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工业互联网是由智能机器
    可运用大数据分析工具建立质量预测模型,主动分析原材料质量数据、生产设备工艺参数及设备状态数据变化等,发现潜在质量问题,提前进行预警及解决。子元器件、电子信息材料、手机、电脑、视听产品、网络及通信设备等。电子信息产品属于知识、技术密集型产品,其科技含量较高;产品注重质量、节能和环保,并遵循行业标准及国际标准;产品竞争激烈,升级换代迅速。亚马逊立即他们辩称,AI监工“仅仅是督促和帮助工人达标的一种手段”,最终决定是否解雇的仍然是管理人员。
  但这无法打消铺天盖地的质疑:按照The Verge的估算,每年因AI监工系统遭解雇的员工占比高达10%上下,亚马逊总共有75个配送中心,拥有全职员工逾12.5万。照此计算,每年被AI“末位淘汰”丢饭碗的员工不下几千人,更多员工则被这种“看不见、却无处不在”的“电子皮鞭”驱赶得疲于奔命。
  吐槽也好,打抱不平也罢,自动化监管是未来的大趋势无疑了。工业互联网的充分结合,消除信息壁垒,实现所有要素的互连互通,才能为电子信息产品的智能化生产提供坚实的基础。
  电子信息行业对工业互联网实施的业务需求工业互联网是由智能机器、网络、工业互联网平台及应用等构成的系统,能够实现机器与机器、机器与人、人与人之间的全面连接与交互。这种互联不仅是数据信息流的简单传递,而是融合了智能硬件、大数据、机器学习与知识发现等技术,使单一机器、部分关键环节的智能控制延伸至生产全过程。工业互联网为生产数字化、网络化、智能化发展提供支撑,是实现智能制造的关键基础,也是生产制造发展的新阶段。 面向大规模产品的流水线制造模式,指的是采用工业机器人、自动化专机、特定生产装备等,组建自动化生产线,实现各个工序的自动化、无人或少人化生产作业。采用自动化流水线制造方式,可以大幅提高劳动生产率,缩短生产周期,减少在制品占用量和运输工作量,降低生产成本。但是自动化设备初期投资大,而且设备多为专门定制,不能及时地适应产品产量变动、品种升级和技术更新。所以,自动化作业方式,主要适合于种类单一、产量大、寿命持续时间长、工艺简单稳定的产品的大规模产品的制造。
  面向订单拉动产品的单元生产制造模式,是指生产线按照流程布局成一个完整的作业单元,作业员在单元内进行目标为“单件流”的作业,也称之为单元生产方式。该生产模式,通过单件生产、Cell单元化布局、多能工培训、减少中间在制品、消除批量周转、追求零故障等措施,可以大幅缩短生产交付周期,节省不必要的材料和中间组装环节,实现产品的快速转换,可以根据产品需求情况调整Cell单元数量,从而迅速适应市场订单品种和数量的变化。所以,单元生产制造模式,非常适合基于订单拉动的多品种、小批量、短交期的产品制造。
  面向单一高价值产品的手工生产制造模式,就是基于人工作业方式。主要特点是以人工生产为组合,生产效率低,产品质量和交付周期受到工人技能水平、工作状态、工艺复杂程度等多种因素影响。但是,对于单一高价值产品,特别是在产品加工、组装、检验等环节,无法采用自动化装备实现,必须人工主观判断或检验的节点,都需要采用人工作业。所以,人工作业,主要适合产量小、产品加工装配工艺复杂,或者需要人工进行主观判断分析的场合。传统工业企业的生产过程协同只能在企业内部各个部门之间、不同车间之间实现小范围协同。工业互联网突破了时空界限,集成了供应链、客户关系、制造执行、企业资源等系统,为整个供应链上的企业和合作伙伴搭建了信息共享平台,将生产过程协同扩大到了全供应链条甚至是跨供应链条上,实现了全生产过程资源的网络化配置,可实现社会化协同生产。传统工业生产极大地依赖固定生产线,能源、原材料、机器、设备组和其他生产设施均按照最大生产需求配置,在闲置生产时段易造成极大浪费,生产过程中也无法灵活调整分配。在工业互联网条件下,通过互联将智能控制链条延伸至生产的各个环节,推动生产流程向可通过软件定义、管理和执行的智能化方向转变,实现生产动态调整。
  单元生产中的人机协同一体化电子信息产品制造目前呈现出复杂化、非结构化、柔性化和随时可能改变尺寸形状等特点,在自动化流水线生产或单元作业方式中,单纯依靠机器来实现产品自动化生产,其解决方案难度和成本将会是巨大的;另外在高精密装配上,无论机器怎样发展,都有它的局限性,远不及人的灵活性。即便是那些已有大量操作依赖机器的企业也发现,机器灵活性不足以也难以适应不同的生产作业以及意外情况,仍需要人员针对不同的任务或花费昂贵的离线时间对机器进行重新设置。通过工业互联网人机数据交互,在确保安全的前提下,可以消除人与机器的隔阂,将人的认知能力及灵活性与机器的效率和存储能力有机地结合起来,以人机协作方式,提升整个产品制造的生产力及质量,将成为当前企业智能生产的一个重点研发和突破领域。
  流水线生产中的质量管理和追溯电子信息产品的生产加工过程中,从来料、配送、生产、装配到发货各环节,整个过程经人为分割,导致各环节业务数据无法有效衔接及利用。
  基于工业互联网技术,可获取全生产过程的材料质量数据、工艺参数及自动化生产设备的状态业务数据,经数据挖掘技术,可进行质量问题的根因分析,发现并消除质量管理环节中存在的漏洞,也可运用大数据分析工具建立质量预测模型,实现质量问题的提前预警,为生产提供决策服务。传统电子信息产品制造中自动化生产、单元生产、手工生产方式与工业互联网相结合,将通信信息技术与电子信息产品制造相融合,实现机器设备健康管理、人机一体化协同作业、生产过程质量追溯、产品生命周期质量管理,从而优化对装备和资源的使用,推动生产和运营的智能化,创造新的经济成效和社会价值。
  流水线生产中的设备健康管理在电子信息产品制造中,自动化流水线制造模式,实现大批量、标准化、持续不断的生产,需要依赖于大量生产装备进行,其对设备运行状态、维护状态、保养情况等,都需要进行严格的管理和监控;一旦因设备管理不善导致生产停机、贵重设备提前报废、产品质量隐患或安全事故对企业造成的损失往往是巨大和难以承受的,为使这些设备保持健康运行状态,帮助企业降低生产制造成本和提高产品质量,实现企业的可持续和健康发展,就需要对设备进行健康管理。
  通过工业互联网采集设备运行状态信息,对设备运行状态进行实时监测,并结合采集到的设备故障信息,实现对设备的健康管理和可预测性维护,以较少的投入,大大延长设备的技术寿命、经济寿命和使用寿命,为企业产生检修效益、增产效率和安全效益,使企业保持良好的经济效益。通过工业互联网技术、RFID及二维码等技术与电子信息产品制造过程的结合,可实现对全生产过程关键工艺参数、设备参数及操作情况等数据的标记及采集,从原材料供应、生产的各工艺环节直至产品的最终交付,使整个链条的所有环节数据彼此建立关联关系,在任意环节出现质量异常时,均可精确追溯到前段任意工艺环节数据,并进行分析,来获取异常原因。
  统计机构Gartner在2018年进行的一项调查发现:全球各行各业的组织中有22%在记录员工的活动数据,17%在监控员工工作电脑的使用数据,16%在使用员工邮件或日程数据。
  去年,沃尔玛就出现了类似的监工系统报道称沃尔玛已经申请了一项特殊的专利,能根据包装袋的声音和扫描条形码的速度,来推测收银员是否在高效工作。以此来考核公司是否需要优化员工,淘汰员工。波士顿的创业公司Humanyze生产一种可穿戴徽章,配备RFID、加速度计、麦克风和蓝牙等传感器。麦克风可以收集音频数据,加速度计可以确定员工是坐着还是站着,还有蓝牙和RFID来追踪员工的位置以及他们是否有面对面的互动。
  还有富士康!所有生产间的每一个角落都已经遍布监控;员工是否在偷懒,浑水摸鱼,全部都能看的一清二楚。据悉 中国电子信息产业是经济总体中的朝阳行业,总体规模位居世界第二,仅次于美国。中国在手机、电脑、网络通信设备及产品方面世界总量第一,并在固定电话、移动电话和互联网的用户数量上领先全世界,同时拥有全球最大的信息通讯网络。2017年9月,工信部发布《中国电子信息产业综合发展指数研究报告》,该报告显示,2016年中国电子信息产业主营业务收入达到17万亿元,是2012年的1.55倍,年均增速11.6%;2016年电子信息产业利润总额达到1.3万亿元,是2012年的1.89倍,年均增速17.3%。
  电子信息产品细分种类众多,产品间差异大,不同产品其制造工艺过程不尽相同,但一般都遵循模块化设计与模块化生产制造理念,涵盖模组、部件到整机的生产全流程。电子信息产品制造一般工艺流程如下:一般工厂根据产品生产订单量、产品生命周期、工艺过程特点等因素,综合考虑生产效率及投资效益,确定产品生产制造模式的基础上建设产品生产线。整体上看,电子信息产品制造呈现出3种不同的制造模式:面向大规模产品的流水线制造模式、面向订单拉动产品的单元生产制造模式、面向单一高价值产品的手工生产制造模式。
  流水线生产、单元生产、手工生产这三种制造模式,在电子信息产品制造中广泛存在,都具有各自的应用场景和具体需求。但是,仅仅只是生产方式的调整和升级,还远远无法实现电子信息产品制造的根本性的变革。只有所有生产设备、过程环节与资源
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