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技术 | PLM在工业4.0中占据着什么角色?

当前,世界各国将工业4.0作为自身工业未来发展方向的大趋势。PLM作为推进制造业产品创新的基础、支撑制造企业转型的切入点,在工业4.0占据着什么样的角色呢?

PLM在工业4.0中的作用

1) PLM支撑个性化定制

支撑个性化定制是工业4.0的特征之一。在工业4.0时代,个性化定制不像现在买汽车,只有颜色、型号等非常有限的选项,而是涉及到关键零件,如发动机。选零件本质上已经是一种设计了。用户不是设计师,而设计是个专业性很强的活。要解决这个矛盾,就要用软件来支撑。这个软件就是PLM。PLM提供合适的部件,能保证用户所选的部件能与其他部件一起正常运转,且保证产品质量。从这种意义上说,PLM就像傻瓜相机:自动对焦、自动调光圈,让普通人也能照出近乎专业的照片。

2) PLM支撑智能生产

生产过程的智能化,有赖于智能工厂和智能产品。其中,智能产品就是依靠PLM开发出来的:一部分由研发人员设计,另外一部分由用户自行设计。设计软件的基础都是PLM。在工业4.0的工厂中,智能产品就是一个CPS。这个CPS的虚拟部分,首先是由PLM设计出来的,然后再经过ERP将其与生产计划和具体部件挂钩,以便在工业4.0的工厂中由新一代的MES智能化地生产出来。

3) PLM支撑个性化服务

个性化定制的产品交付用户以后,会面临服务的难题:零件是个性化定制的,维修人员可能都搞不清设备具体用的是哪个型号的零件。如何有效地进行服务呢?个性化服务仍然需要个性化定制时的信息,而这个信息就是由PLM管理的。于是,对一个特定的产品来说,在设计之初的PLM是设计图;生产的时候PLM是工艺方法;使用的时候PLM就是说明书,维修维护的时候PLM就是病历卡。这样就可以更加精准有效地服务了。

PLM对制造型企业转型的作用

如果说工业4.0是个漫长的发展过程,制造企业的转型则是企业面临的现实压力。制造企业转型的方向无非有两个:一个是研发、一个是服务。也就是“微笑曲线”的两端。

PLM对这两个方向的转型,都具有重要的支撑作用。PLM为什么能支撑企业转型呢?把研发和服务看成一种生产过程,就容易明白了。传统产业主要生产实物,现代产业的竞争力则是生产‘知识产品’:设计图、工艺方法、软件等。为了提高生产效率,实物产品的生产经历了从手工劳动到工业化大生产的转变。同样的道理,‘知识产品’的生产同样也要提高效率。现代化工业大生产是从流水线的发明开始的:也就是所谓的工业2.0。流水线生产之所以能提高效率,是因为压缩了不必要的劳动(如工人更换工具、来回走动)。每个人只做一件事。要做到这一点,必须很多人协作完成。而要协作完成,每个工序的操作必须标准化。

PLM的道理也是一样的:要提高‘知识产品’的生产效率,必须降低一切不必要的设计和创新。具体地说,就是要尽可能地采用已有的部件、知识和方法,解决新的问题、满足新的需求。而PLM正是用来管理这些东西的。同时,PLM还可以用在开发、生产、服务过程的协同。从某种意义上说,PLM就是用于‘知识产品’生产的ERP、MES。知识产品’的生产要跟上时代潮流,也必须与信息技术相结合、以信息技术为工具,而这个工具就是PLM。当然,要实现‘知识产品’生产的流程化,仅有信息技术还是不够的,必须与研发体制改革配套才行。

用好工业大数据必须借助PLM

大数据是近几年的热点。用好大数据,对未来的工业企业至关重要。然而可悲的是:大数据理论被有些别有用心的企业和所谓的专家绑架了,不了解的企业很可能会误入歧途。在某些‘砖家’眼里,大数据就是一堆金光闪闪的宝藏,随时可以换成真金白银。

岂不知,非结构化的数据很难利用,‘沙里淘金’不仅是个花时间的力气活,也是个技术活:如果矿藏的品味太低,淘金也会是个赔钱的买卖。有些数据可以淘出金子,更多数据则依然是垃圾。用好大数据的关键是建议一个合适的PLM。这是因为,PLM中的知识和数据,就像存在银行中的现金,是可以随时拿出来用的。数据、知识是一种非常值得投资的‘现金’:会因为‘存款’而增加,却不会因为‘取款’而减少。

做PLM要花大力气

信息时代缺少的不是知识或信息,而是人注意力。PLM做不好,有用的知识和数据就会淹没在没用的数据和知识的海洋中,成为难用的废物。要做好PLM,关键是做好数据和知识的结构。PLM的体系越大,结构就越重要。这就像图书的管理:如果家里只有几本书,随便放都可以找到。但如果是一个图书馆,有数以百万级的图书,就需要认真编目和存放了。没有编目和有序存放的图书,无异于一个废纸堆。PLM的难点也就在这里。

与ERP、MES相比,产品开发和服务的流程规范性很差,数据的规范性自然很差。所以,对知识和数据的结构化也就很难了。PLM在离散制造行业发展的很快。但要将其运用到流程行业就很难了。原因是:流程行业的数据和知识面临‘组合爆炸’的风险,人们很难把握哪些数据和知识该存、哪些不该存。这样,PLM在执行过程中就会很不规范。同样,要把工业2.0、3.0时代的PLM用到工业4.0时代,也会面临众多的挑战。正如《工业4.0》书中指出的,未来的产品已经成为一个系统,复杂性大大增加了。同时,PLM的数据管理,要适合CPS的要求。也就是说,对数据完备性的要求大大提升了。

这些矛盾如何解决?可以设想:让知识自动地推送到需要它的地方。具体地说,首先要将研发和服务的过程流程化、角色化。当特定的角色进入特定的流程时,真正有用的知识会自动地推送到他的面前。这时,要把研发和服务看成一种知识的生产,把需要推送的‘知识’看成一个零件,把推送知识的系统看成智能的生产系统、把传统的PLM看成现代化的无人仓库。而这套‘生产系统’需要更高级别的知识来管理。这大概就是安筱鹏司长所说的‘系统的系统’吧?这些道理说起来还是容易的,做起来会非常不容易。这不仅是技术问题,还是企业战略问题、企业文化问题、是投资问题。开发一套真正具有生命力的PLM,是件非常辛苦的工作、是件‘黑发人熬成白发人’的工作。特别地,数据需要积累到一定程度,才能发挥关键作用。一个成长性良好的PLM可以变成‘龙’,成长性差的则会变成‘虫’。PLM本身的成长性就必须受到足够的专注。这或许是PLM成败的关键因素。

天下没有免费的午餐,成果必须通过辛勤的劳动才能获得。如果把工业4.0、工业大数据看成是人们梦寐以求的‘果实’,PLM的建设则是种树。关注工业4.0、关注工业大数据的企业,应该把注意力集中在PLM上。这是需要长期不懈、踏踏实实实践的工作。


来源:PLM之神


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点击次数:  更新时间:2017-05-09 16:33:03  【打印此页】  【关闭