探访智能工厂:老师傅收了机器人当徒弟
时间:2023-12-07 00:00:00来自:上海证券报字号:T  T

制造业是国家经济命脉所系,是立国之本、强国之基。中国用了70多年时间建立了世界上最完整的现代工业体系,迈上了从“制造大国”向“制造强国”的新征程。

从“十四五”规划和2035年远景目标纲要将深入实施制造强国战略单独成篇,到党的二十大报告对加快建设制造强国作出重要部署,为建设制造强国指明了方向和路径。

当前,新一轮科技革命和产业变革突飞猛进,以互联网、大数据、云计算、人工智能为代表的新一轮信息技术正在重塑制造业生产方式和产业体系。上海证券报调研团队日前走进多家制造业企业,既有新兴行业也有传统行业,既有国有企业也有民营企业,既有大型企业也有中小微企业。多样化的样本见证了多元化的发展路径,以及高端化、智能化、绿色化的发展方向。从“中国制造”走向“中国智造”,再迈向“中国创造”,我们在不断探索中前行。

人、工厂、智能装备、大市场……站在21世纪全球制造业创新发展的潮头,中国智能工厂从0到1、面向未来,正在寻求自己的答案。

有的企业进入行业赛道之初就走上了数字化之路;有的企业身处传统行业,与时俱进进行数字化改造;有的企业紧抓创新,加快智能制造步伐……上海证券报记者走进这些企业的智能工厂,寻找制造业高质量发展“密码”。

应时、应势、应需之举

宁德没有机场。从北京去宁德,只能先飞到福州,再转车1个小时,才能到达。

1个小时里,全球最大的动力电池制造商之一——宁德时代第一座“灯塔工厂”Z工厂,已经有3600个电芯下线。平均1秒产出1个电芯,这是世界顶级产速。

“灯塔工厂”被认为是当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。目前,我国“灯塔工厂”数量居全球首位,“灯塔工厂”正不断丰富“智造”内涵,成为中国智能制造的示范样本。

何谓“智造”?为何“智造”?不同企业有着不同的见解。

——宁德时代说:“不用数字化装备,也可以制造电池,但产品质量和成本完全没有市场竞争力,这个道理非常简单。可以说,从建厂之初,我们就走上了智能制造之路。”

走在400米长的东湖工厂参观通道,宁德时代工作人员告诉记者,动力电池的现状,是高端产能不足、低端产能过剩。2012年宁德时代拿下宝马订单,成为公司在市场竞争中“脱颖而出”的关键一战。因为业内皆知,作为全球制造业标杆的宝马,对供应商筛选及产品品质的要求是极为严格的。而今,宁德时代早已占据国内动力电池装机量的半壁江山,全球市占率位居第一。

——三一重工说:“数字化转型,要么翻身,要么翻船。”

走进三一重工北京桩机工厂,制造车间的焊接线上,几台配备自动焊枪的机器人,正在焊接一根20多米长的钻杆。

三一重工重机事业部北京工艺院院长尹言虎对记者说,以前工厂的工作场景以手工为主,像摆地摊,生产一台旋挖钻机要1个月左右。以前有1000多名工人,年产值30多亿元。2019年,工厂开始进行数字化改造。现在生产一台旋挖钻机只要七八天,年产值最高达到70多亿元,人均产值超1000万元,一下子就尝到数字化的“甜头”。

——赛力斯汽车说:“只有坚持技术创新,才能为用户打造出极致体验、舒适便捷、可持续成长的产品和服务。这正是公司获得市场认可的‘秘诀’。”

赛力斯相关负责人向记者表示,作为拥有20年整车制造经验的企业,赛力斯汽车通过坚持创新驱动,实现了从传统生产到智能制造和质量自动化的跃迁,向新能源汽车产业转型升级。

何谓“智造”?又为何“智造”?不同企业也有着同样的注解:智能制造,是产品迭代升级的必然选择,也是市场竞争的迫切需要。

工业和信息化部数据显示,目前各地建设数字化车间和智能工厂近8000个。其中,2500余个基本完成数字化转型,209个成为具有国际先进水平的智能制造示范工厂。通过智能化改造,这些示范工厂产品研发周期平均缩短20.7%,生产效率平均提升34.8%。

借新技术、新应用“东风”而起

新技术、新装备、新应用,智能工厂的最大特征,恰是这些。

走进宁德时代总部Z基地工厂,空无一人的生产车间里,中控系统有条不紊地向所有子设备传送工作指令,一台台搭载视觉传感器的机械臂灵活舞动,AGV自动运输车来回穿梭,高科技机器人自动检测电池缺陷……

“智能制造的核心是制造,要以工艺和装备为主。”宁德时代总裁助理吕鹏告诉记者,宁德时代建厂之初,国内不少工厂的核心装备都是从国外进口,“我们买不到最先进的,干脆从一开始就和国内机械制造企业一起研发国产智能装备。”

以涂布工序为例,为了确保产品良率,车间中安装了强大的“鹰眼系统”——8K高清摄像机,通过超低时延的5G网络,将涂布过程实时传输到机器视觉系统,任何微小缺陷都会被“鹰眼”系统识别。

为什么要上这套装备?相关专家告诉记者,这是因为高端动力锂电池制造工艺复杂,质量影响因素极多,缺乏智能管控技术,导致质量一致性差,生产效率低。而且,锂电池行业存在的这些制造问题,无法通过传统手段优化,也没有现成样本可以参照,只能通过应用智能制造的新技术

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