今年以來，多省為了響應十四五的規(guī)劃，也在大力推動工業(yè)企業(yè)進行智能化和數(shù)字化的發(fā)展，眾多產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也迎來很大的轉(zhuǎn)變。今天我們特邀了浙江恒翼集團有限公司智能制造專家，彭先濤彭總來和大家共同聊聊企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的發(fā)展、成本效益等情況。

對于當下來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)在制造業(yè)非常重要的發(fā)展方向。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)來說具有哪些重要的意義呢？

彭先濤：

眾所周知，近幾年新冠疫情對各個方面影響很大，但有些企業(yè)依然能夠保持很穩(wěn)健的發(fā)展，這和企業(yè)之前做的一些智能制造、數(shù)字化是有很大的關(guān)系。

從數(shù)字化應用層面來說，是有很多基礎工作要做的，比如自動化、信息化、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等建設。能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化應用時，就會發(fā)現(xiàn)數(shù)字化應用對于企業(yè)的效率、效益、競爭力提升都是有很大的作用。

見智研究：

國內(nèi)工業(yè)型數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于一個什么階段？

彭先濤：

以我的經(jīng)驗來看，制造業(yè)數(shù)字化要經(jīng)歷四個階段:

第一階段為“打基礎”：制造企業(yè)通過新上自動化/智能化設備、IT信息化系統(tǒng)/工具，提升企業(yè)的生產(chǎn)效率；

第二個階段為“促融合”：自動化與信息化深度融合，實現(xiàn)“自動化做執(zhí)行，信息化做決策”，可初步達到智能工廠的目的。

第三階段為“新賦能”：通過工業(yè)大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)賦予生產(chǎn)各環(huán)節(jié)更多的“智慧”與“能力”，提升決策的精度。

第四階段為“數(shù)字化”：打通縱向“人機料法環(huán)”、橫向“人財物產(chǎn)銷”全部環(huán)節(jié)，通過“數(shù)據(jù)”指導企業(yè)突破各環(huán)節(jié)的瓶頸。

我國家屬于制造大國，各個企業(yè)的智能制造、數(shù)字化發(fā)展的水平是不一樣的，行業(yè)和企業(yè)處于哪一個水平也是可以對應著這四個階段進行參考。我國也有相應的智能制造能力成熟度（CMMM）標準，可對應進行評估。

見智研究：

目前來說，各個環(huán)節(jié)可能會遇到哪些難點？

彭先濤：

數(shù)字化階段是會遇到很多難題，比如促融合階段要實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，打通設備之間的通訊，工業(yè)現(xiàn)場的通信協(xié)議眾多，尤其有些涉及壟斷的控制器或設備，獲取數(shù)據(jù)很困難、代價很大。

建設過程中勞動力能夠得到很大的解放，這個時候會涉及一些崗位轉(zhuǎn)變、流程優(yōu)化，涉及部門眾多，難度也會較大。

見智研究：

通過數(shù)字化信息所帶來的決策能夠真正地為企業(yè)帶來怎樣的效益？

彭先濤：

效率提升、產(chǎn)品品質(zhì)會有保障和提升，通過數(shù)據(jù)能反應出生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)的瓶頸，有針對性的突破。例如可以通過銷售數(shù)據(jù)、客戶反饋等信息對產(chǎn)品進行改進；通過系統(tǒng)積累的故障處理記錄對同樣或類似的故障給出處理建議或指導；通過質(zhì)量問題數(shù)據(jù)進行針對性的改進；通過產(chǎn)量、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)實現(xiàn)有效的節(jié)能方案等等。

見智研究：

通過AI以及大數(shù)據(jù)的方式運營會包括哪些過程？

彭先濤：

數(shù)據(jù)蘊含信息，信息提煉知識。需要對現(xiàn)場的大量數(shù)據(jù)進行處理，才能用于實際對生產(chǎn)有幫助。比如現(xiàn)場電機運行時有電流、電壓、轉(zhuǎn)速、振動等諸多數(shù)據(jù)，電機正常運行時的數(shù)據(jù)作用不明顯，需要重點關(guān)注異常參數(shù)，如電流異常后需要去分析什么原因引起了電流波動，波動是否會造成電機的異常，以及對生產(chǎn)現(xiàn)場會造成怎樣的影響等。

AI目前非?；穑瑥?8年之后，各個國家對于人工智能都提出了發(fā)展戰(zhàn)略。對于工業(yè)現(xiàn)場來說，AI應用存在著許多難題，比如我們化纖行業(yè)的外觀檢測，會出現(xiàn)毛絲、絆絲、油污等十余種缺陷，傳統(tǒng)方式是人工用強光手電去檢查每一錠絲是否有缺陷。由于視覺疲勞、工作經(jīng)驗不同，外檢的質(zhì)量是不穩(wěn)定的。可以通過AI去學習各種缺陷的特征，獲得量化統(tǒng)一、穩(wěn)定的檢測結(jié)果。

見智研究：

能真正做到數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一步的企業(yè)還是為數(shù)不多的。那么這一步有哪些很難解決的問題？

彭先濤：

一是打好基礎的難度大、成本高，二是獲取數(shù)據(jù)有一定難度，三是數(shù)據(jù)怎么用好。

數(shù)字化是智能制造發(fā)展到一定階段后必須要去做的事情，是許多學科及技術(shù)的融合。

見智研究：

企業(yè)的改造會涉及到哪些硬件以及軟件的采購或使用？

彭先濤：

需要意識到：再先進的設備或技術(shù)都是為了順利生產(chǎn)而服務的。清晰的業(yè)務需求是軟硬件的設計基礎。現(xiàn)場常見的硬件有機械、電氣、電子類，機械的精度決定了電氣控制精度。如服務器、PC、PDA等電子類具備一定的通用性，電氣類的如PLC、高低壓電氣也具備一定的通用型，機械部分有標準產(chǎn)品，也有非標定制，結(jié)合項目實際情況選擇。