在过去的30年里,大多数制造业的国际标准已经高度成熟。
在过去的30年里,大多数制造业的国际标准已经高度成熟。然而,智能制造系统像长身体的孩子一样迎风而起,使得原有一部分标准像是显得过小的衣服,必须加以修订。全新智能制造生态系统的若干领域,一经识别和描述,那么新的标准和举措,都变成了一种不容等待的呼叫。
在这样一个当口,我们首先需要识别的是,背后是什么在发生根本性的变化?
最引人注目的是,传统自动化控制层级的变化。要想完整实现智能制造系统功能,必须替代传统制造系统体系结构中,那种基于金字塔分层模型的控制范式。
CPS赛博物理系统,给出了一个基于分布式的新制造服务范式,这也称为赛博物理生产系统 (CPPS)。由于各种智能设备的引入,设备可以相互连接从而形成一个网络服务。每一个层面,都拥有更多的嵌入式智能和响应式控制的预测分析;每一个层面,都可以使用虚拟化控制和工程功能的云计算技术。
有了这些能力,使用新的方法来控制跨层级的更广泛的自动化操作就变为了可能。
图1:分布式服务使得自动化层级被分解
新的面向服务范式最终将智能制造系统转换成一个完全连接和集成的系统,如图2所示。除了在车间级别上对时序和安全要求非常严格的一些制造功能外,所有在这三个维度和制造金字塔内部的制造功能都可以被虚拟化和被托管成服务。
图2:基于服务的智能制造系统
这个全新制造式的改变,需要我们打破多年来形成的控制分层的思维模式,而向全连接、分布式的智能制造系统去靠拢。
现有的制造业标准远远不能满足面向服务的智能制造生态系统。作为嗷嗷待哺的标准,包括:体系参考架构、网络安全、工厂联网、供应链集成,以及数据从工厂车间到企业级的无缝传输。
具体地说,在这些领域新的或改进的标准,仍然是瞄准智能制造的四大目标,提高敏捷性(A)、质量(Q)、生产率(P)和可持续性(S)。
借着美国国家标准院的这个提法,我们在此也需要谨慎地提醒读者,新一代工业升级显然是多目标的。有些认为工业4.0的目标就是大规模个性化定制生产,是过于偏颇的。在许多装备制造业领域,定制生产并非第一选项。
图3:智能制造的四大目标
那么,到底需要何种技术,来支持何种功能?下表给出了智能制造体系的映射表。
第一列表示新标准的机会领域。第二列显示出新标准如何影响智能制造生态系统包括产品生命周期、生产系统生命周期、商业周期和智能制造金字塔(SPP)。第三列显示了新标准对智能制造的能力支撑。
这个表并不是完整的,而只是作为探索和讨论智能制造标准起点的基础要素。
以PLM/MES集成为例,产品生命周期数据如果能结合制造工艺数据,就可以对过程本身做一个更好的分析,在生产率、可持续性和质量方面促进过程改进。例如,分析产品性能有时可以揭示在生产中的质量问题。这是对CPS最为完美的阐述。
智能制造系统SMS的愿景之一就是,产品成为真正的生命体,本身可以包含历史。每一个产品都有一个不间断的自传,如何、何时、何地被制造出来的。
MTConnect研究所已经开始研究这一类标准活动,完善产品的可追溯性。而大数据和云制造技术,则提供更多类型的先进分析和服务,从而使它们更容易被制造商访问。
这张图表最引人注意的地方就是,美国标准院非常肯定地强调,智能制造系统所有环节中,都涉及到了工业参考体系(reference architecture),包括功能模型和体系架构的定义——这也是笔者一直在呼吁的一个关键环节。只有有了高质量的工业参考体系,企业内部、外部包括供应链和用户,才能真正将各种功能集成在一起。
毫无疑问,“中国制造2025参考体系”是不能不看、不能不听、不能不说的的拦路石。任何对参考体系的省略与忽视,都会让我们在这次工业升级的起始元年(不妨定义在2015年),在起跑线上留下了致命的伏笔。
写到这里,美国标准院NIST不无得意地声称,描述到的大多数标准领域已经被扩展到智能制造系统功能。当然,NIST也注意到了全球范围内也出现了许多其他的战略方向,但也只是略带散漫地声称,“这些的技术变革趋势,对上述标准和机遇也有各自的贡献。”
每个机构都是只觉得自己的孩子最漂亮吧。NIST心不在焉地描述了别的工业方向和相关标准的发展。
是的,工业4.0工作组建议以标准化和开放标准做为参考架构是实现工业4.0的首要任务。
在物联网IoT领域,欧盟(EU)成立了多个项目开发物联网参考模型和参考架构。IoT@Work是欧盟另外一个项目,由西门子公司主导,致力于利用物联网技术在工业和自动化环境的应用。而在美国成立了工业互联网联盟IIC。工业互联网连接所有可连的设备,通过大数据分析来提高效率。
物联网关注唯一的、可识别的、可联网的物理对象,而赛博物理系统更为关注信息与物理本质的结合和软件控制系统“系统的系统”特征。美国标准院领导的公开工作小组正在为CPS的术语和参考体系结构工作。
为了实现智能制造的愿景,基于分层控制模型经典的制造系统体系结构范式必须要被替换。一种基于分布式制造服务发展的新范式已然在进化和演变。这一演变带来的智能设备作为一个可以获取的网络服务,各个级别的嵌入式智能,预测分析和云计算技术。而所有这些技术都将依赖于标准。
本份报告提供了一个对智能制造的检验标准。包括用于集成和跨越三个制造生命周期维度——产品生命周期、生产系统生命周期和商业(企业)生命周期。
为了研究现有标准和他们如何可以应用于智能制造,美国标准院定义了智能制造生态系统对分析现有标准和建立未来的智能制造标准需求的一致的上下文分析环境。在这个报告中,智能制造生态系统作为基础进行分类和评估现有的标准,并识别出能够促进智能制造系统实现的新标准活动领域。
现有的制造业标准不足以完全启用智能制造,特别是在网络安全领域、基于云制造服务,供应链集成和数据分析领域。
美国标准院确定了以下领域作为重点需要发展的领域,这是标准的全新兴盛之地,包括智能制造系统参考模型和参考体系架构、制造业物联网(IOT)参考体系架构、制造服务模式、M2M机器通讯、PLM/ERP/MES/SCM/CRM集成、云制造、可持续性制造、制造网络安全等。
至此,我们完成了美国标准院对于智能制造的全部报告和解读。它有一套完整的智能制造系统的思路,并且紧盯着标准,细致扎实。NIST认为,标准是智能制造发展的一个基本组成部分。有了标准,才会有系统的、可重复和高效的生产系统;从大型跨国公司到小型制造商,才能以网状的方式广泛参与,而无须考虑其大小和所在地点。
然而读者恐怕很难想象,美国国家标准院不仅仅对工业4.0几存忽略之心,连工业互联网也不无粗鲁地被塞进了物联网的大篮子里。NIST甚至把GE领导的工业互联网比喻成德国工业4.0的表亲。当然中国制造2025,更不在其提及之列,想来NIST不知道如何解读这个体系和组成要素。
这个时候,我们才能想起来一件事,工业互联网不是国家战略。根正苗红的国家标准研究院NIST,才是真正代表美国国家战略意图。即使如此,我们也不得不为NIST的傲慢而心生诧异。然而,最根本的事实是,每个国家的工业升级,都要拿出体系、拿出标准、拿出生态模型,这是所有政府机构需要面对的现实。
免责声明:文章内容不代表本站立场,本站不对其内容的真实性、完整性、准确性给予任何担保、暗示和承诺,仅供读者参考,文章版权归原作者所有。如本文内容影响到您的合法权益(内容、图片等),请及时联系本站,我们会及时删除处理。
为您推荐
ERP和SAP系统是企业资源规划(ERP)软件应用的两大供应商,ERP专注于数据结构和资源管理,面向小型企业。
关于电商数据分析怎么做的问题,有人从电商数据整理、分析开始讲,有人则着重于分析方法的介绍,也有人侧重于分析报表的制作。
作为工业4.0的重要组成部分,质量4.0概念比以往任何时候都更加重要。
关注新闻的朋友们可能注意到了,最近这段时间关于数据要素、数字经济、数字化转型的相关行动越来越多,一方面是各级政府的政策规划以及大规模的发展行动,另一方面是则是各行各业的企业开始探寻数字经济,通过数字化转型进行改革,充分发挥数据价值。
搭建一个电商大数据分析平台需要哪些条件?总的来说需要一套满足电商数据分析需求的方案,一个能够提供强大数据计算分析功能和数据可视化图表的平台,比如电商数据分析方案和奥威BI软件这样的组合。