我国制造业企业应借势RFID提升竞争力

随着”中国制造2025″制造强国战略的不断推广和深入,
智能、创新、先进技术的不断涌现,数字化工厂正成为企业转型的必经之路。面对市场上众多解决方案,为什么要进行数字化转型、如何转型等这些问题,
普遍困惑着企业,这也成为很多企业无法落实执行数字化转型的主要原因之一。

数据采集是整个工业自动化控制的基础,现在又是大数据时代,所以对于数据的把控准确的话,能够很好的预估把控市场,这个对于企业的发展显得尤为重要。制造工业在生产产品的时候,为了保证生产过程的稳定、搞笑,肯定会对生产过程中的相关数据进行实时采集和监控。那么下面我具体来讲讲工业车间生产制造数据采集的意义。

如何实现智能制造是大家都关心的问题。长期来制造商一直以来都在有意采集并存储数据。随着时间的推移,数据在制造业分析的需求将越来越大,将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。几十年来很多制造业企业一直在通过历史记录、MES,ERP,EAM等各种应用系统采集数据。几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。

在当今的数字化时代,云大物移正在深刻地影响每个人的生活方式与每个企业的运营方式。

经济的寒冬,让中国制造业企业加速进入了微利时代。事实上,国内有经验的制造商企业通过降低原材料,提高资产利用率的有效措施使企业能够得以生存。然而,制造业企业传统的管理模式已经无法满足加速变化的市场,自动化与信息化的融合将为制造业带来前所未有的透明度。目前,制造业信息化正向着集成化、协同化和服务化的方向发展,RFID技术为及时准确采集车间信息,从企业的生产线到供应链集成,提供了经济有效的解决方案,为制造业企业提高效率带来了革命性的改变。

数字化转型的基础在于数据,而数据的关键在于对的数据、对的来源、对的时间以及对的人和对的决策,有了这样的数据,数字化转型才能稳步发展。但很多企业都有这样的困难:企业老板无法及时了解企业的生产运行情况,为此需要投入大量的人力和物力进行数据统计,统计的数据往往只是显示最终结果并且时间比较滞后,造成生产情况无法及时了解、跟踪处理。因此,数字化转型第一步,需要找到对的数据以及对的来源进行获取、采集。

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许多制造企业也在大力探索数字化转型道路,但是何谓数字化转型?如何推进制造业数字化转型?制造业数字化转型有哪些可以借鉴的模式?

RFID是射频识别技术的缩写,又称电子标签、无线射频识别。它是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。在制造业,RFID可以看做一种数据采集方式,目前很多制造企业已经采用了条码技术来进行数据的采集,并结合MES、ERP等信息化软件,对企业的生产过程进行有效管理。

目前很多企业都会用到一种或多种采集方式,以下是传统的三种数据采集方式:

举足轻重:车间制造过程数据采集的意义

近日在沈阳召开的全国工业大数据联盟峰会上,我们就工业大数据在制造业应用方面采访了一直在大数据方面卓有建树的西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)大数据运营总监尹宏刚先生。首先尹宏刚工业大数据方面纠正了我们认识方面的两点错误:1、工业大数据应用市场是一个尚未打开或是刚刚开启,但实践是大数据的最终价值体现,具体来说智能工厂、机器人等技术这些都依托于大数据,为工业制造提供有效科学依据,可以说大数据是智慧制造的核心能源。在制造业确是有“大量数据”,但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。2、数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性和多元性应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。数字化转型意味着把数据作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。当代大数据处理技术的价值在于技术进步,也是因为技术进步才促使使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。然而在大数据定义里面,特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,而最最重要的是关注大数据处理方法。

今天这篇文章,或许能够给正在积极推进数字化转型的制造企业带来一定的启示。

中国为什么会首先在制造业应用RFID?首先,中国是一个制造业大国,生产过程中的应用相当广泛,比如仓储管理,整个物流的配送,几乎可以用到条形码的地方都可以,也有一些特殊的场合必须要用。第二,RFID在制造业的应用多数属于闭环应用,芯片可回收、可重复使用,这就不存在成本问题,应用越多成本就降得越低。

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现代制造模式以生产效率、产品质量、生产成本等作为衡量企业制造能力和水平的主要标志,然而由于企业规模扩大、技术改造深入和市场竞争加快,造成具有多源异构性、形式多样性、复杂多变性等特征的车间制造过程信息急剧膨胀,再加上传统的企业管理系统无法精细控制到流程复杂、信息纷乱的车间制造过程(特别是包括了设备和人员的车间设备层),使得企业管理层难以准确掌握生产现场的实时情况。数据采集系统的发展历史现代制造企业的管理信息系统都是建立在自身的复杂性之上,而制造车间作为最重要的信息源头,存在着大量的无序、冗余、残缺、异构信息,要想克服他们之间存在的信息交互的鸿沟,这就对车间制造过程信息的采集和集成提出了更高的要求,需要对车间制造过程的集成性和企业信息系统的交互性方面进行提升。

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1何谓数字化转型?

对于RFID来说,我们不能简单理解其为一项技术,仅仅是对条码的替代或者用人工的方式帖上一个标签,重要的是它带来了一场涉及制造、仓储和流通的整个供应链的变革。RFID技术通过电子标签与阅读器之间的射频通信,能快速识别目标对象并且获取其包含数据,将生产现场信息及时准确的采集,赋予企业相关的跟踪能力和实时控制能力,减少人为错误,帮助企业在实际提高效率和利润的同时,能够满足客户的需要和法规要求。在制造业企业,RFID技术通常应用在生产管理、员工管理、仓储管理、物流管理、质量管理等环节,结合MES等信息化系统,实现实时的控制管理。

因此,信息的采集和集成是现代企业实施信息化战略的迫切需求,只有将制造过程中各种信息进行准确采集和有效集成,才能够及时准确掌握制造过程中的动态信息,从而为提高生产效率和制造资源利用率提供支持。

针对制造业企业如何进行工业大数据分析,尹宏刚表示定义制造业大数据必须通过大数据的三个特性来了解大数据的特性。

首先,关于数字化,有两个相似但不相同的英文词汇。一个是Digitization,指将模拟信息转化为数字信息(例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息);

生产管理:生产环节是制造企业重中之重,生产过程的可控是制造企业进行库存管理、质量管理、员工管理、财务管理等环节的前提,生产过程中的实时数据也是构建实时企业必不可少的关键。在生产管理过程中部署RFID系统,及时的采集生产信息,是获取实时数据的关键。

因地制宜:选择合适的数据采集方式

1、大数据的收益

另一个是Digitalization,指的是将数字技术融合到企业之中,深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术,实现数据驱动的决策分析,彻底变革企业的业务流程。

在生产车间,企业可依据生产过程以及关键工位布置合适的数据采集点,安装好读写器,根据生产任务单,将产品的生产过程信息和产品的型号、完成时间等产品信息写入电子标签,随着生产过程流动,指导整个生产过程。在关键工位对数据进行读取,配合电子看板等在车间实时显示加工状况,结合ERP、MES等信息化系统,对生产过程进行全方位的管理。同时,对物料以及员工的识别管理,能帮助企业对产品的质量进行管理追溯,出现问题时可以准确的定位到生产责任人,降低企业产品瑕疵率,也可促进售后维修服务的管理。若同一批产品工序相同,可采用只读标签,在制品变成成品下线后,标签可以回收继续使用,当然,企业也可根据实际情况,选择可擦写标签。通常来说,劳动密集型企业,生产过程中的电子标签可选用低频无源只读标签,价格低廉,并且相比打印条码方式,成本能得到很大程度的降低。对于工序复杂的制造企业,RFID标签及读卡器的选择,应结合其他信息化系统,对企业生产流程进行分析后,再来决定,手持式和固定式读卡器结合,超高频的RFID系统目前在我国大多应用在机械以及汽车等行业。

车间制造过程信息的采集和集成的目标是:在正确的时间,将正确的信息以正确的方式传递给正确的系统(或人员),以做出正确的决策(或操作)。因此,要根据具体的需求来选择的数据采集方式。数据采集的关键是接口,包括物理接口(物理连接方式)和数据接口(数据的逻辑表达形式,即数据模式),数据采集和集成的过程是将具有源数据模式的源数据映射(或转变)为具有目标数据模式的目标数据,然后将分析和处理后的信息以不同

当代大数据处理技术的价值在于技术进步,同时也是因为技术进步,使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一,工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据,是时候可以用到大数据了。

数字化转型(Digital
Transformation)指的是企业真正实现Digitalization的过程。随着信息技术的发展,我们的生活就是数字化的过程,信息消费、打车、订票、订外卖吃穿住用行都可以用数字化手段在线完成。

员工管理:对于员工管理,比如在服装、玩具等制造企业,可以为每位员工配发识别卡,应用于考勤以及生产过程管理,对物料以及工作流程实时的加工数据采集能方便管理人员了解目前员工的生产工作状态,并且,可以根据员工的加工情况,对成品进行追溯跟踪,工时统计及产品质量的跟踪可以更好的方便企业对员工的绩效情况进行管理。在员工管理过程中,可根据企业的实际需要来选择RFID卡的性质,低成本的低频无源卡往往更适合于员工管理。

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一个制造型企业几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。对于数字化转型的其他方面而言,大数据不仅要关注实际数据量的多少,而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用,让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报(ROI)的设计,一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

随着互联网的日益普及,计算和存储能力的迅猛发展,物联网和传感器技术的广泛应用,以及工业软件的不断进化,数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础。在这种背景下,制造业数字化转型的浪潮势不可挡。

仓储管理:在企业的仓储管理过程中,RFID技术能发挥极大的作用,企业在引入RFID系统后,可以在RFID标签中写入货物的名称、日期、存放位置等各类信息,并贴在每个物品的包装上或托盘上。这样,读卡器清楚的了解托盘上货品的信息,可以及时的将仓储物流信息反馈到生产加工,指导生产。

形式展现给不同系统(或人员)。设备数据采集管理系统

2、大数据的来源

制造企业推进数字化转型是实现智能制造的基础和必要条件。数字化和自动化是企业实现智能制造的两大支柱,自动化系统要实现柔性,必须依赖数字化系统的支撑。

在仓储管理的过程中,企业应选择手持式读卡器,通过无线方式与中间件进行连接,上传至电脑及时获取最新的仓储情况,手持式的读卡器不受人员以及地理位置的限制,具有小型化、便携、使用灵活等特点,目前市场上也有许多带PDA的手持式读卡器供选择,带PDA手持式读卡器具备CPU以及操作系统,数据采集完成后可直接显示在液晶屏幕上,或存储于PDA中,通过无线方式传输到后端系统平台,某些读卡器还可以对电子标签进行数据写入,功能十分强大。对于某些小型的制造企业,可以选择工作在低频的RFID系统,读写距离较短,技术成熟,并且价格便宜,但对于大型的制造企业,工作在低频的RFID系统将无法满足企业的要求,应选择工作在高频及超高频,能读取中长距离的读卡器。

在信息化实施过程中,数据采集的最理想方式是直接通过数字化生产设备或系统的接口集成数据信息;对于不能直接获取的数据信息,可以采用外加传感器的方式进行采集;而对于其它的数据信息,则可以通过人机交互界面,由生产过程中的人员根据生产过程中的情况,并经过适当处理,以人工方式进行采集。

工业大数据的主要来源有两个,第一类数据来源与智能设备。第二个数据来源于人类轨迹产生的数据,包括在现代工业制造链中,从采购,生产,物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等,都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合,大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘,它的应用场景包括了实时核心,交易,服务,后台服务等。

2制造企业如何推进数字化转型?

物流管理:物流是RFID系统应用最多的领域,制造企业内物流可大体上分为供应链物流与生产系统物流两部分,在企业原材料的采购以及货物入库的过程中,通过在货物或者货箱上面安装RFID标签,阅读器自动识别标签中的数据,不需要打开货物,便知道里面货物的情况,甚至不需要停留,就可以直接完成验收工作,同时将数据记录至数据库,修改系统中的相关数据,完成物料的入库,大大提高工作效率。在入库的过程中,RFID数据管理系统还会根据标签所标识的货物的体积、大小和类别等,自动的选定库位,将信息返回到入库人员,对货物进行入库存放。结合仓储管理过程,对货物进行准确及时的动态管理。帮助企业减少库存积压,降低运营成本。在此过程中,可以设置超高频的RFID系统来进行管理。

我们中国还是有很多离散型制造企业的,而且类型非常广泛,比如汽车生产、机床生产、计算机、日用电子消费品等。那么这个对于中国目前情况来看,在大中型的离散制造业中,管理信息化和设计西秀啊已经得到一定的应用并且得到很好的效益。

3、数据的关系

制造企业推进数字化转型,必须明确数字化转型战略,制定数字化转型规划,然后实现规划的落地。逐步完成数字化转型的现状诊断、需求分析、流程梳理、整体框架设计和实施方案制定等过程。

在生产系统物流方面,根据生产任务单,利用RFID技术,快速选取物料出库,更新系统中相关的数据,同时,在生产物料上附着标识这物料信息的电子标签,跟随物料进入生产流程中的每道工序。通过各工位设置好的读写器阅读标签信息,依次行进,减少错误率。在工序完成后,某些劳动密集型的企业,RFID标签后还可以回收进行再利用,节约以往打印条码打印的成本。在生产系统的物流过程中,RFID标签可根据企业实际情况设置,RFID读卡器也可按企业实际情况选取。

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数据必须要放到相应的环境中一起分析,这样才能了解数据之间的关系,可以分析出问题的根本原因。问题的处理关键在于找到产生问题的根源,而已知错误的消除,关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因,同时产生了可接受的应急措施,就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用,与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件/问题发生的环境数据结合。

第一步是评估数字化转型的现状。

中国正在成为世界级制造中心,制造商正面临着全球化竞争加剧和其他经济压力,制造业转型升级已经成为企业增强竞争力的关键。因此,在物联网产业快速发展的形势下,制造业企业可通过RFID提高企业核心竞争力,从而应对劳动力成本、生产效率以及原材料成本的挑战。总的来说,企业采用RFID技术结合条码,在一段时间内,将成为首选的数据采集解决方案,而中国也将是未来应用RFID技术的主战场。

这个过程中肯定必不可少的需要数据的支撑,企业需要采集专业的车间生产数据采集系统,人们可以利用标准的数据信息,对于采集的数据进行定制,简化工作,这样才能解决客户或者企业需求增长和多变的情况。

大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一,便是,人们设法收集,并弄清楚,不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话,再大的数据量都不能称之为大数据。

通过现状评估,了解价值链各个环节应用数字技术的深度、广度和应用效果,还存在哪些数字化技术应用的断点,并对各个分支机构进行比较,与行业标杆进行对标,从而明确企业进行数字化转型的基础。

关键词:rfid

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第二步是分析企业数字化转型的机会与突破口。

针对制造业企业如何进行大数据分析,尹宏刚也给出了自己的四点建议:

通过企业内部调研与行业最佳实践分析,结合行业的标准规范和合规性需求,梳理企业推进数字化转型的需求,并根据重要度与可行性来确定企业推进数字化转型的突破口。

1、从制造运作管理系统空间释放出来,利用开放技术与平台,将任何系统的数据移动到任何其他地方。制造运作管理系统建设项目是系统工程,不仅仅是一套我们传统理解的软件系统,更多的是项目执行和服务的平台。这需要对项目管理与制造企业的策略“客户服务”,提现出制造企业的综合管理能力与软实力。

第三步是明确企业数字化系统的整体框架。

整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中,要重视标准,设计与实施,特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划制定,工程实施的环节要把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务,长期经营,将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网+战略是后服务的考虑重点。

分析企业的业务流程在数字化转型过程中应当如何进行优化,确定数字化转型的关键考核指标,制定数字化系统的整体框架,明确企业未来三到五年数字化转型的整体规划。

2、在制造业大数据分析工作中,必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网,实现及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据的,可以持续为客户提供有价值的服务。

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3、新技术是创新革命的核心,其中很重要一个特点就是集成,即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析BI的集成,包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。

明确各个数字化系统的具体功能、部署方式和集成方案;确定数据采集、设备联网,IT与OT集成方案;

由于这些系统之间主数据全部统一,所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互,整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说,一键登录后,可以根据不同的岗位,个性化制定并且显示与管理最相关的必要需要信息。这就是互联网所带给我们的先分享有个性的思路。

制定数字化转型的年度投资计划;明确推进数字化转型的组织体系;分析数字化转型的投资收益;预测数字化转型过程可能存在的风险和规避策略。

4、通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析,从而洞见未有可能的见地。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据,与管理应用软件结合起来,一定是今后制造业大数据分析的一大方向。

第五步是根据数字化转型的规划落地实施,并及时修订规划。

数字化转型的规划应该是三年一规划,一年一滚动,对数字化转型的状况进行年检,并结合企业实际情况与新兴技术的发展,对数字化转型的规划进行修订。

同时,企业应当高度重视数字化转型的核心团队建设,将IT部门、自动化部门、规划部门和推进精益的部门结合起来,并聘请外部的专家顾问,从而确保企业的数字化转型过程一步一个脚印,取得实实在在的效益。

3制造业数字化转型可以借鉴的模式

制造业数字化转型是全方位的,数字技术的深化应用可以从以下四个方面变革制造企业。

① 商业模式转型

按服务绩效付费(Pay by
use)是一种基于数字技术应用的全新商业模式。企业不再是销售产品,而是销售产品使用的服务。

要实现Pay by
use,企业首先应当实现产品的数字化,产品本身应当成为一个CPS系统(具有通信、计算和控制能力);

在此基础上,建立监控产品运行的云平台,能够对产品运行进行状态监控,进而实现预测性维护。在这方面,红领是制造行业转型成功的典型案例。

红领原是一家传统服装生产商,经过潜心发展,红领所属公司酷特智能大力开展个性化定制探索:把定制产品量化,实现大规模定制。酷特智能以客户需求作为驱动源点,把互联网、物联网等信息技术融入到批量化生产当中,实现流水线上的不同数据、规格、元素的灵活搭配、自由组合,从而在一条流水线上制造出灵活多变的个性化产品。

②服务模式转型

企业通过开发产品服务的APP,让客户可以实现自助式服务,从而提升服务效率。例如,美的提供了智慧家居全屋智能解决方案,可以监控各种智慧家居产品。

此外,AR(增强现实)技术在设备维护方面也大有可为,可以通过展现设备传感器的数据,显示零部件的装配过程等方式,大大提高设备维护的效率。

日本小松公司利用无人机拍摄施工现场的三维地图,与工地地基的三维模型进行比对,计算出应挖掘的土方,在此基础上可以计算出需要的工程机械,从而实现智能施工。小松成为应用数字技术实现智能服务的典范。

数字化技术支撑小松公司智能施工

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在新产品研发过程中,数字技术的应用非常广泛。例如,通过仿真驱动设计,减少实物试验;通过产品全生命周期的研发数据和流程管理,提高零部件的重用率,提升研发效率,降低研发成本,实现异地协同研发;

甚至可以通过互联网收集客户对产品的需求,在研发过程中,实现众包设计。此外,创成设计技术(Generative
Design)可以根据设计约束条件由软件系统自动生成符合条件的设计方案,这是设计方法的革命,海尔COSMOPlat则是成功典型案例。

以冰箱为例,随着时代的发展,人们对于冰箱的需求变得多样化,且需要满足不同生活场景的不同要求,传统生产线无法灵敏掌握这么多需求。但是在COSMOPlat平台上,消费者提出需求后,可能会面对上百万的全球设计类资源、几百家公司提供创新设计服务、通过智能生产IM模块,使用户订单实时直达全流程节点,由计划驱动变成用户驱动生产。

④决策模式转型

通过推进数字化转型,企业会拥有海量的数据,包括产品数据、设备运行数据、质量数据、生产数据、能耗数据、经营数据、客户数据和外部市场数据等。

企业对这些海量的数据进行多维度的分析,提高数据分析的实时性和可视化,实现数据治理,基于数据驱动进行决策,并利用人工智能和大数据分析技术分析数据背后蕴含的关键信息。

美的微波炉工厂会在大屏幕的生产指挥系统面前(美的称为作战室)召开每天早上和下班前的工作例会,用数据说话,通过对比不同产线和车间的绩效,促进各层次管理者提高管理绩效。

美的工厂的大屏幕指挥系统

数字化转型不能搞形式主义,走过场,也不需要搞大而全,必须根据企业自身的需求、在产业链中的地位、企业的实力和发展愿景制定个性化的数字化转型策略。

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