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  • 行业前沿

将工业4.0应用于线缆工厂环境

对于希望适应未来的线缆企业而言,采用自动化方法,建立同步和集成的系统至关重要。

Industry 4.0. Digitalization of modern business process.

2024年3月14日

自 2011 年德国引入工业 4.0 的概念以来,“智能工厂”的概念一直处于制造业的前沿。中国政府后续提出的“中国制造 2025”计划,也是直接从工业 4.0 汲取的灵感。

随着工业 4.0 计划在有关领域日益普及,制造业中也开始出现众多数字化企业和流程。各公司、组织都在向智能制造的未来迈进,如果不能跟上步伐,就会落后,这就是现在的趋势。

本文探讨如何在线缆行业应用智能制造并将回答以下问题:

  • 智能工厂理念是否真的适合线缆工厂?
  • 在离散制造业中,这个理念可能已经过证实,但在流程工业,是否还能适用?
  • 打造智能工厂将需要哪种类型的软件和硬件?

当我们考虑工业 4.0 时,我们的意图是什么?

国家/地区不同,对工业 4.0 的理解就不同,接纳程度也不同。一些国家/地区可能会认为工业 4.0 是不断发展的工厂环境的必要基础,而另一些国家/地区则采取了相对保守的做法,来应对未来挑战。

本文将“智能工业”和“智能制造”等同于工业 4.0 或第四次工业革命中的工业转型。

与工业 4.0 有关的重要内容包括:

  • 购买新机器和设备
  • 实施“大数据”和人工智能 (AI)
  • 虚拟现实 (VR) 模拟
  • 机器人
  • 建造新工厂

本文旨在为希望从工业 4.0 获益的线缆企业提供另一种观点,即可以充分利用现有资产,使其有更高的响应能力,来助力实现工业 4.0 的灵活性、定制化,并顺应未来需求发展趋势。

工业 4.0 与流程工业的相关性有多大?

工业 4.0 在很多领域都很常见。例如,在汽车和手机行业,自动化早已是运营核心之一。部分原因是这些产品通过离散制造生产。汽车行业是离散制造的完美示例,汽车的所有部件,包括底盘、发动机、车轮等组装到一起,成为一个完整产品。

大多数行业都属于“离散”范畴,随着行业成熟度提高,过去几十年间,配套的工业 4.0 也在不断发展。然而,线缆制造工艺并不是离散制造,而是流程制造,这种方式占比更低,因此工业 4.0 方法的成熟度也没有那么高。以下是对线缆制造所采用的流程制造方法的概括:线缆不是拼装离散的零件来组成成品,线缆一开始只是原始组件,然后会加入其他材料,并进行加工,最终制成成品。

线缆行业还有一个棘手问题,那就是线缆生产通常是没有固定模式的。在手机行业,一部手机可能只存在四个库存单位 (SKU)。但在线缆行业,可能会有数千种不同的产品迭代。

强大而先进的制造执行系统 (MES) 和规划系统在其他离散行业中可以有效运行,到了线缆行业,就未必适用了。这些系统的“即取即用”性质并不一定适合线缆企业,至少在不投资定制化功能的情况下不适合。

每个线缆订单都是不同且高度定制的,这就提出了一个有趣的观点:如果工业 4.0 所提出的灵活性已经存在于线缆工厂环境中,那工业 4.0 还有什么用?

工业 4.0——是未来还是一时的潮流?

在含有铜导体的线缆中,仅铜的材料成本估计就要占到总成本的 70% 至 80%。因此简单地用自动化机械代替人工并不能显著降低线缆制造的成本。而且实事求是地说,如果一次性实施工业 4.0 的有关元素,即大数据、人工智能 (AI)、机器人和虚拟现场模拟,线缆企业的成本将会增加,而且这些成本需要很长的时间才能收回。

如果为了应对不断变化的行业形势和日益加剧的竞争活动,而将工业 4.0 视为构建稳健工厂环境的唯一解决方案,风险很高。虽然长远来看,这是正确的方向。其实,工业 4.0 并不一定非要通过投资昂贵的高度自动化系统来快速实施,应该将其视为一系列持续的改进过程,徐徐图之。

在线缆制造业中,如果要实现合理的分阶段方法,最好先关注行业长期面临的问题:如何解决人为错误。举个例子,如果设计工程师在生产线上输入错误的产品代码,就可能会造成数万美元的损失。

因此线缆企业要明确:此类错误的严重性达到什么程度,会对业务造成过于高昂且难以接受的影响? 有时候,利用定制线缆 MES 程序及时提醒机器操作员注意错误,将这些错误的成本限制在公差范围内,可能会比投资昂贵的自动化流程来消除错误更具成本效益。通过有效的项目过程管理(例如 PRINCE2),可有效解读公差和异常数据,从而帮助做出决策。

智能工厂的智能方法

工厂如果想要成为工业 4.0 智能工厂,需要先综合评估其现状。

通过对全球线缆企业的观察,我们发现这个过程可以分为四个关键阶段:

  1. 合理化
  2. 标准化
  3. 自动化
  4. 智能化

我们现在将依次探讨每个阶段:

合理化

首先,需要评估现状。换而言之,相关工厂流程,包括报告、通信渠道和决策,都必须合逻辑、正确且可以正常运转。这是关键。如果这一步有瑕疵,智能工厂的基础就不牢靠,后续的发展方向也会出问题。

当然,现在可能会有改进空间,也可能存在一些问题,而且工厂管理人员已经意识到了这些问题。有些问题很常见,比如,机器已经过时,但更换机器的费用却很高。在现阶段不解决这些问题并不一定会产生问题;在第二或第三阶段又可以很容易地解决这个问题。

然而,未发现的问题,才是真正让人担忧的问题。如果没有意识到存在性能问题,就会误以为运行状况良好,而事实其实并非如此。

标准化

在确定运作情况并明确改进方向之后,工厂管理人员可将注意力转向流程的标准化。

实施标准操作程序 (SOP),即编写一套分步指南来指导工人执行复杂的日常操作,有助于提高效率、实现高质量的输出和保持一致的绩效。还能助力减少沟通失误并提高行业法规合规性。

在整个工厂环境实施 SOP 后,可以获得一个基准,以清晰指出哪些地方的标准需要改进。

在实现工业 4.0 提供的灵活性的过程中,在整个工厂内进行工作流程标准化可能又会抑制灵活性,这似乎有悖常理。事实上,真正有效的标准化只需要在大约 80% 的流程中实施,剩下的 20% 则是例外。

据估计,在中国 5,000 多家线缆企业中,只有 50 家达到了标准化阶段。也许因为中国市场长久以来一直供不应求,导致制造商几乎没有动力去追求合理化阶段之后的阶段。但这可能会导致质量上的欠缺,随着全球竞争的加剧,这种短视已经导致许多类似工厂濒临倒闭。

但这个过程必须循序渐进,如果不先对流程进行标准化,就很难实现第三阶段,也就是自动化带来的好处。

将目光转向欧洲,除了德国,许多欧洲国家都不太相信工业 4.0。这可以理解,要实现工业 4.0,就需要持续的投资,而投资又需要合理的理由。如果线缆企业在工业阶段 2.5 运营就可维持利润,那么为什么要改变? 但须知,安于现状是有风险的,其他市场发展起来后,这种短视的做法可能将会显露弊端。

与第一阶段(合理化)相同,建议在标准化阶段进行审计,以建立一个基准。毕竟,如果没有认可的基准,又如何知道一家工厂改变方法会产生多少实际成本,自动化又是否真的会带来好处?

进行此类审计时,建议线缆企业考虑以下内容:

  • 所有机器和传感器都有数字输入/输出 (I/O),这对获取实时反馈至关重要。
  • 机器的运行历史记录都有整体设备效能 (OEE) 和可追溯性的数字日志。对于大多数工厂管理团队来说,车间就像一个产品设计、运营、财务和销售的黑匣子。必须能够通过线缆 MES 评估其中各职能的绩效。
  • 操作员有相应的制造技能。
  • 以下内容都以数字化方式存在:线缆设计、工作指令卡、测试结果和 PO。
  • 公司中的主要系统,例如企业资源规划 (ERP)、仓库管理系统 (WMS)、制造资源规划 (MRP)、产品设计管理 (PDM) 和制造执行系统 (MES) 已经相互集成或有集成的潜力。
  • 团队中有些成员了解整个工厂,也了解工业 4.0 的概念。虽然每位经理或主管都是各自领域的专家,但必须有一个资源(无论是个人还是团队)能够判断标准化能否给整个工厂带来好处。
  • 公司已经落实持续改善计划,如精益生产、Kaizen(改善)、MUDA(浪费)或者快速换模 (SMED)。

自动化

在离散制造业,如汽车和手机行业,打造全自动化工厂这一雄心壮志正在以惊人的速度成为现实,大胆采用大数据、AI、通信和去中心化技术,是背后的重要驱动力。

然而,在线缆行业,定制化是关键,那么使用机械臂等方法是否真的有必要或真的有益? 在目前的线缆工厂环境中,一名操作员就可以轻松维护五台机器。如果用机械臂,这一比例就会降为1:1。

尽管如此,自动化在线缆工厂中仍有一席之地,所有线缆企业在面向未来推进业务时,都应该予以考虑。

如果线缆企业希望获得竞争优势并了解其业务效能,就应当导入系统,来同步 ERP、CRM、MES 等软件,以提供实时数据反馈。然后,通过自动化获得的实时、可靠数据又可用于推动系统的数字智能化。

智能化

如上所述,智能化并不一定等于完全自动化。相反,它应该被视为过程推动的数字化改进,一旦实施,就会不断对其进行评估并通过人为干预进行改进。

制造工艺和分析程序通常会产生大量数据。面对着无数变量,人工挖掘见解、识别不同模式和错误的能力是有限的。

为了应对这些挑战,人们越来越依赖 AI 和机器学习,并会将后续收集的数据反馈回机器以进一步提高其智能化水平。

总结

线缆行业不应该忽视智能工厂流程的实施,并应该认真考虑以一种不同于其他行业的方式来实施这些流程。

对于希望企业适应未来并完全了解其制造工艺效率的线缆企业而言,采用基本的自动化方法,建立完全同步和集成的系统至关重要。

通过自动化和智能化,可以减少机器的停机时间、减少废料和浪费,并尽早发现错误和瓶颈。系统可以直接集成至现有设备,因此能够在几乎不产生中断的情况下快速且经济高效地向智能工厂迈进。

若要进一步探讨该主题,请联系我们。

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