工业4.0晴雨表之二：数字孪生体等技术评估

【编者按】为了确保进行详细评估，受访者首先要回答有关自己和他们业务的问题。 工业4.0晴雨表的调查与MHP工业4.0框架具有相同的结构，包括三个部分：技术，IT集成以及战略和目标。本节内容侧重于工业4.0技术的使用，概述了流程、系统、工厂和产品的数字化程度。

为了确保进行详细评估，受访者首先要回答有关自己和他们业务的问题。 工业4.0晴雨表的调查与MHP工业4.0框架具有相同的结构，包括三个部分：技术，IT集成以及战略和目标。

调查的各个部分均已发送给所有受访者，没有任何变化。 在每个问题中，回答格式遵循李克特量表，分为五个或七个级别。“技术”部分有五个级别的李克特量表，允许您做出以下反应：未使用，计划中，正在进行的实际测试，部分使用和完全使用。

本节内容侧重于工业4.0技术的使用，概述了流程、系统、工厂和产品的数字化程度。

供应链透明度

系统状态是实时映射的，并且创建了有意义的参数，从而确保了整个价值链的高度透明性。前提是工厂和产品要有足够的设备来生成数据，绘制已执行的流程。

在制造商对零部件的可追溯性方面，汽车行业与其它参考行业相比是非常发达的。然而，尽管汽车行业有非常精确的JIT和JIS流程，受访者当中指定“充分使用”可追溯性的比例(占17%)似乎相对比较小。

这可能是由于供应商提供的零部件和企业自己制造的零部件有各种不同的故障类型。对于整体交付的或与安全性相关的零部件，可追溯性不像连接元件和紧固件之类的那么复杂。由此可以推断，供应商行业的可追溯性会低于汽车制造商。

说明：颜色由深到浅表示未使用、使用计划、部分使用和充分使用，黄色表示评价值(下同，不再介绍)

供应链透明度评价分为：

- 我们可以在整个价值链上找到所有的产品零部件和和最终产品。

- 我们可以在制造工厂中找到所有产品零部件和最终产品。

- 零部件相关信息可以追溯到制造环节，并已按照时间线整理。

- 所有产品都安装了传感器，或易于加装传感器，使得产品可以记录和传输环境参数和状态数据。

有关零部件的信息可以追溯到制造环节，并沿着时间线标注和绘制。

因此，信息可追溯性的最大改进空间是跟踪整个价值链中的零部件和产品。在这一领域，有45%的受访者表示“未使用”。将这些发现与可追溯性的使用情况结合起来，我们可以提出以下假设：零部件的可追溯性对于零部件的跟踪以及合理分配至相关产品，是不可或缺的。此外，与生产现场相比，当前零部件和产品在现场的跟踪，可能更加困难和不准确。这可能是因为，甚至早在生产阶段，零部件分配到最终产品就有一定的模糊性，这种影响随着制成品数量的增加而上升。

汽车行业总体较好的情况很可能归因于更严格的生产期限和每个零部件的明确供应政策。而且，出于平衡库存和检索操作的需要，订单流程的数量也比参照行业中的小公司要多得多。这意味着，由于法律原因必须记录的许多生产数据可以有效地用于数据驱动的流程设计。

数字孪生体

数字孪生体是提供物理产品和生产工厂所有相关细节的数字图像，在工业4.0中被视为战略要素。为了调查美国业务价值链的数字化进展，我们专门询问了整个价值链流程中数字孪生体的发展。

我们发现，无论是在产品还是在生产工厂中，这种数字映射的实现程度都非常低。这表明，数字孪生体策略仍然只是一个愿景，全面实现仍然需要在一系列基本条件下开展工作。

自动化的产品存储器的普及程度甚至更低。因而可以得出，在大多数情况下，采集的产品数据直接传输到后端系统。相比参照行业，汽车行业在RFID、NFC和其他技术的使用上略有领先。

实施程度最低的是应用到整个价值链的数字图像。这一结果不足为奇，因为绘制供应链的全面图景需要大量信息，复杂度最高。特别是获取企业外部的信息，例如供应商的产品信息，存在着其它技术上和法律上的挑战。另一方面，反馈结果表明，传感器在制造、仓储和物流中的使用程度已经很高。但是，46%的受访者说，传感器只是部分安装到位。这一事实表明，采集方法往往不太全面，比较孤立，或者传感器仅用于试点项目。只有4%的人表示传感器以及充分投入使用了。汽车行业在充分利用传感数据方面甚至比参照行业还要。此外，这还表明工厂要在全公司范围实现任何状态数据的全连接都是有困难的。

数字孪生体评价分为：

- 整个价值链都有一个相匹配的仿真数字图像，包含了流程和状态数据。

- 每个产品都有一个相匹配的数字图像，包含了与该产品相关的详细流程和状态数据。

- 制造工厂也有其相匹配的数字图像，包含了流程和状态数据，还可以进行模拟。

- 每个产品都配有“数字产品存储器”(RFID、NFC、嵌入式系统)，可以自动发送相关数据。

- 工厂及系统在生产、仓储和物流等环节都采用了大量传感器，可以记录及传输环境参数和状态数据。

每个产品都有一个“数字产品存储器”(RFID，NFC，嵌入式系统)，可以自动发送相关数据。

数字化工作模型

工业4.0越来越多地涉及到技术的集成，以拓展人员的能力，从而实现更高的效率、质量和灵活性。移动终端的使用在各类技术中相对比较广泛。这可能是因为其工业级的解决方案现在很容易获得，或者可能是由于价格下降。不同设备的可操作性费用和由此产生的用户接受障碍各不相同。而移动终端访问中央控制与计划系统的情况更加少见。

值得注意的是，人们经常使用各种技术来提高员工的灵活性。作为提供工作保障的一种方式，这方面很可能变得更有意义，特别是对未来而言。毕竟，在自动化和人工智能技术越来越强的趋势下，如果员工更加灵活，那么每个人都可以适应更广泛的工作部署。目前人机协作(HRC)仍然很少见，尽管机器学习被认为具有很大的潜力。实践经验表明，在自动化程度较高的领域(例如汽车制造中的车身结构和喷漆等)，HRC解决方案没有任何附加价值。人机协作唯一有可能节省开支的领域是劳动力密集型的场景。在汽车行业，最突出的要素是可以从移动终端访问中央控制系统，这是由于汽车行业的OEM拥有更强大的IT体系结构。汽车行业的受访者常常会作出“充分使用”的反馈，可能就是在全区域范围广泛使用移动终端的结果。

数字化工作模式评价分为：

- 使用数字化技术提高员工的灵活性。

- 使用集成人机协作的工作模型(包括动力外骨骼exoskeleton)。

- 移动终端可以访问中央控制和规划系统，例如MES和ERP。

- 在生产、仓储和物流中使用移动终端来支持员工的工作，包括平板电脑、智能手机、智能手表和数据护目镜等。

我们的移动终端可以访问中央控制和规划系统，例如MES或ERP。

自动化和自治系统

在工业4.0中，自治通信的工厂和系统在业务流程的联网和优化中起着核心作用。

（编辑：核心网）

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