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    加速明顯 大企業帶動行業升級

    發布時間:2021-09-07 15:50:06|來源:人民網

      上圖:奧克斯空調智能化生產車間里,工作人員在檢查產品質量。
      寧波鄞州區委宣傳部供圖
      下圖:金田銅業“5G+工業互聯網”工廠一角。
      王 鵬攝(人民視覺)

      習近平總書記指出,世界正進入數字經濟快速發展的時期,5G、人工智能、智慧城市等新技術、新業態、新平臺蓬勃興起,深刻影響全球科技創新、產業結構調整、經濟社會發展。近年來,中國積極推進數字產業化、產業數字化,推動數字技術同經濟社會發展深度融合。

      2018年以來,浙江以“數字產業化、產業數字化”為主線,全面實施數字經濟“一號工程”。越來越多的制造業企業,借力先進設備、大數據和云計算等,發力智能制造,在提質增效、高質量發展上蹚出了一條新路。

      日前,記者探訪浙江寧波、紹興和杭州,近距離觀察當地智能制造的發展活力和實踐探索。今天起,本版推出系列報道“經濟聚焦·解碼智能制造”,敬請關注。

      ——編  者 

      

      產品質量要求更高、用工成本壓力更大、市場競爭不斷加強,對于處于充分競爭行業的制造業企業來說,推動提質增效是一項緊迫的命題。

      在浙江寧波,當地持續推動產業數字化、網絡化、智能化轉型提升和拓展延伸,為制造業企業轉型升級提供了支撐。數據顯示,2020年,寧波全市工業投資增速和技改投資增速比2018年分別提升10.3和12.1個百分點。其中,以大型制造業企業為代表,寧波智能制造正朝著單點突破、龍頭帶動的方向加速前進。

      改造效果——

      優化了生產流程,降本提質增效

      在奧克斯家電生產基地的塑膠二車間里,工人寥寥無幾。塑料顆粒順著集中供料系統管道進入注塑機,注塑機通過模具,完成注塑、保壓、冷卻、開模、頂出、取件等步驟,隨后自動傳送至燙印機完成燙印。從塑料顆粒變為外殼,生產過程不到兩分鐘。

      智能制造優化了企業生產流程,實現了提質增效,也在節能降耗、綠色發展方面產生了積極影響。

      走進寧波金田銅業(集團)股份有限公司的園區,一派綠意撲面而來,樹木蒼翠挺拔、郁郁蔥蔥,仿佛置身于一個生態園林。很難想象,作為一家銅加工企業,金田銅業的生產車間也坐落在這片綠色園區中。

      這里是花園工廠,也是智能工廠。在逐步實現機器換人和廣泛開展信息化的基礎上,2017年9月,金田銅業啟動了智能制造整體規劃?,F在,銅管工廠已實現大部分生產數據的打通,在車間生產管控中心,生產數據、訂單進程等信息在大屏幕上一目了然。2020年底,企業的精密銅帶5G生產車間也正式投產。截至目前,企業已試點開展了基于5G通信技術的設備數據采集、儀表環境監測、遠程運維等多個應用場景。

      金田銅業集團總監潘晉介紹,通過智能改造,企業精細化管理的水平不斷提高。他舉例說:“通過對客戶需求、工藝成本、設備用電等數據進行綜合分析,優化生產排產及工藝執行,科學指導峰谷電的作業時段,綜合效益相比之前增加了30%以上?!?/p>

      來自官方的數據印證了智能改造帶來的變化:截至2020年底,寧波累計建設市級以上數字化車間/智能工廠突破100個,已竣工的65個項目推動企業生產效率平均提高58.2%,運營成效平均降低21.4%,單位產值能耗平均降低16.1%。

      改造動機——

      大型企業更注重產品品質提升,越早改越主動

      從結果來看,智能改造取得的效果普遍令人欣喜。而談及改造的動機及自身的發力點,大企業的思路也頗為一致。

      “對于我們來說,智能制造最重要的是解決產品一致性的問題?!眾W克斯家電集團總裁黃小偉解釋說,家電制造較早實現了機械化甚至自動化生產,屬于標準化程度較高的行業。但由于單件產品價值較高,質量控制方面的任何一點提升,都會給企業帶來較大回報。

      作為銅加工企業,金田銅業同樣把加強品控能力作為智能改造的重要目標。在銅管加工車間,隨著轉輪的快速旋轉,一卷卷銅管被生產出來。不過,偶爾會見到某一截銅管上被噴上了黑漆?!爱a品生產過程中難免會有瑕疵,在滿足客戶要求的前提下,對瑕疵部分進行標記,可以方便下游環節加工生產?!迸藭x告訴記者,通過上線智能檢測設備,在減少人工檢測強度的同時,也使得漏檢率和誤檢率大幅降低。

      在一些勞動密集型的紡織企業,智能改造對控制人力成本方面也產生了積極影響。

      無論是希望提質增效,還是節能降耗,采訪中記者了解到,大企業對智能改造的意愿極為強烈,且優勢較為明顯。

      “越早推動智能改造,就越能把握市場主動,這是大企業的戰略高度決定的。也正是因為這個原因,我們愿意接受更長的回報周期?!秉S小偉介紹,2015年以來,奧克斯先后投入30多億元進行智能化改造,企業的自動化率已經達到77%。

      此外,改造目標明確也是大企業的一項優勢。寧波旭升汽車技術股份有限公司信息總監羅燚舉例說,“在汽車零部件生產過程中,我們發現依靠原有的生產系統無法遠程掌握生產現場的具體情況,所以需要通過智能改造,不到現場就能時刻感知生產過程中的波動,從而降低風險、提高效率?!?/p>

      改造過程——

      專業人才短缺,工人的操作習慣改變也需要時間

      由于大企業產線繁多、流程復雜,智能改造需要多個崗位甚至多個生產環節的有效匹配銜接。但從實際情況來看,在智能改造完成后的一段時間內,磨合不可避免。

      2018年4月,雅戈爾在一條上衣生產線開始試運行智能系統,通過吊掛線自動運輸每道工序的服裝半成品,串起整個生產流程?!皠傔\行就出現了問題?!毖鸥隊柗b制造智能制造研究院院長徐士利說,“試運行的前幾個月頻繁發生吊掛線急停故障,最長的一次停機兩三天,耽誤了不少生產進度?!?/p>

      為什么會停機?企業的技術部門與系統服務商反復溝通,用時許久才找到問題的癥結:原來生產環節沒有產生足夠的數據供智能系統分析研判、優化生產;員工對新系統也不夠熟悉,不會人工干預,這才導致吊掛線“罷工”的故障。徐士利說:“經過不斷調試和升級,這一問題到當年年底才徹底解決?!?/p>

      除了這種“能力不足”帶來的問題,“工人的操作習慣也很難改變?!秉S小偉回憶,“企業剛上線智能設備時,某些流水線需要工人對零部件進行掃碼錄入數據,不少人一開始難以習慣這種操作方式,經過一年多的磨合才完全適應?!?/p>

      雅戈爾遇到的情況并不鮮見,這也是大型制造業企業在智能改造中面對的一個共性問題——智能制造工程技術人員短缺?!凹榷夹g又懂行業的人太少了?!绷_燚一語道出了企業的痛點。

      “信息技術人員要做業務人員的翻譯者,將工藝、質量、監測等操作經驗轉化為數據信息?!迸藭x解釋說,可在實際的智能化改造過程中,信息技術人員可能不了解業務,業務人員又可能不懂信息技術,兩者之間存在一道屏障。

      采訪中,多家企業表示,智能制造工程技術人員短缺,一方面與人才的市場供應量不足有關,另一方面則受信息技術人才的就業傾向影響。寧波市經信局產業數字化處副處長李娜通過對企業走訪發現:“工廠一線對年輕人吸引力不夠,信息技術人才更傾向于到大城市的互聯網企業工作,而且本地高校院所的專業設置跟企業的實際需求有差距,企業吸引和培養人才還需要付出更多努力?!?/p>

      改造期待——

      發揮龍頭作用,帶動中小企業改造

      對于大型制造業企業來說,下一步,智能改造的重點是什么?

      “新冠肺炎疫情發生后,智能制造為不少制造業企業復工復產提供了有利條件,也讓他們在市場競爭中取得了一定先機?!弊鳛橐患覍iT提供智能制造改造服務的解決方案供應商,寧波市智能制造技術研究院副院長肖勇表示,下一步,應該從生產“無人化”的概念中適度跳出,深度發掘智能制造的價值。

      談及對智能制造的未來期待,“數據”成為多家企業的關鍵詞。智能制造給企業積累了海量的采購、生產、物流、銷售等環節的數據,如何充分利用這些資源,更好地促進企業發展?

      浙江大學經濟學院教授宋華盛表示,“智能制造需要企業對大數據進行采集、分析及應用,圍繞產品全生命周期,推動企業內部數據與用戶行為數據的融合?!?/p>

      “數據的作用是輔助決策。智能制造不是要完全取代人,而是把人的作用降低,把經驗化生產轉化為數據化決策?!辈强萍技瘓F股份有限公司技術副總裁馮浩然表示,比如通過數據來研究工藝和成本、工藝和質量的關系,從而進一步優化生產流程。

      那么,對于智能制造水平相對較高的大型制造業企業來說,要如何發揮龍頭帶動作用,帶動中小企業智能化改造、助力供應鏈產業鏈提檔升級?

      2020年,寧波市印發《寧波市制造業企業智能化技術大改造行動計劃(2020—2022)》,提出要鼓勵基礎條件好、創新能力強、智能化水平高的優勢骨干企業,開展5G、人工智能、區塊鏈等新技術與智能制造融合集成創新,培育一批示范效應明顯的智能制造標桿企業。支持龍頭企業圍繞上下游產業鏈生態圈數字化、網絡化、智能化需求,構建產業鏈協同創新工業互聯網平臺。

      “產業鏈競爭在全球競爭中作用愈發突出,而大企業則是產業鏈的關鍵?!彼稳A盛認為,大企業要發揮主體作用,以產業集群和產業生態的形式推進智能改造,提升整個產業鏈的智能制造水平?!耙源笃髽I為節點向上下游輻射,將各個環節的堵點打通,將是未來一段時間智能改造的重要內容?!?/p>


      《 人民日報 》( 2021年09月07日 11 版)


    責任編輯:孫遠進 校對:海洋

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