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2022

我国制造企业在推进数字车间和智能工厂建设方面问题和误区分析

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近年来，智能制造的热潮席卷神州大地。数字车间和智能工厂作为智能制造的一个重要实践领域，引起了制造企业的广泛关注和各级部门的高度重视。在国内，汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的企业对生产流水线的自动化、智能化改造和全新智能工厂的建立有着强烈的需求。物联网、协同机器人、增材制造、预测维修、机器视觉等新兴技术快速涌现，为制造企业推进数字车间和智能工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方的大力支持，越来越多的各行业大中型企业开始了建设智能工厂的征程。然而，我国制造企业在推进智能工厂建设方面仍存在诸多问题和误区：

　　1、盲目购买自动化设备和自动化生产线。很多制造企业仍然认为推广智能工厂就是机器人化、自动化，推行单工位机器人改造，盲目追求“黑光工厂”，实施机器换人，上马只能加工或组装单一产品的刚性自动化生产线。没有配备相应的软件系统，只注重购买高端数控设备。

　　2、没有实现设备数据的自动采集和车间的联网。企业在采购设备时不要求开放数据接口，没有实现车间联网，大部分设备无法自动采集数据。目前各大自动化厂商都有自己的工业总线和通信协议，OPC UA标准的应用还没有普及。

　　3、工厂操作层仍然是一个黑箱。在工厂运营方面，车间仍然是一个黑箱，生仍然缺乏信息系统支持，生产的全过程仍然难以追溯，与生产管理密切相关的制造BOM数据和工时数据也不准确。

　　4、设备性能不高。设备利用不充分，设备健康状态得不到有效管理，设备故障经常造成非计划停机，影响生产。

　　5、信息化和自动化的孤岛依然大量存在。数字车间和智能工厂建设涉及智能装备、自动控制、传感器、工业软件等领域的供应商，而且集成非常困难。很多企业不仅有很多信息孤岛，还有很多自动化孤岛。自动化生产线没有统一规划，生产线之间需要中转仓库。

　　究其原因，数字车间和智能工厂系统很复杂，涵盖的领域很多，企业还缺乏深刻的理解。在这种形势下，制造企业不能搞“大跃进”，一哄而上，以免造成企业的投资浪费。要依托有实战经验的咨询服务机构，结合企业内部的IT、自动化、精益团队，高层积极参与，根据企业的产品和生产流程做好需求分析和整体规划，在此基础上稳步推进，取得实效。

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