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智能制造新的工具:自动化可持续发展

来源: | 作者:合肥科节智能科技有限公司 | 发布时间: 938天前 | 742 次浏览 | 分享到:

      智能制造已进入关键的“窗口期”,并呈现自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。当数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据和保持竞争力的必要工具时,自动持续优化的概念应运而生。自动持续优化不仅可以降低人力、能耗和设备运维成本,还可以更新商业价值的定义和框架。本文将深入探讨制造业自动化连续优化的解决方案。

      智能制造进入关键“窗口期”。早在疫情爆发前,制造商就已经开始采用各种技术向智能制造转型,但毫无疑问,疫情大大加快了这一趋势。后疫情时代意味着在未来很长一段时间内,人力、资源、货物的流通仍然会受到限制,促使很多厂商加快自动化、智能化的部署。很多业内人士认为,疫情让工业自动化的进程提前了5年甚至10年。另一方面,智能制造体验作为工业4.0的核心,已经从最初的概念普及和试点示范阶段,进入深化应用和全面推广的关键“窗口期”。随着工业互联网、5G、大数据、人工智能等技术与先进制造技术的深度融合,智能制造呈现出自动化、数字化、集成化、生态化的发展趋势。与此同时,智能制造的发展还面临着供应链动荡、劳动力短缺的挑战,以及柔性生产、流程优化、ESG合规等业务问题。

      智能制造的工业4.0成熟度模型及相应阶段图。制造企业面临的挑战自动化和持续优化解决方案。制造业的优化通常是指在制造环境中,从特定标准下的各种可能性中寻找最佳的替代方案,以更少的资源和浪费实现更快更好的产出。制造企业对“优化”并不陌生,一直在孜孜不倦地寻求产品开发、生产工艺和供应链的优化方法。传统的优化通常涉及一个大规模的一次性咨询活动,可能会邀请一个专家团队来分析企业的产品开发和制造过程,并推荐一个改进机会列表。

      如今工厂数字化转型的部署范围扩大了,数据分析工具进步很快,让制造企业可以进行持续自主的优化。优化的范围不限于单个流程,而是扩展到整个工厂,甚至跨越复杂的供应链。报告在原有优化理念的基础上,更加强调基于数据分析洞察寻找最佳备选方案,借助数字孪生、深度学习、智能设备等实现精准执行。其核心是更高效、无需人工干预和持续优化的能力。为制造企业实现多目标优化提供技术解决方案:自动持续优化有助于准确洞察市场和客户需求,识别各制造环节参数的相关性并找到最佳工艺参数,灵活调度生产,预测和预防供应中断和库存失衡等。,并解决制造业产品设计研发、生产制造、供应链管理等痛点,进而体现在成本、效率、质量、供应链、ESG治理、品牌等方面的优化。