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西门子SIEMENS

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思南 管理员
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发表于:2014/7/15 18:11:45
#0楼

  西门子股份公司管理委员会成员、工业领域首席执行官鲁思沃教授,参与编写《工业4.0》一书(该书中文版由机械工业出版社出版,并于本月10日在西门子工业论坛举行首发式),以下是鲁思沃教授在西门子工业论坛上的演讲节选,他与大家分享了制造业的未来以及工业4.0愿景。

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  女士们、先生们,我是生产工程师出身的,很高兴的是我们看到世界各地的制造业再次崛起,在一个国家的持久创新力方面、在经济的可持续发展方面,以及在创造就业和繁荣方面,工业的角色再次被高度重视。在中国的“十二五”规划当中非常重要的一个要素,就是工业的转型升级以及两化融合,同时也包括新能源、环保、新材料以及混合动力汽车、高端制造业方面的前沿创新。中国政府也把环境保护作为重中之重,在大力的支持节能、环保的制造的部署和推广。随着中国产业政策的升级中国也更加致力于工业化和信息化的两化融合,就像刚才冯司长介绍的那样。而其他国家也在加强他们的工业,以美国为例,美国正在向他们的工业生产效率和质量进行大幅度的投资,来确保社会和经济的繁荣,他们把这样的做法称为美国制造业的复兴。另外在地图上有一个非常小的国家叫德国,德国政府在大力的推动制造业和工业的数字化,德国主导的技术理工大学也在共同的推动工业4.0。待会我介绍一下工业4.0有哪些技术细节。

  世界各地的政策都表明各国政府又再次认识到制造业是各国经济的支柱,推动就业、创新和社会繁荣。因此像西门子这样的公司也面临着根本的挑战,而且我们也正在这样做。过去工业界的结构是非常清晰的,各个公司可以通过规模效应来降低成本,并且可以在每一个生产流程去推动生产力的提高,但是这样的时代已经一去不复返了。随着全球化的进一步加速,资源变得更加稀缺,而国际价值链在不断的被催生。而且竞争也进一步加剧,现在我们看到:一方面挑战在增加,另外一方面机会也在增加,这是因为技术已经大步发展和前进了。

  今天我们不光要强调员工的生产效率,同时整个企业在资源和能源上也要更加高效。我们今天不仅仅要提高生产速度,还要缩短产品上市的时间,当一个产品新的创意产生到消费者能够用上产品,这个时间要不断缩短,虽然产品本身在变得越来越复杂、产品的版本也越来越多。今天我们要满足客户更加复杂的需求,现在客户可以在线对产品进行配置和定制,并且要一键点击就能够完成一站式的交付。这使得制造业面临着前所未有的快速变化,在这样新的世界当中过去的方法或秘诀不再能够带来持久的竞争优势了。根据主要的分析机构像ARC、麦肯锡等等都指出了这样的趋势。我们在这儿可以看到有一个共同点,就是网络化的生产和数字化的制造正在成为决定成败的关键,对于离散工业而言和过程工业而言都是如此。如果不使用这些强大技术的话,就不能满足对于工业的需求,这也意味着IT和软件在越来越多的深入到工业当中,而且和各种各样的工业技术去实现集成。

  (列举了一些制造业的实施案例)所有的这些例子希望能够帮助大家理解,今天有哪些已经成为可能?我们在朝向未来的旅程上走到了哪一步?将来还有哪些可能性呢?企业如何进入这样的未来呢?在这儿我们要讲讲面向未来的愿景——即将到来的工业4.0。

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  在今年的汉诺威展会上西门子做了一次专门的演示,介绍在工业4.0当中生产系统能够自动的对于目标功能变化做出调整。因为在生产当中你的这种目标功能是可变的,比方说为苹果生产iPhone,在圣诞节之前一旦有新的机型要推出了,就会有一个极高产量的要求。然后半年以后这款产品要退出市场了,最重要的不是缩短上市时间,而是降低生产成本,也就是目标功能在不同阶段是不一样的,新品推出前和一款产品接近退市的时候要求是不一样的。大家可以看到产品和机器之间可以相互的交互、通讯,能够实现生产过程的柔性化,目标是要实现生产效率的总体提升。在这儿绝不仅仅是物联网的概念,或者是互联互通的概念。未来的语言再也不是再讲物联网了,而是在讲生产过程当中的内容,这就是我们和美国的这种基于物联网工业革命的概念不同,我们的概念重点是生产内容。这些机器相互交互彼此通讯的内容是什么,而不是仅仅具有了通讯的能力,生产的每一个步骤都是一个信息的阶段,最后带来了网络化的生产设备,能够实时的交换信息。而且网络可以是在不同的生产线、不同的工厂,甚至是跨国的进行集成、对接。

  对于很多专家来说,工业4.0应该是代表着第四次工业革命。有了19世纪的工业革命,然后接下来是大规模生产,然后是IT和自动化是从60年代开始的。就像大数据、云计算以及物联网这些技术都会用到第四次工业革命当中,但是第四次工业革命的范围又超过了这些技术本身。最终我们会看到下一代的下一代会有更多长足的进展,可能在接下来的十到二十年当中会进一步推动工业4.0的促成。

  从西门子看来工业4.0有三个支柱,首先是MES将会起更加重要的作用。而自动化层和MES之间的对接会变得更加重要、更加的无缝化,而且会跨越企业来实现柔性的生产。所有的信息都要实时可用,为生产网络化环节可用。
  第二个环节的组成部分是虚拟与现实的结合,也就是产品设计以及工程当中的数字化世界和真实世界的融合,这就使我们能够满足生产效率越来越高、产品周期越来越短、产品变形越来越多方面带来的挑战。
  第三个支柱是CPS信息物理融合系统。什么设备可以放到一个虚拟信息空间当中以及在物理世界当中,所以称之为信息物理融合系统。这些生产体系可以体现实实在在的既有物理工厂的系统,也有在数字世界的仿真,最终是能够实现生产过程的完全可控、可调,还要花一些时间才能达到这样的状态。


  实现工业4.0有一系列的先决条件,这个先决条件很多,我们来看一下今天的现状叫做工业3.X到工业4.0有什么样的差距。并不是说所有的这些步骤都已经做到了。而且朝向工业4.0的过程是充满动态的过程,我们朝工业4.0走的越近可能性越多。通过大量的合作,厂商和客户彼此在了解,这样能够进一步挖掘出朝向工业4.0的潜力,同时人们做出了很大的努力实现更加柔性生产的优化。为了把本地控制网络去进一步集成到跨工厂的网络当中,我们也在进一步推动整个标准化指令系统的建设。数据的呈现和生产已经可以获得了,而且可以实现全集成的仿真,可以代表整个生产的过程,包括技术方面和各个方面都可以呈现。而在工具方面,在传统的技术方面是没有办法呈现的,但是当我们讲到新的材料,或者是新生物技术材料的话,对于这些材料的仿真是我们整个仿真概念当中非常重要的一个。当然在这方面,我们还任重道远,但是我们可以去确保数字化世界和数字化的仿真是可以期待非常准确的在真实世界的反应。

  其实我们可以有机会在工业4.0当中来实现这些好的想法的,我们可以基于强大的制造运行管理系统来实现灵活的价值链。而且还可以实现完全的产品生产周期的管理。同时在公司的层面上,以及更深的层面上来实现这些管理。所有的这一切都会在整个的企业产生跨企业的系统实施。而且我们可以把整个像智能化的企业以及MES系统都能够综合在内。在生产过程当中要实现库存非常低,而作为传统的方式就是有人看到库存低了就会拿起电话要求供应商进行补货品。但是更为高级的过程,就是你的MES系统会不断的跟踪库存量,一旦库存达到了一定限值的时候,会从你这个ERP系统发电子信息给供应商,而在这中间没有任何人为的干预。供应商是实体的供应商,你可以和他之间有非常好的供应商的条件,但是你可以通过EDI的方式,也就是电子数据互换的方式来实现所有的管理。我们的工业4.0当中就可以帮助来实现这一点,可以来帮助你让所有的事务不需要人为的介入可以实现互相的交流和沟通。

  而这里有对产品数字化的呈现,所以不仅仅是限制于商品,甚至于商品当中非常复杂的部件也都可以实现数字化的实现。ERP系统以及供应商可以去计算所有的成本,可以根据现有的机器运转情况去确定供货最大的量是多少,或者最优的价格是什么,所有的这些都不需要人去参与和干涉。这个时候你的ERP系统可以做出决策的建议,让你实现最佳的与供应商之间的交流。在工业4.0时代,这个决定实际上是由管理层自己来做出决定,但是其中有一个区别,比如说在我所在的小镇子里面,有的时候我知道在某个地方会有停车位,但是有时候去了之后却没有停车位了,有的时候要有相应的提示。我的GPS导航系统有时候不能给我非常准确的提示。但如果我的GPS系统能够帮助我做出更加准确决策的话,我就会觉得更加舒服一些。我们在将来肯定会敢于依赖机器,因为机器上面会有芯片,而芯片上所携带的算法能够帮助它做出更加正确的决定,这是工业4.0从愿景到现实的第一步。

  第二步是虚拟与现实的融合,将基于共同的数字化企业平台进行产品的设计和生产工程的集成,包括像刚才提到的所有的软件PLM和Comos都已经用了很多年了,我们在帮助进行产品的设计和规划。而且再提一点,我们现在和很多的研究机构、大学能够以更佳的方式把软件和解决方案更好的应用到现实当中。

  第三步是信息物理融合系统,要实现柔性的制造和生产,能够降低产品上市的时间。在现在已经在做了很多的工作,但是我们仍然需要更多的自动化集成。现在大家都在用即插即用的方式了,就像你买一个新的打印机,然后你把它插在笔记本电脑上就能用。我是一个老派的人,还在用我的笔记本电脑,一旦把新打印机接上笔记本之后,你发现它是即插即用的,可以马上告诉笔记本有几个打印机颜色以及什么格式,如果需要打印什么就用以下的格式发送打印质量,我们用鼠标去点击确认就可以了。这个打印机已经携带了所有的能力进到了我的笔记本网络当中,为什么不把这样的概念也使用起来呢?就是当一个机器人进入到了生产网络和系统当中,让机器人也可以拥有即插即用的能力,我们能做到这一点吗?是的,我们可以做到这一点。

  为什么我们不以这样的方式来做呢?像一个打印机插入笔记本那样,让一个机器人也进入到生产的系统当中。就像在数字化世界当中可以做到的,在真实世界当中也是一样的。仿真已经帮助我们优化了整个的机器人的一些生产,帮助我们来减少了很多的成本和时间。同时我们可能会看到很多的生产方面的一些建议,我们用户只需要说“好,你现在可以去修改”,我们可以信任整个系统的能力遵循给我们提出的建议做出决定。这已经成为了我们的现实了吗?还没有,因为现在机器人比我的笔记本电脑或者比打印机还是复杂的多,我们现在正在朝着这个方向去努力。

  我们现在站在了一个非常正确的道路上,我们有了这种很好的软件和管理系统,而且我们有数字化企业平台,而且还有了即插即用的集成。我们所有的这一切聚合起来都会实现非常好的信息技术与生产和制造方面的结合,所以我们现在就在走向一条迈向制造业未来的历程,就是工业4.0,我们要保证让大家非常安全和放心的走入工业4.0的时代。

  工业4.0,不仅仅意味着技术的转变、意味着生产过程的转变,同时也意味着整个管理和组织结构的调整。我们必须放弃这种孤岛式的想法,而要为变革做好准备。就像我们所说,要在产品设计以及生产规划方面都做好准备。我们认为任何一个公司或者一个任何国家单打独斗都不可能改变全球的制造企业,这就需要我们大家要进行协作。在各个企业、各个学科、各个行业都要来进行合作。西门子会愿意和像库卡机器人这样的公司进行更多的合作,同时也愿意和机床企业进行合作,一起来推动这样新的概念。我们要在全公司的企业范围之内进行更多的研究工作,这也需要和更多的研究机构、大学进行合作。比如说西门子每年有40亿左右的研发费用,其中有50%都是投入到了软件当中的。我们有数以十万计的工程师和研究人员在帮助做软件方面的开发,所以西门子想把虚拟世界和现实世界实现完美的结合。

  西门子在今年建立了一个全球的风险投资的基金,叫做未来工业基金,这是一个一亿美金的基金。这个基金的目的就是要支持创业公司,其实讲到合作的时候不仅仅是大公司,创业公司之间也要进行非常好的创作,是传统与现代的一种合作。另外我们还要实现更多的有技能的人员,也就是说让他们能够更好的来使用这种全集成化的自动化系统。如果你只能看到库存少了,然后拿起电话给供应商打电话,如果你只会这一点的话可能很快丢掉工作了。你必须不断学习、去了解如何创造新的过程,当然在将来工厂并不会是没有人的,因为人是非常有创造性的,能够创造产品和创造整个生产的过程。但是如果你的贡献就只是做一个算术的话,将来你的工作可能会受到来自于芯片的竞争,所以要加强员工的培训,要不断的对他们进行培训、培训、再培训。而且要让他们不断的进行学习,这对于每一个人的职业生涯来说都是非常重要的。比如说你看这张胶片的时候,你看不出谁是学习者,谁是老师,谁是学生,也许白头发的人就是一个学生呢,因为在未来技术的发展当中是要要求不断来学习的,通过数字化这一切都会发生改变。而这个改变将会影响到所有的人,包括工厂的工人,也包括工厂的CEO。

  我还想再次强调,没有任何一个工厂是没有人来运行的,人是非常重要的。要需要有人才能参与到各个过程当中,要让人才来使用这些软件,而且要让人才教会机器来运转。只有这样的机器才会按照人的想法进行运转,这样的话制造才会更快、更加高效,才能够使用到更好的资源,这是制造系统应该去遵循的原则。

  这一切听起来都非常具有挑战性,但是在这里我想向大家做出一个承诺,作为我们的全球以及中国的客户来说,在各位迈向工业4.0的路途之中,我们西门子会一如既往的和大家走在一起,我们支持中国所有的工厂实现自己制造设施的升级换代,能够提高他们在全球范围内的竞争力。




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我也参加了新书发布会,鲁思沃教授在签名表情

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发表于:2014/7/15 18:15:54
#1楼
这里有一个很有意思的信息图,也许对“工业4.0”的理解会有帮助:

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发表于:2014/7/18 19:08:52
#2楼
工业4.0时代,也是大数据时代。过去人类许多的幻想,在大数据时代都会成为现实。
我是你的朋友
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wanwan8778
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发站内信
发表于:2014/7/19 14:09:26
#3楼
他那会举的打印机的例子很形象,4.0以后,各个设备以及网络层之间全是DATA交互…
独学而无友,则孤陋而寡闻。
有问题,是必须要解决的。
Another complicated. Another mystery.
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发站内信
发表于:2014/7/19 14:12:19
#4楼
他那会举的打印机的例子很形象,4.0以后,各个设备以及网络设备之间全是DATA在跑,不用人去管
独学而无友,则孤陋而寡闻。
有问题,是必须要解决的。
Another complicated. Another mystery.
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发站内信
发表于:2014/7/22 13:46:44
#5楼
流程得到优化,仿真效果越来越逼真,缩短调试时间。呵呵。
558
bubing1
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发站内信
发表于:2014/10/31 13:21:34
#6楼
大数据和物联网有合并的趋势

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