工业4.0,德国中小企业如何跨过门槛
以物联网、大数据、机器学习、“数字化双胞胎”、人工智能等技术为核心的工业4.0,如今已成为德国工业的最新名片。不仅西门子、博世等大企业倾力推动,不少科研实力并不雄厚的中小企业,也在各种支持下逐渐参与其中,以应对技术和市场的全新变革和挑战。不过,由于在成本支出、经营理念、数据安全、人才建设等方面还存在诸多挑战,许多德国企业对工业4.0的应用还在摸索中。
在智能示范工厂里生产爆米花
“阿历克塞,开始分拣程序。”
随着弗拉特博士一声令下,眼前的人机交互界面应了一声“OK”,机器便开始运转。一大把掺杂着黑色测试物的玉米掉落到传送带上。几秒钟内,黑色测试物被全部分拣,只有合格的玉米进入后续爆米花生产。
“玉米粒次品率等数据,会由玉米分拣系统自动提交给爆米花厂家,供其优化生产流程。整个爆米花生产过程除了语音唤醒‘阿历克塞’,其他都由搭载了智能传感器的机器来完成。”弗拉特向本报记者介绍。
弗拉特是弗劳恩霍夫工业自动化应用中心智能传感系统项目的负责人,而这一玉米分拣系统正出自该中心。
这条玉米分拣系统是东威斯特法伦—利普智能工厂(简称OWL智能工厂)的10多条工业4.0示范线之一。OWL智能工厂由弗劳恩霍夫工业自动化应用中心和东威斯特法伦—利普应用科技大学联合设立。该工厂目前不生产任何产品,而是一个展示工业4.0的示范平台。 白色半弧形的厂房,四面被大落地窗环绕,各式自动化机器整齐排列,一架黑色无人机挂在屋顶。弗拉特说,无人机可以在生产车间发挥“信使”功能,自动传递小型零件和档案资料。 在OWL智能工厂,工业4.0并非宏大叙事,而是一个个如玉米分拣系统一样的具体案例,参观者可以观摩甚至亲身体验。 穿戴好增强现实设备,眼前浮现出一个虚拟3D装配线。参观者只需根据屏幕上的指示,从不同的盒中取出部件,按图示步骤组装好元器件,放在检测仪中,系统便会自动显示是否合格。
以上这一切并没有真实发生,却可以完全模拟生产线运行情况,并发现问题。在传统工厂,无论设备调试还是样品生产,都需要反复实操,花费大量时间和其他成本。如今,基于大数据以及软件技术搭建的“数字化双胞胎”,在设备投产前就能预先发现和解决问题。
“有了这些应用,工厂可以更好了解生产情况和数据,及时分析改正错误,提高效率和品控,节省人力成本。”弗拉特说。
“阿历克塞,开始分拣程序。”
随着弗拉特博士一声令下,眼前的人机交互界面应了一声“OK”,机器便开始运转。一大把掺杂着黑色测试物的玉米掉落到传送带上。几秒钟内,黑色测试物被全部分拣,只有合格的玉米进入后续爆米花生产。
“玉米粒次品率等数据,会由玉米分拣系统自动提交给爆米花厂家,供其优化生产流程。整个爆米花生产过程除了语音唤醒‘阿历克塞’,其他都由搭载了智能传感器的机器来完成。”弗拉特向本报记者介绍。
弗拉特是弗劳恩霍夫工业自动化应用中心智能传感系统项目的负责人,而这一玉米分拣系统正出自该中心。
这条玉米分拣系统是东威斯特法伦—利普智能工厂(简称OWL智能工厂)的10多条工业4.0示范线之一。OWL智能工厂由弗劳恩霍夫工业自动化应用中心和东威斯特法伦—利普应用科技大学联合设立。该工厂目前不生产任何产品,而是一个展示工业4.0的示范平台。 白色半弧形的厂房,四面被大落地窗环绕,各式自动化机器整齐排列,一架黑色无人机挂在屋顶。弗拉特说,无人机可以在生产车间发挥“信使”功能,自动传递小型零件和档案资料。 在OWL智能工厂,工业4.0并非宏大叙事,而是一个个如玉米分拣系统一样的具体案例,参观者可以观摩甚至亲身体验。 穿戴好增强现实设备,眼前浮现出一个虚拟3D装配线。参观者只需根据屏幕上的指示,从不同的盒中取出部件,按图示步骤组装好元器件,放在检测仪中,系统便会自动显示是否合格。
以上这一切并没有真实发生,却可以完全模拟生产线运行情况,并发现问题。在传统工厂,无论设备调试还是样品生产,都需要反复实操,花费大量时间和其他成本。如今,基于大数据以及软件技术搭建的“数字化双胞胎”,在设备投产前就能预先发现和解决问题。
“有了这些应用,工厂可以更好了解生产情况和数据,及时分析改正错误,提高效率和品控,节省人力成本。”弗拉特说。
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