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| 传统工厂进化到智能工厂的案例分析 | |
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我们为什么需要智能工厂？
传统意义上，经销商在市场预测和实际需求之间，有一定滞后；而在经销商订单和制造商实际供货之间，又有一定滞后。
两者一叠加，随着时间的推移，库存量会产生剧烈波动。糟糕的是，他们越是试图积极调整，这个波动就越剧烈。长此以往，制造企业的生产周期管理就变得十分困难。
因此，除了通过电子商务等互联网手段，缩短市场信息的传导机制外，制造企业的一个核心目标，就是打造一个智能工厂，进一步压缩生产周期，从而灵活地应对订单的变化。
案例分析：从普通工厂到智能工厂
成立于1945年的奥地利滑雪板公司Blizzard，正试图用智能工厂提高自己的利润。以往，Blizzard需要两年的时间，不断地打折降价才能把库存消化掉。然而，老问题尚未解决，新问题又接踵而至。
上世纪90年代，Blizzard只有10多个型号的产品，2000年后，滑雪板出现了40多种型号，现在则已经到了900种。同时发生变化的是，滑雪板的销售不再以终端客户的购买为主，而是80％的滑雪板都以租赁的形式流通于市场。
另一方面，一些滑雪板的材料有18种，需要16周的生产时间。因此，Blizzard需要把生产阶段的效率进一步提高，用更短的生产周期去解决库存问题。同时，在管理上，需要参考市场的变化，比如型号增多、用途改变等，以更好地安排自己的生产。
IBM智能分析解决方案的设计师施尼博（StephanSchnieber）告诉《财经》记者：“Blizzard提出的目标也很明确，首先，在生产过程中零故障；其次，在生产过程中最大程度地收集并分配信息；第三，要与现有的IT系统形成网络。”IBM是Blizzard智能工厂的方案解决商。
IBM给Blizzard设计了一套工厂管理系统。首先，在流水线的机器上，安置了一些传感器和执行器；而每个物料托盘的底部，也都装有一个“数据卡”。这样，当物料通过搬运和加工时，就会以射频技术被系统识别。
在此基础上，IBM用自己开发的Cognos系统，对生产行为进行记录、储存、分析以及分配。从而实时掌握每道工序上产品的来料追溯、加工状态、加工数目以及产品批次等信息
这些识别码在录入的同时，会生成一个短网址，并且能够在企业管理软件（ERP）中进行输入和输出，进而可以实现移动设备端的管理。然后再通过机器上的执行器，对机器的运行进行实际的管控。与此同时，在加工单元的监视器上，每隔一个小时，会自动显示一次目标参数与实际情况。
如果未达到目标，监视器则会发出警报；Cognos系统也会对数据和错误进行分析，并达到实时汇报。IBM设计的统计软件，则可以自动生成生产管理中所需要的各种数据、图表，以帮助决策者把控整个生产过程。
经过升级，Blizzard的生产周期缩短到8周，库存也减少80％。
把机器作为底层，并在安装传感器和执行器后搭建一套应用系统以实现信息处理，从而形成了一套网络世界与物理世界的交互系统（Cyber Physical System），最终实现机器与机器之间、机器与人之间的对话。这便构成工业4.0中的智能工厂。
1/24/2016 | |
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