封面故事

智能软件
智能制造可以定义为一个由能够生成背景信息的互联设备构成的系统，支持用户制定明智决策，助力实现预期的制造成果以及作出有针对性的改进。

任何智能制造系统都必须包含支持以下功能的软件系统：

可视化：其中包括 MES 层集成、机器数据可视化和业务部门协调一致。

优化：重点关注运营效率和生产率，分析应用程序以及风险管理。

用户体验：考虑任何用户的能力，从工厂经理到操作员的可扩展性，以及运营智能。

智能制造堪称通往数字化转型的大门。利用互联的智能设备增强对流程的认识和了解。利用数据和分析功能更快地制定更明智的决策。

拥抱数字化
数字技术彻底改变了人们的生活、工作和娱乐方式。随着技术不断进步，我们越来越依赖于技术所带来的益处。这一点在制造领域尤为明显。

制造业面临着诸多压力，如降低成本、改善客户体验和提高盈利能力等。而拥抱数字化的制造企业正在以新的价值主张重塑业务模型。

数字工程设计并非一种孤注一掷的策略。您无需更换员工目前已经熟悉和喜欢使用的工具。相反，您可以对这些工具进行数字化扩展，改善设计人员、生产经理、技术人员等的工作方式。首先要全面审查您的业务状况，确定在哪些领域可以采用数字方案，以更智能、更快速或更优化的方式完成工作。

在以下五个关键领域，数字工程设计可以帮助改善业务：

1.     设计和原型制作
虚拟设计和原型制作可以帮助您以数字方式构建机械设计，并对其进行测试和评估。如此一来，您就能够挖掘业务中潜在的可能性，从而缩短机器上市时间、降低设计过程中的风险并制造出更优质且定制程度更高的机器。

借助仿真软件，您可以将物理特性应用于 3D CAD 模型，提高模型真实度。此外，您还能够借此监视机器的运行状况，并查看机器如何与人员或与其他机器进行交互。甚至还可以将模型引入 VR 环境，就如同在车间一样，近距离监视其执行情况。

如果需要进行更改，只需单击几下鼠标即可在数字化孪生体设计中进行更改，而无需购买零件或花费数天时间制作新的原型。而能够帮助缩短机器上市时间的技术不仅限于数字化孪生体。

例如，借助采用开放式数据交换技术的设计软件，工程师只需进行一次机器设计，然后将设计数据导入相应工具即可。如此一来，可以省去重新编写代码和重新映射等工作，节省项目时间。借助可重复使用的代码，您可以基于获得成功的现有机器进行构建，而无需从头开始重新设计。

2.     调试
若等到将机器运到现场再执行控制测试，可能会产生灾难性后果。在这种情况下，在客户现场启动机器之前，您无法知晓您的机器及其控制系统是否满足要求。可能在机器启动后才发现机器的运行状况低于预期，或者未达到设计规范要求。在最后一刻解决这些问题不仅会产生高额成本，还会导致超过交付期限。

虚拟调试可以帮助您消除这些问题。您可以创建机器设计和控制系统实际操作逻辑的动态数字化孪生体，从而在设计阶段早期（即远在将机器安装到客户车间之前）发现问题。借助虚拟调试，您可以全面地验证并演示机器和控制器的运行情况，然后再分配相应资源解决相关问题。

Daifuku Webb 首先采用仿真软件对其内部物料输送系统的 PLC 代码进行测试，然后再进行现场测试。在一个机场项目中，这种做法节省了大量成本。“一般情况下，我们的工程师要在现场工作好几个月，”Daifuku Webb 高级控制工程师 Greg Swisher 表示，“现在，从工程师到达现场到客户完成验收，我们可以将时间压缩到三周左右。”

插入分组框：“一般情况下，我们的工程师要在现场工作好几个月，现在，从工程师到达现场到客户完成验收，我们可以将时间压缩到三周左右。”– Daifuku Webb 高级控制工程师 Greg Swisher。

3.     培训
采用虚拟培训时，无需将机器运达现场，操作员也无需同时在场。借助数字化孪生体，您可以在机器运达现场之前对相关员工进行培训。员工戴上 VR 头戴设备或在屏幕上进行操作，便可以在安全的沉浸式虚拟环境中培养技能和能力。虚拟培训的一大优势在于能够为用户带来自由度。

虚拟培训支持随时随地开展培训，可以提高培训的灵活性，让您可以在需要的时间、地点，面向需要的员工提供培训。此外，虚拟培训也不会受到与现场培训相同的限制。员工可以学习如何将生产保持在理想的运行状态，并且可以在模拟故障和极端条件下开展测试，而这些故障和极端条件在实际运行过程中可能无法复制。这样一来，员工可以做好充分准备，从而更好地应对生产过程中发生的类似事件，最终缩短停车时间。

在虚拟培训中，员工可以尽管犯错，而无需担心会影响生产。如果操作员操作失误，系统可以记录该操作，以便制定补救措施。此外，还可以要求员工在培训中证明自己的能力，然后再参与实际生产。

随着经验丰富的员工逐渐退休，新一代员工将接替他们的位置。在这种情况下，虚拟培训可以帮助新一代员工以更为熟悉的方式学习掌握工作技能。他们可以使用家中的平板电脑和 VR 头戴设备等设备接受培训，因此可以在虚拟环境中强化培训，提高学习的乐趣。

4.     运行
在机器投入使用以及操作员完成培训后，数字工程设计会继续发挥价值。生产开始后，数字化孪生体可以模拟各流程、机器和控制系统，帮助工厂人员了解运营情况并尝试作出改变。利用日益增长的信息数字主线，可以深入了解如何对生产进行改进。

如果能够持续推动生产改进，并利用通过数字主线获得的洞察力不断进行调整，各种类型的运营都可以达到新的高度。利用试产线的启动和生产计划和排序来优化产品组合和产量。尝试各种机器配置，以提高质量、可靠性和产量。

此外，您还可以利用数字主线检测流程中的异常，及早发现运营中存在的问题，以免这些问题影响质量和导致报废停车。您可以进行新产品或新机器的试运行，从而优化产量，并避免产生下游瓶颈等问题，帮助您节省宝贵的生产时间。

插入分组框：一家全球制造商在其 MES 的基础上应用了数字主线技术，将对客户的交货时间缩短了 50%，同时部件缺陷率降低了 50% 且生产率提高了 4%。

5.     维护
维护团队可以利用数字仿真和实时甚至是预测性信息，以前所未有的方式来应对停车。流过数字主线的数据可帮助技术人员在问题发生时及时检测到这些问题，以免发生停车或尽可能缩短停车时间。其中包括来自控制系统设备的健康与诊断数据，而控制系统设备可在需要维护时向技术人员发出通知。此外，还包括网络数据（例如，来自交换机级报警的数据），这些数据如今对于确保正常运行至关重要。

在理想状态下，维护团队永远不需要对停车事件作出响应，因为他们可以预测此类事件。而借助预测性分析，这一点越来越有可能实现。预测性分析采用机器学习和人工智能技术对运行状况进行学习，及早发现机器存在的问题并就这些问题向技术人员发出提醒。随后，技术人员可以安排在计划停车过程中进行维护。

数字化孪生体可通过多种方法来帮助您缩短 MTTR。首先，技术人员可以利用虚拟培训提前准备好停车问题的应对方案，而不是在问题首次出现时进行故障排除。当问题发生时，技术人员可以使用 AR 技术将诊断或工作指令叠加在物理机器上，以便更快地诊断和修复问题。

“工业组织对过渡阶段的劳动力进行管理时，预测分析解决方案可以帮助确保接替的员工能够掌握维护决策和流程并加以重复利用。”– ARC Advisory Group，数字化孪生体路线图：从被动式维护到指导性维护。

更智能的供应商解决方案
无论您处于数字化之旅的哪个阶段，向供应商寻求更智能、更安全、互联水平更高、更可靠的机器，并在控制器层级配备智能组件和智能对象，都能为您带来益处。这意味着在实现互联后，所有数据都会井然有序地呈现出来，并且可供立即使用，让您从互联的那一刻起就获得价值。

作为最终用户，您必须联系、指定并询问 OEM。请思考一下，“如果这台机器采用智能技术，我能获得哪些附加价值？”然后，向您的 OEM 提出同样的问题。

价格不应是决定是否购买的主要因素。您需要考虑资产在整个生命周期内的成本，包括其运行和消耗成本，以及资产生成的数据可能产生的附加价值。与供应商密切合作，说明您期望达到的智能水平，然后要求他们开发相关技术，帮助您实现您的智能制造目标。

设想一下您的运营能否从以下方面获益：
·       获得运营数据，便于用户更为主动地进行维护，并深入了解其运营情况
·       投资回报更快、正常运行时间更长
·       提供设计和运营工具框架，有助于简化系统集成、运行和维护
·       在通用平台上集成
·       具备安全功能，可以改进对机器的访问、缩短停车时间和重新启动时间，从而增强安全性并提高生产率
·       实现安全地远程访问，加快诊断和故障排除速度，同时最大限度地避免员工暴露于危险之中
借助智能制造，上述所有益处都可以实现。将工厂级网络与企业网络相融合，安全地连接人员、流程和技术，您就可以重新定义无限可能。

重新定义无限可能
与以往任何时候相比，现在各企业都更需要达到事半功倍的效果。此外，人口结构的不断变化也给制造商和工业运营商带来了劳动力相关挑战，随着经验丰富的员工退休、经济扩张和技术进步，许多公司都面临着员工技能不足的压力。

现代企业的许多成果都基于信息驱动型运营和智能、灵活的制造。为操作员、维护技术人员、工程师、各级经理和高管提供可指导行动的见解，优化员工的实力和能力，是智能制造的关键要素。

提高数据访问水平从而获得新的见解，可以帮助您减少瓶颈，实施按需决策，同时改进维护工作。提高数字化水平可以帮助您缩短停车时间并提高盈利能力。

从跨越整个价值链的实时协作，到针对新的生产线和流程的虚拟验证，再到简化数据分析和提高您的制造灵活性，都能让您获益无穷。

实现运营的数字化转型，可解锁无限可能，从而几乎能够改善企业绩效的方方面面。