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農化企業距離智能制造有多遠?

農化企業距離智能制造有多遠?

  • 分類:行業資訊
  • 作者:黃華樹
  • 來源:CCPIA中國農藥工業協會
  • 發布時間:2021-10-26
  • 訪問量:0

【概要描述】農化企業距離智能制造有多遠?





熱議話題



隨著科學技術的不斷發展,全球制造業正加快邁向智能化時代,以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為基本特征的智能制造已成為核心驅動力。大數據、云計算、人工智能與制造業的結合不僅為傳統生產要素賦能,同時也打破了勞動力、資本、土地等有限供給對經濟增長的制約,為產業持續升級、轉型發展提供了基礎和可能。智能制造正在不斷突破傳統制造的約束、催生新業態,推動制造業邁向高質量發展的新臺階。





一智能制造概述




智能制造是面向產品全生命周期,實現泛在感知條件下的信息化制造。智能制造技術是在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上,通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術,實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化,是信息技術、智能技術與裝備制造技術的深度融合與集成。它把制造自動化的概念更新,擴展到柔性化、智能化和高度集成化。具有以智能工廠為載體,以關鍵制造環節智能化為核心,以端到端數據流為基礎、以網絡互聯為支撐等特征,實現該智能制造可以縮短產品研制周期、降低資源能源消耗、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量。

智能制造的發展總體上是一個循序漸進的過程,需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點,合理確定相關技術所能發揮的作用,以及其在整個生產體系的地位,最終目標是實現各項技術與企業現有的生產管理單元結合,形成有機的整體,有效地實現企業的發展目標。



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二智能制造發展的三個階段




智能制造的發展總體上應該是一個循序漸進的過程,需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點,合理確定相關技術所能發揮的作用,以及其在整個生產體系的地位,最終目標是實現各項技術與現有的工業自動化系統結合,形成有機的整體,有效地實現企業的發展目標。根據智能制造所要解決的問題和在整個生產體系中的地位,可以粗略地將智能制造的發展過程分為 3 個階段。

第一階段--初級階段。企業在完成傳統的工業自動化系統建設的基礎上,通過工業大數據分析、人工智能等先進的手段,發揮圖像識別、故障預測等功能,顯示生產過程中的可見或隱性的狀態,輔助人作出正確的操作或決策,優化工業自動化系統的功能。

這個階段,智能制造更多的是在企業各個生產單元(如生產線、生產車間或倉庫等)發揮作用,簡單的說是企業局部建設具有高水平自動化、信息化的生產線、生產車間或倉庫等功能單元,實現減人化或無人化改造。智能制造系統收集各項數據,實現生產狀態數字化感知與分析,為企業決策提供輔助或參考。

第二階段--中級階段。傳感器和控制器等裝置、視頻和音頻等生物識別技術、工業互聯網、區塊鏈技術等基礎技術和集成技術逐步成熟并廣泛應用,企業智能制造系統可獲得更為全面、精準的信息,系統的確定性、可用性和經濟性問題以及工業數據的安全性和信任問題得到合理的解決。智能制造系統在企業的局部(生產過程的特定單元或特定功能)形成了一個相對完備自治的系統,通過構建“狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升”的數據閉環,以軟件形成的數據自動流動來消除復雜系統的不確定性,在給定的時間、目標場景下,實現生產過程的優化。

在這個階段,針對生產過程的特定單元或特定功能,智能制造系統不僅是“智囊團”,同時也開始承擔“決策者”的角色,在企業局部或特定單元的生產管理中占據統領地位,根據生產過程數據,判斷生產狀態并形成控制決策,輸出執行,同時依據執行后的信息對系統進行優化和自適應。

第三階段--高級階段。在企業越來越多的生產單元中,智能制造系統由輔助地位過渡到統領地位,形成多個局部自治的智能制造系統。企業建立具有基于信息物理系統、大數據、人工智能、邊緣計算等新一代信息技術的智能決策與綜合管控平臺,具備自感知、自組織、自決策的智慧體系。實時、科學的發布決策指令,高效、優化的配置資源,做到“精準、高效、優質、低耗、安全、環?!?,全面提升發展水平,實現鋼鐵行業高質量發展。

在這個階段,基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,智能制造系統貫穿于研發、工藝規劃、生產制造、安全、財務、人事、采購、倉儲、營銷、服務等整個生產經營過程,在企業生產活動的各個層面以決策者的身份出現,全面占據統領地位。智能制造系統形成了一個完備自治的系統體系,形成了一種具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

無論處于什么階段,智能制造的目的并非是用機器換人或機器取代人,而是運用更高效、更可靠的技術和系統,提升人機協作水平,實現高質量發展。














三農藥行業智能制造發展情況




近年來,我國農藥行業工程技術水平快速發展,隨著電子儀表、數字儀表、物位測量和安全監測等控制裝置以及DCS(分布式控制系統)、PLC(可編輯邏輯控制器)、控制系統、SCADA(數據采集與監視控制系統)、MES(制造執行控制系統)、ERP(企業資源管理)等系統不斷更新應用,農藥主要生產過程已在不同水平上實現自動化控制和生產信息集成,生產操作參數的優化和控制、安全性控制、生產調度和管理水平進一步提高。連續化合成生產線、多功能合成車間、“無人車間”、“黑燈工廠”、智能倉庫等智能制造試點不斷涌現。農藥行業已一步步從作坊式生產階段,走向流程化、自動化制造階段,逐步邁向大數據、云計算和人工智能等支持下的智能化階段。農藥行業的頭部企業在研發、生產、倉儲、營銷、資源管理等環節中積極開展智能化轉型升級,實現了增強本質安全、提升產品質量和生產效率、節本降耗等目標,并取得良好經濟效益。

但農藥行業智能制造整體還處于起步階段,存在技術性問題亟需解決。如大數據、云計算、人工智能等支撐技術尚不能有效利用,尚未突破傳統的應用架構,智能工廠建設處在探索和局部應用階段;大部分企業存在生產參數數據復雜,基礎數據采集方面尚不能支持智能化應用的實現;各生產單元相對獨立,缺少統一標準、接口和編碼體系,無法實現互通、共享,信息閉環難閉合,企業內外均產生信息孤島,海量數據的資產價值沒有充分發揮;數據采集后不能有效集成處理與利用,無法成為決策判斷的依據等。此外,農藥行業中小企業多,信息化基礎薄弱、專業化人才缺乏、自有資金不足等因素也一定程度上制約了行業智能制造的整體進展。








四農藥行業該如何實現智能制造




目前,農藥行業絕大部分企業仍然是傳統型生產企業,盡管許多企業高層認識到智能制造是未來轉型升級的關鍵所在,但企業更需要切實可行、適合自身的解決方案。許多企業在觀望,普遍心態是,喜歡走別人走過的、現成的路,以降低試錯成本和不可控風險。






智能制造是一個長期的、漸進的、持續改善的系統工程。農藥行業兼具間歇式生產和連續化生產的特點,智能化改造是一個十分復雜的系統工程,沒有捷徑可走。企業不同,產品工藝不同,管理基礎不同,實施路徑都會不同,需要結合具體場景進行定制化開發,尚不存在一套全覆蓋的通用解決方案。那么,農藥企業該如何實現智能制造呢?

首先,優化企業頂層設計,革新現在、定義未來。企業高層應以高度前瞻性地戰略性思維,深入研究自身發展階段和發展需求,結合企業痛點和戰略目標,正確認識智能制造初級階段的特點,合理預期智能化改造的投入與收益周期,制定切實可行的智能制造實施計劃與路徑,逐步推進,持續改進。

其次,重點開展局部或者生產單元的智能化改造。企業在完成自動化和數字化改造的基礎上,建立智能工廠建設標準,選擇智能化戰略實施合作伙伴,積極應用新型技術與設備,推進現有設備智能化改裝,重點開展局部或者生產單元的智能化改造。同時,建立、健全智能化生產管理系統,網絡化分布生產設施,做好信息化、數字化基礎設施建設并保持完整性,為未來技術創新與迭代預留升級、優化的空間。

第三,重視智能制造配套人才的引進與培養。智能制造強調的是人機協作并非機器換人,企業智能化的實施與運行必須專業基礎人員的支撐,及時將高新技術成果轉化為企業的經濟效益,技術人員依然是企業的“核心生產力”。2021年9月國家人力資源和社會保障部、工業和信息化部已聯合發布了智能制造工程技術人員、人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、集成電路工程技術人員、云計算工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、數字化管理師等一系列智能制造配套職業的技術技能標準。未來幾年,通過大專院校培養和社會職業培訓,將一定程度上緩解現階段智能制造專業人才的缺口。農藥企業也需要提前布局,有規劃地做好智能制造配套人才的引進與培養工作。

第四,積極拓展融資渠道,爭取有效扶持政策。智能制造的實施或智能化改造都需要大量的資金投入,一定程度上抑制了企業智能化改造的需求。據統計,年收入小于5億元的企業中,50%的企業在智能化升級過程中采用自有資金,25%的企業有政府補貼,而銀行貸款和資本市場融資分別占11%左右。近兩年,農藥行業良好的發展態勢,獲得資本市場越來越多地關注和青睞,農藥行業開展智能化改造正當其時。此外,各級政府圍繞《中國制造2025》發展戰略出臺了一些列配套的引導性、鼓勵性政策,涉及的發文部門較多,企業應積極爭取獲得更多的有效扶持政策,促進智能化改造項落地實施。

“十四五”期間,智能制造將是農藥行業工程技術的核心發展方向。智能化改造將幫助農藥企業更好地實現對現場生產情況的實時監控和優化調度,進一步提高產品質量、提升生產效率、增強本質安全、節本降耗,使企業“安、穩、長、滿、優”運行,實現企業效益最大化。智能制造也將助推農藥產業鏈高端化、智能化、綠色化,實現高質量可持續發展。





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農化企業距離智能制造有多遠?

【概要描述】農化企業距離智能制造有多遠?





熱議話題



隨著科學技術的不斷發展,全球制造業正加快邁向智能化時代,以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為基本特征的智能制造已成為核心驅動力。大數據、云計算、人工智能與制造業的結合不僅為傳統生產要素賦能,同時也打破了勞動力、資本、土地等有限供給對經濟增長的制約,為產業持續升級、轉型發展提供了基礎和可能。智能制造正在不斷突破傳統制造的約束、催生新業態,推動制造業邁向高質量發展的新臺階。





一智能制造概述




智能制造是面向產品全生命周期,實現泛在感知條件下的信息化制造。智能制造技術是在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上,通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術,實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化,是信息技術、智能技術與裝備制造技術的深度融合與集成。它把制造自動化的概念更新,擴展到柔性化、智能化和高度集成化。具有以智能工廠為載體,以關鍵制造環節智能化為核心,以端到端數據流為基礎、以網絡互聯為支撐等特征,實現該智能制造可以縮短產品研制周期、降低資源能源消耗、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量。

智能制造的發展總體上是一個循序漸進的過程,需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點,合理確定相關技術所能發揮的作用,以及其在整個生產體系的地位,最終目標是實現各項技術與企業現有的生產管理單元結合,形成有機的整體,有效地實現企業的發展目標。



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二智能制造發展的三個階段




智能制造的發展總體上應該是一個循序漸進的過程,需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點,合理確定相關技術所能發揮的作用,以及其在整個生產體系的地位,最終目標是實現各項技術與現有的工業自動化系統結合,形成有機的整體,有效地實現企業的發展目標。根據智能制造所要解決的問題和在整個生產體系中的地位,可以粗略地將智能制造的發展過程分為 3 個階段。

第一階段--初級階段。企業在完成傳統的工業自動化系統建設的基礎上,通過工業大數據分析、人工智能等先進的手段,發揮圖像識別、故障預測等功能,顯示生產過程中的可見或隱性的狀態,輔助人作出正確的操作或決策,優化工業自動化系統的功能。

這個階段,智能制造更多的是在企業各個生產單元(如生產線、生產車間或倉庫等)發揮作用,簡單的說是企業局部建設具有高水平自動化、信息化的生產線、生產車間或倉庫等功能單元,實現減人化或無人化改造。智能制造系統收集各項數據,實現生產狀態數字化感知與分析,為企業決策提供輔助或參考。

第二階段--中級階段。傳感器和控制器等裝置、視頻和音頻等生物識別技術、工業互聯網、區塊鏈技術等基礎技術和集成技術逐步成熟并廣泛應用,企業智能制造系統可獲得更為全面、精準的信息,系統的確定性、可用性和經濟性問題以及工業數據的安全性和信任問題得到合理的解決。智能制造系統在企業的局部(生產過程的特定單元或特定功能)形成了一個相對完備自治的系統,通過構建“狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升”的數據閉環,以軟件形成的數據自動流動來消除復雜系統的不確定性,在給定的時間、目標場景下,實現生產過程的優化。

在這個階段,針對生產過程的特定單元或特定功能,智能制造系統不僅是“智囊團”,同時也開始承擔“決策者”的角色,在企業局部或特定單元的生產管理中占據統領地位,根據生產過程數據,判斷生產狀態并形成控制決策,輸出執行,同時依據執行后的信息對系統進行優化和自適應。

第三階段--高級階段。在企業越來越多的生產單元中,智能制造系統由輔助地位過渡到統領地位,形成多個局部自治的智能制造系統。企業建立具有基于信息物理系統、大數據、人工智能、邊緣計算等新一代信息技術的智能決策與綜合管控平臺,具備自感知、自組織、自決策的智慧體系。實時、科學的發布決策指令,高效、優化的配置資源,做到“精準、高效、優質、低耗、安全、環?!?,全面提升發展水平,實現鋼鐵行業高質量發展。

在這個階段,基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,智能制造系統貫穿于研發、工藝規劃、生產制造、安全、財務、人事、采購、倉儲、營銷、服務等整個生產經營過程,在企業生產活動的各個層面以決策者的身份出現,全面占據統領地位。智能制造系統形成了一個完備自治的系統體系,形成了一種具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

無論處于什么階段,智能制造的目的并非是用機器換人或機器取代人,而是運用更高效、更可靠的技術和系統,提升人機協作水平,實現高質量發展。














三農藥行業智能制造發展情況




近年來,我國農藥行業工程技術水平快速發展,隨著電子儀表、數字儀表、物位測量和安全監測等控制裝置以及DCS(分布式控制系統)、PLC(可編輯邏輯控制器)、控制系統、SCADA(數據采集與監視控制系統)、MES(制造執行控制系統)、ERP(企業資源管理)等系統不斷更新應用,農藥主要生產過程已在不同水平上實現自動化控制和生產信息集成,生產操作參數的優化和控制、安全性控制、生產調度和管理水平進一步提高。連續化合成生產線、多功能合成車間、“無人車間”、“黑燈工廠”、智能倉庫等智能制造試點不斷涌現。農藥行業已一步步從作坊式生產階段,走向流程化、自動化制造階段,逐步邁向大數據、云計算和人工智能等支持下的智能化階段。農藥行業的頭部企業在研發、生產、倉儲、營銷、資源管理等環節中積極開展智能化轉型升級,實現了增強本質安全、提升產品質量和生產效率、節本降耗等目標,并取得良好經濟效益。

但農藥行業智能制造整體還處于起步階段,存在技術性問題亟需解決。如大數據、云計算、人工智能等支撐技術尚不能有效利用,尚未突破傳統的應用架構,智能工廠建設處在探索和局部應用階段;大部分企業存在生產參數數據復雜,基礎數據采集方面尚不能支持智能化應用的實現;各生產單元相對獨立,缺少統一標準、接口和編碼體系,無法實現互通、共享,信息閉環難閉合,企業內外均產生信息孤島,海量數據的資產價值沒有充分發揮;數據采集后不能有效集成處理與利用,無法成為決策判斷的依據等。此外,農藥行業中小企業多,信息化基礎薄弱、專業化人才缺乏、自有資金不足等因素也一定程度上制約了行業智能制造的整體進展。








四農藥行業該如何實現智能制造




目前,農藥行業絕大部分企業仍然是傳統型生產企業,盡管許多企業高層認識到智能制造是未來轉型升級的關鍵所在,但企業更需要切實可行、適合自身的解決方案。許多企業在觀望,普遍心態是,喜歡走別人走過的、現成的路,以降低試錯成本和不可控風險。






智能制造是一個長期的、漸進的、持續改善的系統工程。農藥行業兼具間歇式生產和連續化生產的特點,智能化改造是一個十分復雜的系統工程,沒有捷徑可走。企業不同,產品工藝不同,管理基礎不同,實施路徑都會不同,需要結合具體場景進行定制化開發,尚不存在一套全覆蓋的通用解決方案。那么,農藥企業該如何實現智能制造呢?

首先,優化企業頂層設計,革新現在、定義未來。企業高層應以高度前瞻性地戰略性思維,深入研究自身發展階段和發展需求,結合企業痛點和戰略目標,正確認識智能制造初級階段的特點,合理預期智能化改造的投入與收益周期,制定切實可行的智能制造實施計劃與路徑,逐步推進,持續改進。

其次,重點開展局部或者生產單元的智能化改造。企業在完成自動化和數字化改造的基礎上,建立智能工廠建設標準,選擇智能化戰略實施合作伙伴,積極應用新型技術與設備,推進現有設備智能化改裝,重點開展局部或者生產單元的智能化改造。同時,建立、健全智能化生產管理系統,網絡化分布生產設施,做好信息化、數字化基礎設施建設并保持完整性,為未來技術創新與迭代預留升級、優化的空間。

第三,重視智能制造配套人才的引進與培養。智能制造強調的是人機協作并非機器換人,企業智能化的實施與運行必須專業基礎人員的支撐,及時將高新技術成果轉化為企業的經濟效益,技術人員依然是企業的“核心生產力”。2021年9月國家人力資源和社會保障部、工業和信息化部已聯合發布了智能制造工程技術人員、人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、集成電路工程技術人員、云計算工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、數字化管理師等一系列智能制造配套職業的技術技能標準。未來幾年,通過大專院校培養和社會職業培訓,將一定程度上緩解現階段智能制造專業人才的缺口。農藥企業也需要提前布局,有規劃地做好智能制造配套人才的引進與培養工作。

第四,積極拓展融資渠道,爭取有效扶持政策。智能制造的實施或智能化改造都需要大量的資金投入,一定程度上抑制了企業智能化改造的需求。據統計,年收入小于5億元的企業中,50%的企業在智能化升級過程中采用自有資金,25%的企業有政府補貼,而銀行貸款和資本市場融資分別占11%左右。近兩年,農藥行業良好的發展態勢,獲得資本市場越來越多地關注和青睞,農藥行業開展智能化改造正當其時。此外,各級政府圍繞《中國制造2025》發展戰略出臺了一些列配套的引導性、鼓勵性政策,涉及的發文部門較多,企業應積極爭取獲得更多的有效扶持政策,促進智能化改造項落地實施。

“十四五”期間,智能制造將是農藥行業工程技術的核心發展方向。智能化改造將幫助農藥企業更好地實現對現場生產情況的實時監控和優化調度,進一步提高產品質量、提升生產效率、增強本質安全、節本降耗,使企業“安、穩、長、滿、優”運行,實現企業效益最大化。智能制造也將助推農藥產業鏈高端化、智能化、綠色化,實現高質量可持續發展。





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  • 作者:黃華樹
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農化企業距離智能制造有多遠?

熱議話題

隨著科學技術的不斷發展,全球制造業正加快邁向智能化時代,以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為基本特征的智能制造已成為核心驅動力。大數據、云計算、人工智能與制造業的結合不僅為傳統生產要素賦能,同時也打破了勞動力、資本、土地等有限供給對經濟增長的制約,為產業持續升級、轉型發展提供了基礎和可能。智能制造正在不斷突破傳統制造的約束、催生新業態,推動制造業邁向高質量發展的新臺階。

智能制造概述

智能制造是面向產品全生命周期,實現泛在感知條件下的信息化制造。智能制造技術是在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上,通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術,實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化,是信息技術、智能技術與裝備制造技術的深度融合與集成。它把制造自動化的概念更新,擴展到柔性化、智能化和高度集成化。具有以智能工廠為載體,以關鍵制造環節智能化為核心,以端到端數據流為基礎、以網絡互聯為支撐等特征,實現該智能制造可以縮短產品研制周期、降低資源能源消耗、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量。

智能制造的發展總體上是一個循序漸進的過程,需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點,合理確定相關技術所能發揮的作用,以及其在整個生產體系的地位,最終目標是實現各項技術與企業現有的生產管理單元結合,形成有機的整體,有效地實現企業的發展目標。

 

智能制造發展的三個階段

智能制造的發展總體上應該是一個循序漸進的過程,需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點,合理確定相關技術所能發揮的作用,以及其在整個生產體系的地位,最終目標是實現各項技術與現有的工業自動化系統結合,形成有機的整體,有效地實現企業的發展目標。根據智能制造所要解決的問題和在整個生產體系中的地位,可以粗略地將智能制造的發展過程分為 3 個階段。

第一階段--初級階段。企業在完成傳統的工業自動化系統建設的基礎上,通過工業大數據分析、人工智能等先進的手段,發揮圖像識別、故障預測等功能,顯示生產過程中的可見或隱性的狀態,輔助人作出正確的操作或決策,優化工業自動化系統的功能。

這個階段,智能制造更多的是在企業各個生產單元(如生產線、生產車間或倉庫等)發揮作用,簡單的說是企業局部建設具有高水平自動化、信息化的生產線、生產車間或倉庫等功能單元,實現減人化或無人化改造。智能制造系統收集各項數據,實現生產狀態數字化感知與分析,為企業決策提供輔助或參考。

第二階段--中級階段。傳感器和控制器等裝置、視頻和音頻等生物識別技術、工業互聯網、區塊鏈技術等基礎技術和集成技術逐步成熟并廣泛應用,企業智能制造系統可獲得更為全面、精準的信息,系統的確定性、可用性和經濟性問題以及工業數據的安全性和信任問題得到合理的解決。智能制造系統在企業的局部(生產過程的特定單元或特定功能)形成了一個相對完備自治的系統,通過構建“狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升”的數據閉環,以軟件形成的數據自動流動來消除復雜系統的不確定性,在給定的時間、目標場景下,實現生產過程的優化。

在這個階段,針對生產過程的特定單元或特定功能,智能制造系統不僅是“智囊團”,同時也開始承擔“決策者”的角色,在企業局部或特定單元的生產管理中占據統領地位,根據生產過程數據,判斷生產狀態并形成控制決策,輸出執行,同時依據執行后的信息對系統進行優化和自適應。

第三階段--高級階段。在企業越來越多的生產單元中,智能制造系統由輔助地位過渡到統領地位,形成多個局部自治的智能制造系統。企業建立具有基于信息物理系統、大數據、人工智能、邊緣計算等新一代信息技術的智能決策與綜合管控平臺,具備自感知、自組織、自決策的智慧體系。實時、科學的發布決策指令,高效、優化的配置資源,做到“精準、高效、優質、低耗、安全、環保”,全面提升發展水平,實現鋼鐵行業高質量發展。

在這個階段,基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,智能制造系統貫穿于研發、工藝規劃、生產制造、安全、財務、人事、采購、倉儲、營銷、服務等整個生產經營過程,在企業生產活動的各個層面以決策者的身份出現,全面占據統領地位。智能制造系統形成了一個完備自治的系統體系,形成了一種具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

無論處于什么階段,智能制造的目的并非是用機器換人或機器取代人,而是運用更高效、更可靠的技術和系統,提升人機協作水平,實現高質量發展。

農藥行業智能制造發展情況

近年來,我國農藥行業工程技術水平快速發展,隨著電子儀表、數字儀表、物位測量和安全監測等控制裝置以及DCS(分布式控制系統)、PLC(可編輯邏輯控制器)、控制系統、SCADA(數據采集與監視控制系統)、MES(制造執行控制系統)、ERP(企業資源管理)等系統不斷更新應用,農藥主要生產過程已在不同水平上實現自動化控制和生產信息集成,生產操作參數的優化和控制、安全性控制、生產調度和管理水平進一步提高。連續化合成生產線、多功能合成車間、“無人車間”、“黑燈工廠”、智能倉庫等智能制造試點不斷涌現。農藥行業已一步步從作坊式生產階段,走向流程化、自動化制造階段,逐步邁向大數據、云計算和人工智能等支持下的智能化階段。農藥行業的頭部企業在研發、生產、倉儲、營銷、資源管理等環節中積極開展智能化轉型升級,實現了增強本質安全、提升產品質量和生產效率、節本降耗等目標,并取得良好經濟效益。

但農藥行業智能制造整體還處于起步階段,存在技術性問題亟需解決。如大數據、云計算、人工智能等支撐技術尚不能有效利用,尚未突破傳統的應用架構,智能工廠建設處在探索和局部應用階段;大部分企業存在生產參數數據復雜,基礎數據采集方面尚不能支持智能化應用的實現;各生產單元相對獨立,缺少統一標準、接口和編碼體系,無法實現互通、共享,信息閉環難閉合,企業內外均產生信息孤島,海量數據的資產價值沒有充分發揮;數據采集后不能有效集成處理與利用,無法成為決策判斷的依據等。此外,農藥行業中小企業多,信息化基礎薄弱、專業化人才缺乏、自有資金不足等因素也一定程度上制約了行業智能制造的整體進展。

農藥行業該如何實現智能制造

目前,農藥行業絕大部分企業仍然是傳統型生產企業,盡管許多企業高層認識到智能制造是未來轉型升級的關鍵所在,但企業更需要切實可行、適合自身的解決方案。許多企業在觀望,普遍心態是,喜歡走別人走過的、現成的路,以降低試錯成本和不可控風險。

智能制造是一個長期的、漸進的、持續改善的系統工程。農藥行業兼具間歇式生產和連續化生產的特點,智能化改造是一個十分復雜的系統工程,沒有捷徑可走。企業不同,產品工藝不同,管理基礎不同,實施路徑都會不同,需要結合具體場景進行定制化開發,尚不存在一套全覆蓋的通用解決方案。那么,農藥企業該如何實現智能制造呢?

首先,優化企業頂層設計,革新現在、定義未來。企業高層應以高度前瞻性地戰略性思維,深入研究自身發展階段和發展需求,結合企業痛點和戰略目標,正確認識智能制造初級階段的特點,合理預期智能化改造的投入與收益周期,制定切實可行的智能制造實施計劃與路徑,逐步推進,持續改進。

其次,重點開展局部或者生產單元的智能化改造。企業在完成自動化和數字化改造的基礎上,建立智能工廠建設標準,選擇智能化戰略實施合作伙伴,積極應用新型技術與設備,推進現有設備智能化改裝,重點開展局部或者生產單元的智能化改造。同時,建立、健全智能化生產管理系統,網絡化分布生產設施,做好信息化、數字化基礎設施建設并保持完整性,為未來技術創新與迭代預留升級、優化的空間。

第三,重視智能制造配套人才的引進與培養。智能制造強調的是人機協作并非機器換人,企業智能化的實施與運行必須專業基礎人員的支撐,及時將高新技術成果轉化為企業的經濟效益,技術人員依然是企業的“核心生產力”。2021年9月國家人力資源和社會保障部、工業和信息化部已聯合發布了智能制造工程技術人員、人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、集成電路工程技術人員、云計算工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、數字化管理師等一系列智能制造配套職業的技術技能標準。未來幾年,通過大專院校培養和社會職業培訓,將一定程度上緩解現階段智能制造專業人才的缺口。農藥企業也需要提前布局,有規劃地做好智能制造配套人才的引進與培養工作。

第四,積極拓展融資渠道,爭取有效扶持政策。智能制造的實施或智能化改造都需要大量的資金投入,一定程度上抑制了企業智能化改造的需求。據統計,年收入小于5億元的企業中,50%的企業在智能化升級過程中采用自有資金,25%的企業有政府補貼,而銀行貸款和資本市場融資分別占11%左右。近兩年,農藥行業良好的發展態勢,獲得資本市場越來越多地關注和青睞,農藥行業開展智能化改造正當其時。此外,各級政府圍繞《中國制造2025》發展戰略出臺了一些列配套的引導性、鼓勵性政策,涉及的發文部門較多,企業應積極爭取獲得更多的有效扶持政策,促進智能化改造項落地實施。

“十四五”期間,智能制造將是農藥行業工程技術的核心發展方向。智能化改造將幫助農藥企業更好地實現對現場生產情況的實時監控和優化調度,進一步提高產品質量、提升生產效率、增強本質安全、節本降耗,使企業“安、穩、長、滿、優”運行,實現企業效益最大化。智能制造也將助推農藥產業鏈高端化、智能化、綠色化,實現高質量可持續發展。

 

 

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