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2020第二屆中國智能展覽會
工業連接

重磅發布!2019-2020中國智能制造10大熱點

  2020年04月23日  

  新鮮出爐,重磅報道!一年一度的《中國智能制造十大熱點》正式發布!

《中國智能制造十大熱點》

01、數字孿生概念熱門,應用場景尚需突破

  2019年以來,數字孿生技術(Digital Twin)已經成為我國智能制造領域的熱點,Gartner也連續4年將數字孿生列為十大戰略發展科技。數字孿生技術的應用場景不斷豐富,跨越了產品設計、制造到運營服務的全生命周期。

  圖源:Ansys

  數字孿生技術的發展,源于CAD技術、虛擬仿真技術、工業物聯網、VR/AR等智能制造相關技術的發展與交叉融合。CAD技術經過半個世紀發展,從二維工程繪圖到三維建模,再發展到全三維設計和基于模型的產品定義(MBD);虛擬仿真技術從有限元分析、流體分析到多物理場仿真分析,以及工藝仿真,再到數字化虛擬樣機,以及數字化工廠仿真;工業物聯網技術則針對重資產設備、無人值守的設備、可移動的復雜裝備、智能互聯產品,以及生產線和車間等場景,以多種數據來源(傳感器、數字儀表、控制系統等)和高頻次的數據采集為特征,基于工業物聯網平臺進行應用;再加上VR/AR等可視化技術的迅速發展,使得數字孿生技術應運而生。

  目前,數字孿生技術的應用還沒有一個單一和統一的平臺來支撐,而是需要多個平臺的協同配合。按照應用層次,數字孿生分為四級,分別是描述、診斷、預測及決策,其功能依次遞增,實現從可視化呈現、智能診斷、科學預測到最終的輔助決策。

  筆者建議,具有產品全三維設計和MBD技術應用基礎,以及工業物聯網應用實踐的大型企業可以建立明確的愿景,做好規劃,梳理路線圖,但一定要建立分階段的明確目標,真正在每個階段創造實際的價值,而不是做一些炫酷的面子工程。

02、中國工業軟件產業壓力巨大,任重道遠

  2019年,我國工業軟件業務收入保持較快增長,為支撐工業領域的自主可控發展發揮了重要作用。然而,我國工業軟件的生存“土壤”與歐美工業軟件強國相比還存在較大差距,國產工業軟件企業的競爭力還存在明顯的“后發劣勢”,我國工業軟件產業發展仍任重而道遠。

  我國工業軟件產業發展仍任重而道遠

  對于擁有工業門類最全、全球第一制造業大國的中國來講,工業軟件的重要性毋庸置疑。工業軟件是現代產業體系之“魂”,廣泛滲透和應用于幾乎所有工業領域的核心環節。工信部信軟司在與工業軟件產業發展有關文件中指出:工業軟件是指專用于或主要用于工業領域,為提高工業企業研發、制造、生產管理水平和工業裝備性能的軟件。工業軟件有多種角度的分類方式,目前并沒有形成國際公認的統一標準。

  ▲ 工業應用軟件包含的范疇

  筆者認為工業軟件可包括三類軟件:支持工業企業進行產品研發創新的工具類和管理類軟件、支持企業進行業務運營的各類管理軟件、支持對設備和自動化產線進行管控以及數據采集和安全運行的工控軟件(產品內部運行的嵌入式軟件不在本主題討論范圍內)。

  ▲ 中國工業應用軟件市場主流廠商

  經過30多年的發展,我國工業軟件產品種類已經比較齊全,覆蓋汽車、工程機械、航空航天、高科技電子、家電、國防軍工、石油化工、食品飲料、生物醫藥等多個行業,具備了一定的行業解決方案研發能力和服務支持能力。2019年,我國工業軟件業務收入保持較快增長,累計完成業務收入1720億元,為支撐工業領域的自主可控發展發揮了重要作用。

  筆者認為,中國工業已經發展到了轉型升級的關鍵階段,工業企業對工業軟件提出了更加迫切的需求,我國工業軟件企業應該抓住工業企業進行數字化轉型的巨大機遇,堅持開放與合作,實現廣泛國際合作基礎上的協同創新與共同發展。

  當前,中國工業軟件產業的發展是面對一個相對成熟的存量市場,在此狀況下,我國的工業軟件企業不應追求面面俱到,而是要做專做精,在細分行業、細分領域打造自己的優勢產品。面對國外軟件企業,應當強調競合,集成國內外優秀軟件,優勢互補,打造解決方案;面對國內同行,則應當改變傳統的低價惡性競爭,打造自身獨特優勢,真正實現共同進步,不斷推動中國工業軟件產業的健康快速發展。

03、統一架構標準,加速IT與OT融合集成

  隨著智能制造戰略的深入,推動企業的運營管理系統與制造執行系統的縱向集成與貫通已成為當前企業新的應用需求,也加速了IT與OT的融合進程。與此同時,OT廠商和IT廠商也開始重視統一架構標準的建設工作。

  IT與OT融合時常被作為重要的產業趨勢,旨在通過兩者的融合打通運營管理系統與制造執行系統之間的數據鏈路,將二者整合在一個統一的信息平臺上,從而幫助企業提升在運營決策與制造執行等各方面的綜合效益。

  然而,IT與OT融合并不容易,除了需要面對跨界投入不穩定、不確定的風險以及設備、人力等成本的挑戰外,IT與OT本身所具備的特性也為二者融合設置了障礙。

  隨著TSN與OPC UA兩大標準的發展,OPC UA在水平方向將不同品牌的控制器設備進行集成。在垂直方向,TSN則實現設備到工廠再到云端的連接,推動IT與OT的融合。可以預見,在主流OT廠商和IT廠商均支持OPC UA和TSN的趨勢下,IT與OT融合的諸多問題開始被逐一解決,打通“從計劃層到執行層”的全業務流程數據,實現企業內部由上而下的業務縱向集成也水到渠成。

04、增材制造服務產業,迎來發展新契機

  在全球經濟一體化進程中,技術的發展、消費文化的變遷以及市場結構的變化,正加速改變著全球制造業的競爭格局。以增材制造技術為代表的新一輪科技革命,正受到全球制造行業的廣泛關注,世界各國紛紛把增材制造作為未來產業發展的新增長點,我國也從資金、政策等角度對增材制造產業的發展予以大力支持,尤其在發布《增材制造行業發展行動計劃》后,我國增材制造服務產業及技術迎來了發展新契機。

  ▲ 圖源:Materialise

  從全球市場來看,增材制造服務商主要分為三類:

  ● 一類是以美國3D Systems公司和Stratasys公司為代表的綜合性增材制造服務商,他們從設備制造商起家,通過研發與并購不斷向上下游拓展延伸業務,將材料、軟件、服務等技能逐步收入囊中,逐步演變為可以提供綜合增材制造解決方案的服務商;

  ● 第二類是增材制造工作流程解決方案與打印平臺的服務提供商,例如Materialise、Shapeways等,都屬于不生產增材制造設備,只面對應用用戶提供整體解決方案,其中成立于1990年的Materialise擁有業界最大的軟件開發團隊與全球頂級的增材制造工廠,其經過認證的生產和質量流程能滿足為要求最高的行業服務的標準,全球多家知名汽車公司、航空制造公司以及電子消費品公司都是他的客戶;

  ● 第三類是各行業巨頭直接進軍增材制造領域,扮演增材制造服務商的角色,例如,美國工業巨頭通用電氣旗下的GE Additive具備了增材制造全產業鏈的支持服務,從金屬增材制造設備到三維建模軟件和服務系統等,GE Additive都可以為客戶提供相應服務和整體解決方案。

  從我國市場來看,增材制造服務產業規模已經初步形成,涌現出一批具備一定競爭力的骨干企業,典型代表包括太爾時代、先臨三維、鉑力特、鑫精合、華曙高科、飛而康、閃鑄科技、悅瑞三維、漢邦科技、安德瑞源、易加三維、科恒、未來工廠、云鑄三維、聯泰科技、敬業增材、光韻達醫療、德科精密科技、黑格科技、永年激光、雷佳、捷諾飛、共享集團等,他們為增材制造服務產業的發展提供了有力的支撐。尤其在2019年,專注于工業級金屬增材制造的鉑力特成功在科創板掛牌上市,意味著我國的增材制造成長空間逐步打開,對整個增材制造產業的發展帶來了積極的推動作用。

  未來已來,將至已至。全球增材制造服務產業發展正處于快速商業化階段,目前市場以歐美企業為主導,中國企業緊隨其后。隨著增材制造服務產業與信息技術、新材料技術、新設計理念的加速融合,制造業的方方面面有望被重塑。展望2020年,增材制造服務產業的發展仍然值得期待,在經歷了市場的浮躁和沉寂,整個增材制造服務產業正在朝著積極的方向發展。

05、人工智能和大數據分析,加速制造業智能變革

  當前,制造企業人工智能與大數據分析應用正在加速落地,無論是產品、質量、運營還是能耗都可以通過人工智能和大數據分析算法來進行分析。制造業中不同運營階段所產生的海量非結構化數據也為人工智能AI落地提供了諸多場景。例如,無人駕駛、智能產品、表面質量檢測、語音揀貨、生產排產、供應鏈優化、創成設計、預測性質量分析和預測性維護、客戶需求預測等已成為人工智能技術典型的應用領域,產生很多優秀實踐案例。

  人工智能和大數據技術應用的最根本的核心是讓復雜的東西變的簡單化、便捷化、人性化和個性化。以美的集團為例,從企劃、研發、生產到最后的服務,都能看到人工智能的算法和大數據技術應用的身影。通過廣泛深入的AI與大數據分析技術應用,美的集團可以精準理解用戶需求,打造最符合用戶需求的產品;在生產方面,各類在線AI視覺檢測設備使用令產品生產過程中的質控水平有了質的飛躍,既節省了人力又能夠提質增效;在產品服務方面,更是凝聚了所有AI技術的核心,比如交互智能化、服務智能化、生態智能化。美的集團打造的科技、智能高端品牌Colmo,就將人工智能和大數據技術淋漓盡致地體現在家電產品中。

  富士康推出的“霧小腦”則重點通過將人工智能技術與設備相融合,發展智能生產設備,將核心生產設備都智能的連接起來,包括設備本身以及設備生產所需要的材料,結合大數據分析,通過專業知識處理后再加上人工智能的方法,利用智能設備把工人從重復繁重的工作中解脫出來,實現“新制造”。例如,SMT(表面貼裝技術)等微型零部件的貼面清洗周期大概為6萬次,極易出現失誤,而富士康的霧小腦技術利用軟件的整合分析,以傳感器為五官靈敏地收集各方數據,在數據建立模型之后,真正做到實時預測和監控,全程精準把控生產流程,成本節省了超過60%。

  筆者認為,企業既不能盲目追求新技術應用,也不能抗拒新技術帶來的變革。要實現智能化變革,就必須在企業的產品設計、工藝設計、生產制造、工廠運營、產品服務等各個階段中找到關鍵的應用場景,針對具體應用場景中面臨的挑戰與問題,切合需求來合理應用人工智能和大數據等新興技術,找到真正合適的解決方案,最終產生的成效也將遠超想象。

06、工業互聯網熱潮之下,應用廣度與深度亟待提升

  作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物,工業互聯網日益成為新工業革命的關鍵支撐和深化“互聯網+先進制造業”戰略的重要基石。雖然目前工業互聯網熱潮涌動,但是我國的工業互聯網應用還處于初級的階段,各界對工業互聯網的認識與理解不太統一,工業互聯網的應用仍然面臨諸多挑戰。最具代表性的是工業互聯網應用深度和廣度不足。

  由于企業認知水平的差異,部分工業企業對工業互聯網帶來的新應用、新模式缺乏清晰認識,不知道能夠解決哪些問題、帶來哪些商業價值。就算了解需求在哪,也沒有一套標準幫助他們在形形色色的廠商中找到適合自己的解決方案。

  除此之外,企業廣泛存在數據孤島問題,業務數據被封鎖在各個系統、部門和設備中,即便企業有意愿嘗試基于工業互聯網,數據匱乏也是巨大的挑戰。更重要是,工業互聯網項目為定制化系統,需要大量的資金投入、漫長的實施周期,絕大多數中小企業很難承受。

  在《指南》以及新基建等政策的引導下,依托行龍頭企業,工業互聯網標準體系得以在一些領域全面推進。目前工業互聯網標準體系的建設主要集中在標識解析、工廠內網、網絡資源管理、邊緣設備、工業大數據等產業發展急用的標準,重點在“廣度”,而不在深度。未來隨著工業互聯網應用的深入,以及標準體系的“深度”上加力,工業互聯網標準體系的建設也必然日趨完善。

07、仿真技術走向平民化,驅動企業創新發展

  過去,仿真技術是一種稀缺資源,主要用于高端復雜產品的初始設計與物理測試的驗證工具;而今,隨著仿真技術的進一步發展,很多廠商都開始著力于將仿真技術普及化、平民化,進而帶來了更加革命性的變化——仿真驅動企業創新發展。縱觀ANSYS、Altair、MSC.Software(目前隸屬于海克斯康集團)、ESI等專業仿真軟件廠商的發展歷程,始終關注企業需求,把技術創新放在首位,不斷提升軟件的功能、性能、魯棒性、運行效率,進而驅動企業的創新發展。

  近年來,隨著仿真技術在企業中的適用性不斷提高,仿真技術平民化更加凸顯,主要手段包括將仿真功能嵌入到CAD環境或者將CAD功能嵌入到仿真環境;加強仿真流程自動化;加強仿真數據和流程管理等。同時,仿真App、模板的興起,也使得非專業仿真人員更容易使用仿真技術。此外,越來越多的組織提供云計算服務,越來越多的仿真廠商致力于開發簡便易用的CAE軟件,也使得仿真技術日趨平民化。而仿真技術的平民化,又可以協助企業改變設計習慣、優化設計流程、減少時間損耗,從而使創新變得更加容易。

  例如,世界知名的意大利發電機和電機制造商Marelli Motori采用ANSYS Discovery Live軟件,實時改變產品幾何結構或工況得到最佳設計,從而大幅縮短了設計時間,并提高了產品的可靠性;全球風電整體解決方案提供商金風科技通過使用Altair SimSolid軟件,在短時間內對復雜的直驅風機主傳動系進行結構分析,最大程度降低了仿真前處理的工作量,大幅提升了產品的設計效率;全球領先的林業、公園及園藝護理戶外動力產品生產商富世華集團借助MSC Nastran軟件實現了產品的高效優化疲勞分析,提升了客戶對產品的滿意度;歐洲從事城市公交車生產的MAN Bus工廠一直在使用ESI集團IC.IDO虛擬現實協同決策平臺,實現了快速響應市場需求,并確保產品在正確的時機發布與交互。

  ▲ Marelli Motori工程師基于ANSYS Discovery Live實現最佳設計(來源:ANSYS)

  筆者認為,創新是實現制造強國的基礎,而仿真技術則是創新的核心。盡管當下不少企業在進行產品決策時還是依賴于經驗法則,但這不妨礙仿真技術走向平民化。隨著5G、人工智能、物聯網等大趨勢的推動,隨著仿真軟件、硬件和處理速度方面的進步,隨著人們對更智能、更高效的產品設計的追求,將會有更多的企業認識到仿真是必不可少的創新工具。屆時,普遍而深入地運用仿真技術將不再是少數企業的競爭優勢,而會成為所有企業的必備技能。

08、智能工廠集成商野蠻生長,亟需建立評價標準

  近年來,國家為加快制造強國、加快發展先進制造業、培育若干世界級先進制造業集群、促進我國產業邁向全球價值鏈中高端,以及拓展“智能+”等戰略與一系列政策為引領,為制造業轉型升級賦能;在傳統制造企業層面,為了適應不斷變化的市場需求,眾多企業也積極推進數字化轉型,改造原有的生產制造方式,著力建設智能工廠,以提高生產效率,提升產品質量,重塑企業競爭優勢,實現可持續發展。

  在國家的戰略與政策推動以及企業轉型拉動的急切需求下,以工業數字化、自動化與智能化應用為核心的智能工廠系統集成商正在野蠻生長。然而,智能工廠系統集成商及其解決方案的評價標準的缺失,已成為當前國家和制造企業支持與建設智能工廠、推進智能制造的重大阻礙。

  智能工廠 圖

  智能工廠系統集成商主要針對設計研發、生產制造、運營管理、精準服務和物流調度等各場景的應用需求,為制造企業提供智能工廠的項目規劃與咨詢、系統設計與實施、集成安裝與調試以及培訓支持與運維管理等系統服務,將各類來自于上游供應商的零散設備、控制系統等集成為滿足下游制造企業特定需求、切合行業及現場應用的解決方案,從穩定性、可靠性、持續性等方面滿足制造企業建設智能工廠的需要。

  據估計,目前國內存在著數以千計的智能工廠系統集成商,且覆蓋行業已從傳統的汽車行業向3C電子、食品、金屬加工、醫療等行業延伸。然而,由于智能工廠系統集成的市場準入門檻低、具有“非標”特性,且存在行業差異性,這就決定了當前智能工廠系統集成尚未走入完全標準化的成熟階段,必然形成小型系統集成商爭相涌入、國內智能工廠系統集成商魚龍混雜、水平參差不齊的局面,同時制造企業如何有效評估智能工廠系統集成解決方案的可行性與合理性也成為亟待破解的難題。

  事實上,作為智能工廠集成解決方案的提供者,智能工廠系統集成商給制造企業帶來的收益與陷阱并存:一方面,智能工廠系統集成商可幫助制造企業提高生產效率,節約人力成本,提高產品質量;同時可通過收集數據、對數據進行處理分析,助力制造企業實現智能化、柔性化生產,持續改善生產效率與產品質量;另一方面,智能工廠系統集成商在技術上的局限,方案設計上的缺陷,以及對方案的風險評估不夠,也可能會給制造企業帶來潛在的數字化、自動化與智能化陷阱,導致投入與收益不成正比。

  筆者認為,針對當前的智能工廠系統集成及制造企業現狀,亟需建立起科學客觀的智能工廠系統集成商及智能工廠系統集成解決方案的評價標準,從制造企業的現狀與實際應用需求出發,保證制造企業在前期評估過程中能夠系統、全面地把握智能工廠系統集成方案,并合理科學地導入,使智能工廠的建設與應用真正落到實處、發揮實效。

09、邊緣計算興起,云邊協同成為趨勢

  隨著時代發展,企業很多終端設備都需要具備更快速、近距離的數據處理能力。由于云端在數據處理中面臨的諸多挑戰,邊緣計算應運而生。據IDC預測,到2020年,全球將有超過500億的終端和設備聯網,其中超過50%的數據需要在網絡邊緣側進行存儲、處理和分析。在工業互聯網、5G商用探索等熱潮引領下,邊緣計算在2019年備受產業關注,不僅僅是云計算巨頭,包括制造企業、運營商、產業研究機構以及各種聯盟,都對邊緣計算傾注了極大的熱情,2019年甚至被認為是“邊緣計算元年”。

  雖然在誕生之初,邊緣計算被認為是云計算的“終結者”。但經過時間驗證,云計算和邊緣計算的關系更加清晰:在企業應用中,云計算擅長整體、非實時的大數據處理與分析,能夠在長周期維護、業務決策支撐等領域發揮優勢;邊緣計算更適用局部、實時、短周期數據的處理與分析,能更好地支撐本地業務的實時智能化決策與執行。由于邊緣計算解決了在邊緣端的資源應用問題,成為了云計算在未來發展中的重要支撐,邊緣計算與云計算勢必彼此融合,隨之而來的就是“云邊協同”。

  例如制造企業在推進智能制造的過程中,更傾向于安裝和連接邊緣智能設備處理關鍵任務數據并實時響應,而不是通過網絡將所有數據發送到云端等待處理。針對預測性維護,單點故障在工業級應用場景中是絕對不能被接受的,因此除了云端的統一控制外,工業現場的邊緣節點必須具備一定的算力,能夠自主判斷并解決問題,及時檢測異常情況,更好的實現監控,提升工廠運行效率的同時也能預防設備故障問題。制造企業通過邊緣端將處理后的數據上傳到云端進行存儲、管理、態勢感知;同時,云端也負責對數據傳輸監控和邊緣設備使用進行管理。

  對于許多制造企業而言,在應用邊緣計算過程中往往會碰到邊緣側設備數量龐大、多樣,缺乏統一的接口規范、傳輸協議等現實問題。另一方面,云邊資源的分布式協同需要依據用戶需求進行動態計算,這對于許多IT處理能力薄弱的企業而言也將是一大技術挑戰。因此,企業需要注意云邊協同的推進方式,不能為了把靠近用戶側的產品和業務扣上邊緣計算的帽子,而盲目將計算能力邊緣化部署。筆者建議制造企業從典型的業務需求場景出發,綜合考慮成本因素和實際效果,逐步將部分能力下沉到邊緣側。

10、5G商用元年,制造業應用場景仍需探索

  2019年6月,隨著5G商用牌照的發放,中國正式進入5G時代。5G產業也由技術驗證階段進入到商用化階段。按照此前工信部與運營商制定的5G計劃時間表,中國5G商用牌照發放時間提前了半年。但業界專家認為,5G要真正普及應用仍然缺乏殺手級應用。就像文字傳輸于2G、圖片應用于3G、視頻交互于4G,5G要實現快速發展就必須激活行業對于高帶寬、低時延和廣連接等特性的應用需求。

  5G在商業中應用

  2019年一個明顯的趨勢是,越來越多的5G廠商開始由傳統的C端市場向B端市場轉型,重點開拓基于行業的5G應用需求。尤其是在工業互聯網領域,制造企業正面臨解決工業設備互通互聯的基本需求,5G的深化應用能很好地支撐這一需求,幫助企業獲取生產過程中的數據,并進行實時的傳輸和分析,賦予生產過程以柔性化和智能化。

  在筆者針對行業應用需求調查中,制造業占比要遠高于其它行業,占比高達37%,特別是數據采集、遠程控制、視頻監控、產品檢測等應用需求比較強烈。對制造業而言,5G的優勢在于可為高度模塊化和柔性的生產系統提供多樣化、高質量的通信保障。與傳統無線網絡相比,5G在低時延、高密度海量連接、可靠性以及網絡移動性等方面優勢明顯。

  因此,當前5G最主要解決的是企業有線網絡布線困難以及成本高的問題,在實時性要求較高的場景中解決4G網絡帶寬小和時延高的問題,但對于目前普遍關注的5G與人工智能、邊緣計算、機器視覺等融合應用,仍處于探索階段。

  5G作為新一代網絡技術,對支撐智能制造發展的重要性不言而喻。今年工信部發放了四張5G牌照,意味著我國提前進入5G商用階段。但必須認識到,中國5G商用化進程才剛剛開始,大范圍應用的條件尚不具備,5G網絡的建設部署還有待時日。

  盡管當前很多廠商已經推出了面向不同行業的5G解決方案,但這些方案仍然致力于解決企業的無線覆蓋問題,處于比較初期的應用階段。未來,隨著5G商用化進程的加快,5G網絡各種指標能力的不斷提升,以及與人工智能、邊緣計算、大數據的融合應用,對各行業應用場景的支撐能力也會不斷加強。企業要推動智能制造轉型,必須深化對5G工業應用場景的應用探索。

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