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智能工厂热潮的冷思考
2014-11-11 22:29:19  作者:  来源:网络
  • 无论在美国、还是在欧洲、或是日本,构建智能工厂(Smart Plant / Intelligent Plant)正在被全球制造业领域不约而同地选为下一个中长期的愿景目标;而工厂智能化作为当前国内制造业转型升级的重要目标,也得到了业界、学界和政府层面的广泛认同。然而,我们却发现,“什么是智能工厂”在世界范围内,并没有一个明确的统一标准。不同的人对此都有个性化的理解与表述。主观有积极推进智能工厂,提升自身竞争力的工业企业们和所谓智能化工厂解决方案提供商们也都站在自己需求角度、或针对特定目标的实现方式上,存在着或多或少的差异化解读。

  无论在美国、还是在欧洲、或是日本,构建智能工厂(Smart Plant / Intelligent Plant)正在被全球制造业领域不约而同地选为下一个中长期的愿景目标;而工厂智能化作为当前国内制造业转型升级的重要目标,也得到了业界、学界和政府层面的广泛认同。然而,我们却发现,“什么是智能工厂”在世界范围内,并没有一个明确的统一标准。不同的人对此都有个性化的理解与表述。主观有积极推进智能工厂,提升自身竞争力的工业企业们和所谓智能化工厂解决方案提供商们也都站在自己需求角度、或针对特定目标的实现方式上,存在着或多或少的差异化解读。

  智能工厂有体量门槛?

  大家对“智能工厂”愿景的细节理解莫衷于是,所以如果有比较中立的相关基金会、非盈利组织,其观点就更容易让众多业界的讨论者与关注者求同存异地达成基本共识。Smart Process Manufacturing基金会,一个关于“智能工厂”话题的国际组织对智能工厂有所阐述,内容主要提及:智能工厂的概念构建是多维度的,它包括工程交接,应用集成,在运营、维护和决策支撑的ERP系统之间的工程协作;客户或监管的远程浏览门户,文档管理和控制。而所有这些解决方案是为了让客户、合同承包商,供应商在统一的信息分享环境下,简化协同工作的流程。提高企业内部外部全价值链的工作流的质量与效率。霍尼韦尔(中国)过程控制部的资深技术专家姜亚春先生也关注到了这个国际组织在智能工厂话题上的论述,他告诉记者:“我认为这个智能工厂基金会组织的概念大方向是正确的,尽管现在这个概念还很难落地。”

  姜亚春之所以认同这个概念,是因为这个概念采用了现在IT发展方向上一个大趋势,那就是云计算。这也就是说,大型生产型工业企业应该建一个平台,就类似Google的安卓或者苹果的应用商店一样,建这么一个庞大的系统放在云端。然后跟这家大企业相关的客户,供应商,或者其他合作伙伴,都围绕这个平台来建APP应用。这其中的潜台词难道是说,建设智能工厂只能是有构建大型信息化自动化平台能力的大型生产企业的专属品吗?姜亚春对此直言不讳,他说:“是的。超大型工业企业才是推动智能工厂的核心玩家,全力打造符合自身集成和协同、知识管理、绩效管理需求的综合智能化平台。而中小企业的角色更多的是大企业建好的平台和规则下,做外围价值链上供应商、配套商应该做的技术升级与改变。”

  如果事实真如姜亚春先生所言,那会着实影响不少对智能工厂概念保持关注的中小生产企业的积极性了。争议在于,对于智能工厂的文字拆解上的浅显理解就是智能化的工厂,即:一家工厂的自动化程度到达一定水平之后,通过信息化与自动化的结合,实现更少人因的介入,更智能的机器、设备与生产系统,能实现更加高效、优化的、柔性的生产。 这未必与姜亚春重点强调的云计算有直接的关系。作为一个集团而言,多个智能化工厂的管理和彼此之间的信息化通讯才需要考虑通过云平台,但没有云平台就不是严格意义的智能工厂吗?没有供应链整合也算不上智能工厂吗?

  “智能工厂是针对实体而言的,针对一个厂,这种描述没有错,”姜对此回答说,“但是它不可能是静态的,割裂的,不向周围延伸的。对于一个集团公司而言,它一定会有上下游企业,有供应链。工厂里头面临的最大的挑战就是上下游供应链上的问题,这包括能源的供应链,把上下游供应链解决好,智能工厂的流程才能真正捋顺,否则可能就很难说了。价值链上的众多外围的配套企业、服务企业,其客观财力及其对构建平台的话语权上,都是根本无法和大型集团级别生产企业相提并论的。”

  智能工厂难度极大?

  在姜亚春的脑海中,智能工厂除了实体的工厂要有智能化生产的基础软硬件条件以外,还要将各个工厂间做系统集成,并引入与之智能化“节奏”相配套的供应链。这都是牵一发动全身的事情,必须得到整个集团公司的认可和顶层设计,而这个顶层设计尚没有固定的模式,也没有固定的方向,所以实践起来还是需要摸着石头过河。

  是智能工厂实践难度确实很大,当前讨论尚不成熟?或是实现智能工厂这个目标本身就不够清晰,存在很大变数和风险的不确定性呢?难道说智能工厂不过一种是当前工业领域的有市场导向的炒作行为?姜说:炒作谈不上,但智能工厂的实践很难,难点不在于外围供应商的协作配合,而是在于位于价值链核心地位的大型、超大型集团企业自身的智慧化平台的建设。这就好比基于在苹果ios平台或是谷歌安卓平台上开发应用,很多人都可以开发,但要建立这个平台,无论是苹果公司,还是谷歌公司,其自身绝对实力和为此平台的海量投入都是能达到这个量级的少数企业才有可能做到的成就。并非每一个企业都能玩得起的。其实,姜亚春认为:“讨论智能工厂也有一些好处,把某些理念推广一下,或者鼓励某些行业的人尝试增加投入,就能在技术上对工厂企业实现某些有益的改进。我想如果在工厂的现场层、感知层做出努力,可能在短期内就能对于某些方面实现能力上的局部性的提升,乃至跃升。但是如果要在整体上达到我们所谓的智能化工厂目标,那还有很长的路要走。当前无论国内国外,我们还没有看到任何工厂是真正在实施这样一个完整的整体架构的,更不用提是否获得成功了。”

  智能长征第一步

  打造智能工厂虽挑战很大,但这仍不妨碍我们现在就着手做些什么,以期让我们距离智能工厂的远期目标更加接近一步。当前什么才是我们首先要先做到的呢?对此,姜亚春给出了自己的建议,那就是解决好当前工业企业最迫切的提升需求。

  什么是当前工业各行业最迫切的,最有普遍性的需求呢?姜亚春介绍说:拿石油石化行业举例,可视化协同是这个行业企业一个比较迫切的需求。特别是对那些综合性的部门,像总调度,或者是生产部门,他们想解决的问题就是可视化。此前,大屏幕显示是有的,但是有7、8套系统的信息需要显示,操作员要在每套系统的显示界面之间来回切换,然后去找信息,很不方便。信息化系统是建了很多套,但建完以后,控制室操作员意识到,信息变成了海洋,想找到他最关心的核心信息反而比较难了。

  智能化工厂第一个特征要做到可视化。可视化并不等同于“大屏幕”,而是强调对信息的实时把握。很多不同职能部门的人需要的信息不一样,生产管理者、运营者最关注的指标与信息并非越多越好,可视化就是要通过统一的界面让不同角色的人能看到其需要的准确信息。不同部门交流的时候,在一个统一的平台上就可以直接做交流。可视化可以有助于及时发现问题,而解决问题时,在工作流的具体执行上需要协同、交流、形成结论并贯彻执行,对进程有可追溯的进度报告。协同很可能涉及到多个部门,甚至与外部的咨询专家,协同平台的好处就在于大家可以基于统一的在线平台,而不是离线的。据姜亚春说,智能化工厂,最起码要有这样一个统一的可视化的协作平台。霍尼韦尔下一代的协同可视化软件Intuition Executive (简称IX),就重点着力解决可视化和协同的问题。

  另外,无论是霍尼韦尔的协同可视化软件IX,或是其最新版本的报警管理系统,都可支持在平板电脑和手机上的可视化和协同。本来这个报警信息是中心控制室的操作员才能看到的,受众范围很小。而现在可以通过移动互联网的方式,让更多的人更方便的看到。这对于现场和控制中心,乃至其他部门的人,非常方便的进行协同工作。移动互联也是工厂智能化的一个比较明确的发展方向。

  从工程角度上看,每一个行业都有行业特性,所以企业别说你要一个什么标准的智能化工厂,所谓智能化,一定要根据你企业自身需求量身定做的。姜亚春说:智能化工厂目前没有一个统一的标准设计,但建议作为集团公司建设智能化工厂时需要在顶层设计统一的基础架构,例如霍尼韦尔的协同可视化软件IX及Intuition家族的其他应用(包括操作监视IOM,操作日志IOL,报警管理等)都是建立在统一的Intuition平台上的,该平台可以统一提供一些共性的东西,例如支持移动设备,工作流管理,统一数据采集接口,语义模型等。一个某企业真要实施智能化工厂这样一个项目的话,那么这一定是一个行业特征性很强的项目,而且跟各个工厂自身特点有关联的定制化项目,所以完全照搬复制的模式几乎不可行。

  知识的传承和共享的电子化也是一大趋势。老的操作员有经验的操作员退休,新的操作员得接上,他脑袋里形成的经验和知识,如何有效地传递给新人?这是一个现在很现实的问题。霍尼韦尔现在的报警管理系统新的功能,叫报警管理数据库。其作用就是对各种报警的价值、意义做出说明,如一个报警发生的原因是什么?如果不处理造成后果是什么?如果要处理的话应该怎么去处理?而这些信息,正是企业有经验的操作员作为知识经验记录下来的。

  智能工厂需要顶层设计与基础建设并重

  姜亚春的观点是:若小处着眼,无论报警管理系统多先进,它也只是一个系统工具,要较好的运用这个工具,和运用这个工具的企业水平,包括人员水平都有关系。若大处着眼,构建智能工厂面临问题也是一样的。姜连续设问:“企业要做智能工厂,你的基础在哪?你达到了什么水平?你的总体架构师在哪?”你的基础在哪?基础不只是说拿钱砸的硬件基础,还包括人的素质基础。你达到了什么水平?台阶总要一个一个上,跨越式发展谈何容易。智能工厂,不管你预测维护,还是要做产品升级基础要先做好,比如仪表检测。感知层要有足够的数据量,有足够的数据源,这样智能化决策才不至于沦为无源之水、无本之木的断头方案。你的总体架构师在哪?谈到总体架构师,姜对这个职位的描述是:这个人级别很高,要达到集团副总裁级别的,而且他不管人,只管统一架构设计,这个人在业务上很厉害,很有权威。他拥有IT部门的背景,对行业、应用也非常熟悉,他来把握整个集团公司的架构。包括硬件架构、软件架构、流程架构等架构的规划设计。国外的超级工业企业都有这样一个职位的人。而在国内他还没有看到过。“总体架构师确实能自上而下,有效地推动解决很多问题,然而,如果你企业生产底层仍有一大堆的技术细节遗留问题,那智能工厂项目一样还是走不下去。顶层要往下走,但是下面也要往上走,现场感知层的数据采集源要逐渐的建起来。水涨自然船高,企业无论硬件条件,还是人员素质,整体水平的提升才是我们能逐渐走近智能工厂概念的现实基础。”姜亚春如是说。

  和姜亚春的交流中,我们发现智能工厂的目标宏大,既涉及设备、生产线的自动化之上的智能化,更涉及打通企业自身“全身经脉”,根据市场需求约束,合理高效配置各种生产资源的复杂变化;同时还要让供应链都能围绕中心企业形成一动皆动,一变皆变的快速响应状态。这对于大型企业推进如此之多的改变而言,难度很大,可以称得上革命了。而且除了大量采用新技术的技术革命之外,难度还在于创新对传统流程,传统管理模式的挑战。做企业的人或多有感触,要在管理上的谋求重大改变远比技术上的大刀阔斧的破旧立新所面临的压力更大,挑战更多更复杂。

  姜亚春作为工程专家给出了他对智能工厂概念的冷思考,如果智能工厂发展的最终面貌真的没有标准的答案,那么或许没有“标准的答案”就是“答案”本身。智能工厂作为一个愿景概念,很可能在实践中,因每个致力于构建智能工厂的企业的诉求不同与自身基础条件不同,发展形成了形态各异的呈现结果。

  可能是因为姜亚春个人的工程师背景,他其实更欣赏现实一些的企业,这些企业不一定要去戴“智能工厂”这顶帽子,而是对供应商说明他现在想解决哪一方面的问题,针对这个问题的解决需要多少预算?解决此问题的国外最新技术是什么?最佳实践又是什么?这就是不断取得进步的务实做法。“与之相反,你现在想到一个宏大的目标,恨不得马上明天就去实现,这就容易犯类似共和国1958年时大跃进的错误。一口气吃个胖子的可能性几乎为零,特别是国内工业整体技术水平还没有特别高。”姜亚春对当前我国工业技术整体水平不能估计过高的论断显然是其建议“发展要力求务实”的根本出发点。

  姜亚春感觉谈智能工厂项目目前看还是有些风险的。因为理论指导性的东西都处于摸索阶段,不太成熟。考虑到这还是一个技术与管理相结合的复杂项目,很可能在实施中走偏,或达不到我们的规划预期。风险是完全可能存在的。

  无论结果如何,国内有雄心的大型工业企业希望朝着这个方向加速前进,他们正在积极研究、评估如何实践智能化工厂的愿景目标,同时也请霍尼韦尔公司参与其中,做相关的咨询服务。这一点得到了姜亚春的证实。



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