走进“灯塔工厂”⑥丨“端到端灯塔工厂”:如何塑造高含金量的价值链?
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2024-12-19 05:02:53
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工人日报—中工网记者 裴龙翔

在过去的4年时间里,工厂将生产自动化程度提高了20%,并部署多项先进技术,包括机器学习支持的数字快速原型制作、智能规划与排程及AIGC(生成式人工智能)运维等,从而缩短了67%的订单生产交付时间,并使人均生产效率提升了82%。这是记者近日在施耐德电气上海普陀工厂(以下简称普陀工厂)采访了解到的。

普陀工厂落户普陀区已有28年,即使前期经历过搬家,但入驻绥德路的工厂也已超过20年,厂区内郁郁葱葱的大树便是岁月的证明。近年来,普陀工厂积极拥抱数字化技术,将前沿科技深度融入日常运营,实现了生产效率与产品质量的双重飞跃,为传统制造业转型树立了典范。

今年10月,该工厂荣膺代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平的“灯塔工厂”,并且还是其中含金量极高的“端到端灯塔工厂”。“‘端到端灯塔工厂’打通了端到端价值链,包括供应链上下游网络,以及从产品开发、零部件/原材料采购、生产规划、交付运输到运营维护的端到端。”上海施耐德工业控制有限公司总经理史益平说。

端到端释放更大潜能

相较抽象的定义,生产线上的切实变化让员工们对端到端供应链有了更为直观的感受。普陀工厂计划工程师小何表示,以往,每天上班后都需要花上两小时进行生产任务的安排,供应链升级之后,他的工作提速了20多倍。

他这样描述现在的排程:“多目标自动订单排程系统在每天清晨五点半开始抓取订单数据,然后根据订单的紧急程度灵活调整生产安排的优先级,同时快速发布新的生产计划并帮助人员执行。系统平均在5分钟之内就能完成从检查资源到自动排程的整个过程,使得产线在早上六点便可以按照最新的生产计划进行安排。”

作为施耐德电气的供应商,同时也是施耐德电气“零碳计划”的杰出伙伴,天津津荣天宇精密机械股份有限公司(以下简称津荣天宇)在数字化、智能化和绿色化的全方位升级也让人耳目一新。目前,在津荣天宇,绿色智慧能源系统、无人值守变电站、智慧照明等系统设备正发挥着作用。

正是在施耐德电气的技术赋能和支持下,津荣天宇经过数字化和绿色低碳转型,如今运营效率大幅提升,每亿元销售额的碳排放量降幅达到了35.1%,仅铺设自有光伏这一项,预计每年便能实现减排达1100吨。

施耐德电气高级副总裁、全球供应链中国区负责人张开鹏表示:“当前,数字化和人工智能已经渗透到我们的工作和生活中,客户的个性化需求越来越多、可持续发展的要求也越来越明确。这都要求我们必须与供应商伙伴紧密携手,共同打造强韧、敏捷、智慧、绿色的端到端供应链,促进整个产业的发展和变化。”

柔性生产线支撑产品种类扩大4倍

普陀工厂专精于生产接触器热过载继电器电动机断路器等关键电气设备。在赋能上下游产业链的同时,该工厂近年来也积极采用第三代全自动模块化柔性产线,促使产品种类扩大了4倍。

据悉,该柔性生产线采用全电控设计,其全自动、模块化、柔性化的特性,可以大幅缩短新产品上市所需的时间。

进入普陀工厂内,便可以看到一条针对接触器的全自动柔性装配线正在高速生产,原件随着磁悬浮轨道有序前进,机械手忙而不乱地逐一组装。面对分秒不停的流水线,工作人员介绍道:“我们的生产线都是模块化的,如果有扩大生产的需求,只需要增加模块即可,大幅提升了生产效率。”

不仅在生产线上,普陀工厂车间里的其他区域同样展现出高效的一面。在智能物料配送区域,悬挂在车间顶部的18台监控设备,借助5G网络的高速传输与低时延特性,对数十台AGV(自动导向车)进行实时监控,无须人工干预,就能实现更精准的导航和定位;在质检区域, AI视觉自动识别存在质量缺陷的产品并加以剔除。

在痛点最为突出的新品研发方面,效率的提升来源于引入了基于机器学习的产品寿命实验平台。“该平台通过分析以往类似产品的历史数据,并实时采集实验过程中的关键参数,自动分析测试数据,从多维度精准定位影响产品寿命的关键因素,快速揭示产品失效原因,有效减少了重复测试的次数。”史益平表示,以往需要完整地将产品寿命测试至终止,现在只需要做到大概50%,即可预测产品是否达标。

这些创新举措共同构成了普陀工厂柔性生产的强大支撑体系,使其在面对市场变化时能够从容应对,实现了生产效率与产品多样性的双丰收,彰显了柔性生产线的巨大优势。

新兴技术助力维修运维

随着普陀工厂自动化率的不断提升,各类新兴技术的广泛运用,诸如机器人的普及、AGV小车的增加、AI及AR应用的融入,以及一系列复杂自动化设备的引入,都对工厂维修的技术人员提出了更高的要求。史益平提到,如今的设备运维,早已不是靠螺丝刀和扳手就能解决的问题。

“为此,我们将AR眼镜和最新的AIGC技术进行了结合。”普陀工厂运维负责人介绍,通过这项技术,技术人员只需佩戴AR眼镜,即可轻松利用语音输入方式描述设备的故障代码或故障现象。随后,AIGC系统会依托知识库中丰富的设备手册、作业指导书、历史维修记录以及过往成功案例,进行智能学习与分析,迅速提供设备故障诊断以及全面的解决方案。

通过AR与AI的结合,运维人员也拥有了 “超级大脑”。“这套设备可以指导我们的维修技术人员快速识别并解决问题,提高维修效率,弥补不同维修人员之间的技能差距,降低设备故障的平均修复时间。”史益平补充说,“这个方式也大幅降低了新维修人员的培训时间。之前,培养一名资深的维修技术人员,差不多要花一年半的时间。现在只用6~9个月,维修技术人员就可以进行大部分设备的维修。”

来源:中工网-工人日报

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