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深圳市海厚實業有限公司

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緊固件企業的智能化，數字化，該如何走？

緊固件企業的智能化，數字化，該如何走？

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現狀

當前，全球數字化浪潮方興未艾，新一代智能技術與制造業深度融合發展，正深刻改變著制造業發展模式。智能制造的發展已然成為全球制造業重構競爭優勢、塑造產業特點、轉換發展理念的關鍵，也是我國制造業實現高質量發展的重要轉型戰略。黨的二十大報告提出，要推動制造業高端化、智能化、綠色化發展，為制造業高質量發展指明了前進方向。以數字技術為支撐的工業互聯網，促進了數據等生產要素的高效流動，為企業開展產品創新、商業模式創新和技術創新提供了更多支撐。

順應經濟社會數字化轉型大趨勢，推動傳統行業企業科學高效開展數字化轉型，對于激發經營主體活力、塑造競爭新優勢、實現高質量發展至關重要。作為制造業的分支，近幾年來，緊固件企業也在加快發展智能制造，入圍智能制造示范工廠數量有近20家。

加快推動人工智能、5G、工業互聯網、物聯網、區塊鏈、云計算、大數據等新一代信息技術與制造業融合發展：實施“5G+工業互聯網”創新行動、推進智慧供應鏈網絡、智能車間、智能工廠等建設；探索生產計劃智能排產、生產過程智能協同；支持開展各行業“機器換工”和智能制造樣板工廠（車間）示范項目建設等。緊固件企業通過智能化改造推動企業機器換工、生產換線、產品換代，生產效率平均提高約20%，產品升級研發周期平均縮短約31%，產品不良品率平均降低約20%。開發轉化智能裝備技術，發展專精智能裝備。在復合數控機床、工業機器人及集成應用、智能化專用裝備等方面開發了一批先進適用產品，推動實現替代進口產品。

智能制造作為推進制造強國建設的主攻方向，在政產學研用各界受到高度重視，并形成高度共識，積極推進落地實施。各級政府出臺了一系列智能制造發展規劃、智能制造工程實施指南、行動計劃、專項行動，啟動了一批智能制造相關試點示范專項，取得了豐碩成果。

▲ 工業機器人

緊固件企業雖然確立了智能制造的主攻方向，并在推進實施中取得了顯著成效，但是仍然存在很多突出問題，嚴重制約智能制造發展。技術層面存在很多瓶頸，智能制造人才十分短缺，企業基礎薄弱并且差異很大，地區發展很不平衡，實施智能制造的主體，廣大企業對智能升級需求強烈但存在許多困惑和難題。GAF2023全球螺絲君技術大會暨博覽會，順勢也設置了“高端緊固件智造暨智慧工廠，降本增效大會”來進行專題探討。

然而，重點緊固件企業在主要領域的一般完成了數字化、網絡化改造，引入了數字化工具和信息化軟件，建設了數字化工廠，數據已經逐漸成為企業的一個重要生產要素。

湖南飛沃新能源科技股份有限公司，近年來開始大量應用機器視覺、AI算法（深度學習）等技術，以工業軟件、工業機器人、AI智能檢驗、AI智能測試、智能物流、5G、AGV等融合創新應用，打造了行業內“機器換工”和智能制造樣板工廠的典范，產生了良好的經濟效益，得到了各級領導的肯定，也吸引了眾多緊固件行業的同行伙伴前來參觀交流。

車間里，一臺臺伸展“手臂”的機器人取代了人工，在生產線上有序進行調質熱處理、熱鍛、機械加工、表面處理等操作，讓預埋螺套的加工時間縮短70%、產量提升72%。在涵蓋研發設計、采購供應、計劃調度、生產作業、質量管控、企業管理、倉儲物流等全流程的智能制造系統加持下，這家企業實現從單品到多個細分領域系列產品的創新和突破，其中風電預埋螺套產品市場占有率穩居全球第一。

數字化改造促進企業管理升級。在河北邯鄲深圳大和鉆尾螺釘緊固件公司，專注打造高端數字化、綠色化車間，破解了成本上升、產品質量參差不齊等問題。如浙江寧波金鼎緊固件有限公司一個高24米、占地約4000平方米的立體倉庫內，倉儲發貨、盤點、清倉等步驟均已實現自動化，裝滿一個標準集裝箱柜只需25分鐘，裝車效率提升了30%。把數字技術融入企業管理，能夠用數字化方式優化企業運營，從而提升效率，是行業內“機器換工”和智能制造樣板工廠的旗幟。

02

難點

當前，開展智能制造數據分析主要是利用信息系統內的某一類數據，由于缺少解決工業大數據雜亂問題的工具和方法，且不同生產環節產生的數據具有不同的特性，因此，如何解決智能制造的共性數據問題和特質數據問題？如何有效利用這些數據實現智能制造人機協同場景？是數據科學與機械工程交叉研究的一個重點方向。

（1）緊固件企業復雜異構大數據處理與規范化　

隨著傳感器、5G網絡的普及應用，企業生產數據、操作數據設備數據、質量數據和物耗能耗數據等均實現了在線采集，工業數據呈現海量式爆發性增長，但是受限于現有技術的有限建模和表現能力，其對復雜異構數據的處理和識別精度無法實現工業數據的價值創造。通過引入數據挖掘和機器學習方法，建立通用性標準化規范模型，統一數據標準，能夠更好地識別工業數據特征，解決工業數據大、散、多的問題。

（2）面向全過程數據流的智能排程　

隨著數字化設備在生產線中不斷增加，不同設備產生數據的有序流動構成了制造全過程數據流，通過數據流與生產工藝的融合，使得企業排程發生重大變革。對企業生產過程中涉及的計劃排程、物料平衡、預測性維護等維度的相關數據信息進行深層次的智能數據采集與挖掘，開展生產計劃調度過程中所涉及的準時化生產、混合生產等多種不同業務場景下的智能排程算法建模，能夠更好地從不同角度分析企業的各種生產業務指標，并從中發現規律、預警異常、提高應急能力，最終達到監控生產活動、提供生產效率的目的，支撐企業生產平衡。

（3）智能制造人機交互與共融　

隨著緊固件企業智能終端三維處理能力的快速發展和低成本傳感顯示元件不斷涌現，虛擬世界和物理世界可以通過智能終端建立連接。但是，由于工業領域大數據的特性，人機交互場景的采集和識別準確率偏低，人機交互效率和交互程度無法滿足緊固件企業場景的需求，制造的各個環節相互獨立、協同性弱又導致了智能設備的通用性較差。通過建立數據流驅動下的人機交互場景，實現虛擬信息技術與實體經濟在生產制造全過程和各領域全面、深度、智慧化耦合，通過數據信息的實時更新和精準控制，開展設計、工藝、制造、管理和物流等環節的集成優化建模研究，能夠提高制造執行、過程控制的精確化程度，解決人機交互與共融的共性問題。

為此，結合緊固件企業數據DAAS、數據傳輸、感知交互等資源，從研發設計、生產制造、工業裝配、工業檢測和遠程運維五個維度建立狀態感知、虛擬現實呈現、人機協同及精準執行的企業業務管理，以可視化呈現方式實現數據的自動流動、感知分析、決策執行，實現工業數據虛實融合場景，從而不斷驅動、完善并提升生產過程，降低復雜生產系統的不確定性，促進生產過程各維度業務管理水平的螺旋上升，對于加快實現智能制造支撐數字經濟發展具有實際的意義。

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問題

3.1 工業機器人大規模應用瓶頸問題

面臨工業機器人的大規模應用瓶頸問題，工業機器人的應用一般以非標集成應用為主，目前智能工廠改造投資回收期普遍偏長，基本上5年內的回收期可被先進制造企業接受，但大量的中小企業都只能接受2～3年的回收期。工業機器人的應用需要克服機器人選型、專用機構開發、機器人編程測試和應用服務等多個環節的成本問題。應用切換代價大，單個應用用量低會導致研發攤銷高。再加上工業機器人系統對人工替代不徹底、建設維護成本高等原因，導致市場分散、運維成本居高不下。

要解決的應用問題如下：

1）核心控制器及應用軟件研發問題，工業機器人控制包括應用與執行部分，是工業機器人應用擴展和應用水平的核心載體。如何形成工業機器人應用生態，打破應用開發的門檻，加速工業機器人應用軟件的復制，是工業機器人應用擴展面臨的主要問題。

2）工業機器人驅動的標準化問題，非標工業機器人硬件類型多，各類擴展接口標準復雜，如何形成標準的接口訪問模型，利用社會化、市場化模式開發工業機器人的應用軟件，是工業機器人快速應用面臨的問題。

3）工業機器人專機和零部件的模塊化問題，尤其是控制器、減速機、機械臂以及視覺模塊、系統化接口模塊等軟硬件二次應用開發能力，是工業機器人快速形成應用形態的主要障礙。

4）如何進行工業機器人應用的快速設計，如采用低代碼工具，自學習示教等，形成工業機器人快速開發的標準方式。

5）如何提升工業機器人行業服務能力，在工業機器人應用交付后，通過遠程在線方式，進行工業機器人低成本服務，并形成快速培訓方法，減少本地化服務門檻，這也是阻礙工業機器人廣泛使用的核心難題。

中國工業機器人領域長期處于卡脖子的狀態，但中國緊固件企業具備全世界最大的潛在市場，尤其是與核電、風電、汽車、軌道交通動車組、航空航天配套諸多最大規模的生產與應用市場，足夠的應用機會足以催生多領域的工業機器人龍頭企業，從而在核心技術和應用技術方面快速趕超，讓緊固件企業從一個勞動密集型的發展階段進入工業機器人廣泛應用的發展階段，跨越當前人工等成本拉高帶來的發展瓶頸。

3.2 智能制造系統工程師緊缺問題

智能制造是新一代信息技術與先進制造業深度融合，貫穿設計、生產、管理和服務等制造活動各個環節。智能制造除了需要熟悉數字化、網絡化、智能化技術的專業型人才，更迫切需要具備機電、工業軟件、控制、計算機和工業工程等基礎的跨專業人才及兼備學科交叉的系統級人才。目前智能制造系統工程師緊缺。

高校作為智能制造人才供給側的主要來源，培養的人才大多以機電類、自動化類為主，學科分割嚴重，在網絡通信、工業軟件等新一代信息技術方面存在不足；而新一代信息技術專業人員則乏有機電類、自動化類的知識和經驗。部分本科院校雖然設置了如智能制造工程技術、機器人工程等新工科專業，但高校人才培養目標與產業發展需求差距較大，人才培養的質量無法滿足智能制造發展的實際需求。

在企業中，系統級人才仍然十分稀缺。隨著人工智能、大數據、工業互聯網及5G等新一代信息技術與汽車制造技術加速融合，對既掌握新一代信息技術又熟悉行業技術的系統級人才的需求越來越大；而此類系統級工程技術人員的培養周期長，且培養難度大，企業面臨招不來、留不住的困局。系統級人才緊缺問題制約了行業智能制造的快速發展，其問題的解決迫在眉睫。加強人才培養和引進，建立智能制造人才培養體系，鼓勵企業與高校、科研機構深化產學研用合作，加快培養具有創新能力和實踐能力的智能制造人才，提高自主創新能力，為智能制造持續注入活力。

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螺絲君經驗與總結

隨著時代的發展和社會的進步，在當前緊固件制造領域，智能制造技術已經成為一項重要的技術手段。靈活應用智能制造技術，對于提高緊固件產業的生產質量和經營效益具有重要作用。

因此，相關政府部門和企業應該予以高度重視，結合實際情況，深入探索智能制造技術的升級和應用方案，迎合低碳經濟模式，不斷開發和創造，立足緊固件加工領域的生產需求，充分發揮智能制造技術的積極作用，營造良好的外部市場競爭環境，同時給予企業一定的財政等資源支持，促進企業智能制造技術深度應用，助力我國緊固件不斷向前發展。

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