誤區(qū)一：重自動化，輕數(shù)字化
當(dāng)前，制造企業(yè)面臨著巨大的人力資源成本壓力和招工難等問題，因此，很多離散制造企業(yè)積極進(jìn)行生產(chǎn)線的自動化改造。一部分重復(fù)性較高的工位，由企業(yè)提出工藝需求，選擇非標(biāo)自動化集成商提供專用的自動化設(shè)備，完成諸如擰螺絲、裝配、焊接、打標(biāo)、檢測等特定工序，從而替代人工，實現(xiàn)少人化。
乍一看很多生產(chǎn)線挺先進(jìn)，但仔細(xì)研究，卻發(fā)現(xiàn)一方面很多企業(yè)的自動化產(chǎn)線還是只能適應(yīng)單一品種，柔性不強；另一方面，很多企業(yè)還是不夠重視設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集，難以真正實現(xiàn)生產(chǎn)過程的可視化與透明化，管理人員還難以及時、準(zhǔn)確地了解生產(chǎn)現(xiàn)場的實時狀況。流程制造企業(yè)的生產(chǎn)線普遍應(yīng)用了自動化控制系統(tǒng)，但數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用也相對滯后，也存在與自動化系統(tǒng)脫節(jié)的問題。
企業(yè)在推進(jìn)智能制造的過程中，一定要自動化與數(shù)字化并重，自動化是基礎(chǔ)，通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用真正創(chuàng)造價值。
誤區(qū)二：重單機自動化，輕系統(tǒng)柔性化
很多制造企業(yè)非常重視購買數(shù)控加工中心或者鈑金加工設(shè)備，不少企業(yè)還配備了上下料的工業(yè)機器人，但是往往還是單機自動化，還沒有應(yīng)用柔性制造系統(tǒng)或柔性制造單元，生產(chǎn)過程中還需要人工搬運，導(dǎo)致產(chǎn)生在制品庫存，高端智能裝備的效率較低。
而國際領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)開始應(yīng)用柔性制造系統(tǒng)，實現(xiàn)了機加工和鈑金加工的全自動、無人化地加工不同的零件。
機加工FMS包括若干臺加工中心、機器人去毛刺單元、清洗單元、軌道輸送車等設(shè)備和控制軟件，配備了立體貨架，放置工件和工裝，可以完成從粗到精的全自動加工；鈑金加工的FMS系統(tǒng)則可以實現(xiàn)從鈑金下料、沖孔、折彎到焊接等整個鈑金制造工藝。
隨著自動化、數(shù)字化和檢測等技術(shù)的發(fā)展，近年來FMS系統(tǒng)的技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟，成為離散制造企業(yè)提升生產(chǎn)效率的必然選擇。
誤區(qū)三：重局部改造，輕整體優(yōu)化
很多企業(yè)十分注重對瓶頸工位或消耗人工較多的工位進(jìn)行自動化改造，推進(jìn)“機器換人”。這種方式雖然能夠減少人工，提高單個工位的效率，但是對于提升生產(chǎn)線的整體效率意義不大，而且往往會將瓶頸工序轉(zhuǎn)移到其它工位。
正確的方式是基于工業(yè)工程的理念，利用價值流圖等方法，根據(jù)生產(chǎn)的產(chǎn)品類型、產(chǎn)量、批量、制造工藝、產(chǎn)能、生產(chǎn)節(jié)拍和在制品物流傳輸方式，對產(chǎn)線進(jìn)行整體優(yōu)化。
同時，從實現(xiàn)自動化加工與裝配的角度來對制造工藝進(jìn)行優(yōu)化，以降低自動化改造的難度，盡量滿足多種變型產(chǎn)品的生產(chǎn)與裝配。
誤區(qū)四：重單元系統(tǒng)應(yīng)用，輕整體規(guī)劃與系統(tǒng)集成
歷經(jīng)數(shù)十年的應(yīng)用，工業(yè)軟件的功能不斷細(xì)化，在制造企業(yè)中覆蓋的業(yè)務(wù)越來越廣，企業(yè)應(yīng)用的信息系統(tǒng)越來越多。
很多企業(yè)往往是為了解決某一個或一類問題，滿足某個業(yè)務(wù)部門或者某個業(yè)務(wù)流程的需求而建設(shè)一套信息系統(tǒng)，“頭痛醫(yī)頭”，缺乏整體規(guī)劃，導(dǎo)致系統(tǒng)之間功能重疊、邊界模糊、數(shù)據(jù)來源多樣等問題。
例如，某企業(yè)先導(dǎo)入了ERP系統(tǒng)，后來由于生產(chǎn)現(xiàn)場細(xì)化管理，導(dǎo)入了MES系統(tǒng)，之后由于需要對倉庫進(jìn)行精細(xì)化管理，引入了WMS，三個系統(tǒng)都有物料管理功能，由此帶來一些單據(jù)需要在不同部門多個系統(tǒng)之中重復(fù)錄入，同一個數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)之中多頭管理，導(dǎo)致工作效率低、數(shù)據(jù)不一致等問題。各類信息系統(tǒng)越上越多，功能越來越復(fù)雜，但是信息孤島林立，很多數(shù)據(jù)需從系統(tǒng)中導(dǎo)出、處理、再導(dǎo)入另一系統(tǒng)中，需要到多個系統(tǒng)進(jìn)行查詢，才能獲取有效信息。
數(shù)據(jù)變更時，不能及時從接收變更的源頭系統(tǒng)傳遞到其它關(guān)聯(lián)系統(tǒng)。企業(yè)的運營效率卻沒有提升，甚至反而下降，投資回報率不高。
誤區(qū)五：重建設(shè)，輕運維
制造企業(yè)在智能制造推進(jìn)過程中，普遍存在重建設(shè)、輕運維的問題。在系統(tǒng)采購和實施階段，企業(yè)會展開需求分析、系統(tǒng)評估、可行性分析和招標(biāo)選型，重大項目高層領(lǐng)導(dǎo)也會參與到?jīng)Q策過程，投入大量的人力、物力和財力。但在系統(tǒng)上線以后，卻缺乏持續(xù)的運維，應(yīng)用軟件多年不進(jìn)行維護(hù)和升級，系統(tǒng)功能與實際業(yè)務(wù)流程的匹配度差距越來越大，系統(tǒng)價值難以發(fā)揮；自動化產(chǎn)線也存在不及時維護(hù)保養(yǎng)，故障率高等問題。
企業(yè)的發(fā)展是動態(tài)變化的，唯一的不變就是變。企業(yè)在信息系統(tǒng)選型時，需要充分考慮系統(tǒng)的柔性化、平臺化、可配置和可擴展；同時，企業(yè)也需要及時對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)升級，企業(yè)的IT團隊要能夠及時根據(jù)企業(yè)需求的變化，對信息系統(tǒng)進(jìn)行重新配置，盡量減少語言級的二次開發(fā)，注重IT治理。
誤區(qū)六：重數(shù)字化設(shè)計，輕數(shù)字化仿真與優(yōu)化
近年來，制造企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)方面的投入持續(xù)增加，購買了三維CAD、CAE等軟件，但是，大部分企業(yè)還是重產(chǎn)品開發(fā)、輕研究，主要還是根據(jù)客戶的訂單需求進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計，對于前沿技術(shù)的研究與探索不夠。在系統(tǒng)應(yīng)用方面，數(shù)字化設(shè)計軟件應(yīng)用十分廣泛，部分企業(yè)已經(jīng)延伸到數(shù)字化工藝，但是對于仿真技術(shù)的應(yīng)用還停留在初級階段，主要進(jìn)行運動仿真、結(jié)構(gòu)和流體仿真與驗證，尚未實現(xiàn)仿真驅(qū)動設(shè)計和多物理場的仿真分析和優(yōu)化設(shè)計，仿真應(yīng)用不成體系，缺乏對仿真規(guī)范、仿真流程、材料數(shù)據(jù)庫的管理，仿真人員沒有建立專門的組織，仿真軟件的價值遠(yuǎn)未充分發(fā)揮。
在國際先進(jìn)制造企業(yè)中，仿真已成為提升產(chǎn)品研發(fā)能力，改進(jìn)制造工藝，提高產(chǎn)品性能和可靠性的重要手段。
企業(yè)在推進(jìn)智能制造的過程中，一定要數(shù)字化設(shè)計與數(shù)字化仿真與優(yōu)化并重，數(shù)字化設(shè)計是仿真的基礎(chǔ)，應(yīng)用數(shù)字化仿真與優(yōu)化技術(shù)來提升產(chǎn)品性能；同時，在仿真技術(shù)應(yīng)用過程中需要注重仿真規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)、仿真流程、仿真結(jié)果的分析和利用，實現(xiàn)仿真知識管理。
誤區(qū)七：重信息系統(tǒng)應(yīng)用，輕數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)和管理改善
很多制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中已經(jīng)應(yīng)用了諸多信息系統(tǒng)，但系統(tǒng)應(yīng)用的效果和發(fā)揮的價值卻參差不齊。一方面，雖然企業(yè)信息系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，但企業(yè)對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)本身缺乏分析，數(shù)據(jù)的價值未得到充分挖掘，難以支撐企業(yè)決策；另一方面，企業(yè)想借助信息系統(tǒng)去管理大部分的業(yè)務(wù)問題，但建設(shè)信息系統(tǒng)時，卻忽略了企業(yè)本身所需要執(zhí)行的管理改善，業(yè)務(wù)管理的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)很不完備，造成系統(tǒng)的應(yīng)用效果未達(dá)到預(yù)期。
一些優(yōu)秀的制造企業(yè)在信息系統(tǒng)選型之前，除了必要的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀調(diào)研、需求分析等工作外，還會對企業(yè)的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行梳理和優(yōu)化，包括營銷模式、研發(fā)過程管控、生產(chǎn)運營體系、物流供應(yīng)體系等，通過建立組織、完善制度、輸出改善措施和行動細(xì)則，來支撐整個系統(tǒng)的建設(shè)，真正的做到“管理先行、業(yè)務(wù)驅(qū)動”。在應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過BI決策分析對數(shù)據(jù)內(nèi)涵的價值進(jìn)行挖掘和分析利用，對各類業(yè)務(wù)進(jìn)行前瞻性預(yù)測及分析，并實現(xiàn)戰(zhàn)略分解和運營監(jiān)控，為企業(yè)各層級的決策提供有力支撐。
總之，推進(jìn)智能制造是一個長期的過程，不要期望“畢其功于一役”，制造企業(yè)需要建立“打持久戰(zhàn)”的決心。智能制造推進(jìn)是一個十分復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及到多個領(lǐng)域的技術(shù)，技術(shù)本身也在不斷創(chuàng)新和發(fā)展，因此，不僅需要系統(tǒng)地進(jìn)行規(guī)劃，在規(guī)劃落地執(zhí)行過程中，也要根據(jù)企業(yè)的實際經(jīng)營狀況對規(guī)劃滾定；制造企業(yè)必須本著務(wù)實求真的態(tài)度，既要考慮系統(tǒng)的先進(jìn)性，更要考慮實用性；制造企業(yè)既要建設(shè)好自身的專業(yè)團隊，又要適時引入專業(yè)的咨詢服務(wù)機構(gòu)和數(shù)字化、自動化解決方案提供商作為戰(zhàn)略合作伙伴。只有這樣，才能成功達(dá)到智能制造的“彼岸”。
