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“冷思考”辨析智能制造熱潮中的六大誤解

包裝智能制造廠家  智能制造  AI  
2020-11-17

在過去很長一段時間里,當(dāng)談到智能制造,我們會發(fā)現(xiàn)很多對智能制造的碎片化的理解容易造成人們對智能制造理解的片面性從而產(chǎn)生誤解,而在智能制造熱潮中常見以下的六大誤解:

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1. 制造本身是有Know-How的

無論是傳統(tǒng)制造,還是智能制造,核心點仍然是制造本身,因為制造是有非常悠久的歷史,而制造的運營管理,泰勒制、戴明環(huán)、TPS、敏捷制造,這些本身也是Know-How,制造是一個工程,如何讓其約束到最經(jīng)濟(jì)本身是有Know-How的,主要來自于現(xiàn)場經(jīng)驗豐富的制程管理人員、品質(zhì)工程人員。而如果在這方面的基礎(chǔ)較為薄弱,那么,所有技術(shù)就無法被落地實施。

2. 技術(shù)是傳承,而非割裂

人們喜歡把智能制造與傳統(tǒng)制造割裂開,好像智能制造就高級了,實際上智能制造并不高級,智能制造本身只是因為個性化的需求,使得必須尋求新的智能技術(shù)來幫助企業(yè),它甚至某種意義上是一種被迫行為,因為大規(guī)模生產(chǎn)才是最成熟的,而智能制造是對制造的延續(xù),它是一個過程,從幾十年前人們就在尋找解決辦法了。另外一種是把自動化與智能化分開來看,似乎這兩個是獨立存在的,其實,自動化本身一直在引用新的IT技術(shù),結(jié)合本身的行業(yè)屬性進(jìn)行再次開發(fā),融入到應(yīng)用中解決問題,智能本身并非是所謂的AI的專利,自動化一直在這條道路上孜孜以求。

3. 技術(shù)是有經(jīng)濟(jì)性的

技術(shù)必須擁有經(jīng)濟(jì)性支撐才能更好的推進(jìn)前行,但是技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性是需要不斷的測試驗證過程才能落地的,不是突然就有的經(jīng)濟(jì)性,而很多智能制造所涉及的方法、技術(shù)都是經(jīng)過一代又一代的產(chǎn)業(yè)人通過工程不斷優(yōu)化出來的。AI因為芯片成本下降才開始為大家關(guān)注的,而數(shù)字孿生也是因為軟件算法積累到一定程度才有應(yīng)用的可能的。

4. 制造必須服務(wù)于戰(zhàn)略

制造只是實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略的一環(huán),如果企業(yè)自身沒有明確的贏得客戶的盈利模式,那么就無法正真意義上的實現(xiàn)制造。

5. 技術(shù)必須服務(wù)于制造本身

有了企業(yè)戰(zhàn)略,有了產(chǎn)品設(shè)計的規(guī)劃,才能去制造,在設(shè)計規(guī)劃階段,需要考慮可制造性、以及質(zhì)量控制,這些都必須依賴于規(guī)劃,而不是技術(shù)決定制造,這個邏輯順序是需求拉動技術(shù)。

6. 智能制造并非是制造+AI

人們把制造的智能賦予了AI,似乎AI來了就智能了,其實,從統(tǒng)計學(xué)+野蠻的算力角度來說,AI可以解決一部分問題,但是,工業(yè)的數(shù)據(jù)并非是大數(shù)據(jù),這需要精準(zhǔn)的DoE設(shè)計(Design of Experiement),構(gòu)建有效的測試模型,對工藝進(jìn)行驗證,因為如果產(chǎn)生了大量的故障數(shù)據(jù)這對于機(jī)器制造商、產(chǎn)線提供商來說,就會意味著退出市場,這里的大數(shù)據(jù)是不可接受的,因此,就目前來說,AI必須與機(jī)理模型來結(jié)合,并且在有限的范圍解決問題。

智能制造不是一蹴而就的。尤其對于包裝智能制造廠家來說,需要‘一根筋’地堅持制造,以‘工匠精神’長長久久地做下去。

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