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中国“灯塔工厂”有哪些新变化?对经济发展有何影响?

发布日期:2024-08-22 16:47浏览次数:398

“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”,由世界经济论坛组织评选认定,代表着智能制造的全球最高水平,生产过程的全面自动化、精确化和最优化,指引着全球制造业数字化转型的新方向。

我国是全世界“灯塔工厂”最多的国家,目前已公布的全球11批共153家“灯塔工厂”中,有62家中国工厂。今年以来,“灯塔工厂”为代表的高技术制造业增长加快。最新数据显示,7月份,我国高技术制造业增加值增长10.0%,比上月加快1.2个百分点。

那么“灯塔工厂”到底什么样?今年又有什么新变化?在中国经济中发挥着什么样的作用?

AI系统模拟学习 精打细算的“裁缝”

在“灯塔工厂”的评判标准中,运用自动化、数字化、5G通信等技术为企业及产业链降本增效是一项重要指标。记者在调研中发现,每个“灯塔工厂”的背后,都有一个“智慧大脑”在指挥生产线上的机器人和工人协同作业,让每个生产环节用最少的料,干最快的活。

湖南长沙一家“灯塔工厂”主要生产的是工程机械里的泵车。工厂负责人告诉记者,这里最快45分钟就能装配下线一台泵车。

生产一台泵车从裁剪零配件开始,裁剪一块钢板分几步,答案是一键就能做到。

三一重工智能制造总部下料成型工程师郭鹏翔:只要我们获取到套料订单之后,在屏幕里面点一个智能排版,整个智能“大脑”就会根据最优的利用率,生成套料图,机器人就可以进行切割了。

如何料尽其用,此前一直是企业头疼的事,靠人工在钢板上画出零配件形状后再切割,效率低,废料多。

三一重工智能制造总部下料成型工程师郭鹏翔:2019年前后,整个集团钢材平均利用率只有70.8%左右,就算再有经验的编程员,也无法做到最优的利用率套料图。我们把历史最佳的套料结果保存下来,开始让AI自动学习。

AI系统不仅让每块钢板上的零配件增加了,还通过数据匹配到了其他工程机械设备的零配件,并指导上游企业提供更精准尺寸的原材料,减少浪费。

三一重工智能制造总部下料成型工程师郭鹏翔:原来我这里只生产泵车的零配件,现在还可以生产消防车、拖泵的配件,钢板利用率每提升一个点,采购成本每年能节省2000万元。

AI系统上线后,企业的钢材利用率提高了11个百分点。

郭鹏翔向记者介绍,除了套料环节,工厂里的焊接机器人能把焊缝控制在毫米级,用1/6的时间焊接出泵车的转台,下料机器人和AGV小车能以精准到秒的速度,把每一个环节的零配件送到工位上,烘烤间内,机器人能根据当前室温动态控制烘烤功率,减少能耗。

在不断学习中,智慧大脑逐步发挥出工厂的最高效率和降低最多成本,工厂的自动化率接近80%,产能提升123%,人员效率提升98%,单位制造成本降低29%。

三一重工泵路智能制造工艺所所长姚志恒:我们这套系统不仅只用于优化生产过程,我们还把售卖出去的所有设备联网,通过这套系统,研发、制造、销售、售后,都可以在这上面协同工作。

柔性生产线 产业出口参与全球竞争

工程机械行业具有周期性强,产品种类多,批量小的特点,企业必须针对市场订单需求随时调整生产计划,化解市场风险。

在“灯塔工厂”里,智能化、数字化的应用,让柔性生产成为可能。降本增效的同时,帮助企业轻松调整生产计划,并将业务向海外市场拓展。

在这间“灯塔工厂”里,记者看到,机器人正在焊接的泵车转台,并不是自己企业的产品。

三一重工泵路智能制造工艺所副所长柯贤根:这个就是我们生产的普茨迈斯特的47米转台,刚刚调试完成,下个月能够批量生产了。

2012年,三一重工收购了德国普茨迈斯特公司100%股权,两家企业喜结连理,在研发、市场营销等方面不断深化合作,但各自产品的生产线并没有合二为一。普茨迈斯特生产的泵车主销欧美高端市场,组装工厂设在土耳其,此前一直在欧洲订购零部件进行产品组装。

三一重工泵路智能制造工艺所副所长柯贤根:他们外购件的成本相对于我们自制,成本高了2倍以上,普茨迈斯特应用的标准是欧标,对焊缝和精细化要求很高。

高昂的原材料和人工成本,让普茨迈斯特把目光看向东方的合作伙伴。“灯塔工厂”的柔性化生产线不仅能满足企业自己的生产,智能化、自动化的技术也完全能适应欧洲标准。

三一重工泵路工艺所副所长柯贤根:我们转台焊接采用电弧跟踪技术,精度可以达到毫米级,可以随时切换程序生产不同的型号。生产成本加上运输成本,比普茨迈斯特本地生产还要低20%。

工厂负责人告诉记者,不仅“灯塔工厂”可以生产国外设备,企业也将“灯塔工厂”模式在海外推广复制。在印度尼西亚,中国工程机械行业海外首家“灯塔工厂”,正以年产出3000台挖掘机的速度稳步作业,12道工序、500多台机器人的全网络连接和无人化生产,完成了中国工程机械行业智能制造的第一次海外系统化输出。

三一重工泵路智能制造工艺所所长姚志恒:我们现在讲全球化是要从产品出口变为产业出口,通过中国企业来主导资源配置,更好地服务全球客户。以后“灯塔工厂”不只是一座独立的工厂,而是以“灯塔工厂”为基础形成一套以智能决策和高柔性制造的体系,从而能助力中国企业更好地参与到全球化竞争当中。

精准识别追溯 AI助力光伏智能制造

将最新技术快速导入生产,形成技术领先、产品领先和成本领先,已经成为“灯塔工厂”的“惯性”。浙江嘉兴国家高新区的隆基绿能基地,是目前全球光伏行业中唯一的“灯塔工厂”。受产能扩张、技术迭代等多重因素影响,当前光伏行业竞争加剧,但优质产能依旧稀缺。今年,基地在生产中大量运用AI等技术,帮助企业在关键技术领域不断突破升级。

隆基绿能嘉兴基地智能化项目负责人杜国祥:这个工厂人看人不多,但是蕴含了光伏行业世界第一的很多核心科技,前光伏行业全球第一的技术。我们的智能检测工序,就像人CT体检一样,瑕疵都不会逃过AI的检测,生产效率非常高,每16秒就会有一个产品下线。

杜国祥告诉记者,高效率的生产,源于今年投入使用的AI高阶分析系统。这套系统的最大亮点是具备自动学习和自我矫正功能,一旦发现产品瑕疵,AI系统会迅速形成异常工单推送给终端设备,工程师矫正后,AI系统就会形成记忆,产生自适应能力,自动处理类似问题的能力达到80%以上。

隆基绿能嘉兴基地一期负责人翁诚彬:训练这个AI的时候,我们提供的模型至少有10万多张,整个循环下来,大概有一两百万次的学习和训练。

在隆基绿能基地,基于图像特征的实时AI精准追溯技术,是今年上半年行业首创的另一项专利,可以实现每16秒完成12个电池串异常及来源机台的识别,这些信息会全部记录在产品出厂的条形码中,让客户对产品质量和生产流程一目了然,订单交付周期也比以前缩短了84%。

目前,嘉兴隆基已开发实施了30多项数字化用例推动智能制造,产能一直保持着20%的增速。

上海交通大学太阳能研究所所长沈文忠:新技术加新产能的自动化、智能化建设,我觉得两个相辅相成才能够把光伏这个产业做得更好,在国际上更领先。

质检员变工程师 产业工人的进阶

在“灯塔工厂”里,生产线自动化和智能化方面的改造,让AI智能成为生产管理的大脑,提高了产品质量,降低了成本和能耗。那么,这些高智能化的车间里,原来的产业工人怎么办?

今年25岁的张玄玄原来是车间里的一名检验员,和三位工友负责光伏板下线前的各项指标检测。

隆基绿能嘉兴基地AI高级工程师张玄玄:在应用智能化之前,我们都很担忧,因为机器人可以不吃不喝不间断工作,人不行,要吃饭喝水。都很担忧是不是要失业了,没工作了。

数字化技术在工厂全链条普及应用后,张玄玄和工友们的角色也发生了变化。

隆基绿能嘉兴基地AI高级工程师张玄玄:不仅没有失业,我们还成了管理和驯化机器人的工程师。

目前隆基绿能已为近千名员工定制了学习发展计划,培养了800多人的专业研发团队,每年研发投入超过3亿元。

隆基绿能嘉兴基地智能化项目负责人杜国祥:员工的工作内容发生变化,通过对AI模型的训练,让AI越来越准确,越来越智能。所以他们个人的发展,跟企业的转型发展,有机地结合起来,同时工作的价值更高了。

技术创新和人才培养的相互反哺,不断催生新技术的应用和新产品的研发。依托工业互联网、大数据、人工智能、数字孪生等新技术,这座光伏行业的“灯塔工厂”,已建成51条智能化生产线,自动化程度高达90%以上,单位小时产能提升35%。

隆基绿能副总裁李文学:这个生产线就是我们现在最先进的电池和组件的生产线,是一个技术革新,有很多技术的叠加,所以这个对整个降低光伏发电的度电成本提升竞争力,还是非常有价值的。

中国“灯塔”照亮世界产业未来

近年来,我国在人工智能、大数据、5G等先进技术领域取得持续突破,制造业企业走在数字化、智能化以及绿色化转型的前列,推动我国从世界第一的制造大国逐步向制造强国迈进。全国62家“灯塔工厂”都分布在哪些领域?会对我国经济发展,甚至世界产业的未来带来哪些影响?

数据显示,在全球“灯塔工厂”中,中国拥有超过总量2/5的工厂,数量位居全球之首。

全球仅有的3座锂电行业“灯塔工厂”均为宁德时代所有;亨通光纤苏州工厂是全球光通信行业首座“灯塔工厂”;京东方福州第8.5代半导体显示生产线能将单位成本降低34%,整体产量增长30%。

从行业分布来看,中国“灯塔工厂”多集中于大消费领域,包括家用电器、汽车等行业,合计有20余座,占总数近三分之一。

从运营成本降幅、生产效率提升、维护成本降幅、综合成本降幅、产量增幅等5个主要经营指标来看,中国的“灯塔工厂”均领先其他国家和地区,其中运营成本平均下降35%;产量(营业额)平均增幅超过100%。

中国工业互联网研究院副总工程师田野:我国之所以能够在“灯塔工厂”的发展上取得如此耀眼的成绩,这得益于我国在发展新质生产力,发展数字经济,大力推进新型工业化,推动制造业数字化转型升级行动等一系列重大战略措施的实施,这也反映出了我国的制造业领域正处于由大到强转型的一个关键阶段。