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互联网+垃圾产品=0 产品大数据是智能制造核心

发布时间:2017-10-10 作者:宁振波  来源:先进制造业
关键字:大数据 智能制造 
中国生产数以亿件衣服的钱才能买回一架飞机,说明了制造业有高端、低端、中端,满足人们衣食住行的制造业量很大、14亿人要生存,要衣食住行;但是我们保证国家安全,保证我们大国地位的高端制造业也很重要,两者缺一不可。

    互联网+垃圾产品=0

    数字化的世界的逻辑就是0和1,大量的数字积累就是数据,构成了数据经济的基础。对企业而言,“互联网+垃圾产品”等于零,只有“互联网+优秀产品”才能等于1。因此,尽管我们与互联网进行了嫁接,但核心要素仍然是产品,而不是互联网。

    工业4.0的概念源于德国,中德各界都进行了广泛的解读。但在工业4.0的体系中,很少提到质量两字。近两年我多次接触德国朋友,也问过德国很多专家,“工业4.0”为什么不提质量两个字?德国人的答复非常轻描淡写,“我们的质量问题,六十年代就全解决了”。这是一个预料之中的答案。

    然而,“中国制造2025”的方向有所不同,一定要把质量放在核心问题上。

    原因很简单,中国制造业没有经过完整的工业化的社会过渡,工业文明缺失,工业化没有完成进入信息化社会,我们必然是两化融合,必然要解决工业社会中没有解决的问题,这么一来我们的路径就复杂很多了。

    中国制造2025有四个关键,制造业是关键环节,是国家经济重要支柱,是关键主战场;制造企业是主力军,智能制造是竞争的制高点。中国生产数以亿件衣服的钱才能买回一架飞机,说明了制造业有高端、低端、中端,满足人们衣食住行的制造业量很大、14亿人要生存,要衣食住行;但是我们保证国家安全,保证我们大国地位的高端制造业也很重要,两者缺一不可。

    产能真的过剩了吗

    产能过剩是当前压在中国经济发展的一个重担。然而,制造业真的产能过剩吗?如果你现在要去买波音最先进的飞机,那就六年以后再说吧,即使拿现金去买也不行:一大笔订单正在眼巴巴地等着波音兑现呢。

    产能过剩是低端产业,高端产业永远是供不应求。这就是制造业时代的变化。

    中国的产能过剩,准确地反应了中国消费者的需求变化。

    在过去15年,中国的中产阶级增加了7倍,中产阶级解决了基本衣食住行的基本生活问题,下一步必然要向提高生活品质迈进。然而,中国的制造业没有准备好。不是没有需求,不是经济疲软,是因为咱们中国制造企业造不出来满足中产阶级需要的好产品。这就是近几年中国人在香港、日本、欧洲、美洲热买扫货的原因。如果中国的企业都有类似华为的产品,企业还会关门吗?所以说我们企业转型,既要满足人的衣食住行水平的提高,满足人民生活品质提高的需求的同时,也要满足国家对高精尖产品的需求,这是产品的核心,即要有品牌,更要有品质,这样全球都可以卖出去。

    智能制造的核心是产品大数据

    谈到产品,我们就会讲BOM(指产品物料清单)。得BOM者方能得天下,将工程EBOM、工艺BOM和制造BOM这三者搞清楚了,中国的制造业乃至全球的制造业才可以了然于胸。

    其次是流程,没有好的流程,结果往往就是不稳定的,这就是质量管理体系,包括国际标准、行业标准、作业指导书等。

    这个过程,就涉及大量资源和经验的知识管理,需要数字化、模型化。模型就是数据,只有积累大量的模型化数据,才能真正形成工业大数据。

    对工程BOM而言,目前在许多领域,虚拟设计已经基本解决,航空产品过去多年的经验都是这么干的。在计算机完成,产品设计,产品的仿真,工艺设计,工艺仿真,工装设计工装仿真,装配设计,装配仿真。找到问题改模型。快则几分钟,慢则几小时。智能制造的实践过程,就需要我们把传统以试错为中心的工业体系,逐渐转化成以网络化、数字化、智能化为中心的工业体系。

    在航空工业过去发展的十六年间,最困难的是工艺。工艺不是传统的手工工艺,而是基于三维模型的工艺,也就是大数据的工艺。2000年我们做出第一个数字化样机的时候,全国99%的制造企业对此尚不太了解。

    许多产品设计,都是用手工画的图纸,手工写的工艺卡片,手工写的系数文件,这个可以变成数据吗?很遗憾,这些都不是大数据。

    数字化设计飞机的过程,就是大量的数据爆炸的过程。比如说中国第一个飞机全机数字样机,仅仅是三维的几何模型,2000年字节数就达到了50个G;而如果要工艺、制造过程、试验过程等全部数字化,至少2个T左右的数据——而这仅仅是一个30吨重的早期飞机。当下我国的大型飞机已经达到200吨,各种航电、机电、软件系统极为复杂,数据字节量会达到数十个T的水平。想一想世界上最复杂的产品是航母,10万吨级的,核潜艇一万多吨级,烧一下脑洞,算一下全部数据化,该有多少的产品数据?那是一个天量数字——这才是产品大数据的魅力。智能制造,必须搞清楚这件事。

    因此,产品大数据管理变成我们面临的重大必选项。原来企业管图纸,管工艺卡片和文档资料,在智能制造时代,这些都是古董了;现在企业必须面对数字化的数据,这个管不好,在迎接未来的数据经济时代,必然会落在后面甚至被淘汰。

    工业技术体系化任重道远

    飞机ARJ21的研制成功,开辟了中国客机制造的新天地。西安和上海两地协同研制,四个主机厂,当年2003年的分工一直延续到现在变成全国大型飞机的协作和协同。这在当年起到了重要的组织体系保障作用。

    互联网+垃圾产品=0

    互联网+垃圾产品=0 产品大数据是智能制造核心

    C919大型民用客机2015年在上海下线,国民都兴奋不已。总装下线这天,马凯副总经理也去了,非常激动人心。但是我们都要很清楚,飞机的总装下线才是万里长征刚刚走出第一步:总装下线不易,首飞更难,试航取证难上加难。复杂产品要赢得国际市场非常困难,这是一条漫长的路。

    工业体系中,智能制造的核心是工业软件,往往采用的都是购买国外的软件。然而,国外成熟软件企业提供的软件和工具,解决的是点的基础问题,是选件、插件,往往都是通用性的。造飞机的和造汽车的工程师,往往不得不使用同样的通用软件;然而大量的工业技术体系和经验Know-how,都不在其中。

    要实现“中国制造2025”的目标,就必须要建一个自主的工业软件业务系统或工程中间件。

    既要选择国际上成熟的商业软件,也需要开发面向中国自己的工业软件,把这些软件有机的联系起来,才能实现高端制造。工业技术体系太复杂、流程极长。全球没有一个工业体系是靠学国外软件公司就可以学会的。国外软件公司是以销售为中心的,不是以中国企业形成能力为中心的。目前一些国产工程中间件的企业,正在这个方向上进行艰难地开拓和实践,对中国航空工业也给予了大量的技术支撑。这是“中国制造2025”需要鼓励和发展的一个方向,也是构建中国工业技术体系的核心。

    智能制造的典型特征

    讲到智能制造必然要分清楚,智能制造和敏捷制造、数字化制造、精益制造、网络化制造和绿色制造的界定和关系,它们是不一样的。

    在工业制造的世界里,其实充满着嘈杂的电波连接。不仅仅是设备连网,各种设施也要连网。更重要的是,物体的流动也需要连接。外部物流就是电子商务,相对简单,至少物料的形态不变;而内部物料,则要复杂得多。物料和原材料入厂之后,各种工艺加工方法,包括锻造、表面处理、电镀、装配等,状态都在在不断发生变化。如果这些物料都控制不住,那产品的状态更加不容易控制。如果这些物料状态控制不住,那产品的质量更加不容易控制。因此这些基本问题的解决就极为重要。

    智能制造典型特征是什么,这里可以把智能制造比喻成一个人。一个人首先有状态感知,实时分析,分析完以后,自主决策,精准执行,这是闭环的迭代状态。

    为什么要谈CPS(赛博物理系统),智能制造就是“智能机器+人的行为”,智能机器逻辑就是工业软件,和它们所驱动的各种设备设施,人的行为就是判断与决策。智能制造就是这样一个动态迭代的闭环执行过程。以前的自动化和数据化,有了意外只能停止和报警,而CPS系统发现意外可以进行处理,是动态的状态。

    智能制造是在网络化和数字化的基础上,融入人工智能和机器人技术形成的人机物相互交互和深度融合的新一代制造系统。连人不容易,有两种方法,一是人要受点苦,把芯片植入人体,国外已有案例;另外一个重大可能突破的方向就是,人脑电波和机器互相通信,这不是梦,这是触手可及的现实。

    管理大师德鲁克说过,管理是一种实践,其本质不在于知而在于行。其验证不在于逻辑而在于成果。

    去中南海讲课的卢秉恒院士,在谈到“中国制造”与人才培养的时候,向李克强总理说过一句话,令人印象深刻,“理工科院校培养学生写论文,是要把论文写在产品上,而不是写在纸上”。

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