剖析八大誤區，帶您正確認識智能制造領域

現階段我國正在大力的推進制造強國的建設，智能制造無疑是重中之重的核心策略。在響應政府積極推進和動力的驅動，制造企業踏上了智能制造的轉型征程，智能制造支撐不少優秀企業成為行業領軍企業，乃至在細分市場成為全球隱形冠軍，其中就包含智能包裝制造企業，但是，在飛速發展的過程中還是有很多制造企業存在不少關于“輕與重”的認識與實踐中的誤區。

誤區一：重自動化，輕數字化

當前，制造型的企業面臨著巨大的人力資源成本壓力和招工難等問題，因此，很多離散型的制造企業積極進行著生產線的自動化改造。乍一看很多生產線挺先進，但仔細研究，一方面很多企業的自動化產線還是只能適應單一品種，柔性不強；另一方面，很多企業不夠重視設備聯網和產線數據采集，難以真正實現生產過程的可視化與透明化，管理人員還難以及時、準確地了解生產現場的實時狀況。流程制造企業的生產線普遍應用了自動化控制系統，但數字化技術的應用也相對滯后，也存在與自動化系統脫節的問題。

誤區二：重單機自動化，輕系統柔性化

很多制造企業非常重視購買數控加工中心或者鈑金加工設備，不少企業還配備了上下料的工業機器人，但是往往還是單機自動化，還沒有應用柔性制造系統（FMS）或柔性制造單元(FMC)，生產過程中還是需要進行人工搬運，導致產生在制品庫存，高端智能裝備的OEE較低。而國際領先企業已經開始應用柔性制造系統，實現了機加工和鈑金加工的全自動、無人化地加工不同的零件。

誤區三：重局部改造，輕整體優化

很多企業十分注重自動化改造，推進“機器換人”。雖然能夠減少人工，提高單個工位的效率，但是對于提升生產線的整體效率意義不大，而且往往會將瓶頸工序轉移到其它工位。正確的方式是基于工業工程的理念，利用價值流圖等方法，根據生產的產品類型、產量、批量、制造工藝、產能、生產節拍和在制品物流傳輸方式，對產線進行整體優化；同時，從實現自動化加工與裝配的角度來對制造工藝進行優化，以降低自動化改造的難度，盡量滿足多種變型產品的生產與裝配。

誤區四：重建設，輕運維

對于傳統包裝制造企業在實現智能制造推進的過程中，普遍存在重建設、輕運維的問題。在系統采購和實施階段，企業會展開需求分析、系統評估、可行性分析和招標選型。但在系統上線以后，卻缺乏持續的運維，應用軟件多年不進行維護和升級，系統功能與實際業務流程的匹配度差距越來越大，系統價值難以發揮；自動化產線也存在不及時維護保養，故障率高等問題。

誤區五：重單元系統應用，輕整體規劃系統集成

很多企業往往是為了解決某一個或一類問題而建設一套信息系統，缺乏整體規劃，導致系統之間功能重疊、邊界模糊、數據來源多樣等問題。企業的運營效率卻沒有提升，甚至反而下降，投資回報率不高。應該通過對業務和系統邊界的劃分，簡化數據在不同系統之間傳遞的過程，實現數據的實時共享，保證數據的準確性，消除信息孤島，為企業運營和經營分析提供統一、一致的數據源。

誤區六：重信息系統應用，輕數據價值管理改善

很多傳統包裝制造企業在數字化轉型的過程中已經應用了諸多信息系統，但系統應用的效果和發揮的價值卻參差不齊。一方面，雖然企業信息系統的應用領域不斷拓展，但企業對系統的數據本身缺乏分析，數據的價值未得到充分挖掘，難以支撐企業決策；另一方面，企業想借助信息系統去管理大部分的業務問題，但建設信息系統時，卻忽略了企業本身所需要執行的管理改善，業務管理的規范和標準很不完備，造成系統的應用效果未達到預期。

誤區七：重數字化設計，輕數字化仿真與優化

近年來，制造企業在產品研發（R&D）方面的投入持續增加，購買了三維CAD、CAE等軟件，但是，大部分企業還是重產品開發（Development）、輕研究（Research），主要還是根據客戶的訂單需求進行產品設計，對于前沿技術的研究與探索不夠。在系統應用方面，數字化設計軟件應用十分廣泛，部分企業已經延伸到數字化工藝，但是對于仿真技術的應用還停留在初級階段，主要進行運動仿真、結構和流體仿真與驗證，尚未實現仿真驅動設計和多物理場的仿真分析和優化設計，仿真應用不成體系，缺乏對仿真規范、仿真流程、材料數據庫的管理，仿真人員沒有建立專門的組織，仿真軟件的價值遠未充分發揮。

誤區八：重顯示度，輕實用性

在國家大力推進智能制造的背景下，部分企業不惜重金打造出豪華版的智能工廠，各種智能裝備和信息系統一應俱全，包括知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生產及物流仿真系統、自動立體庫、AGV、自動化產線、生產指揮中心等，建立了專門智能制造展廳、車間現場的參觀通道、示范生產線等，很有顯示度。但在實用性方面卻明顯不足，不少企業不惜重金建立了大屏幕生產指揮中心，平常卻沒人看，更多地只是用于參觀。對于生產狀態的預警和報警等關鍵信息，卻沒有實現根據管理者的角色推送到移動終端。

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