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機器人自動化和大數據包含的智能制造理念
文章正文
機器人自動化和大數據包含的智能制造理念
作者:    发布于:2016-10-13   文字:【】【】【
    
  智能制造與知識管理前面曾經談到智能制造與精益生産的關系,潛伏著這樣的觀點:智能制造所需要的知識可能是碎片化的——把碎片化、非結構化的知識如何管理起來,是我們不得不面對的挑戰。智能制造與雲計算、大數據智能制造與雲計算、大數據什麽關系.
  
  智能制造與快速反應
  
  如果把這些角度中,選取最適合代表智能制造的角度,大概有兩個方面:一個是ICT技術(數字化、網絡化),這是手段;一個是快速反應,這是目標。把快速反應作爲目標時,ICT技術只是手段之一,還要配合軟件、硬件、組織、商業模式手段。但ICT技術同時是關鍵性、標志性的手段:恰恰是ICT技術的進步卻爲智能制造發出洪荒之力——ICT技術的迅速發展,才使得過去的一些設想有條件變成現實。

  ICT技術是怎樣促進快速反應的呢?有幾個方面的原因:
  
  第一,可以用信息實現多方的協同工作。一條新的信息可能涉及到多個部門的工作(如産品設計的改動)。如果可以共享信息,就可以把串行工作變成並行並減少協同中的差錯。
  
  第二,可以實現知識的複用。一個人發現的知識(包括産品部件的設計),可以被其他人、被後繼者重用,省下了不必要的開發。
  
  第三,物質資源的共享(分享經濟),減少了獲得資源的時間。
  
  第四,縮短了決策周期。把信息全面集成起來,就可以讓計算機做出科學的決策、而不是人去控制或團隊開會決策,大大縮短從信息感知到執行的時間。在工業4.0的體系中,縮短生産組織的決策周期可能是成敗的關鍵之一。
  
  第五,提高工作效率的工具。計算機仿真、CAD等手段,使得人們可以在數字世界裏做試驗,從而以提高效率。
  
  智能制造與人工智能
  
  過去的自動化主要針對批量生産。在智能制造的時代,産品更新換代速度快、批量小,甚至可能要在流水線上生産個性化定制的産品。與大批量生産相比,生産組織高度複雜、質量控制難度大增、成本和能耗可能會顯著升高,采購和供貨的壓力大。這些相關的新問題必須被迅速感知、及時處理。從技術上看,在過去的自動化産線上,人們一般試圖把生産的“邊界”盡量固定下來、通過抑制幹擾來保證質量、成本和效率;在智能化産線上,更強調出現問題及時應對這些幹擾。
  
  這時,智能制造的相關技術,如大數據監控、信息集成就成了“雪中送炭”。然而,無論如何,我們都希望不必要的幹擾盡量地少、時間和資源的浪費盡量地少。這樣,生産管理才能盡可能簡單、盡可能高效。我們發現:如果精益生産搞得好,推進智能制造就是比較容易。
  
  智能化與代替人
  
  智能化的首要目標往往是快速反應,而不是代替人。但是,代替人確實也是目的之一、甚至是非常重要的目標。其實,讓機器代替人進行決策和執行,有利于快速反應並取得更好的控制效果。所以,機器人、無人工廠等技術,常常能促進智能化的發展。一般的語境下,自動化多數是指物理設備或産線的自動化,而在智能制造的時代,同時強調知識和數據流動的自動化。
  
  要實現快速反應,除了ICT技術,還要配套其他的東西。首先,從信息感知的角度看,有些信息的獲取,不是僅憑ICT技術就能解決的。比如,要快速響應,可能需要獲得用戶和供應商的信息。但這要有商業模式和法規的支撐才行。其次,從決策的角度看,在可以預見的未來,人類會在很多方面作爲主要的決策者,而這就要有組織模式的支持。第三,決策的執行往往需要有物理設備的支持。第四,智能體系的改進和學習提升,離不開人的參與。
  
  智能制造與知識管理
  
  前面曾經談到智能制造與精益生産的關系,潛伏著這樣的觀點:智能制造所需要的知識可能是碎片化的——把碎片化、非結構化的知識如何管理起來,是我們不得不面對的挑戰。
  
  智能制造與雲計算、大數據
  
  智能制造與雲計算、大數據什么关系?笔者认为,云计算是工具性的、要根据工作的需要来配置,大数据一般是辅助性的,主要从事后台的工作。它们可以让智能制造系统运行得更好,但未必是必需的。
  
  智能制造的必要性可行性
  
  推進智能制造有必要性又有可行性。在社會層面,勞動力危機、老齡化是支撐必要性的重要因素;在企業層面,快速響應市場變化是關鍵因素。其可行性是與過去相比較而言的、是ICT技術的發展導致的。但是,推進智能制造技術會遇到“玻璃牆”:比如,研發設計與服務要占到足夠大的比重;産品質量要盡可能地占據制高點。如果沒有這些條件,企業可能就先要進行轉型,因爲智能制造未必能解決落後企業的問題——就像禦廚解決不了吃不飽飯的問題。轉型不僅是企業家的事,也是政府的事。政府需要建立一個推崇高質量的健康市場、而不是質量逆淘汰的劣質市場。






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