MCF41A0015-5A3-4-00关于工业4.0，很多德国企业也有三大认识误区：1、和数字化工厂没有任何联系，要实现信息化自动化，把生产过程相关数据有输出性的储存，进行内部联结，而不是直接上智能生产；2、很多生产商觉得自己和工业4.0没有关系，我的观点是未来所有生产领域都不能脱离工业4.0；3、信息化路径管理没有做到位，以为只要工业4.0了，就可以有效率了，其实任何一方面都需要精细化，尤其对精益管理的投入，使路径效率提高才能实现效益最大化。德国公司的经验是把策略放在首位，然后辅助进行对服务，产品，工厂三方面的智能化。德国践行工业4.0我们也走了很多冤枉路，西门子，宝马等公司的经验是，策略才是最重要的。即便建成了智能工厂，创造了智能产品，但最终抵达用户是无用的，对公司发展成本太高。所以，策略为先尤为重要。其次，对管理(尤其建设软文化)的优化需要重新认识。很多企业觉得it标准化，数字化联接更为重要，看看戴姆勒如何实现工业4.0，它会注重软件开发，让人车互动，这将影响到后台所有模式的变革，涉及供应商，合作伙伴，用户都变了，导致生产流程的变化，最终都要回归到领导层对变革的理解和战略决定。在智能工厂的一般状态中，包括数字化，智能数据，智能生产，CPS(信息物理系统)，联接，智能物流六个模块。来看看几个案例吧，3d打印在零部件生产，样品展示，系列产品都会有广泛应用。短短两年时间，助听器行业基本上都完成了额外加工替代的转型。而通用电气使用3d打印机来生产某些喷气式发动机的燃料喷嘴，同传统的生产方式相比，节约成本75%，在此之前需要生产并组装20多个零部件的工序，被一步到位的3d打印机取代，年产量达到45000件。宝马和本田使用3d打印技术，销售商可以在终端为顾客直接提供零部件。比如宝马用3d打印的雨刷，根据用户的使用情况，给您定制一个专属雨刷，实现降噪。需要提醒的是3D打印技术对应的产品前提是高价值的领域和个性化的定制。来看看智能工厂对德国sew公司生产带来的改变和两种生产方式的不同，变革一目了然(1980年的场景和现在很多中国企业还是很像的)。德国工业4.0在以下三家企业的应用实例充分说明了发展现状，西门子是高度自动化，将it和精益管理结合；sew主要在CPS(信息物理系统)，用数量有限的it技术来完成精益管理和科技自动化联接；奥迪是关于整车框架组装独立自主的生产系统。西门子amberg安贝格工厂拥有欧洲最先进的数字化生产平台，它只针对电子元件的生产，亮点是24小时完成生产直接运货。其特点是要求员工有精益管理的执照，首先会对每个员工进行培训，费用是每人15000欧元，人员编织变得顺利后，再过度到工业4.0，着重质量提高和降低成本。德国的人工成本大约为中国的5倍，所以，工厂的目标是当天收到订单，当天完成并提供给顾客。由于实时监测并挖掘分析质量数据，次品率大大降低。工厂负责人卡尔·比特纳说，该厂质量合格率高达99.99885%，“全球没有任何一家同类工厂可以实现如此低的次品率”。我参与到了这个工厂相关建设，关键数据体现为每班次300名工人，每秒生产1个设备，每年1200万件simatic产品，每天产生5千万条步骤处理信息，通过听取员工的建议，生产效率提高了40%。对比中国工厂，是先考虑投入大量的劳动力，但这里只有每班次300名工人，效益率可见不同。一杯咖啡的时间，一个新产品出现了。在整个生产过程中，无论元件、半成品还是待交付的产品，均有各自编码，在电路板安装上生产线之后，可全程自动确定每道工序；生产的每个流程，包括焊接、装配或物流包装等，一切过程数据也都记录在案可供追溯；例如焊接温度，加工一个螺丝的时间等，而这套系统适用于所有员工，通过drill-down系统，实现细节直观化。更重要的是：在一条流水线上，可通过预先设置控制程序，自动装配不同元件，流水生产出各具特性的产品。管理文化有一点特别值得提出，它的目标是每个员工每天下班之后，比上班更聪明，寻求解决方案，而不是论成败的肇事者。Sew创建于1931年，是个家族企业，在发动机，发动机自动化领域的领军者，大约16000名员工，2014年度销售额是25亿欧元，涉及领域包括发动机，变速箱，减速机，所组装所需的相关部件，电子操控的发动机。GP2301-LG41-24VSB8213BSE018109R16XV1440-4BN106AV6645-0BB01-0AX0DME5000-312DME4000-2126SE6420-2UD22-2BA12711-K10C32711-k5a16l13HAC17317-33HAC17484-106DD1601-0AE06DD1602-0AE06DD1606-3AC06DD1611-0AF06DD1611-0AG06DD1662-0AC06DD1681-0EA16DD1681-0FG06DD1688-0AE26FC5403-0AA10-0AA0AGPS-21CAINT-14CC98043-A7014-L2mdx61b0220-503-4-00mvme1676es7313-6cg04-0ab0imrio026se7023-2es87-2dc01x00093g42tc-ioli01inict03amvme55006gk7543-1ax00-0xe06fc5210-0df01-0aa0a06b-6164-h312#h580a06b-6110-h01551305348-100ic693mdl2403hac024488-001mdx61b0014-5a3-4-00mvi69-mnetcmdv60a0300-503-4-00hds04.2-w200nimdsm041746-nio4v490nrp25300nmpp026es7414-3xm05-0ab06se7021-0ta61-zhd2-gtr-4paa06b-6150-h075NKAS01-156GK5216-0BA00-2AA3A860-2120-V003A860-0379-V303A860-2120-V004A20B-8200-0190A860-0374-V303a06b-6093-h153mdx61b0005-5a3-4-0t1756-l73s140DD084300DSQC6243HAC020150-0013HAC17474-6DSQC6093HAC14178-13HAC00313-13HAC022486-002DSQC6973HAC037084-0013HAC14546-2DSQC6433HAC024488-001DSQC6683HAC029157-0011394c-am75140aci040001746-ni16i1756-L72/A1785-l80c151785-L80C15/F1c31179g012711P-T7C4D73HAC029896-0016gk7343-1cx10-0xe0A06B-6102-H222#H520A06B-6102-H226#H520A06B-6102-H245#H520A06b-6120-H018A06B-6124-H103A06B-6124-H104a16b-2201-0101ic694mdl655ic695psd040LC1-D17000Q5CNKTU01-24NTAI01NTR002tsxp571634mA03B-0815-C002A06B-0034-B075A06B-0034-B075#0008A06B-0063-B303A06B-0063-b307A06B-0063-B403A06B-0075-B303A06B-0123-B075A06B-0205-B300A06B-0223-B400A06B-0235-B000A06B-0236-B000A06B-0265-B100A06B-1408-B150A06B-3900-0286A06B-6078-H311#H500A06B-6088-H215A06B-6088-H222A06B-6088-H226A06B-6088-H230#H500A06B-6091-H002A06B-6091-H145A06B-6091-H301A06B-6096-H104A06B-6096-H106A06B-6102-H130A06B-6102-H202A06B-6102-H202#H520A06B-6102-H211#H520A06B-6102-H230#H520)