剖析八大误区，带您正确认识智能制造领域

现阶段我国正在大力的推进制造强国的建设，智能制造无疑是重中之重的核心策略。在响应政府积极推进和动力的驱动，制造企业踏上了智能制造的转型征程，智能制造支撑不少优秀企业成为行业领军企业，乃至在细分市场成为全球隐形冠军，其中就包含智能包装制造企业，但是，在飞速发展的过程中还是有很多制造企业存在不少关于“轻与重”的认识与实践中的误区。

误区一：重自动化，轻数字化

当前，制造型的企业面临着巨大的人力资源成本压力和招工难等问题，因此，很多离散型的制造企业积极进行着生产线的自动化改造。乍一看很多生产线挺先进，但仔细研究，一方面很多企业的自动化产线还是只能适应单一品种，柔性不强；另一方面，很多企业不够重视设备联网和产线数据采集，难以真正实现生产过程的可视化与透明化，管理人员还难以及时、准确地了解生产现场的实时状况。流程制造企业的生产线普遍应用了自动化控制系统，但数字化技术的应用也相对滞后，也存在与自动化系统脱节的问题。

误区二：重单机自动化，轻系统柔性化

很多制造企业非常重视购买数控加工中心或者钣金加工设备，不少企业还配备了上下料的工业机器人，但是往往还是单机自动化，还没有应用柔性制造系统（FMS）或柔性制造单元(FMC)，生产过程中还是需要进行人工搬运，导致产生在制品库存，高端智能装备的OEE较低。而国际领先企业已经开始应用柔性制造系统，实现了机加工和钣金加工的全自动、无人化地加工不同的零件。

误区三：重局部改造，轻整体优化

很多企业十分注重自动化改造，推进“机器换人”。虽然能够减少人工，提高单个工位的效率，但是对于提升生产线的整体效率意义不大，而且往往会将瓶颈工序转移到其它工位。正确的方式是基于工业工程的理念，利用价值流图等方法，根据生产的产品类型、产量、批量、制造工艺、产能、生产节拍和在制品物流传输方式，对产线进行整体优化；同时，从实现自动化加工与装配的角度来对制造工艺进行优化，以降低自动化改造的难度，尽量满足多种变型产品的生产与装配。

误区四：重建设，轻运维

对于传统包装制造企业在实现智能制造推进的过程中，普遍存在重建设、轻运维的问题。在系统采购和实施阶段，企业会展开需求分析、系统评估、可行性分析和招标选型。但在系统上线以后，却缺乏持续的运维，应用软件多年不进行维护和升级，系统功能与实际业务流程的匹配度差距越来越大，系统价值难以发挥；自动化产线也存在不及时维护保养，故障率高等问题。

误区五：重单元系统应用，轻整体规划系统集成

很多企业往往是为了解决某一个或一类问题而建设一套信息系统，缺乏整体规划，导致系统之间功能重叠、边界模糊、数据来源多样等问题。企业的运营效率却没有提升，甚至反而下降，投资回报率不高。应该通过对业务和系统边界的划分，简化数据在不同系统之间传递的过程，实现数据的实时共享，保证数据的准确性，消除信息孤岛，为企业运营和经营分析提供统一、一致的数据源。

误区六：重信息系统应用，轻数据价值管理改善

很多传统包装制造企业在数字化转型的过程中已经应用了诸多信息系统，但系统应用的效果和发挥的价值却参差不齐。一方面，虽然企业信息系统的应用领域不断拓展，但企业对系统的数据本身缺乏分析，数据的价值未得到充分挖掘，难以支撑企业决策；另一方面，企业想借助信息系统去管理大部分的业务问题，但建设信息系统时，却忽略了企业本身所需要执行的管理改善，业务管理的规范和标准很不完备，造成系统的应用效果未达到预期。

误区七：重数字化设计，轻数字化仿真与优化

近年来，制造企业在产品研发（R&D）方面的投入持续增加，购买了三维CAD、CAE等软件，但是，大部分企业还是重产品开发（Development）、轻研究（Research），主要还是根据客户的订单需求进行产品设计，对于前沿技术的研究与探索不够。在系统应用方面，数字化设计软件应用十分广泛，部分企业已经延伸到数字化工艺，但是对于仿真技术的应用还停留在初级阶段，主要进行运动仿真、结构和流体仿真与验证，尚未实现仿真驱动设计和多物理场的仿真分析和优化设计，仿真应用不成体系，缺乏对仿真规范、仿真流程、材料数据库的管理，仿真人员没有建立专门的组织，仿真软件的价值远未充分发挥。

误区八：重显示度，轻实用性

在国家大力推进智能制造的背景下，部分企业不惜重金打造出豪华版的智能工厂，各种智能装备和信息系统一应俱全，包括知名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、生产及物流仿真系统、自动立体库、AGV、自动化产线、生产指挥中心等，建立了专门智能制造展厅、车间现场的参观通道、示范生产线等，很有显示度。但在实用性方面却明显不足，不少企业不惜重金建立了大屏幕生产指挥中心，平常却没人看，更多地只是用于参观。对于生产状态的预警和报警等关键信息，却没有实现根据管理者的角色推送到移动终端。

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