智能制造模式下的工业生产效率提升策略

智能制造模式下的工业生产效率提升策略

郑旭阳

吉林烟草工业有限责任公司，吉林省延吉市 136200

摘要: 在智能制造浪潮下,提升工业生产效率是制造业转型升级的当务之急。本文阐述了工业生产效率提升的必要性,分析了智能制造环境下生产过程、管理、资源等方面的智能化是提高效率的关键。进而提出全面数字化转型、生产过程优化、管理模式创新等策略路径,为制造企业实现高效率、高质量、可持续发展提供有益借鉴。

关键词: 智能制造；工业生产效率；数字化转型

引言: 在新一轮科技革命和产业变革的大背景下,制造业正面临深层次转型升级。智能制造被视为制造业转型发展的关键路径,将深刻影响和重塑工业生产的组织方式和运行模式。提高制造业生产效率,实现高质量发展,是智能制造的核心目标之一。但受制于传统生产方式及管理模式等因素,工业生产效率目前仍面临诸多挑战和瓶颈制约。

一、智能制造背景下工业生产效率提升的必要性

(一)工业生产效率提升的内涵及意义

工业生产效率是指在一定投入条件下,企业将各种生产要素转化为产品或服务的能力。提升生产效率的内涵是在现有资源与能力约束下,通过改善生产流程、优化资源配置、创新管理模式等措施,实现产出最大化。

提高工业生产效率意义重大:有利于降低企业运营成本,提高产品盈利能力,增强市场竞争力;有助于企业实现可持续发展,促进资源节约和环境友好;有利于释放生产潜能,充分发挥现有资源效用,提高要素投入产出比;有利于企业追求卓越绩效,持续改善生产质量和服务水平。

(二)工业生产效率面临的挑战与问题

当前,我国工业生产效率普遍不高,主要面临以下挑战与问题:生产流程复杂、环节多、效率低下;生产管理模式陈旧,决策依赖经验判断,缺乏科学化和智能化手段支撑;资源利用率不高,闲置浪费较多;产品质量参差不齐,不合格品和返工率较高;企业对标先进存在差距,自动化、智能化程度有待提高。

(三)智能制造是提升生产效率的关键

智能制造被认为是解决上述挑战、提升生产效率的重要途径。智能制造是指在制造活动全过程、全生命周期中,运用新一代信息技术和智能化装备,实现人、机器和物料之间高效的协同工作。智能制造模式下,生产过程环节可被精细化管控,实现自动化编程和智能调度,极大提高了生产效率;生产管理可借助大数据、云计算、人工智能等技术手段,做到实时监控、预测分析和智能决策,提高管理效率和质量;生产资源高度集成和共享,降低闲置浪费,提升利用率。总之,通过信息物理系统的深度融合,智能制造支持制造业从单一追求规模向提高质量效率转型升级。

二、智能制造模式下的生产效率提升关键要素

(一)生产过程智能化

生产过程智能化是指将先进的智能装备、传感技术、工业机器人、智能物流系统等融入到生产制造环节,实现智能感知、智能分析、自动化控制和协调配合,从而大幅提高生产效率。例如引入智能化生产线,配备工业机器人进行自动化装配,利用计算机集成制造系统(CIMS)实现工艺流程智能优化和调度,应用AGV和智能物流管理系统实现高效流程协同,等等。

(二)生产管理智能化

生产管理智能化是指利用人工智能、大数据分析、工业互联网等新一代信息技术,实现生产决策的智能优化和生产过程的实时监控与处置,企业可建立生产智能体系,将生产设备、工艺参数、质量数据等集成到数字化平台,运用机器学习、知识图谱等技术进行智能决策,提高管理效率,可基于大数据建模预测生产过程中可能出现的异常,并及时预警和自动调整,实现智能监控和故障预防。

(三)生产资源智能化

生产资源是制造企业的核心要素,实现资源的智能化配置是提高生产效率的关键。可以借助工业物联网、云计算等技术,打造智能资源池,统筹各类生产要素的优化调配,降低闲置浪费。同时,数字孪生技术可以构建资源的虚拟模型,模拟分析资源的最优组合和利用方式,提高资源利用效率。此外,应用智能化方法对能源、原材料等资源的流向进行实时监测和跟踪,及时发现异常情况,保证资源的高效利用。

三、智能制造模式下的工业生产效率提升策略

(一)全面数字化转型

构建数字化智能工厂。利用工业互联网平台、工业大数据、云计算等技术,将生产设施、生产线和车间打造成信息物理系统,实现生产要素的集成共享和网络化协同。同时建设工业控制系统,完成工业机器人、RFID识别系统等智能制造装备与生产系统的高效连接,实现生产过程自动化和智能化操作。部署企业生产运营管理系统。集成PLM、ERP、MES、WMS等管理系统,形成集生产过程执行、质量管理、设备管理、仓储物流于一体的生产运营协同平台。该平台要与车间工艺系统、供应链管理系统等无缝集成,支持跨系统数据交换与协同,实现生产计划、质量控制、库存管理等全流程智能管控。

打造工业大数据及人工智能应用平台。将生产全流程数据汇聚和深度分析挖掘,形成面向生产决策的数据资产。在此基础上开展机器学习建模,研发诸如设备预测性维护、能源管理优化、工艺参数智能调整等智能应用系统,提高生产管理的科学性和先进性。还需加快5G、AR/VR等新兴技术在制造领域的应用创新,培育新型智能制造新模式,为数字化转型注入新动力。

(二)生产过程优化

智能制造最重要的落脚点就是优化生产流程,全面提升生产效率。可以从精益化智能生产、弹性化智能制造、集成化智能车间等方面着手优化和再造传统生产模式。精益化智能生产要求结合6西格玛等管理理念,彻底消除生产过程中的各类浪费,促进生产活动的无缝流动,最大化生产效率。比如应用智能物流和AGV实现精准调度和高效流转;应用RFID与视觉识别技术实现自动化生产线上的在制品智能跟踪与货位优化;联网实时监控产能利用状况,根据订单量实时调整生产节奏。

弹性化智能制造重视满足个性化定制需求,强调生产过程的柔性可重构。可以利用模块化设计、可编程生产系统等手段,实现个性化定制产品无缝投产。同时应用机器人、工业大数据等技术,让生产过程具备自动优化、自主适应、快速切换的能力。集成化智能车间需统筹生产环节的最优集成,使生产、采购、物流等环节无缝协同。比如可以将工艺设计、仿真调试与制造执行融为一体,使产品设计原型和生产线自动生成同步;集成管理生产、仓储、物流等全过程数据,提高业务流转效率。

(三)生产管理创新

智能制造需要与先进的生产管理理念和方法相结合,实现生产管理模式的全面创新,推动企业生产管理向精细化、自动化、智能化迈进。生产管理精细化,是指将各生产环节的工艺参数、设备状态、质量数据等全面感知和跟踪。基于大数据分析可以优化管理策略,消除管理盲区,实现对生产过程的精细化管控。比如制定精确的工艺参数、确立领先的 SPC标准、优化生产调度等。

生产管理自动化,运用机器视觉、工业机器人等技术替代人工作业,减少人为干预和失误。比如采用智能视觉检测系统完成产品自动化检验;应用自动化装备进行自动整理和包装;利用智能化系统自动分析数据状态,发出任务指令和报警。生产管理智能化,借助人工智能、机器学习等技术,不断提升管理的智能化水平。如基于知识图谱和机器学习构建智能生产决策平台,进行工艺优化与质量管控;利用人工智能进行生产计划排程优化,增强预测准确性;开发设备智能诊断系统,提高故障预防能力等。

结语

在新一轮科技革命和产业变革的背景下,推进智能制造成为制造业转型升级的必由之路。我国工业企业要认识到生产效率提升的重要意义,把握智能制造带来的机遇,从全面数字化转型、生产过程优化、生产管理创新等方面着手,高效融合现代信息技术与先进制造模式,构建高度智能化、高质量、高效率的新型工业体系,实现高水平质量发展。

参考文献

[1] 赵滨元.数字技术应用,智能制造生产模式和企业生产效率[J].经济与管理, 2023, 37(6):76-84.

[2] 孙伟峰,续焕超,葛慧.智能制造模式下航天离散型机加车间单元化布局的思考与实践[J].网信军民融合, 2020(4):5.DOI:CNKI:SUN:WXJM.0.2020-04-014.

[3] 张益.面向智能制造的生产调度鲁棒优化及算法研究[D].浙江大学,2019.