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最接近“工业4.0”的样板工厂长啥样?我们探访西门子发现这些秘密

2023-05-17 13:17:01 844

摘要:继一年前西门子工业软件全球研发中心在成都高新区落成之后,5月21日,西门子智能制造成都创新中心也在同一地点正式启动。该创新中心将融合智能制造的创新与研发,汇聚离散与流程制造软硬件技术的创新,成为集创新中心与数字化工厂于同一城市的示范基地。说...

继一年前西门子工业软件全球研发中心在成都高新区落成之后,5月21日,西门子智能制造成都创新中心也在同一地点正式启动。

该创新中心将融合智能制造的创新与研发,汇聚离散与流程制造软硬件技术的创新,成为集创新中心与数字化工厂于同一城市的示范基地。

说起西门子的数字化工厂,就不得不提到2011年,西门子(中国)就在成都高新区启动建设工业自动化产品成都生产及研发基地。该基地是西门子在中国最大的数字化工厂,是继德国和美国之后西门子在全球的第三家工业自动化产品研发中心,也是西门子践行德国“工业4.0”的数字化工厂的典型代表。

这家数字化工厂,被认为是最接近“德国工业4.0”的样板工厂,到底长啥样?近日,南方+记者进行了实地探营。

少见叉车,车间楼下藏着“传输带”

到访西门子成都工厂,这里全程不许拍照,所有门都需要刷卡进出,管理非常严格。

研发基地相关负责人李永利首先引领大家参观的是一楼小平层,有点儿像地下车库,看不到一个人,只有传输带,产品在集成轨道上不知疲倦地流动。

楼上是生产车间,几乎所有的物料都是通过这些一楼传输带来运输,需要往车间送的就通过直梯运输。

所以,在整个西门子成都工厂,都很少看到叉车,车间也很少看到堆积如山的物料和半成品,所有等待或者加工好的物料都迅速转移到楼下的传输带。

在生产车间的一侧墙上,展示了西门子工厂的各种产品,包括工控产品、PLC、人机界面等等,其中一个不太起眼的小盒子,它主要用于收集工业场景中各种终端和设备的数据,然后上传到西门子MindSphere云平台中。

数据先行,每个物料都背负“身份证”

装配生产线上,如果操作员需要物料,只要点一下工作台上的电脑显示屏,几分钟后所需物料就会准确地自动出现在指定地点。

这样的场景,在过去两年多时间里,每天都在西门子成都数字化工厂出现。那么,这些信息是如何输送的呢?

在每一个物料的背面,都贴有一张一维码,整个工厂有超过10万张一维码,这就像是一个出租车号,里面装了多少乘客,什么时候上下车,等等,都有记录。

这就像是一个“身份证”,从生产日期到进入生产的各个环节,都有大量的信息存储在其中;也好比个人履历,终身可以追溯,也只有有了这些数据,才能对后续的预判、优化做出更多改进。

由研发环节产生的数据在工厂各个系统间实时传递,数据的同步更新也避免了传统制造企业经常出现的由于沟通不畅产生的差错,使效率极大提升。

一个先进的工厂竟然还在使用一维码?李永利解释,其实一维码就够用了,而且成本更低,有些东西看着很先进,但一维码其实最有效。

最先进工厂不是直接买最先进设备

在李永利看来,想升产品质量,就必须提升自动化程度,因为自动化是不会出错的。

提高自动化、实现最先进的生产方式,就意味着直接购买最先进的设备?“其实不然,因为明年的设备,一定会要比今年更先进,那你是不是马上要换新的设备?正确的思路应该是对原有设备不断进行优化。”

在成都工厂,有不少抓取机器人来自库卡,但李永利说,并不是说买了最先进的机器人就能很好地完成工作。就好比大家的电脑,现在电脑的生产技术并没有显著区别,用电脑来做哪些操控,这才是最关键的。

再比如,很多工厂已经存在了,那是不是要推倒重建才可以实现最新生产方式?当然不是,而是要进行数学模型的重构,哪些地方可以提升,哪些地方可以淘汰,用流程来制作。

在这个过程中,就已经把工厂搬到电脑模型中来运转,通俗来说,买了一台机器人,就要有一个机器人的数学模型,和机器一起协作的工作,他的一举一动也要用数字模型来描述。

发生问题——人解决问题——将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中——对相似问题自动解决或避免……这成为德国解决问题的一条主线。

项目上马前先在网上模拟“跑”一遍

接下来,李永利向大家介绍了“数字化双胞胎”。

在数据存储领域,有一个技术名词“镜像”,所谓的“数字化双胞胎”与镜像的概念很像,它对实际的产品制造、生产流程,甚至整个工厂管理进行了“镜像”,再现了一个完全虚拟环境中的测试、生产过程。

南方+记者也在广汽新能源工厂见到了这种“数字化双胞胎”,对动辄以亿元为单位的投资来说,产品线是否能达到预期,就要先在数字化世界先“跑”一遍,将工厂实际生产过程和数字模拟过程保持高度一致。

李永利说,第一代产品开发前要先做仿真测试,进行验证,“很多问题不是测出来才发现,而是要先测试几乎所有问题,才上马项目”。

“一个螺丝钉要多久,电脑会可以测试出来。”李永利说。

再比如,机器手臂把物料从箱子里拿出来,再放到台上测试加工,又放回箱子里,看似简单的动作,都需要很大的优化。

在优化中就发现,机器臂抓取物料插入某个卡槽前,物料带有一度的摆幅,需要停顿一下,带物料静止,才能实现精准插入,但就是这个不易察觉的停顿,对分秒必争的生产线来说,容易造成后续的产线“堵车”,因此就需要进行优化。

在他看来,现在很多人在谈信息、流程自动化,这是全球制造业与供应链的特点,其实很多时候是把手动繁琐工作不断替代,发展到几年后就可以形成一些小工具,这还只是数字化初级阶段,如果升级到平台,这些工具就可以形成协同合作,实现平台间的合作。

产品出质量问题可源头追溯

李永利说,制造业最难的就是提升质量,很多说自己的产品质量能达到99.999%,但其实这是指产品出厂时的质量,而不是产品生产中的质量,理论上产品出厂时质量都应该是百分百,哪怕卖出一亿件产品有一个坏的,都是不可接受的。

李永利引用了一个词,叫“出错率”(dpm),即100万个零部件里出现的所有差错,就在今年4月,西门子成都工厂的dpm为百万分之二,好在所有的数据都可以倒查,比如生产线上贴某个元器件时发生了12次失误,其它环节的失误也分别有12次、10次等,这些失误在哪条线上、哪个产品、哪个时间发生的,系统都可以自动呈现。

“既然已经查找出了问题,接下来就应该是优化了,那么下一次是不是可以把dpm降低到1.9、1.8?”李永利说,出错率就是这么一点点降低的。

生产出来的产品,平均每两天就要分别往西门子位于德国、苏州的工厂,而这些产品生产出来后,停留在成都工厂的时间,最长将不超过12个小时。

在出货之前,这些产品都存放在立体仓库。这个立体仓库也是我们参观的最后一站,高达几十米的货柜,一个分为7个巷道,每个巷道是1.7万件产品,整个超过10万件产品,全是乌漆嘛黑一遍,仿佛大片中的场景。

在走出立体仓库前,南方+记者不由得回想了开头的一句话:生产订单刚开始的时候,超过5000多种配料即开始自动分配……

【记者】郜小平

【作者】 郜小平

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端

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