探访中国首个工业4.0智能工厂实验室
发布时间:2015年01月26日

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原材料放入电子托盘中,材料属性等信息即被托盘中的电子芯片记录,机器人将原材料放入数控设备后,自动识别材料信息根据订单任务加工成型;成品完成后,智能照相机将对其进行拍摄,产品尺寸、完成质量等信息再度被写入电子芯片;另一个机器人自动识别电子芯片信息,将合格品放入成品货架……

佛山制造业正努力探路工业4.0,如何把智能生产从概念变为生产实践,工业4.0又将对传统生产模式带来哪些改变?前日,佛山日报记者来到同济大学中德工程学院,探访国内首个工业4.0—智能工厂实验室。在这样一条智能化生产线上,人、加工件与机器可以进行智能通讯和协同作业,同一条生产线能够同时生产各式不同的产品。

生产设备之间能“交谈”

在同济大学工业4.0实验室中,记者看到机器人、数控加工设备、机器人滑行导轨、变频传送带、智能照相机、服务器、控制软件和服务软件等一系列硬件设备、软件支撑构成了一条智能生产线。生产线上的加工件、硬件设备和人之间能够互相感知和交流,是一条“会说话”、“能思考”的生产线。

依托于射频技术,原材料从进入生产流程开始,电子芯片就会不断记录各项生产信息直至产品成型。在整个生产过程中,芯片中的数据不断被硬件设备感知。设备之间也会对诸如“材料是何属性”、“如何进行加工”、“产品是否合格”等内容不断地进行“交谈”,并作出具体的生产操作。

“传统的生产制造,就像人们拿着一张体检表去体检。你会不断询问护士不同的项目要到哪个科室检查,每个科室怎么走?效率很低。”同济大学中德工程学院副院长陈明介绍,生产线中的电子芯片就像是产品的“智能体检表”。这张“体检表”将不同工序的设备互相联通,每一道工序应由谁操作、如何操作、操作是否合格,设备自己会交流、决策。

一条生产线上产品各不同

“会说话”、“能思考”的智能生产线不仅极大地提高了生产效率,还将建立起高度灵活、快速反应的个性化生产模式。各加工工件携带的电子芯片内置了所有用户定制化的加工任务,它可自行与机器人、机床等加工设备进行通讯,同时完成不同的定制任务,并可智能检测产品质量。

这意味着,在工业4.0时代的生产线上,同一条生产线上能生产来自不同订单、不同设计的产品。“同时,企业随时可以获悉产品的生产情况,假如突然想给产品加些其他的个性设计,马上在线下达任务,生产线即时做出反应。”陈明表示,这种方式改变了原有大规模的批量生产,实现了大规模的个性化定制,使生产对市场的反应速度加快。

据了解,为了推动工业4.0从概念走向工程实践,同济大学中德工程学院与德国企业菲尼克斯电气于去年10月共同建成国内首个工业4.0实验室。接下来,实验室还将引入智能立体仓库、AGV自动导向车等。陈明介绍,工业4.0在不同的行业将会有不同的发展模式,实验室将和西门子、库卡机器人、蔡司等众多德国企业合作,为不同行业探路工业4.0积累有益的经验,打造我国制造业智能工厂的应用示范工程。

政策动向:国家将出台工业4.0指导意见

近日,工业和信息化部互联网与工业融合创新试点企业现场会在青岛召开,会上工业和信息化部信息化推进司王建伟处长表示,2015年将研究出台互联网与工业融合创新指导意见,进一步明确互联网与工业融合创新的着力点和发展方向。

2015年,人与物、物与物之间的联系将与人与人之间的联系并驾齐驱,成为互联网连接的主要方向,尤以制造业产品互联网化最为明显。根据市场调研机构IDC的预测,制造业互联网化将渗透到企业研发、生产、物流、销售、售后等价值链环节。在2015年,制造业互联网化趋势将进一步向产品延伸。未来产品的物理属性将逐渐减弱,而更多的将是扮演互联网接口及信息采集与传输的角色。产品将借助物联网云计算、大数据、移动等互联网技术实现虚拟世界与现实世界的融合。

工业和信息化部部长苗圩也指出,互联网技术发展正在对传统制造业的发展方式带来颠覆性、革命性的影响。信息网络技术的广泛应用,可以实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,促进生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造,实现生产系统的智能分析和决策优化,使智能、网络制造、柔性制造成为生产方式变革的方向,制造业互联网化正成为一种大趋势。

在2014年11月举行的第十一届中国制造业管理国际论坛上,工业和信息化部副部长杨学山表示,在互联网思维下,市场的生产模式、商业模式,乃至创新方式都在发生变化,制造业企业不变革就要落后挨打。一定要充分利用中国的比较优势、制度优势,走符合中国国情的新型工业化发展道路。

即将出台的互联网与工业融合创新指导意见,将为我国工业4.0发展指明方向。如果将互联网技术融入到工业机器设备中,利用软件分析技术充分释放机器潜能,就能更好地提高生产效率,这是工业互联网带来的效益,而完整的工业互联网需要具备两大要素:第一,机器更为智能化,能够收集诸如生产、环境等各种数据;第二,数据保存与处理分析能力,为企业投资决策做参考。