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中国制造面临的严峻挑战,简要分析国内智能工厂建设现状以及未来发展趋势

2021-06-25 来源:JQRZX |责任编辑:小球球 浏览数:839 全球焊接网

核心提示:中国制造面临的严峻挑战人口红利消失、企业招工难,人工成本迅速上升;高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移,低成本制造业向东南亚国家转移;高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本;钢铁、化纤等

中国制造面临的严峻挑战


人口红利消失、企业招工难,人工成本迅速上升;


高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移,低成本制造业向东南亚国家转移;


高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本;


钢铁、化纤等原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力;


中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状;


国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜......


即使面对以内循环为主不受国际政策影响的制造型企业,也因为招工难、成本上涨的现状隐隐作痛,部分企业甚至“一顿操作猛如虎,一年到头还不如卖房利润高”。


据不完全统计,仅2016年就有逾百家出售房产,转让金额超20亿元。而与此同时,去年有105家公司的利润不足千万,不抵北上广深一线城市一套住宅的价格,制造型企业之苦可想而知。


概念应接不暇


以前美国流行挖金,但是最终挖金的人并没有取得多少财富,反而是给提供给挖金者服务的却发了财。与此类似,本着救制造业于水火当中提出各自政策,但是如今却成了概念横飞:工业4.0的热潮未退,智能制造、CPS、工业互联网(平台)、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至,对于大多数制造企业而言,可以说是眼花缭乱、无所适从,每个企业都希望不被时代的车轮抛弃,但是如果每个概念都去尝试极有可能是一地鸡毛,甚至部分企业最终只是赚取了国家补助,并未对企业有更深层的影响更何谈转型。



不但概念风起云涌,而且智能制造涉及的技术也非常多,例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN(时间敏感网络)、深度学习、MBD、预测性维护......,让企业目不暇接。这些技术看起来都紧接潮流,但如何与企业业务贴合,或者让企业在原有的赛道上提高名次或者拓宽赛道,至今烟云环绕不明方向。


不但概念与技术难以甄别,而且企业推进智能制造领域经验十分匮乏,许多制造型企业对于智能制造解决方案参与度主要取决于总经理的认知程度,因为根本没有信息化部门,对于数字化转型的认知程度仅存于公众号了解。即使参与许多培训会议也是浅尝辄止,而且现在也有许多不良厂商攒的各种以广告为中心的会议,已经没有了当年以学习为目的的初心。在实际推进智能制造的过程中企业领导像热锅上的蚂蚁,生怕被时代没有打招呼的抛弃,经历了八十年代勇闯天下下海经商、九十年代购各种自动化设备买入,如今渴望搭上数字化转型的列车而又不清楚如何聚焦落地,企业整个信息化规划、实施基本毫无章法可言。


企业数字化转型当局者迷


我国制造企业在推进智能工厂建设方面,或者说是数字化转型还存在诸多问题:


盲目购买自动化设备、自动化产线


很多制造企业仍然认为推进企业数字化转型就是自动化或机器人代替人工,极致追求概念追求所谓的“无人工厂”而将产出比置于脑后,我曾经目睹过某企业通过产线加工某机加件,整个自动化产线费用4-5亿,但是每年产出只有千万级,如果作为样板工程来推演概念无可厚非,如果是作为实际生产来如此改造,如果放在中小企业身上老板很可能早已经破产去跑滴滴或者送外卖了。所以推进单工位的机器人改造,推行机器换人一定是为了解决某瓶颈工序,产出比应该是可观的,而不是为了实现无人工厂而花费大量成本去满足这个需求。这种让人不禁想起那句话:“世界上没有实现不了的需求,只是看时间与成本,以及回报比”。


尚未实现设备数据的自动采集和车间联网


企业在购买设备时尚不清楚设备除了生产还能实现监控,但是由于缺少专业人员咨询、指导并没有要求厂商免费开放数据接口,大部分设备数据还仅存于机床层面,没有实现生产监控。如果之后想实现设备监控的时候又被设备供应商再割一轮韭菜。


如果没有实现设备数据采集,生产设备则很可能没有得到充分利用,设备的健康状态未进行有效管理,没有将设备最大化利用。



如果是离散制造行业,设备没有实现自动化采集尚可理解,毕竟大部分还属于劳动密集型,但是如果类似于钢铁、化纤等流程行业还处于人工巡检、纸质单据记录的话,这样的企业目前也只能道一句“珍重”后挥手告别,因为流程行业对于生产影响最大的当属于工艺、设备保障等业务,而这些业务统统可以通过设备监控来实现。


工厂运营层还是黑箱


在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑,车间仍然是一个黑箱,生产过程还难以实现全程追溯。生产过程的可视化其实是分为两个部分的,一个部分面向企业内部实现进度跟踪,杜绝窝工现象;一部分面向企业外部是为了展示给客户,让客户进度可查、质量可追溯,主要是为了向客户秀肌肉用的。


而如果是面向内部订单管控,这种需求往往会出现在订单多到人工已经管控不了的情况,也就是希望通过进度管控实现增产来获取更多效益。而如果希望面向的是给自己客户秀肌肉的念头去实现运营层面数字化的话,更多是站在希望开拓新的业务的背书之下。但是如果全面实现数字化时间成本可控性严重不足,而且项目风险太大。重点应该以行业样本工程为目标来开疆拓土。


依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛


智能工厂建设涉及到智能装备、自动化控制、传感器、工业软件等领域的供应商,而且由于缺少统一性规划,许多工厂都是头疼医头脚疼医脚,造成以单点业务优化为核心,而没有将整个链条的数据打通。很多企业不仅存在诸多信息孤岛,也存在很多自动化孤岛,看起来自动化程度非常高但是信息化几乎为零。


就整个现状究其原因,是智能制造或者智能工厂涵盖领域很多,系统极其复杂,企业还缺乏深刻理解。在这种状况下,制造企业根据业务需求进行单点优化,造成企业的零散投资。对于缺少信息化部门的企业还是应当依托有实战经验的咨询服务机构,结合企业内部的IT、自动化团队以及企业业务痛点,高层积极参与,根据企业的产品和生产工艺,做好需求分析和整体规划,在此基础上稳妥推进,才能取得实效。



国内外智能工厂建设的现状


近年来,全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下,众多企业开展智能工厂建设。比如西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产;FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化,并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料,实现了最高720小时无人值守;施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化;美国哈雷戴维森公司广泛利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元,实现大批量定制;三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线,实现从自动化到智能化的转变,显著提高了单位生产面积的产量;全球重卡巨头MAN公司搭建了完备的厂内物流体系,利用AGV装载进行装配的部件和整车,便于灵活调整装配线,并建立了物料超市,取得明显成效。


但是现在智能工厂没有一个固定模板让其他企业学习,建设内容更是包罗万象,更多的是企业将生产方面任何升级改造都归化到智能制造领域,这就造成了智能制造口号震天响,但是蓦然回首智能工厂并没有在灯火阑珊处。


当前智能工厂会出现多样化喷涌而出,主要因为我国制造企业面临着巨大的转型压力,但是行业不同所面临的痛点是不一致的,比如产能过剩、客户个性化需求日益增长、订单交付压力大等,迫使制造企业根据自己某个痛点出发完成智能制造改造,所以现在智能工厂会出现差异化、多样性,当然也是企业行业所造成的必然结果。


所以我国也出现了例如汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的样板工厂。正因为业务不同,渴望解决的问题或者实现的价值不同,最终造成了智能工厂改造的多样性。


智能工厂主要建设模式


智能工厂的多样性同时也折射出智能工厂不同的建设模式:


生产过程数字化到智能工厂


在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域,企业发展智能制造的内在动力是设备监控与质量追溯,侧重从生产数字化建设起步,基于质量追溯需求从产品末端控制向全流程控制转变。所以流程制造式企业发展模式首先是设备过程参数监控与设备健康OEE分析,通过生产对于温度、压力等过程参数的控制来进行质量管控与追溯。


然后将质量追溯的内容拓展到外协单位与原材料供应商,当然拓展数字化追溯范围的前提是内部已经具备了数字化追溯能力,否则着急拓展到企业外部的数字化意义并不大。所以其智能工厂的建设模式为:第一实现智能单元工艺参数温度、压力等监控与追溯,实现设备OEE管理提升产能;第二由智能生产单元进一步拓展到非关键工序环境的数字化;第三打通上下游企业之间的数据隔阂。


智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂


在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域,由于离散制造业人工参与较多,企业发展智能制造的核心目的在于最大限度的实现数据共享,缩减因信息不通畅而造成的窝工现象,所以离散行业虽然现在比较提倡全部自动化的智能单元,但是仅限于瓶颈工序,否则即使全部实现流水线式的智能单元也没有实现透明化管理对于生产效率、质量等方面效益来得多。所以其智能工厂的建设模式为:第一实现生产过程透明化管理;第二通过在线质量检测、智能单元设备监控实现瓶颈工序产量提升;第三实现设计、服务与制造之间多维度数字化协同。


个性化定制到互联工厂


在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域,企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产,侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。因此其智能工厂建设模式为:一是推进个性化定制生产,引入柔性化生产线,搭建互联网平台,促进企业与用户深度交互、广泛征集需求(犀牛智造已经在做了);二是推进设计虚拟化,打通设计、生产、服务数据链,采用虚拟仿真技术优化生产工艺;三是推进制造网络协同化,变革传统垂直组织模式,以扁平化、虚拟化新型制造平台为纽带集聚产业链上下游资源,发展远程定制、异地设计、当地生产的网络协同制造新模式。


上述模式与赛迪智库所归结的行业与数字化转型趋势不谋而合,所以只能智能工厂也是按图索骥,根据自己行业寻找行业难点与其他赛道(利润增长模式),然后针对性改造。


中国制造业的命脉,却被4家海外巨头垄断,国产机器人换道超车


中国人口红利的逐渐丧失,叠加中国制造业自动化、智能化转型大潮,使得我国对工业机器人产业快速发展。


中国机器人发展历程


从2000年起,中国机器人开始起步,彼时中国工业机器人产量仅几千台,而且多为集成与代理,还没能形成自己的技术。


不过在汽车、3C电子等产业的催促下,国产机器人加快脚步前进,并且向着将上下游产业延伸。


在2013年时,我国出台多项工业机器人发展政策,并给予行业补贴。这更是为中国工业机器人产业添了一把火。


短短十余年的发展,已经让我国成为全球第一工业机器人大国。在工业机器人销量上,我国从2013年起已经连续8年取得全球第一。


2020年,全球工业机器人销量为39.7万台;其中中国占据17万台,将近全球的4成。


可以看出,我国在全球工业机器人市场上的重要地位。


不过,中国工业机器人销量虽然可观,但核心技术却受制于人。


国产工业机器人受制于人


相较于欧美等国,中国工业机器人产业起步明显落后,在全球工业机器人市场上早已经形成稳固的行业格局,中国企业只能在夹缝中生存。


全球70%以上的工业机器人市场,被日本发那科、日本安川电机、瑞士ABB、德国库卡这四大家族所瓜分,形成了寡头垄断态势。


当前,国产机器人还有三方面的不足。


一是,中国机器人整机性能落后。


中国工业机器人在精度、覆盖范围、最高轴速等方面,同国外巨头有着明显的差距。譬如,中国工业机器人龙头企业重复定位精度在0.05-0.08mm,而四大家族能到0.02-0.08mm,差距十分明显。


因此,中国工业机器人多集中于中低端市场,在高端领域难以同外资企业相抗衡。


二是,在工业机器人核心零部件、技术等方面,中国企业也都受制于人。


减速器、伺服系统与控制器是工业机器人的三大核心零件,日本在这三大领域牢牢占据主导地位,就连德国库卡也要从日本进口,更何况是起步落后的我国。


值得注意的是,这三大核心零部件是工业机器人产业链中利润最高的一环,占机器人超80%的总成本。


因此,日本零件供应商赚走了机器人产业的大部分利润,中国整机企业利润寥寥,只能艰难生存。


三是,外资掌握核心技术。


在工业机器人知识产权上,日本企业也将其牢牢掌握在自己的手中,我国的核心技术也被垄断,制约了中国机器人产业的发展。


以上这三大境况,对中国工业机器人产业来说十分不利。如今,工业机器人的重要性愈发凸显,已经成智能制造的命脉。


因此,我国在工业机器人行业上的突围刻不容缓。


国产工业机器人换道超车


不过,工业机器人产业技术壁垒高、行业格局稳固,中国企业想要同国外企业正面硬碰,结果可想而知。


在这样的情况下,不少中国工业机器人企业选择弯道超车。


譬如,中国工业机器人龙头埃斯顿,并没有盲目进入汽车整车市场,而是选择攻占焊接、喷涂等汽车行业细分市场。如今,埃斯顿喷涂机器人等,已经获得了众多客户的青睐。


中国珞石机器人、节卡机器人等,则将目光投向了协作机器人。在人工操作与全程机器生产之间,会有一个颇为漫长的过渡阶段,这便是协作机器人的发展机遇。


北京软体机器人则布局软体机器人,随着精密制造的发展,软体机器人有着愈发重要的作用。在全球,软体机器人有着近56万亿的庞大蓝海,发展潜力巨大。


通过另辟蹊径的方式,中国工业机器人企业已经取得了不错的成绩,带领国产机器人实现突围。



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