德国专家告诉你“工业4.0”如何为涂料生产企业节约50%成本

“工业4.0”的初步概念最早是在2011年的德国汉诺威工业博览会上，由德国相关协会提出，也是德国政府确定的面向2020年的国家战略。 

德国学术界和产业界将物联网和制造业服务化迎来的以智能制造为主导的第四次工业革命，或革命性的生产方法，命名为“工业4.0”。德国的“工业4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统（CPS）相结合的手段，推动制造业向智能化转型。及至2014年10月初，李克强总理访德期间，中德签署了《中德合作行动纲要：共塑创新》，提出两国将开展工业生产的数字化（工业4.0）合作。这一理念方正式引入国内市场。

“Cyber Physical System”(CPS)，是工业4.0的核心基础，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，将人、机器和产品集成到网络物联系统中，实现机器与机器之间、人与机器之间的对话，拥有该种制造方式的工厂被称为“智能工厂”，能够提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂，本质是人机的有效交互。

一、从理念走向实际应用

智能工厂的最早应用案例当属2008年德国AGV+RFID为瑞士做过的一个全自动无人工厂项目。当时世界各国尚无工业4.0概念，但该工厂已将该理念切实运用到了实际生产中。

1. 柔性生产

智能工厂生产系统所要实现的目标，即让生产实现最大的柔性化。而自动化和信息化是实现柔性定制化生产的主要手段。

如图所示，AGV小车将毛坯推入代加工区域，而这些毛坯木料的尺寸大小都是不同的，按照顶点顺序进行排列，符合JIO理念。而JIO（Just In Order）是继JIT（Just In Time）准时制生产的基础上提出的，要求供应商不仅应按时将零部件送抵生产现场，还要求不同规格零部件的顺序按照要求排列，以便满足混线生产的要求。这样不同型号的产品在装配时，不会因为零件顺序错落而发生装配错误的问题。丰田的JIT只适合单一产品的大批量生产，而JIO则是混线生产，柔性制造模式所必需的供应链运作机制，是生产模式的变革。

近年来国内也一直主打工业4.0的研究，从工业制造向智能制造转变，各行业都有涌现出一些智能制造的高新企业。在涂料行业《PCI中文版》（微信PCIChina1)记者采访到一家专门为精细化工行业提供智能工厂解决方案及智能设备研发和系统集成服务的高新技术企业——上海琥崧智能科技股份有限公司（www.hoosunchina.com）。该公司在德国建立了琥崧(德国)技术中心，与德国行业组织和相关协会发起成立了中德工业4.0研究院， 2016年与德国WAGO集团建立了战略合作伙伴关系，聘请了德国拥有顶级技术水平的专家团队，并与中国多家大学展开深度科研合作。2016年12月获建国内首家流程工业“院士专家工作站”。公司首创“I-Neuron智元”理念，创立了ERP、MES和DCS三方融合的控制与管理集成平台，打造了MTP模块化智能单元。创造性提出3F（Fast,Flexible ,Future）柔性工厂模式，打造快速、柔性的未来智能工厂，致力于帮助客户实现绿色、环保和安全的智能生产模式。

2. 数据追踪

产品的整个生命周期会产生大量数据，即所谓的大数据。制造商们需要能够利用这些数据对产品进行跟踪，以了解产品的状态。比如某个客户购买的某产品中的某个零件出了问题拿到售后服务部门去维修，这时生产厂应该能够知道这个零件的供应商是谁，哪个生产环节中的哪个人应该对此负责，并计算出损失。相关的技术和软件产品（PLM/PDM，ERP, CRM, SCM等）几乎早在20年前就已相当成熟，相对欠缺的仅是生产环节的大数据处理。尽管也有相对成熟的解决方案，如MES（制造执行系统）、SCADA（现场数据采集系统）和APS（先进生产计划系统）等，但是由于缺乏强大的车间级管理系统去协调各生产设备，生产车间的自动化和信息化层始终存在着难以打破的屏障。

瑞士公司的这个智能生产系统，如下图所示则采用了相对简单和独立的软件系统，在设备层实现了对生产数据的集成和管理。首先机器人通过专用的检测设备对入库毛坯进行全检，再扫描条形码，根据读取的产品信息自动调用加工程序（NC代码由产品设计数模自动生成），并自动调整支撑夹具的位置，以适合零件的尺寸。加工完毕后，由于条码在加工过程中被破坏掉，所以再次贴敷条码，并更新产品生产数据，记录设备运行数据，将这些数据通过现场总线传入上位机的生产管理/监控系统。

由于每个零件上都有条码，每个条码对于正确的程序，所以不论来料按何种顺序排列，加工过程是不会出现问题的。也就是说生产管理调度软件和生产设备之间是相互独立运行的，就算生产调度出了问题，也不会造成生产程序调用错误。而即便产品信息和加工数据在对应上出现问题，机器人的入库检测信息也会与程序信息进行比对，不会出现加工废品（即可能用较大尺寸的毛坯加工出小尺寸产品，而不会出现小尺寸毛坯调用大尺寸产品加工程序的问题）。

琥崧智能的大数据库系统是基于大数据整合之上的数据库管理系统。大数据的具体应用则体现在对产品质量、成本、效率以及适应市场需求值（这些值与机器相关参数连接）等功能参数以及对企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、制造执行系统（MES）、工程采购施工（EPC）、预测性维护（PM）等系统数据的记录、解释、评估和激活。相应过程参与者可以/应该通过收集到的数据进行通信，以便资源被优化应用于整个流程。而生产与信息技术的融合意味着真实世界和数字世界将被合并，即所谓的虚拟现实。因此，当我们想要评价工业互联网或物联网方案的先进性时，不应只看技术实现的手段和方式，更应该关注这些生产数据所支持的智能生产的整体运作机制。

3. 工序集中

瑞士智能工厂的整套生产系统集中了每一个产品从入库到出库的全部工序，是对以往生产单元的概念的突破，除了机械加工和上下料以外，该系统集成了自动检测、工装夹具调整（柔性工装）、生产订单管理等功能。机加工序之后基本上直接进喷漆车间后就可以出厂了。在生产战略规划上，该企业并没有搞垂直整合，而是把附加值最高的定制化加工留给了自己，利润薄、污染环境的上下游工序统统外购或外协。而今智能工厂这一理念之所以拥有如此广泛的社会传播度和极高的社会期待值，很大程度上便是仰赖于它所代表的绿色环保和可持续的生产制造模式。

4. 优化设计

从产品开发逻辑上讲，产品设计决定了生产工艺，而生产工艺决定生产设备。当我们谈论工业4.0或智能制造的时候，通常只关注到设备或软件，而往往忽视了方法（工艺），更不会去在意设计（概念）。

产品设计从一开始不但决定了产品本身的价值，也决定了大部分的生产成本。以上文瑞士制造商为例，由于产品为定制化设计，所以在安装时需要服务人员在客户现场进行安装，而由于瑞士的人工成本极高，所以在设计时就必须充分考虑到组装的便捷性，即DFA（Design For Assembly）。产品设计既要保证便于个性化定制生产，也要合理降低制造成本，便于安装维护。所以说，一套体系化的产品设计理念和产品开发平台才是成功实现工业4.0转型最基本的前提。

二、 柔性智能生产系统增大利润空间

制造成本是相对概念，当产品价值足够高时，那么制造成本就可以忽略不计了。瑞士公司通过投资智能制造设备，首先在战略上实现了定制化生产，使得产品本身的价值大幅提高，而全自动制造系统免去了人工成本，并且整个设备占地非常小却可以实现以往一个工厂的全部工序，使得土地成本构成的比重大幅下降。

通常我们认为中国的土地和人力成本很低，因此制造业优势明显。但是一旦发达工业国纷纷采用柔性智能无人/少人生产系统来实现工业4.0革命，那么未来制造业的利润-成本构成必将发生极大变化：土地、人力、能源等资源相关的因素在生产成本中的占比也将大幅降低，智能设备的技术折旧以及雇用高端技术和咨询人员的成本将成为未来主要的成本。所以，如果不增加在知识和技术上的投入，中国制造业将面临毁灭性打击。

三、结语

中国企业要实现转型升级，必须紧跟制造业的发展趋势，从而探索出一种适合自身的新的运营模式，再根据这个模式有所取舍地规划企业转型升级的途径和战略。工业4.0及中国制造2025的大时代背景下，传统制造企业或可参照和借助这种智能工厂新形式，实现生产制造的系统化和智能化升级。 

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