物聯網時代電子行業在工業4.0中的路徑選擇

黃逸華　龍宇　賴秋燕

摘要：通過研究物聯網應用于工業4.0的實踐案例，文章總結出電子制造企業智能制造的途徑主要在于工業機器人的應用，未來應改將重點放到大數據管理樞紐、信息物理系統等方面，并結合最新的人工智能技術，打造全智能電子制造工廠。

關鍵詞：電子制造；工業4.0；物聯網；信息物理系統

全球信息產業在經歷了計算機、互聯網浪潮后，迎來了第三次浪潮，物聯網深遠地影響著各行各業。物聯網作為新一代信息技術的重要組成部分，已經上升到許多地區的國家戰略。未來物聯網將像現在的互聯網一樣無處不在，美國權威咨詢機構Forrester預測到2020年，世界上物物互聯的業務，跟人與人通信的業務相比，將達到30：1。工業領域如果考慮管理者在不同情境下的管理需求，還需要和其他形態的網絡相結合，三網融合就是其中一個例子。

1.關于物聯網

1.1物聯網概念

物聯網概念最早是在1999年美國移動計算和網絡國際會議上被首次提出，并提出了結合物品編碼、射頻識別技術（Radio Frequency Identification，RFID）和互聯網技術的解決方案，以計算機互聯網為基礎，構建一個實現世界物品信息實時共享的物體互聯網，又稱物聯網。物聯網是互聯網的延伸和拓展，其核心是實現包括人在內的物體之間的互相連接，物體信息通過高速網絡傳輸到數據信息處理中心，并開展信息服務和應用。

1.2物聯網的架構

物聯網的體系結構包含感知延伸層、網絡層、應用層3層。感知層的主要作用是識別物體并采集信息，由各種傳感器以及傳感器網關構成，包括傳感器、二維碼標簽、RFID標簽和讀寫器、攝像頭等感知終端。網絡層相當于人的大腦神經中樞，擔負著處理和傳遞感知層獲取的信息，由互聯網、通信網、私有網絡系統等組成。應用層是用戶和物聯網的接口，它與行業需求相結合，實現物聯網的智能服務應用。

2.以電子行業為例。前進工業4.0的路徑分析

隨著工業4.0時代的到來，汽車行業、電子制造行業等科技性強大規模生產型行業已經率先走上智能制造之路。電子制造業具有工藝要求高、產品周期短、復雜性強等特點，必須導入更完整的傳感器網絡以及更高效的管理工具，因此被認為最有潛力通過工業4.0技術，提高生產效率和縮短生產周期的行業。

2.1現況分析

現階段電子制造企業通過大量的引進機器人，降低人力需求，并希望導入更多的數據應用，一方面該生產效率，降低生產成本，另一方面強化管理能力。

（1）大量工業機器人的應用。數據顯示，電子行業需求在全球工業機器人銷量中占比約30%，為汽車及零部件之后的第二大應用行業。在電子制造企業中，大量的機械手臂開始進入實際的應用中，并產生顯著的成本效應和管理效應。

（2）數據應用分析。工廠通過嵌入式、射頻識別等技術，采集數據做倉庫的智能化管理，設備運行和產品生產的數據被實時記錄上傳到工廠數據中心。通過對這些數據進行初步的分析，就能優化生產過程，并降低工廠能耗。

2.2智能工廠理解的誤區

（1）機器人的應用不代表著智能工廠。工廠引進了機器人設備替代人工勞動只是在智能工廠路上邁出了一小步，最重要的還是需要企業信息化、智能化，將信息化技術與制造技術相結合，開發基于標準開放的應用服務軟件，加快制造流程管理和生命周期管理，才是智能工廠的重心。

（2）智能工廠的特征。智能工廠在信息物理系統（Cyber Physical System，cps）的支持下，呈現7個方面的特征：生產設備網絡化，實現車間“物聯網”；生產數據可視化，利用大數據分析進行生產決策；生產文檔無紙化，實現高效、綠色制造；生產過程透明化，智能工廠的“神經”系統；生產現場無人化，真正做到“無人”工廠；生產管理人本化，作為生產過程中心的人具有更好的體驗；“人料機法環流銷財”協同管理，整合既有數據、前后稽核。

2.3問題與需求分析

目前，電子制造行業的前端還是一個勞動密集型行業，并面臨人工成本上升，部分地區招人不易，大規模制造品質管控等要求。在生產上，電子行業還面臨著客戶越來越多樣化、精細化的需求。電子制造企業具有更迫切的內在動力去對接工業4.0。

然而，前進工業4.0也意味著更大投資，在經營者觀點，可能也意味著更大風險，在電子行業普遍微利的市場狀況下，難免猶豫不前。具體而言，電子制造業面臨的問題是人力成本上升、產能及品質要求趨于巨量化、復雜化、精細化、管理工作更加復雜，也因此導出了電子制造行業的需求：

（1）如何導入新勞動力，并能有效學習，同時避免人力成本增加。

（2）在實現巨量產能的同時，產品品質、管理品質可以繼續維持，甚至持續提高。

（3）投入工業4.0的巨大投資如何控制風險。

2.4智能工廠場景及實現路徑分析

電子廠高效率生產設備的導入帶來了整體管理形態與本質上的改變，與此對應需要生產流程、工廠系統、人員結構等方面需要配合。針對電子制造企業，本文提出以下智能工廠應用場景及實施路徑。

2.4.1智能工廠場景

（1）基于工業機器人的黑燈工廠。據顯示，電子行業需求在全球工業機器人銷量中占比約30%，為汽車及零部件之后的第二大應用行業。在電子制造企業中，大量的機械手臂，送料機器人等開始進入實際的應用中，并產生顯著的成本效應和管理效應，并使黑燈工廠成為可能，即實現數據的實時自動采集、分析而實現工廠車間不需要開燈和人來看管。

涉及主題：①料產檢銷全線數據的深度融合；②管理指標與看板系統；③在時間壓力下的問題發現與解決。

（2）智能立體倉庫。對于電子部件、元器件數量龐大又精細的電子制造廠來說，倉儲的安排和技術應用尤為重要。現在包括海爾智能工廠、西門子成都工廠都建立了立體倉庫，通過為材料編碼，實現倉儲管理智能化。同時，倉庫的進出料與生產排程結合及市場需求結合起來，可以加快貨物周轉，降低庫存成本。

涉及主題。①料產檢銷全線數據的深度融合；②料產相關問題的要因關聯分析。

（3）大數據智能管理樞紐、將MES制造執行系統、CRM管理、供應鏈管理等組成一個有機整體，工廠內外海量的信息實時上傳到大數據管理樞紐。它相當于工廠信息智能化控制系統的大腦，提供即時統計分析工具（Instant Statistics Analysis Tool，ISAT），進行分析和響應，包括原材料的使用情況，產品的品質和進度，每臺設備的運行狀況，實現對整個生產組織的智能化管理。同時針對外部市場的變化，控制成產運行處于最優狀態。

涉及主題：①跨系統數據如何傳遞、理解與應用；②決策信息、指揮系統與管理指標的完整性；③管理指標與看板系統；④算法的導入與改善。

（4）設備點檢及故障預測系統。智能工廠對生產車間設備管理和維護工作要求不斷提高，任何故障的出現都會帶來巨大虧損。設備故障預測是國內外大型企業正在探索的一個前沿領域。電子制造廠擁有眾多高端智能化設備，高負荷設備需要保持長期的穩定運行，設備故障預測系統顯得尤為重要。系統通過手機設備運行的指標數據，采用大數據分析找到設備運行的特征值，當特征值達到一定警戒線，通知工廠設備故障發生的概率及原因，同時通知設備原廠提供維修保養。

涉及主題：①設備的水平關系與縱向結構；②智能維修保養與故障排除；③效率分析與故障預測并重；④管理指標與看板系統；⑤算法的導入與改善。

（5）市場需求預測系統。工廠的大數據智能樞紐實時采集產業下游企業的運行數據和行業宏觀運行數據，通過大數模型進行分析、判斷，并預測電子產品的未來需求，從而合理安排未來一段時間內的物料采購、庫存，優化生產排程。工廠能滿足市場大規模個性訂制需求，進行柔性化生產。

涉及主題：①從數據開始就要實現產銷一體；②對市場數據與生產數據進行交互分析；③決策信息、指揮系統與管理指標的完整性。

（6）生產環境管理系統。生產環境管理的目標在于使設備和人員處于最佳的運行狀態。因此，工廠內所有的環境數據都處于動態監測中，包括車間通風環境、溫度等指標，數據實時上傳到大數據管理樞紐，進行實時的分析、判斷，并控制相關設備進行實時調整。

涉及主題：①智能維修保養與故障排除；②效率分析與故障預測并重；③管理指標與看板系統。

（7）智能化柔性資源管理（三網融合、人員動態派遣）。工廠內的資源都處于柔性狀態，產品制造過程中工器具、原輔材料等都記錄在虛擬信息系統中，實現智能控制。隨著三網融合時代的來臨，系統實時記錄這物體、人員和場所的運行狀態，便捷地調動工廠閑置資源和人員動態派遣。同時，人可以不同時待在工廠內，通過電視、手機、筆記本等終端關注工廠運行，實現移動辦公、智能辦公。

涉及主題：①三網融合的可行性及安全性；②決策信息、指揮系統與管理指標的完整性；③管理指標與看板系統；④算法的導入與改善；⑤人員管理流程與數據管理工具的結合。

2.4.2實現路徑

（1）設備交互端口從差異到統一、從封閉到聯結。工廠設備都通過統一開放的接口引入到信息化集成管理系統，并通過大數據分析進行深度優化。然而物聯網到信息物理系統之間，有大量的數據要跨越種種設備的物理限制，才能進入運算過程，因此，在數據架構規劃之初就必須考慮信息的完整性、安全性及冗余性，讓各種本質差異的數據，最終得以在大數據智能樞紐之下整合，而過去僅關注點對點連線，盡可能采取封閉標準的數據，也必須對各系統開放，才能進行整合。

（2）網絡化智能設備應用。生產設備的智能化程度在物聯網條件下得到快速提升，通過接入互聯網將自身運行的數據上傳，同時根據上面的反饋進行調整，實現智能校正、智能診斷、智能控制、自我學習等功能，并與其他生產設備實現只智能信息交換，提高設備協同性和開放性。

（3）信息物理系統應用。電子工廠通過信息物理系統將設備通信、控制深度融合到物理系統中，大數據管理樞紐通過智能分析對產品生產過程進行控制和感知，實現工廠信息空間與整個產品生命周期無縫結合。電子產品從設計、生產規劃到生產都先在虛擬空間中進行模擬，這樣可以大幅度縮短產品投產時間和降低成本，推動產品制造向智能制造轉變。

（4）生產物流全透明化看板管理。將二維碼激光標顆技術應用到電子產品上，智能條碼技術、RFID技術應用到工具和材料管理上，以監控整個生產制造流程中的產品流動、材料使用、工具應用、制程參數，實時的采集、熟悉數據，是使整個生產持續高效運行，并降低能耗和物料周轉。管理者只需要通過終端顯示設備關注重點指標數據，并作出相關決策。

綜上所述，從物與物聯通，再到人與人、物與人聯通，進行數據的實時采集、大數據云計算分析，到最高層人工智能的應用，甚至是AR，VR等技術的應用，形成一張工廠萬物互聯的網絡，并向工廠外延伸，形成全智能制造工廠。工廠運行得將更加智能、更有效率；管理者能夠更全面且及時地掌握由人工智能系統發送出來的決策參考信息，并在完整信息參照架構下，做出最均衡妥當的決定；工作人員將更多的精力投入到新產品開發、生產工藝改進、新機器設備發明創新等高質量復雜勞動；客戶能夠在短時間內享受到個性化產品，并具有更好的品質和服務。

3.結語

對于電子制造企業來說，今天的全球市場提出了更高的要求，必須提供更加多元化、定制化的產品，同時產品從設計到交給客戶的周期在不斷縮小。企業需要適應更加頻繁的產品迭代以及更小的生產批次。物聯網的應用讓機器與機器對話、更靈活的軟件架構成為普遍。智能工廠就像人一樣需要不斷地學習，不斷地提升。同時，作為工廠的員工可以更多地關注產品的創新，創造更多的附加值。當電子行業進入工業4.0的時候，也將引領整個制造業進入智能制造時代。