2030年未来工厂蓝图是怎样的下感应卡

冲压车间冲压车间的设备效率将大大提高。93％的汽车行业调查对象提到了2030年预见性维护的相关性。实际上，大部分调查对象已经实施了其第一次预见性维护，或者正在计划在未来两年内实施。德国舒勒集团研制出了一款机器人，不仅可以沿着冲压线移动零部件，还可以对各种部件的情况进行监测并提前发送给工人的更换零件的信号测。Fraunhofer IWU正在开展一项研究，目的是确定如何才能使冲压机根据其接收到的原材料具体特点信息，采取纠正性措施。85％的调查对象认为，到2030年时，能效将具有相关性。斯柯达汽车公司将安装能耗比传统系统低15％的冲压线，对冲压期间释放的能量进行回收。车身车间各汽车公司正在采用新技术来提高车身车间的灵活性。超过80％的汽车行业调查对象表示，到2030年，智能机器人及生产模拟将与车身车间密切相关。汽车制造商已经在利用可以与车身进行通讯并根据接收到的信号相应地调整自身行为的机器人，同时模拟还可协助车间布局的规划与配置。库卡和微软两家公司针对生产Jeep牧马人的车身车间开发出了一款智能系统，不仅可以连接所有机器人，而且还可以对机器人的磨损情况进行监测。麦格纳实施了西门子开发的一款模拟程序，该程序可促进数字化规划，同时还可复制车间操作流程，例如高达6个机器人的互动化协作。涂装车间各种技术将提高能效及油漆工作的质量，因而涂装车间将从中受益。超过1／3的汽车行业调查对象表示，到2030年，在涂装车间中，能效将具有相关性。例如，在保时捷位于莱比锡的工厂中，保时捷现已采用来自附近生物质发电厂的废热，进行碳中和供应，满足了涂装车间80％的热量需求。将近3／4的汽车行业调查对象表示，大数据和分析方法也将具有相关性。大部分汽车公司已经在涂装车间中开始了利用大数据。其目的是对数据进行分析，以确定导致油漆工作中出现差异的各种因素，进而提高质量。总装布局将更加灵活、更具多向性，届时，总装将会是最大的受益者。为了满足客户越来越高的期望并符合越来越严的政府规定，汽车公司将不得不日益推出种类更多的车型；多方向式布局将促成生产更多的种类，同时还可维持较高的产量输出。超过90％的汽车行业调查对象预计，到2030年时，模块化生产线设置将在总装方面具有相关性，其中，灵活、经济地更换生产线元件被认为是尤其重要的。例如，丰田正在引进更小、更灵活的生产线，进而减少了生产线的资金投入。85％的调查对象提到了智能机器人在最终组装方面的相关性。企业均希望机器人技术能有所进步，使各装置能够执行具有高精度要求的任务。超过75％的调查对象表示，数字化工厂物流将具有相关性。例如，数字化工厂物流可用于实现工位所需的预装配零件的自动补货。至于工厂工艺，到2030年，精益原则将在整个价值链中具有重要意义。2／3的汽车行业调查对象预计，新技术将加强生产工艺的精益管理和持续改进。例如，生产模拟的利用，将使制造商能够提高生产效率，进而缩短等待时间和工作时间。增强现实（例如智能眼镜）将能够显示操作程序，进而协助操作人员开展组装与维护作业。通过利用先进的大数据算法对生产数据进行分析，制造商将更好地了解每一生产步骤的总体情况，进而不断改进生产工艺。仅7％的汽车行业调查对象预计新技术会使精益管理被时代淘汰。三大驱动力为实现未来工厂的设想，汽车制造商必须解决与三大驱动力相关的问题：战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施。公司必须将未来工厂战略作为公司战略的有机组成部分，并按照新的作业方式改变领导风格。制造商还必须注重建设一支掌握新技能的员工队伍，以顺利完成以技术为中心的生产任务。最后，公司必须建立完备的信息技术基础设施，为整个价值链的连接性提供支持，同时确保数据的安全性。战略和领导力制造商必须将未来工厂的实施战略纳入公司的整体战略当中，并构建组织结构来促进严格管理。在汽车行业受访者中，有35％认为这些问题是组织面临的重大挑战。公司必须满足三方面的组织需求︰战略和路线图。未来工厂的实施战略必须植根于公司战略之中。大约三分之一的汽车行业受访者认为未来工厂战略存在重大挑战。很多公司缺乏战略眼光来指导结构化的实施过程。管理。为了实现自己的愿景，制造商必须构建起组织结构（如明确未来工厂的指导和协调责任），并确定所需流程，将未来工厂战略转化为实施行动。大约三分之一的汽车行业受访者认为管理是一个重大挑战，主要问题是部门之间缺乏沟通、责任划分不清和管理不到位。新的领导风格。汽车行业受访者认为与专制型风格相比，顾问型的领导风格对于未来工厂更加重要。以转型和集团为导向的领导力也将获得重视。员工技能虽然更多地使用机器人和计算机将会减少装配和生产中的岗位数量，但需要信息技术和数据科学技能的制造岗位数量将会增加。大约50％的汽车行业受访者称希望雇用更多的信息技术员工，大约25％预计信息技术员工的数量将会增加10％以上（参阅图4）。大约三分之一的受访者表示需要拥有维护和质量控制技能的员工，而约25％称他们需要生产规划和物流方面的人才。这些额外的人力资源将能为新数据宝库的使用提供大力支持。认识到未来工厂对员工素质的要求更高，38％的汽车行业受访者认为员工技能是一项主要（“大”或“巨大”）挑战（参阅图5）。为确保员工能够与时俱进，公司必须努力提高技术和社会能力。它们还必须采用新办法来培训员工，帮助他们掌握必须的技能。技术能力。制造商在培训或雇用员工时，需要注重他们的技术能力和背景。汽车行业受访者认为到2030年，信息技术、电子和“机电一体化”（机械、电子、和信息技术等综合技能）方面的技能将更加重要，而纯粹的机械技能将不会得到青睐。社交能力。未来工厂的发展步伐非常快，因此员工必须愿意而且能够不断学习新的技能。他们不再是执行重复性的作业，而是要作为跨学科团队的成员来参与解决问题。超过90％的汽车行业受访者认为到2030年，学习能力、团队合作、勇于担责和解决问题的能力这四大社会能力都将会变得更为重要。培训和资质。制造商不能指望员工自己掌握必要的技术和社会能力。为成功过渡到未来工厂，制造商需要制定出员工培训和考核办法。在我们的调查中，汽车行业的大多数受访者（53％）都将加强员工培训看作是提供所需技能的主要途径。而选择招聘新员工（29％）或再教育（18％）的受访者就较少。技术化学习。新一代员工希望培训能够更加灵活，提供更多的时间和地点空间选择。与坐在教室看幻灯相比，通过移动设备进行自学已成为首选的培训方式。汽车行业的受访者似乎认识到了创新和技术化学习途径的必要性。他们认为到2030年，从实践、在线学习和使用虚拟环境进行实境培训将会变得更加重要；而传统的培训课程不再受欢迎。IT基础设施三分之一的汽车行业调查对象认为IT基础设施是一个重大挑战。必须满足以下两个相关需求：云技术与连通性。制造商需要全厂连通的基础设施（例如无线局域网）与技术，用于采集生产数据并进行存储。调查对象表示，将私有云服务用作数据存储的中央平台以及将软件用作一项服务，将具有越来越重要的意义，但他们却对私有云服务的使用持怀疑态度。提高全厂连通性面临的两大主要挑战分别是：缺乏网络标准、网络基础设施不好。数据安全。更强的供应链连通性是至关重要的，但需要采取防护措施来保证数据交换的安全性。数据安全的确是汽车公司担心的主要问题。超过40％的汽车行业调查对象将数据安全视为一项重大挑战，大约30％表示出了对数据所有权不确定性的担忧。起航波士顿咨询公司（BCG）利用本研究结果制定了未来工厂的实施路线图（参阅图6）。各制造商必须根据各自的起点量身制定路线图。在大多数情况下，制造商应在中短期内将重点放在工厂数字化上，以免落后于已经正在实施数字化使用案例的竞争对手。在中长期时间内，应追求工厂结构的改变，因为工厂结构的改变对所有设备和工厂布局均有影响。在改变工厂结构的同时，一般还会对工厂进行全面检修或推出新款产品。对于工厂工艺，制造商应不断采用新技术，对工艺进行改进，同时提高客户满意度，将其作为制造商当前精益管理议程的延伸。制造商还应立即开展相关工作，使基础促成因子尽快到位，因为现有员工的培训、新员工的招聘以及IT基础设施的安装等工作均非常耗时。为了帮助制造商量身定制实施路线图，波士顿咨询公司制定了“健康检查”，它可快速评估一个企业的实施工作现状。然后将评估结果作为基准，与其他工厂、行业平均水平或同行群体的情况进行对比，进而确定该企业的起点。为了了解应该如何处理健康检查过程中发现的问题，企业高管及员工可参加在波士顿咨询公司（BCG）创新运营中心（ICO）经营的模范工厂举行的先进技术研讨会及展示会。为了确定检查的使用案例，企业可在BCG数据库中使用过滤器。BCG数据库中有200多个未来工厂应用例子，各例子按照具体行业的适用性、工厂维度或工厂车间进行分类。然后，创新运营中心的专家会与一个企业的工厂团队详细讨论使用案例的应用，并对潜在技术供应商名单进行评估，进而确定相应的机遇，评估预期财务效益和非财务效益，对相关的实施成本和所需投资进行量化。正如本报告中的许多例子说明的一样，制造商已经开始与我们的未来工厂愿景相靠近。但要实现这一愿景，需要的不仅仅是各种使用案例的零散实施。通过对新设计原则和数字技术的整体应用，主要制造商可智能地协调其工厂运行的各个方面，同时实现从供应商到最终客户之间这条价值链的一体化。第一批成功过渡到大规模采用阶段的制造商，将引领工业运营的新时代。

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