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最新更新:2024年9月12日
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初始发布:2024-09-12 最新更新:2024-09-12
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智能制造如何稳步转型,秘密居然在这里!

近日,2023 年《政府工作报告》正式发布。报告对工业产业发展做出了重要部署,强调“加快建设现代化产业体系,加快传统产业和中小企业数字化转型,着力提升高端化、智能化、绿色化水平。”

张建伟
联想咨询交付中心总监
面对制造企业数字化转型进程中遇到的种种难题,联想咨询交付中心总监张建伟带来的联想赋能智能制造企业数智转型成功案例分享,为制造企业转型提供了联想的实践经验。
智能制造的概念在中国早已不是新鲜话题
放眼整个中国企业发展市场来看
我们将阻碍智能制造发展的核心问题
归纳为以下几点

缺乏切合实际的实践方法:
有了切实可行的方法,企业才能将想法落地,现阶段企业更多的都在讨论概念、谈战略,缺少战略落地的实施办法。
缺乏有价值的切入点:
中国制造业对于智能制造的需求十分迫切,智能制造能够为中国制造业带来的价值点也十分可观,但该从哪一个层面、哪一个角度切入?是困扰企业的 CIO/CTO 的重要问题。
缺乏最佳实践:
在缺少最佳实践案例的情况下,中国企业的智能制造转型更多要靠自己自力更生,摸着石头过河,开辟一条自己的实践之路。
作为中国先进制造业的代表企业
联想认为中国企业智能制造核心是聚合全量数据
智能驱动业务变革
通过解决实际的业务问题
实现数字化价值的持续变现
进而完成制造业的智能化迭代升级
为此,联想构建了
以数据驱动智能为核心的智能制造全景图
简单来说,联想智能制造全景图可以分为三层

第一层:要素层
聚焦传统制造业所关心的生产制造要素,包括劳动力设备、原材料、工艺环境等一系列内容,通过生产制造要素的数字化、智能化升级,实现基础层面的完全数字化;通过工业互联网等先进数字化技术实现万物互联互通,将生产要素整合到一起,更好地形成一个整体,站在全价值链角度发挥生产要素的相关价值。
第二层:作业层
以要素层的万物互联互通为基础,将企业实际生产运营过程中,如计划排期、生产制造、供应链协同、物流管理等关键环节所产生的数据,整合到业务层中,以数据价值驱动业务发展迭代,进而实现数据价值和智能制造价值的变现。
第三层:智能化
形成较为原始的智能计划,开展智能生产制造以及智能供应链协同等一系列业务层面的智能化。在实现业务层面智能化后,基于产量数据以及要素的完全数字化,面对管理者实现全局可视,智能决策,进而迈向最终的所谓的数据驱动。不需要人进行决策、不需要管理者进行干预,完全通过数据、人工智能以及相关的数字化技术实现数据驱动业务,实现整个企业运营管理的持续优化。
在构建了智能制造转型全景图后,联想在后续几年的时间里进行了内生外化的实践,为制造业的实际发展带来了诸多价值。
新能源电池是当下全球热门发展行业之一,联想基于大数据、机器学习等先进技术,应用 LEAP HD 及 LEAP AI 平台,构建电容容量预测模型,实现储能电池定分容工艺优化。

在电池生产过程中需要对电池容量进行定容分容,以确定电池是否符合出场标准,在此过程中企业面临着耗时长、场地占用高、成本高、人力消耗高等难题。在整个的工艺优化方案中,联想从关键工艺数据处理、模型精准预测、可持续发展三个角度出发,有效的帮助客户在准时交货率、库存成本、产能利用率、综合人数能效方面进行了整体提升,实现了电池定容分容工艺的优化。
业务咨询:
通过咨询沟通捋清关键的工艺段,包括对质量影响的关键参数有哪些?影响这些参数的相关数据在哪?数据源是哪些?帮助客户理清楚现状,规划目标,做好相关的方案准备。
数据整合:
通过大数据技术,对相关工艺、设备质检等一系列数据进行整合,为后期人工智能算法的承载打好基础,保障算力流畅运行。
AI算法实施:
通过前期的分析明确具体的数据内容,以及影响工艺的具体核心参数,进行相关业务分析,帮助客户共同进行相关的参数调优,进而去实现最终的工艺目标优化。

在升级优化的过程中,联想通过逻辑建模,包括人工智能的相关方法,集体学习相关方法,构建降维模型,来保证大规模数据处理的稳定性、预测模型的精准度以及可持续发展保障,通过应用多策略网络优化与机器学习模型,解决预测模型在实际生产运营中的瓶颈。该项目投产后,在整个生产流程中工期由原本的六天缩短至一天;通过人工智能算法实现产品检测,在整体的检测效率与场地利用率上提升了30%;同样借助人工智能,工艺人员由原来的20人/组降至10人/组。经预测,该优化方案每年可以为单一性型号的电池生产节约大概2.7亿左右的制造费用。
在物流领域,转型的重点更多集中在进行仓储的优化和管理。很多企业尤其像联想这样的企业,离散制造的线边库占据库存成本的很大一部分,线边库如果太多,会影响库存成本并占用整个生产市场,从而可能为场地和空间引发风险。如果线边库太少,则会导致产能利用率不足,无法合理进行连续的生产。这两个问题,企业可以通过数字化工厂的仓储物流解决方案来克服。
线边库也就是仓储部分,涉及到的不仅仅是仓储的仓库,还涉及到相关的过程,相关的设备,包括相关的信息系统,解决这些问题需要一个完整的解决方案。从前市场上出现的解决方案,更多是头痛医头脚痛医脚,如果设备效率不高,就换设备,换更加智能化的设备;如果信息沟通不畅不通顺,就增加信息化系统;如果流程不清晰,就去梳理流程。这样其实给企业的投资带来了很大的浪费,整个项目的周期和收益率也会大大的降低。在这个问题上,联想采取了三段一体的一个方式。

首先通过前期咨询帮助客户把过程捋顺,同时识别出在线边库管理过程的痛点、难点以及要解决的问题点。接着基于整体的方案,针对设备软硬结合,虚实结合,对相关的仓储设备进行升级改造。同时WMS、WCS 等数字化系统,能够充分调动起设备以及人之间的生产要素,使这些生产要素在信息化和数字化的驱动下,更好地形成价值闭环,提升整体效率,进而提升整个线边库的管理和应用效率,降低库存,提升产线的连续生产性。该方案经过落地实际应用,将整体库容能力提升了15%以上,线边库的配送效率提升25%,库存发货准确率达到百分百提升。
该客户作为行业新贵近几年在高科技行业中发展非常迅速,其业务每年都在以200%甚至300%的速度增长,也因此带来很大的问题。高速的业务发展导致其现有的信息化支撑辅助手段难以提供所需支持,进而导致企业运营效率越来越低,各级管理者难以掌控全局,很难对业务进行科学准确的相关指导。

基于此,联想将自身的数字化供应链一揽子方案打包,利用智能计划排产技术作为内生外化战略落地的最佳实践,通过联想相似的全球化交付模式以及复杂的供应链网络体系,赋能客户实现整体的数字化能力提升。项目实施以后,有效帮助客户在准时交货率、库存成本、产能利用率,包括综合人数和能效上都进行了整体的提升。
除此之外,联想在化纤制造、汽车制造、风电制造、水电制造、硬件制造等多领域都携手制造企业提供了从硬件到软件等全体系数字化智能化转型服务,实现了企业硬实力的综合提升。
未来,联想希望能够将自身的业务实践与客户业务进行共创,将自身的算力、基础设施能力与客户的业务发展场景融合,携手更多制造业伙伴在数字化现代化转型的进程当中,走得更远,走得更快。
