智能制造介绍四-杭州涵湛软件有限公司

智能制造介绍四

2016/6/9 18:38:16 点击：

9.智能物流与供应链(Smart logistics and SCM)

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用;而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System，仓储管理系统)和TMS(Transport Management System，运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。其中，TMS系统涉及到GPS定位和GIS的集成，可以实现供应商、客户和物流企业三方的信息共享。上海科箭2015年推出运输云服务，迅速得到企业的接受。

实现智能物流与供应链的关键技术包括自动识别技术，例如RFID或条码、GIS/GPS定位、电子商务、EDI(电子数据交换)，以及供应链协同计划与优化技术。其中，EDI技术是企业间信息集成(B2B Integration)的必备手段，然而我国企业对EDI的重视程度非常不够。EDI技术最重要的价值，就是可以实现供应链上下游企业之间，通过信息系统之间的通讯，实现整个交易过程无需人工干预、而且不可抵赖。历经多年发展，主流的EDI技术已经是基于互联网来传输数据，而我国很大大型企业建立的供应商门户，实际上只是一种Web EDI，不能够与供应商的信息系统集成，供应商只能手工查询。德国Seeburger公司的B2B Integration平台支持各种EDI标准，为欧洲最大的第三方供应链平台SupplyOn提供了基础平台，2015年秋季e-works的第三届德国工业4.0考察团曾前往Seeburger公司总部考察。供应链协同计划与优化是智能供应链最核心的技术，可以实现供应链同步化，真正消除供应链的牛鞭效应，帮助企业及时应对市场波动。JDA公司是该领域的领导厂商，IBM也有优秀的解决方案。三星已实现了供应链同步化。

10.智能决策(Smart Decision Making)

企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI(Business Intelligence，业务智能)技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM(Enterprise Performance Management,企业绩效管理)的范畴。从技术角度来开，内存计算是BI的重要支撑。SAP HANA和QlikView软件在这方面已经先行一步。BI软件的另一个趋势是移动BI，支持在智能手机和PAD上进行分析和应用，而要提升移动BI的应用效果，基于云服务无疑是必由之路。

而今，企业在运营当中，已经产生了诸多的大数据，包括生产现场采集的实时生产数据，设备运行的大数据，质量的大数据，产品运营的大数据，电子商务带来的营销大数据，来自社交网络的与公司有关的大数据等，这些大数据统称为工业大数据(Industrial Big Data)，对这些工业大数据的分析，需要引入新的分析工具。因为大数据具有4V的特点，即体量大(Volume)、价值密度低(Value)、种类多(Variety)和速度快(Velocity)。目前，IBM、SAP、ORACLE、微软等国际大公司在大数据分析工具方面激战正酣，而IBM推出的认知计算(Cognitive Computing)代表了智能决策的前沿方向。

对于制造企业而言，要实现智能决策，首先必须将业务层的信息系统用好，实现信息集成，确保基础数据的准确，这样才能使信息系统产生的数据真实可信。在此基础上应用BI软件进行分析。近年来，BI也有一些新的发展，一个比较重要的创新是In context BI，意思是根据某个用户当前工作的场景，自动展现与当前业务相关的分析图表。而对于工业大数据，企业首先要采集这些大数据，才谈得上分析。据了解，长安汽车曾经做过一个有趣的分析，通过与阿里合作，根据其客户在淘宝的购买行为特点，来优化产品定位。三一重工则借助大数据和物联网技术,将工程机械通过机载控制器、传感器和无线通讯模块进行实时采集，通过对大数据进行多维度分析和预测，使“挖掘机”指数成为我国经济运行的晴雨表。

一口气写了十项智能技术，不是想定义更多的名词，而是希望便于制造企业理解和应用智能制造技术，根据自身的产品特点和生产模式，制定智能制造应用的规划与蓝图。一个优秀的制造企业，并不需要成为“十项全能”的冠军，实际上只有其中某几个方面做得很出色，就将成为一个具有差异化竞争优势的企业。同时，任何技术都只是使能工具，企业最终要在市场上成功，根本的原因在于能够发现和满足客户不断升级的需求，能够找寻到一片属于自己的蓝海。

通过本文的分析，我相信读者已经意识到，智能制造技术的内涵非常深远，实际上，云计算、大数据分析、电子商务、移动应用、物联网和企业社交网络、工业互联网(或产业互联网)等技术都属于智能制造的支撑技术或实现手段，可以说智能制造本身已经蕴含了互联网+制造业。同时，推进智能制造应当符合绿色制造的理念，实现绿色设计、绿色工艺、绿色包装，减少三废排放，建立环保节能的绿色工厂和绿色园区。实现智能制造的核心依然是数据和集成，基础数据要准确，信息系统之间，信息系统与自动化系统之间要实现深度集成。在智能制造的框架下，原有的制造业信息系统并没有过时，而是实现了升华。制造业信息化专家宁振波和赵敏老师提出了智能制造的二十字箴言：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升，揭示了智能制造技术的发展方向。

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