,如此而来企业在制作过程中几乎不再遇到任何热变形、形变或旋转偏差。


六、 未来已来?智能制造的发展之道

1、中国智能制造还需破解的多重难题

通过前文中,我们对于中国智造2025流程中重点产业环节的分析,可见中国工业在向智能制造发展中,仍然存在着不少的问题:

关键技术装备和软件系统自主化水平不高

近几年,我国智能制造装备、工业软件等整体发展迅速,但关键核心技术与高端装备对外依存度高,自有技术储备不足,严重制约我国智能制造的发展。

正如前文中所述的在工业机器人、传感器设备制造等智能制造关键领域的设备我们依然非常依赖进口。何况本文中我们尚未探讨上游芯片供应链,据相关数据在2015年我国集成电路芯片进口额高达2300亿美元,高端芯片自给率不足10%。此外,数控系统、发动机和关键部件的自有技术能力薄弱,精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术自给率同样偏低。

智能制造系统解决方案供给能力不足

尽管中国已成为世界上最大的智能制造需求市场,但智能制造系统解决方案供给能力不足,缺少具有较强竞争力的系统集成商。受工业生产大数据缺失,核心技术薄弱、人才缺失、应用领域单一等因素影响,中国智能制造系统集成商普遍规模不大。虽然海尔等企业依托自身大规模生产数据上打造了开放性的智能制造云平台,但国产智能制造系统解决方案的功能还有待完善。

从企业系统架构来看,智能制造系统解决方案应包括数据采集层、执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等,需实现横向集成、纵向集成以及端到端集成。但目前,国内尚没有能集成整个架构体系的智能制造解决方案供应商。

关于智能制造系统解决方案供给能力不足:《哈佛商业评论》去年的一篇文章曾指出,在过去40年间,全球的研发效率却出乎意料的大幅降低了65%,创新研发工作仍然是一个相对封闭的黑匣子。

在国内,这种情况更为普遍。尽管创新活动在人才、文化、激励、组织、流程、资源等方面都在不断完善,但是,创新研发的各个环节和体系中依然存在很多沟通不顺畅、决策断层和壁垒等问题。

面临人才荒

人才是建设制造强国的根本,是制造业创新的主体。中国在推进智能制造方面也存在人才缺乏的问题,具体表现在如下几个方面:

①智能制造人才总量短缺,结构不合理,领军人才匮乏。没有足够的智能制造人才支撑,无人可以操作,新兴产业生态缺乏管理。

②制造业人才培养与实际需求脱节,课程体系建设与职业标准脱节,校企合作缺乏长效机制,缺少具有丰富实践经验和知识结构的复合型人才。

③企业在制造业人才发展中的主体作用尚未充分发挥,积极性不高。笔者曾在关于人工智能技术的调研中与部分企业主分析他们存在的问题,而他们坚持认为高等级人才的缺乏是必须解决的困难之一。可见,企业发现并开始重视这一问题。

企业智能制造发展路径不清晰

企业是实施智能转型的主体,然而国内企业对智能制造内涵的认识和理解差异较大,对推进智能制造的发展路径不够清晰。部分企业认为智能制造是生产过程的智能化,而其他企业则认为是产品的智能化,也有的企业更是简单地认为是“生产”+“管理信息化”。

在传统制造业转向智能制造的过程中,企业需要从多方位的产业环节与自身实际需求出发,而非仅仅关注引进工业、自动化设备等,进行简单的“机器换人”。此外,智能制造需要企业在执行前进行必要的分析统筹,而有些企业则容易盲目求全求大,仓促上阵,缺乏整体规划。未来,应通过咨询、交流、培训等方式加强对企业实施智能制造的指导和引导。

2、克服难题可以从这些方面入手

在各行业如火如荼开展智能转型过程中,一系列问题随之而来,笔者建议可以从以下方面予以警惕。

智能制造的自主创新,才是真实力

落后的地方需要迎头赶上。面对在智能制造产业的薄弱的地方,我们首先应针对智能制造产业流程中关键技术装备、智能产品、重大成套装备、数字化车间/智能工厂、智能服务的开发和应用,突破先进感知与测量、高精度、高可靠智能控制、工业互联网安全等一批关键共性技术。

其次,是通过研发智能制造相关的核心工业平台,突破建模与仿真、管理与控制等瓶颈,并在此基础上完成布局和积累一批核心知识产权,为实现制造装备和制造过程的智能化提供软实力支撑。最后,打造建立包括智能制造、机器人、工业传感器、3D打印等在内的若干制造业创新中心,到2020年,中国需要重点形成15家左右制造业创新中心,力争到2025年形成40家左右制造业创新中心。

我们还要针对重点领域智能制造发展需求,发动研究院、研究中心、重点实验、工程中心和工程技术中心等重大科学研究和实验设施的努力。一方面通过政策鼓励企业加大研发投入力度,加强智能制造关键技术与装备创新,另一方面也要让各大科研院校与机构在中国智造2025中发挥更大的作用。

加快发展智能制造系统服务商

一是以技术和资本为纽带,组建产学研用联合体或产业创新联盟,推动装备、自动化、软件、信息技术等不同领域企业紧密合作、协同创新,推动产业链各环节企业分工协作、共同发展,逐步形成以智能制造系统集成商为核心、各领域领先企业联合推进、一大批定位于细分领域的“专精特”企业深度参与的智能制造发展生态体系。

二是支持装备制造企业以装备智能化升级为突破口,加速培育有行业、专业特色的系统解决方案供应商。

三是支持规划设计院以车间/工厂的规划设计为基础,延伸业务链条,开展数字化车间/智能工厂总承包业务。

四是支持包括自动化企业、信息技术企业通过业务升级,打通纵向集成,逐步发展成为智能制造系统解决方案供应商。

五是研究制定智能制造系统解决方案供应商标准或规范,发布智能制造系统解决方案供应商推荐目录和编制《系统解决方案典型案例集》。

打造智能制造人才培养体系

教育是解决人才问题的关键。通过加强智能制造人才培训,培养一批能够带动行业、企业智能转型的高层次领军人才,一批能够突破智能制造关键技术及进行技术开发、技术改进、业务指导的创新型技术人才,一批既擅长制造企业管理又熟悉信息技术的复合型人才,一批门类齐全、技艺精湛、爱岗敬业的高技能人才。

二是健全人才培养机制。支持高校开展智能制造学科体系和人才培养体系建设,培养能够胜任智能制造需要的实用人才。鼓励有条件的高校、院所和企业建设智能制造实训基地,培养满足智能制造发展需求的高素质技术技能人才。鼓励企业和各级院校打造技术技能人才培养的“双轨制”体系。

从而彻底性的解决智能制造中的人才匮乏问题。

充分利用大数据情报,提高创新效率

波士顿咨询公司在关于全球创新的一份报告指出,80%左右的创新能力较强的企业的管理层认为企业在创新方面的决策越来越多的依赖于数据,包括公司数据(如公司和融资信息)、自身产品和客户的数据、专利数据、科学文献等。

同时如何利用语义识别、自然语义处理等技术在海量的大数据中挖掘情报,提升数据价值和信息挖掘的效率,从而支撑企业管理者做出正确的创新决策也成为这些企业所重点关心的领域。

对症下药,想要改变当下创新低效、生态链合作效率低下等局面,创新活动需要各种互相连接的数据资源(Connecte d Informa -tion),需要基于人工智能技术的信息挖掘能力(A I Technolo -gy),需要便于交流和沟通的数据可视化能力(Dat a Visualiza -tion),需要信息共享的创新协作平台(Collaboratio n Plat -form)。

合理并且有效地运用低代码平台,不仅可以让我们工作高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。我推荐使用织信Informat,它内置100+标准应用模板,覆盖:MES生产管理、OA协同、ERP、CRM、人事绩效财务、企业服务、个人及组织等多个应用场景。点击一键安装,即可免费试用。并且拥有在线搭建功能,可根据企业需求实现自主配置。是帮助企业开启数字化转型的重要引擎。现在注册还可享终身免费使用权益。


全文完,本内容转自:智慧芽,侵删~


分享到:

地址:中国·安徽·合肥·蜀山区花峰路与玉蕾路交口智能软件园1号楼3层

业务合作:market@qgutech.com

服务热线:4000969229  

友链: RunnerGo    青谷科技


扫码进群
公众号
在线客服
 
 
 
 
 工作时间
周一至周五 :8:30-18:00
 联系方式
服务热线:4000969229
业务合作:market@qgutech.com