發布日期：2022-05-18 點擊率：46
整體交付周期從18天縮短至5-7天，生產效率提升30%，這條信息化高端裝備智能制造產線，到底有多牛？
智能工廠中，輕微的機械聲從不遠處傳來。一輛黃色的AGV小車正從倉庫自動取貨，將配件馱送至不同的上料站臺。新一批的AGV小車，則將裝配完畢的產品，自動運送到出料口。早已等待在出口的叉車，在智能激光的引導下，將產品送至對面的老化測試中心。
放眼望去，流水線上的智能鎖螺絲機人一刻不停，每8分鐘自動鎖完130顆螺絲，而同樣的工作量人工大概需要1個小時。
這井然有序的全自動化生產場面，并不是出自某個科幻大片中的實驗工廠，而是中國目前領先的信息化高端裝備智能制造產線之一，位于濟南孫村產業園的高端裝備智能工廠，該產業園的定制化產品和高端服務器都來自于這個工廠。
如此高效精準的生產，來源于工廠的5大核心部分：2條柔性智能產線、1座智能立體倉庫、8座智能老化中心和嚴苛品控實驗室，以及一座智能現代化的物流中心，集智能化、自動化、模塊化、數字化、精益柔性制造于一體。
智能化≠自動化：智能工廠到底有多智能？
眾所周知，為了應對全球制造業變革浪潮，促進本國制造業的轉型升級，德國政府于2013年提出了工業4.0的國家戰略，中國則于2015年發布了《中國制造2025》行動綱領。在這樣的背景下，國內外的制造企業紛紛開始智能化轉型，智能工廠成為制造升級的必然趨勢。
然而有數據表明，目前中國有七八百萬家制造企業，但真正開始做智能化的還不到10%。放眼時下的中國制造，多數企業還處于單一型號產品、標準化流水線批量作業、以低廉成本作為唯一競爭優勢的工業2.0形態，只有少數企業運用了機械化或者自動化代替了一部分的手工勞動，制造的模式并沒有改變。
值得注意的是，自動化并不等同于智能化。智能制造所需要的并不僅僅是設備的升級或單純的人工智能開發，而是圍繞用戶的價值，實現全流程端對端互聯，對整個制造行業進行水平整合和垂直整合，打造一個互聯工廠。
以此標準來考察該智能工廠，我們就能深刻體會到智能與自動之間的天壤之別。
當客戶提交定單后，定單信息實時傳到智能工廠，智能制造系統自動排產，并將信息自動傳遞給各個工序生產線及所有模塊商、物流商，不同的工序根據指令生產相對應的產品模塊，在產線進行組裝，并進行產品品質管控。
換句話說，貫穿整個生產環節的，不僅僅是工廠制造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、庫存管理、質量管理等全流程自動化控制，更為重要的是實現全流程的數據采集和分析，通過數字化、智能化的手段驅動“需求”、“研發”、“生產”、“服務”4端之間的互聯協同。
例如，在產品品質管控上，該智能工廠實施大數據采集引擎、整合數據采集渠道，覆蓋整個工廠制造現場。在30道工序，120次信息采集之后，依然能實現對每一塊部件、每一步工序、和每一套整機柜的全程數據信息采集，以確保產品經過25項嚴苛測試之后，良品率仍高達99.6%。
整體交付周期從18天縮短至5-7天，生產效率提升30%，客戶TCO降低31%。這些令人驚艷的數字，也從側面映襯出智能化的魅力，讓我們不禁感嘆，原來數據和信息貫穿整個生產流程能夠產生如此巨大的價值。
規模化生產≠個性化定制：如何實現智能化生產？
互聯網時代下的需求更個性化和多樣化，模式更趨向于定制化，這就倒逼供應鏈和制造要“個性化、靈活、高效、快速”。為了滿足用戶的需求和體驗，制造業必須致力于實現全流程端到端互聯，打造柔性制造的工廠和供應鏈。
該智能工廠有兩條柔性產線，分別用于節點和主機的生產，其中節點產線共有10個生產單元，每個單元獨立作業，可以同時生產10類不同類型的產品。
在過去的經驗里，制造業的規模化生產對于個性化定制是極大的挑戰，而其柔性產線卻可以為BAT企業提供100+類型定制化服務器產品，匹配客戶應用。
事實上，在成功實現大規模定制之前，該工廠也經歷了幾個重大轉變：
首先，在客戶需求上，工廠從提供標準設備轉向場景化定制，幫助客戶考慮他們在使用中可能遇到的問題。
其次，在研發上，從最早的OEM模式到ODM模式再到JDM模式。
所謂的JDM模式，即更多的面向應用，融合產業鏈，與客戶建立聯合的定制開發與合作模式。從早期的簡單定制化，到后來深層的定制，再到當前階段圍繞客戶需求，JDM模式，從數據中心頂層幫助客戶做產品的創新設計，共同來去研發創新產品。
再次，在生產和服務上，該智能工廠經歷了從小顆粒單一服務器到大規模一體化交付的過程。
最后，在商務上，從最早的買賣到商務合作，再到商務模式創新，現階段與合作伙伴的關系更加富于想象力，演進到面臨共同的客戶，共同的商業環境，甚至是共同的生意模式。
圍繞這幾個轉變，我們不難發現，要實現個性化、定制化的生產和服務，有兩個關鍵環節不容錯過：一是需求的收集，二是需求的實現。
客戶需求收集得不準確，難以完成交付；一旦客戶需求傳遞被延遲，又會影響到最后的交付時間。因此，在大規模定制時代，該生產線做好了兩手準備：
第一，為定制化需求客戶提供分層化定制，包括“系統定制”、“部件定制”和“全新產品定制”三大類，同時搭建客戶互動平臺和供應鏈協同平臺，快速響應客戶需求。
第二，為客戶提供供應鏈對接平臺，從需求第一時間傳遞到中間生產、交付，整個環節都可以清晰的看到，客戶可以第一時間掌握整個項目節奏，雙方可以第一時間對接整個運營工作。
目前，該智能項目已經在美國、委內瑞拉等全球多地部署了生產基地和全球一體化的服務體系，國內和海外的交付同樣一目了然。
該智能工廠打通了需求、研發、生產、服務四端實現互聯互通，將智能制造緊密結合在一起。該產業園展示出的智能制造，是以數據為核心，利用信息技術將數據作用在制造流程的每一個環節并產生價值，從而實現精細化的生產和服務。
制造≠智造：智能制造帶來什么樣的啟示？
工業時代強調規模經濟，其依據是單一產品生產規模擴大，產品的平均成本會逐步下降。這是一種面向“做大”的制造模式。
而在工業4.0和中國制造2025背景下的數字經濟，則強調范圍經濟，通過信息的獲取和處理應對“多樣性”的挑戰，從而降低成本、提高效益，是一種“智造”的思路。
因此，從“制造”升級為“智造”，圍繞“用戶生產”的JDM模式或許是最好詮釋。讓用戶的需求意見滲透到產品設計、訴求、生產的全過程，整個制造過程的起點是用戶，歸宿也是用戶，是數字經濟下的最佳范本。
在該智能工廠的實踐中，客戶全流程參與大規模定制，不僅僅是讓工廠精準獲取了客戶的需求，快速滿足了客戶的需求和體驗；更重要的是，實現了客戶需求驅動企業全流程的變革，變原來以企業中心的傳統模式，為以客戶為中心并聯協同的互聯網模式，這樣可以大幅提升企業的效率和對客戶終生價值的滿足。
不難發現，在與BAT企業的合作案例中，制造升級趨勢已不容小覷，并且為中國制造業帶來了新的啟示：
一是客戶開始愿意為品質買單，買的是價值，而不是單一的便宜。客戶從需求階段開始，就已經和智能化工廠對接，整個流程做到了高效率交付，高品質產品交付。
二是雙方的合作正在逐漸融合。該產業園的優勢在于基礎設施，而百度、網易、騰訊、阿里等互聯網企業的優勢在于上層軟件?；ヂ摼W先進的技術可以和定制的硬件產品形成一體化的解決方案，而最終形成的一體化產品，將幫助傳統企業快速轉型，從而實現雙方的增值。
三是從場景滿足到趨勢引領，該智能工廠在幫助客戶做未來業務發展的支撐，一起引領未來的應用。比如與百度聯合開發的SR-AI整機柜服務器，開展無人駕駛的業務；與網易簽署戰略合作協議，發布IM一體機、DDoS一體機、企業的通訊一體機，商超零售一體機等，最終目標是從短期產品成功到長期商業模式的成功進行轉變。
由此，率先在全球完成IT基礎設施從大規模制造向大規模定制的成果，率先拿到全球第四次工業化革命的入場券，并且在從“制造”向“智造”的發展中，起到了重要的示范作用。
依托云計算、大數據、物聯網等新技術，這條位于濟南孫村產業園的高端裝備智能工廠通過數字化、智能化的手段，旨在解決了信息化高端裝備的大規模定制生產難題，無疑也為整個IT基礎設施制造標準提供了重要參考和示范引導。從“制造”向“智造”，不僅在提供著智能的計算平臺，也用自己的實踐加速中國制造業的轉型和發展。
文章來源： 科技云報道、高級服裝技術圈、紡友網
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