本文是机器换人,企业主如何思考?一文的姐妹篇,上一篇主要从企业主的角度去思考如何让工业机器人去改变现有的生产模式,提升生产的效率,进行智能制造的转型,完成制造业自动化的过程。这一篇文章,我将从工业物联网角度去谈一谈,制造业自动化后需要做的事情,互联互通和高效的利用设备,提高产能的利用率,并且通过区块链的技术,解决制造业对于数据隐私担扰的问题,使用新的技术,让工程师等核心技术人员团队更加稳定,降低离职率。

作者简介:

钱涌: 网名“于仁颇黎”,国内最早的工业机器人专业博客作者。高端智能制造设备领域资深人,12年Tire1欧美自动化项目经验, 德国高端汽车设备FRIMO亚太区负责人,7年互联网开发及社区运营经验,制造业远程工作6年,远程协作推动者,丰富的国际化项目管理和协作经验,目前研究方向为工业物联网和区块链,用新技术革新传统制造业,提高制造业的效率。

我们的目标:让制造业没有苦逼的工程师,让制造业没有停机的设备。

智能制造的三大痛点

制造业目前面临的最大痛点,是企业普遍的低利润率。中国企业平均税后利润率3.3% 制造业企业1/5利润为负, 这个问题在一段时间内是无法解决的,不过在我看来,却可以通过节省成本和提高企业的生产效率来提高利润率,以这个角度来看,目前我所看到的智能制造的痛点主要有三个:

设备的停机时间过长,维修成本过高

设备停机,就意味着生产的停止。设备不再运转,意味着停机的每秒,企业都在流失成本。如何快速的降低设备的停机时间,快速的将设备维修后恢复生产,对于企业来说非常重要。

设备故障停机的过程,同时会对四方造成影响。

  • 工厂

    工厂的影响是最直接的,设备故障就意味着生产的停止,生产工人无事可错,没有产品可以供应给客户,与产品相关的一整个链路的人员都处于等待状态,产生了大量的人力资源的损失。笔者在制造业多年,经常看到的问题是当设备发生故障后,工厂一般会通过电话与设备商沟通,沟通后设备商派人到现场进行设备的维修,这个过程需要等待很长时间,比如说5个小时,同时会产生维修工程师的差旅和服务费用,而且目前工厂对于库存的管控非常严格,有一些工厂只允许0.8天的库存最,保证设备正常运转是工厂最重要的事情之一。

  • OEM

    OEM(比如整厂车)面临着停产的风险。上游供应商无法及时的供应零件,意味着OEM的生产线也面临着的停机的风险,与产线相关的所有人员同时都面临的着Standby的状态,最终产品交付推迟,影响市场的推广。

  • 设备制造商

    对于设备制造商(也是制造业)来说,他需要派出一个工程师,同时这个工程师的5个多小时就无法他用。根据统计,60%~80%左右的故障,现场30分钟就能解决。设备商要派出一个工程师,并且支付他的路程时间和差旅费用。

  • 工程师
    这些环节中,其他的都是组织机构,独有的一个个体就是最终处理的工程师。这个工程师包括了工厂自己的工程师和被派出去出差的设备的工程师。如果是半夜出故障,工程师就要从床上被叫你来去工厂。对于工程师来说,这种故障影响了他们的生活,影响了家庭。

设备的可靠性是生产的基石,高可靠性就是意味着高收益。99%的可靠性意味着每年有87.7小时的停机风险损失,如果可以提高设备的可靠性到99.999%,则每年只有0.09小时的停机风险,0.099%的停机问题的提升,就可以带来巨大的经济效益。

产能利用问题

我们这里所提到的产能,是指一些标准化的生产产能。特别是一些生产加工企业,一些代加工的企业。笔者所在的城市杭州,是一个服装制造业聚焦区,服装制造的产能过剩是非常明显的。新的对产能需求的企业,无法找到合适的加工企业,产能有闲余的企业则无法找到合适的生产任务,设备的OEE非常低。

还有一些明显有产能过剩问题的是一些注塑和吸塑加工企业,CNC金属加工企业,在生产的谈季,设备的停机和工人的工作不饱和,产生了很大了浪费。

生产数据的安全和利用

笔者在制造业的这些年里,参与很多追溯系统MES的集成,明显的感觉到国内传统制造企业对于IT网络安全的忽视,一些核心的设备长期连网,使用不可信的通道将外部人员连到设备上,使用不可信的U盘。5年前做一个宝马项目的时候,经历了一件事情,宝马的一家核心供应商生产汽车仪表板的进口发泡设备,因为企业员工使用了不可信的U盘,整个工控机都感染了病毒,无法操作机器。

更有名的案例,莫过于在2009年,恶意软件曾操控某核浓缩工厂的离心机, 导致所有离心机失控。该恶意软件又称“震网”, 通过闪存驱动器入侵独立网络系统,并在各生产 网络中自动扩散。通过“震网”事件,我们看到 将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。

智能制造的设备互联互通之后,设备会产生非常大的数据。因为联接的加强,风险因素也越来越多,这当中尤其需要保护的是企业自身最敏感的数据,智能制造的设备产生的数据,这些生产数据包括设备本身的数据,也包括生产过程产生的数据。

同时由于安全的问题的,设备互联互通后容易暴露在网上,如果被非法授权的人登录,则会引起工业事故,引起设备故障,停止生产过程,同时也会丢失宝贵的设备和生产数据,甚至安全事故。

解决思路

通过对这三个问题的解决或者说部分提升,通过某种安全物联的方法,实现设备的互联互通,通过快速维护设备,远程解决设备的停机问题,可以节约设备的维护费用(设备商的差旅费用和等待时间),降低停机时间(避免罚款,本者所在的汽车行业,停线一分钟,罚款8千8),提高设备的利用率,为企业和工厂增加收入,提高利润率和效率。

我们推荐使用的技术方案: 互联互通的物联网+区块链+机器学习

我们做了很多研究,阅读了大量的报告和技术论文,从去年8月份开始做一些技术的试验方案,得出了目前的解决思路,同时已经完成第一阶段产品的研发和制造,完成了从硬件到软件和云端系统的开发。整体思路分为三个过程:

  • 设备的互联互通
  • 互联互通后的安全问题
  • 设备和产能状态的监控和利用

先用一张图来了解一下,我们开发了一个介器盒子硬件,安装在每一个智能制造设备上,将传统的设备的通讯打通,为了保证设备本身数据和身份的唯一性,使用了区块链的技术,进行身份认证和数据存储,工厂和设备制造商可以安全的远程对设备进行诊断和维护;通过对产能的状态的监控,工厂可以自主决定将产能共享出去;通过对生产过程和设备状态数据的分析,可以优化生产过程,寻找生产的短板,对设备进行预测性维护,在出现问题前给出维修提醒。

1. 设备的互联互通

对于制造业来说,物联网能带来的是增量式的改进,而不是革命式的改变。制造企业的传统IT团队,无法满足生产流程管理对OT的需求,大趋势是两者的大融合,万物互联,或者说是设备的互联互通,则是这个整合最基础的开始。

OT对于制造业的支撑,特别是在于工业4.0概念中的支撑,主要体现在:

  • 1、万物互联,即工业物联网。工业设备的接口复杂,互联在一起需要兼容性很高的产品和更开放的可定制化的系统,同时这个系统不能被第三方控制 。
  • 2、生产监控。互联后,所有的设备都是可以在线实时管控的,不论是管理层还是工程师,无论何时何地,都必须可以安全的连接到设备查看或处理故障。
  • 3、数据采集。监控可以了解当下设备的数据,采集则可以汇集所有时间的数据,而后通过ML清洗分析,找出过程短板,提高效率。
  • 4、C2M。当从设计师开始就使用PLM系统,将设计数据汇入OT系统,优化后的OT系统可以直接得到BOM表进行采购,收货后的自动物流处理系统直接通过AGV将部件送到相关安装工位,并将识别数据输入产线OT终端,使用互联后的产线制造。

对于传统企业来说,拥抱变革需要一定的勇气和远见,而OT整合应用的第一步就是设备的互联互通。选择一个合适的架构,对于日后的互联应用极为重要。

2. 数据安全问题

当前的IIoT系统,或者说是传统的IT架构系统,由于其中心化的设计,存在着一些天然的障碍,不适应新的互联互通的发展。这些系统,使用传统的Client-Server架构, 对延时和带宽的要求比较高,同时这种架构是基于server中心体系,大部分的设备生产数据被存储在工厂内部的服务器,数据沉淀下来的很多,但是数据的真实性有待审核,同时数据是毫无价值的沉睡在服务器内。有一些比较前沿的企业,则会考虑将一部分的功能上云,所有的认证和设备之间的通信,都由一个云中心服务器来管理。比如机器人界的ABB有一个ABB Connect,汇集了ABB机器人的所有相关信息到ABB自有的云端去。

中心化有一个很大的问题,安全!特别是当云端是由第三方管理的时候,企业自身是无法保证数据的安全的,唯一的途径就是信任这家云服务商。

我们的方案是使用区块链技术作为节点设备之点的安全认证,使用IPFS文件系统作为数据的加密及分布式存储,这样即使云端服务商即使能拿到部分的数据块,也无法解密,因此我们可以继续使用第三方的云服务而不用担心数据安全的问题。

3. 设备远程维护方案

所有的智能制造设备互联互通之后,工程师就可以在任何地方任何时间,登录到相应的设备,对设备进行故障的诊断和处理。由于使用了区块链的技术,工程师与设备之间的通信安全经过企业私有链的认证,登录请求、时间、登录设备都全部被写入区块,而无法更改。

在工业物联网中使用的区块链技术,有着于数字货币天然不同的架构和需求。拿认证过程来说,POW因为需要通过计算认证,会消耗大量的计算能力和电源,更关键的是消耗的时间太长,这在IIoT里面是不可接受的。PoS则是明显的资本主义财阀机制,由币龄来确认,通俗讲就是相信有钱人,钱越多愿意维护所在链正常的意愿越大,对于企业链来说,这个有钱就是企业自己。

4. 设备及产能的监控和利用

制造业净利润10%都不到,优势是稳定,全世界产能利用能到80%的已经是优秀企业,能利用60%的是普通企业,能利用40%的企业就属于产能利用偏低了。

互联互通后的首个要素就是要打通不同设备之间的不同通讯协议,随着工业以太网越来越被最新的自动化企业接受,我们的接口变得越来越通用,兼容性越来越好,OPC-UA等基于以太网的通讯协议的大力推广,让这种过程变得简单高效。

将设备自身的信息,特别是单个设备本身的维护信息,可以提前预警维修,在接近维修时间的时候,设备自主的向采购系统下达了零件的采购请求同时将此信息安排到维修工程师的日程表中去;同时记录了设备本身的生产状态,可以记录生产的产能情况,企业可以授权第三方获得产能的信息并能过第三方将这个产能共享出去,优化产能的利用。

阿里巴巴的1688派出了大量的铁军,去各个服装加工厂搜集信息,人工的输入到1688的系统上去,需要寻找加工厂的服装设计公司可以通过平台去寻找合适的加工厂。不过,这种方法存在着一个问题,就是产能信息的数据并不是实时的,存在着严重的滞后性。如果使用我们的硬件,则能实时的获取设备的生产情况,得到最真实的产能反馈甚至是企业情况的真实评估。

带来的回报


通过这些方案,最直观的现金节省就是降低了设备维修的成本降低了设备停机时间,提高了生产效率,直接的回报就是企业收入的大幅度增加,这个过程,会产生了非常大的附加效应,就是新制造企业对于人才的需求非常强烈,对于高价值人才的需求和尊重也会增加。

通常的制造业的工程师比较苦逼, 笔者是相对而言不那么苦逼的制造工程师,因为我选择了一条在杭州,为一家德国公司远程工程的工程模式,在杭州支持管理着近50多个项目,走出了一条与普通制造业工程师完全不同的一条路,我现在想把这条路推荐给大家,同时为各位工程师开发了一套工具, 我们期望的是让制造业没有苦逼的工程师

新制造对于人才的需求,将面临从劳动密集性制造岗位到知识密集性制造岗位的转变,物联网一代将是企业能否生存的关键。进入新制造时代,每个3-7年,企业就必须对自己进行重塑,如果错过了技术转型,就有可能消失。如果查看50年前标准普尔500强公司的名单,会发现只有19%的名单上的企业现在依然存在,其余的公司已经关闭了。

要想在智能制造中进行高效的数字化运营,企业需要更专业,技能更高的员工,包括维护高度自动化、IT驱动的制造流程技术员,数据分析员,财务规划师,研发创新人员,物流和运输专业人员,客户服务和技术支持人员,合规事务和安全专业人员,建模和模拟起居室,共同优化工厂的产出。更优的方式是让专业的人做专业的事,把企业非核心内容的部分外包出去,交给专业的公司去做。对于制造业的互联化,制造企业最需要找的是一个即懂高端制造业又懂工业物联网的团队,比如说我们:)。

制造业是产业进步的最大动力。平均来讲,制造业的乘数是1.58,即拥有100人的典型制造厂实际上可以提供158个岗位。随着工厂的更加先进,乘数也会大大提高,对于产业经济的增长是巨大的,拥抱物联网区块链,拥抱一切有助革新效率和产能的技术和人才,丢弃那些阻碍进步的思想,让制造业带来整个经济的增长和就业的增加。

把专业的事交给专业的人去做,也是物联网化后的制造业最大的改变,细分的服务商越来越专注于某一个行业应用。

通过使用使用基于新的工业物联网与区块链技术,通过使用远程,让工程师的工作更加高效,增加单个工程师可以掌管的设备数目,减少工程师的人数,让优秀的工程师挣更多的钱,同时有更多的个人闲暇时间。

员工技能跟上技术的快速进步是企业面临的最严峻的挑战之一,而优秀的工程师则是企业竞争力最有力的支撑。

这些赋能提效的方案,可以快速的帮助企业实现生产效率的提高,产能的更高效使用,停机时间将会更短同时维护的成本更加低廉,同时由于效率和自动化的提高,可以减少生产人工,留下的优秀的并且稳定的人才。

部署的建议

IIoT在制造业中的部署,是一个复杂的过程。传统的IT企业完成不了,传统的制造企业的IT也完成不了,因为缺少了中间一个翻译的环节。这个环节的参与人员,必须有资深的制造业背景,同时又有互联网物联网经验,可以把两方的需求翻译成容易解理的语言去安排具体的工作。在新制造的部署中,我们建立企业寻找这样的初创企业,一起合作,以下是思科的一些建议,我个人非常认同:

  1. 建立起一个合作伙伴生态系统,一起学习并共同开发,将技术解决方案和业务流程进行集成
  2. 吸引和培训原有的和新招聘的人才
  3. 关注解决真实的问题,要有远见,但是首先从容易采摘的成果开始,从最容易入手的物联网应用开始(比如远程服务)
  4. 使安全性成为每个人首先要考虑的问题
  5. 跟随技术的发展,改变你的企业文化
  6. 把OT和IT人员拉到一起,让他们之间开始进行交流
  7. 找到并确保有一个公司的最高管理层能够支持你的物联网项目

结论

我们从IIoT的硬件入口开始,为客户提供痛点很痛的远程服务,用来解决设备停机时间过长,维修服务过高的问题;用Blockchain技术认证设备与客户端,来解决安全授权的问题;使用ipfs存储过程数据,解决数据不可更改可以追溯的问题;用AI对数据进行分析后可视化,一目了然的可以看到整个生产过程的短板,提高效率,提高价值。

如果对我们的方案有兴趣,欢迎访问 https://iasiot.cn 了解更多信息,也可以给我发邮件:[email protected],或者加我的微信:brucebot,注明介器


Reference:

  1. https://www.bcg.com/publications/2015/strategy-die-another-day-what-leaders-can-do-about-the-shrinking-life-expectancy-of-corporations.aspx
  2. 中国区块链与物联网融合创新应用 蓝皮书 发布单位:中国电子技术标准化研究院 2017年9月10日
    . 中国企业平均税后利润率3.3% 制造业企业1/5利润为负 http://economy.caijing.com.cn/20170621/4288301.shtml
  3. https://www.sdcexec.com/sourcing-procurement/article/12104593/metric-of-the-month-unplanned-machine-downtime-as-a-percentage-of-scheduled-run-time
  4. https://itif.org/publications/2018/02/27/china-induced-global-overcapacity-increasing-threat-high-tech-industries
  5. 工业4.0与网络安全 联网生产时代的风险管理 德勤咨询有限公司
  6. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2017/09/26/iot-dont-forget-privacy-and-security-while-racing-to-the-price-bottom/#771bca1c7029