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工業 4.0 时代到来,汽车行业如何进展?

2019-09-25 09:00 互联网
關鍵詞:工業4.0傳感器

导读:进入到工業4.0时代之后,智能工厂开始从制造向“智造”转变,并被广泛應用于汽车行业的自动化、数字化和智能化车间,已经成为汽车智能制造的重要载体

汽车工業是工業机器人應用最早,也是最为广泛的领域,汽车制造的高度自动化使得机器人越来越多。然而这些还是远远不够的,互联网时代对工業制造提出了更高的要求,工厂的自动化系统逐步升级,增加了物联网的概念,将工厂的机器以及作为主体的人类员工融入到互联网中,实现机器之间、人与机器之间的完美互动。

在德国人的概念中,智能工厂就是能够依托信息物理系统和信息通信技術的结合,工厂将引入大数据技術进行分析优化治理,在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,最终将实现自动化、智能化、互联化的生产制造。

进入到工業4.0时代之后,智能工厂开始从制造向“智造”转变,并被广泛應用于汽车行业的自动化、数字化和智能化车间,已经成为汽车智能制造的重要载体。近年来更是出现了“无人化”车间,弧焊、点焊、装配、搬运、 喷漆、检测、码垛、研磨抛光和激光加工等复杂作业全部交由工業机器人来做一条传送带,上百台差异类型的机器人 分工明确、林立两边,只需短短的1分钟,一辆完整的汽车就在机器人的“手 忙脚乱”中“诞生”了。

以數據爲核心

首先要明确一点,工業4.0的核心是数据。随着信息物理系统(CPS)的推广,智能装备和智能终端的普及,以及各种各样傳感器的使用,将会带来无所不在的连接,所有的联网终端,包罗汽车及零部件的设计者和生产者自己,都会源源不停地产生数据,这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产物的整个生命周期,成为工業4.0的基石。

理想的工業4.0,必须做到产物全生命周期各阶段中数据流的流通无阻,包罗产物设计、生产规划、生产工程、生产实施以及服务,这五大环节用数字化全部买通,最后出现出来一种完全差异于传统生产方式的全新的企业运营模式。

在工業4.0时代,数据将出现爆炸式的增长态势。现阶段的汽车主机厂及零部件供应商,首要的难题,是把底层设备数据以统一的尺度连接起来,这也正是工業4.0落地的基础。

在汽车行业,如果是一家“造车新势力”,那么数字化、智能化的理念正是其先天特质,从产物设计和新建工厂开始就使用统一的尺度化的数据,是比力容易做到的。越南VinFast就给了我们一个很好的示范。他们接纳了西门子的全套数字化解決方案,只用了传统车企50%的时间,就实现了从设计到交付的整个过程,这就是数字化带来的卓越效率!

如果是一家成熟的传统汽车主机厂或是零部件供应商,这个问题可能会比力棘手,因为他们大多面临的是把原来的工厂从自动化和基础信息化逐步向数字化进行改造,除了技術问题,还要考虑人才、现有软/硬件、正常生产任务以及成本回报等因素。

对于这样的普遍现状,面向制造业的OPC UA(OPC统一架构)应需而生,它可以有效资助用户解决已经形成的信息孤岛问题,最终获得尺度化的数据。

OPC UA是一种专为目前尚处于信息孤岛的设备之间建立附加通信通道的工具,可以为差异生产厂商生产的成套装备、机械设备和部件之间提供一种统一的通信方式,确保设备之间的信息可以无缝传输。当然,OPC UA不是来替代现有通信协议的新协议,而是实现设备通信进行统一对话的工具。

在此基礎之上,數據流可以暢通無阻。

科學規劃指導實踐

獲得數據之後,用戶希望充实利用這些數據。小到一個汽車零部件設計尺寸的優化、加工參數的優化,大到整個汽車供應鏈上相關部件産品、生産以及相關供應商和合作夥伴的所有數據,用戶都希望能夠深入挖掘和分析,支持業務的良性發展。

这个数据流应该怎样流动?汽车行业用户需要一个科学的总体规划来指导具体实践。这方面,西门子的“数字化双胞胎”解決方案是一个比力完整的产物全生命周期的数字化解決方案,可以以此为例展开讨论。不外实际上,西门子也是目前业界唯一能够提供这样完整解決方案的企业。

这个解決方案包罗“产物的数字化双胞胎、生产的数字化双胞胎、性能的数字化双胞胎”。在这里,虚拟和实际互为验证,预测和现场完美结合——“双胞胎”的命名非常形象地反应了这种镜像关系。

産品的數字化雙胞胎,對象包罗構成整車的零部件及利用軟件,包罗機械結構、電氣系統及其物理特性;生産的數字化雙胞胎,涉及到規劃、編程、工藝仿真、現場自動化軟硬件的所有方面;性能的數字化雙胞胎使用戶可以實現更深入、更全面的數據分析,從而幫助設計工程師和工藝工程師實現更好的産品性能和更高效的生産運營。

区别于工業4.0关于“产物设计、生产规划、生产工程、生产执行、服务”这五个横向连接的端对端的解決方案,“产物的数字化双胞胎、生产的数字化双胞胎、性能的数字化双胞胎”是企业运营中三个纵向连接的环节,他们在差异的维度对数字化进行了互为增补的阐释。

需要强调的是,这是一个闭环的完整数字化生态环境,三个数字化双胞胎通过基于工業雲平台的MindSphere物联网连接,用户能够利用物联网的丰富数据和高级分析,连续进行改进,让流动的数据连续不停地产生价值。

此外,在大数据、云计算、人工智能等智能化技術的加持下,该解決方案还可以实现更大范围的整个价值链的连续优化和自学习,并能够将数据转化为知识库——这对于任何一个企业用户来说,都意味着价值的无限放大和无限延伸,也意味着从数字化向智能化的提升。

隨之而來的好處顯而易見:新車的開發周期大幅縮短,開發所需的原型樣件數目減少,生産工藝和車間現場可以精確模擬,生産單元和最終産品的性能得以預測,生産效率提高、産品不良率降低,幫助企業在産品和生産運營的全生命周期內優化整體運營,有效提升企業競爭力。從汽車零部件到整車,從設計到生産,再到銷售和服務,都是如此。

在我们看来,这不仅是一个解決方案,更是一种理念和思维,非常具有前瞻性指导意义。

腳踏實地循序漸進

明确了整体指导思路之后,工業4.0要真正落地。这是最挑战的过程,也是最困难的过程,不外,分解整体规划,分阶段分步骤地去做,可以化难为易、化繁为简。

工業4.0在汽车及零部件企业的落地,必须是脚踏实地、稳扎稳打地通过数字化、智能化,逐步演进到工業4.0时代。这是一个循序渐进、连续改善的过程,没有一家企业能够一蹴而就,即便是全球数字化样板——西门子安贝格成都工厂,也是经过了25年的连续建筑和不停提升,才到达了今天的水平。北汽新能源青岛基地先期建立了产物设计和制造工艺的数字化连接,今后将在工艺仿真和仿真测试平台建筑方面更进一步。一汽红旗则是一期项目从总装开始探究,二期项目将着手冲压、焊装、总装,继续实施工艺和治理的数字化。

每家企业都应结合自身现状和需求,量身裁衣,选择一些應用场景开始,由点及线再到面,逐步推动数字化的落地。须要的时候可以借助于专业的咨询和服务团队的力量来进行。特别是成熟度比力高的汽车及零部件企业,对于大的数字化项目更要慎重,因为短期内的附加值可能很难评估,但是他们仍然可以关注一些具体的應用场景,结合瓶颈问题来进行数字化,然后根据进展需求逐步扩展應用。

針對瓶頸問題,業界也有很多例子可以參考。如果熱銷車型供不應求,你的主要壓力是設備故障停機影響産能,那麽你需要重點關注易損部件或關鍵設備的數字化和預維護,好比沖壓工藝中的電機振動檢測與分析等,可以幸免或減少停線造成的産能影響和直接經濟損失;如果你的主要瓶頸問題在于車身質量,那麽數字化焊接質量監控就可以對包罗焊帽尺寸、焊接電流等在內的工藝參數進行在線監控,並可實時進行智能化的調整,以達到穩定可靠的最佳焊接質量;如果你當前的首要目標是節能降耗,降低生産成本,那麽作爲四大工藝中的能耗大戶,塗裝工藝中的數字化能源治理等,都會對企業降本增效帶來最直接的受益;如果多元化能源動力需要一條總裝線上生産N種車型,並且車型每年都在變化,甚至基于消費者個性化需求的汽車定制化生産成爲重要需求,那麽總裝線的柔性化、數字化則必不行少......

另外,在汽车行业,很多车企和零部件供应商都是跨国企业,这些厂商在世界各地建有多家工厂,那么在尺度化、模块化的部署之下,只要用数字化的手段监控并分析其中的一个工厂,其他工厂的同类问题都可以得到解决,数字化使得技術创新和模式创新的市场化效率大幅提升。

当然,除了技術,工業4.0还必须同时考虑人的因素。自动化、数字化的目的不是替代人,而是与人更好地协作起来实现最终目标。事实上,据德国政府公布的一项陈诉显示,在交通、能源相关行业,数字化不仅不会减少工作岗位,反而会有增加——估计到2021年,会有4%~7%的岗位增加。人在数字化的过程中依旧非常非常重要,只有将人与技術、人与产物、人与设备完美协调起来,整个体系才气发挥最大效能。

未來始于當下

制造业的数字化势不行挡,汽车行业的数字化又显得更为迫切。一方面,汽车产物正在经历电气化、智能化、轻量化等多种技術的颠覆性厘革,另一方面,汽车市场正在逐步走向多品种、小批量甚至定制化的商业模式,因此,整个产业链都在重构,价值链也将向后端转移。想要灵活应对各种纷繁变化,数字化是唯一的出路。

在這個創新激蕩的數字化時代,數據的血液會將汽車供應鏈甚至整個物聯網的世界連成一個合體,各個系統之間的邊界將會在今後逐步變得越來越模糊,你中有我、我中有你。當邊界在不知不覺間逐步消逝,那正是數字化的偉大乐成。

未来可期,当然,重要的是你得始终有数字化的理念,而且向着工業4.0的正确方向开始行动。西门子汽车行业网站上有一行醒目的大字说的非常到位——“未来竞争优势始于当下”!