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农化企业距离智能制造有多远?

农化企业距离智能制造有多远?

  • 分类:行业资讯
  • 作者:黄华树
  • 来源:CCPIA中国农药工业协会
  • 发布时间:2021-10-26
  • 访问量:0

【概要描述】农化企业距离智能制造有多远?





热议话题



随着科学技术的不断发展,全球制造业正加快迈向智能化时代,以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为基本特征的智能制造已成为核心驱动力。大数据、云计算、人工智能与制造业的结合不仅为传统生产要素赋能,同时也打破了劳动力、资本、土地等有限供给对经济增长的制约,为产业持续升级、转型发展提供了基础和可能。智能制造正在不断突破传统制造的约束、催生新业态,推动制造业迈向高质量发展的新台阶。





一智能制造概述




智能制造是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,实现该智能制造可以缩短产品研制周期、降低资源能源消耗、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量。

智能制造的发展总体上是一个循序渐进的过程,需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点,合理确定相关技术所能发挥的作用,以及其在整个生产体系的地位,最终目标是实现各项技术与企业现有的生产管理单元结合,形成有机的整体,有效地实现企业的发展目标。



 



二智能制造发展的三个阶段




智能制造的发展总体上应该是一个循序渐进的过程,需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点,合理确定相关技术所能发挥的作用,以及其在整个生产体系的地位,最终目标是实现各项技术与现有的工业自动化系统结合,形成有机的整体,有效地实现企业的发展目标。根据智能制造所要解决的问题和在整个生产体系中的地位,可以粗略地将智能制造的发展过程分为 3 个阶段。

第一阶段--初级阶段。企业在完成传统的工业自动化系统建设的基础上,通过工业大数据分析、人工智能等先进的手段,发挥图像识别、故障预测等功能,显示生产过程中的可见或隐性的状态,辅助人作出正确的操作或决策,优化工业自动化系统的功能。

这个阶段,智能制造更多的是在企业各个生产单元(如生产线、生产车间或仓库等)发挥作用,简单的说是企业局部建设具有高水平自动化、信息化的生产线、生产车间或仓库等功能单元,实现减人化或无人化改造。智能制造系统收集各项数据,实现生产状态数字化感知与分析,为企业决策提供辅助或参考。

第二阶段--中级阶段。传感器和控制器等装置、视频和音频等生物识别技术、工业互联网、区块链技术等基础技术和集成技术逐步成熟并广泛应用,企业智能制造系统可获得更为全面、精准的信息,系统的确定性、可用性和经济性问题以及工业数据的安全性和信任问题得到合理的解决。智能制造系统在企业的局部(生产过程的特定单元或特定功能)形成了一个相对完备自治的系统,通过构建“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升”的数据闭环,以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性,在给定的时间、目标场景下,实现生产过程的优化。

在这个阶段,针对生产过程的特定单元或特定功能,智能制造系统不仅是“智囊团”,同时也开始承担“决策者”的角色,在企业局部或特定单元的生产管理中占据统领地位,根据生产过程数据,判断生产状态并形成控制决策,输出执行,同时依据执行后的信息对系统进行优化和自适应。

第三阶段--高级阶段。在企业越来越多的生产单元中,智能制造系统由辅助地位过渡到统领地位,形成多个局部自治的智能制造系统。企业建立具有基于信息物理系统、大数据、人工智能、边缘计算等新一代信息技术的智能决策与综合管控平台,具备自感知、自组织、自决策的智慧体系。实时、科学的发布决策指令,高效、优化的配置资源,做到“精准、高效、优质、低耗、安全、环保”,全面提升发展水平,实现钢铁行业高质量发展。

在这个阶段,基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,智能制造系统贯穿于研发、工艺规划、生产制造、安全、财务、人事、采购、仓储、营销、服务等整个生产经营过程,在企业生产活动的各个层面以决策者的身份出现,全面占据统领地位。智能制造系统形成了一个完备自治的系统体系,形成了一种具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

无论处于什么阶段,智能制造的目的并非是用机器换人或机器取代人,而是运用更高效、更可靠的技术和系统,提升人机协作水平,实现高质量发展。














三农药行业智能制造发展情况




近年来,我国农药行业工程技术水平快速发展,随着电子仪表、数字仪表、物位测量和安全监测等控制装置以及DCS(分布式控制系统)、PLC(可编辑逻辑控制器)、控制系统、SCADA(数据采集与监视控制系统)、MES(制造执行控制系统)、ERP(企业资源管理)等系统不断更新应用,农药主要生产过程已在不同水平上实现自动化控制和生产信息集成,生产操作参数的优化和控制、安全性控制、生产调度和管理水平进一步提高。连续化合成生产线、多功能合成车间、“无人车间”、“黑灯工厂”、智能仓库等智能制造试点不断涌现。农药行业已一步步从作坊式生产阶段,走向流程化、自动化制造阶段,逐步迈向大数据、云计算和人工智能等支持下的智能化阶段。农药行业的头部企业在研发、生产、仓储、营销、资源管理等环节中积极开展智能化转型升级,实现了增强本质安全、提升产品质量和生产效率、节本降耗等目标,并取得良好经济效益。

但农药行业智能制造整体还处于起步阶段,存在技术性问题亟需解决。如大数据、云计算、人工智能等支撑技术尚不能有效利用,尚未突破传统的应用架构,智能工厂建设处在探索和局部应用阶段;大部分企业存在生产参数数据复杂,基础数据采集方面尚不能支持智能化应用的实现;各生产单元相对独立,缺少统一标准、接口和编码体系,无法实现互通、共享,信息闭环难闭合,企业内外均产生信息孤岛,海量数据的资产价值没有充分发挥;数据采集后不能有效集成处理与利用,无法成为决策判断的依据等。此外,农药行业中小企业多,信息化基础薄弱、专业化人才缺乏、自有资金不足等因素也一定程度上制约了行业智能制造的整体进展。








四农药行业该如何实现智能制造




目前,农药行业绝大部分企业仍然是传统型生产企业,尽管许多企业高层认识到智能制造是未来转型升级的关键所在,但企业更需要切实可行、适合自身的解决方案。许多企业在观望,普遍心态是,喜欢走别人走过的、现成的路,以降低试错成本和不可控风险。






智能制造是一个长期的、渐进的、持续改善的系统工程。农药行业兼具间歇式生产和连续化生产的特点,智能化改造是一个十分复杂的系统工程,没有捷径可走。企业不同,产品工艺不同,管理基础不同,实施路径都会不同,需要结合具体场景进行定制化开发,尚不存在一套全覆盖的通用解决方案。那么,农药企业该如何实现智能制造呢?

首先,优化企业顶层设计,革新现在、定义未来。企业高层应以高度前瞻性地战略性思维,深入研究自身发展阶段和发展需求,结合企业痛点和战略目标,正确认识智能制造初级阶段的特点,合理预期智能化改造的投入与收益周期,制定切实可行的智能制造实施计划与路径,逐步推进,持续改进。

其次,重点开展局部或者生产单元的智能化改造。企业在完成自动化和数字化改造的基础上,建立智能工厂建设标准,选择智能化战略实施合作伙伴,积极应用新型技术与设备,推进现有设备智能化改装,重点开展局部或者生产单元的智能化改造。同时,建立、健全智能化生产管理系统,网络化分布生产设施,做好信息化、数字化基础设施建设并保持完整性,为未来技术创新与迭代预留升级、优化的空间。

第三,重视智能制造配套人才的引进与培养。智能制造强调的是人机协作并非机器换人,企业智能化的实施与运行必须专业基础人员的支撑,及时将高新技术成果转化为企业的经济效益,技术人员依然是企业的“核心生产力”。2021年9月国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部已联合发布了智能制造工程技术人员、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、集成电路工程技术人员、云计算工程技术人员、工业互联网工程技术人员、数字化管理师等一系列智能制造配套职业的技术技能标准。未来几年,通过大专院校培养和社会职业培训,将一定程度上缓解现阶段智能制造专业人才的缺口。农药企业也需要提前布局,有规划地做好智能制造配套人才的引进与培养工作。

第四,积极拓展融资渠道,争取有效扶持政策。智能制造的实施或智能化改造都需要大量的资金投入,一定程度上抑制了企业智能化改造的需求。据统计,年收入小于5亿元的企业中,50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金,25%的企业有政府补贴,而银行贷款和资本市场融资分别占11%左右。近两年,农药行业良好的发展态势,获得资本市场越来越多地关注和青睐,农药行业开展智能化改造正当其时。此外,各级政府围绕《中国制造2025》发展战略出台了一些列配套的引导性、鼓励性政策,涉及的发文部门较多,企业应积极争取获得更多的有效扶持政策,促进智能化改造项落地实施。

“十四五”期间,智能制造将是农药行业工程技术的核心发展方向。智能化改造将帮助农药企业更好地实现对现场生产情况的实时监控和优化调度,进一步提高产品质量、提升生产效率、增强本质安全、节本降耗,使企业“安、稳、长、满、优”运行,实现企业效益最大化。智能制造也将助推农药产业链高端化、智能化、绿色化,实现高质量可持续发展。





 


 




农化企业距离智能制造有多远?

【概要描述】农化企业距离智能制造有多远?





热议话题



随着科学技术的不断发展,全球制造业正加快迈向智能化时代,以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为基本特征的智能制造已成为核心驱动力。大数据、云计算、人工智能与制造业的结合不仅为传统生产要素赋能,同时也打破了劳动力、资本、土地等有限供给对经济增长的制约,为产业持续升级、转型发展提供了基础和可能。智能制造正在不断突破传统制造的约束、催生新业态,推动制造业迈向高质量发展的新台阶。





一智能制造概述




智能制造是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,实现该智能制造可以缩短产品研制周期、降低资源能源消耗、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量。

智能制造的发展总体上是一个循序渐进的过程,需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点,合理确定相关技术所能发挥的作用,以及其在整个生产体系的地位,最终目标是实现各项技术与企业现有的生产管理单元结合,形成有机的整体,有效地实现企业的发展目标。



 



二智能制造发展的三个阶段




智能制造的发展总体上应该是一个循序渐进的过程,需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点,合理确定相关技术所能发挥的作用,以及其在整个生产体系的地位,最终目标是实现各项技术与现有的工业自动化系统结合,形成有机的整体,有效地实现企业的发展目标。根据智能制造所要解决的问题和在整个生产体系中的地位,可以粗略地将智能制造的发展过程分为 3 个阶段。

第一阶段--初级阶段。企业在完成传统的工业自动化系统建设的基础上,通过工业大数据分析、人工智能等先进的手段,发挥图像识别、故障预测等功能,显示生产过程中的可见或隐性的状态,辅助人作出正确的操作或决策,优化工业自动化系统的功能。

这个阶段,智能制造更多的是在企业各个生产单元(如生产线、生产车间或仓库等)发挥作用,简单的说是企业局部建设具有高水平自动化、信息化的生产线、生产车间或仓库等功能单元,实现减人化或无人化改造。智能制造系统收集各项数据,实现生产状态数字化感知与分析,为企业决策提供辅助或参考。

第二阶段--中级阶段。传感器和控制器等装置、视频和音频等生物识别技术、工业互联网、区块链技术等基础技术和集成技术逐步成熟并广泛应用,企业智能制造系统可获得更为全面、精准的信息,系统的确定性、可用性和经济性问题以及工业数据的安全性和信任问题得到合理的解决。智能制造系统在企业的局部(生产过程的特定单元或特定功能)形成了一个相对完备自治的系统,通过构建“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升”的数据闭环,以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性,在给定的时间、目标场景下,实现生产过程的优化。

在这个阶段,针对生产过程的特定单元或特定功能,智能制造系统不仅是“智囊团”,同时也开始承担“决策者”的角色,在企业局部或特定单元的生产管理中占据统领地位,根据生产过程数据,判断生产状态并形成控制决策,输出执行,同时依据执行后的信息对系统进行优化和自适应。

第三阶段--高级阶段。在企业越来越多的生产单元中,智能制造系统由辅助地位过渡到统领地位,形成多个局部自治的智能制造系统。企业建立具有基于信息物理系统、大数据、人工智能、边缘计算等新一代信息技术的智能决策与综合管控平台,具备自感知、自组织、自决策的智慧体系。实时、科学的发布决策指令,高效、优化的配置资源,做到“精准、高效、优质、低耗、安全、环保”,全面提升发展水平,实现钢铁行业高质量发展。

在这个阶段,基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,智能制造系统贯穿于研发、工艺规划、生产制造、安全、财务、人事、采购、仓储、营销、服务等整个生产经营过程,在企业生产活动的各个层面以决策者的身份出现,全面占据统领地位。智能制造系统形成了一个完备自治的系统体系,形成了一种具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

无论处于什么阶段,智能制造的目的并非是用机器换人或机器取代人,而是运用更高效、更可靠的技术和系统,提升人机协作水平,实现高质量发展。














三农药行业智能制造发展情况




近年来,我国农药行业工程技术水平快速发展,随着电子仪表、数字仪表、物位测量和安全监测等控制装置以及DCS(分布式控制系统)、PLC(可编辑逻辑控制器)、控制系统、SCADA(数据采集与监视控制系统)、MES(制造执行控制系统)、ERP(企业资源管理)等系统不断更新应用,农药主要生产过程已在不同水平上实现自动化控制和生产信息集成,生产操作参数的优化和控制、安全性控制、生产调度和管理水平进一步提高。连续化合成生产线、多功能合成车间、“无人车间”、“黑灯工厂”、智能仓库等智能制造试点不断涌现。农药行业已一步步从作坊式生产阶段,走向流程化、自动化制造阶段,逐步迈向大数据、云计算和人工智能等支持下的智能化阶段。农药行业的头部企业在研发、生产、仓储、营销、资源管理等环节中积极开展智能化转型升级,实现了增强本质安全、提升产品质量和生产效率、节本降耗等目标,并取得良好经济效益。

但农药行业智能制造整体还处于起步阶段,存在技术性问题亟需解决。如大数据、云计算、人工智能等支撑技术尚不能有效利用,尚未突破传统的应用架构,智能工厂建设处在探索和局部应用阶段;大部分企业存在生产参数数据复杂,基础数据采集方面尚不能支持智能化应用的实现;各生产单元相对独立,缺少统一标准、接口和编码体系,无法实现互通、共享,信息闭环难闭合,企业内外均产生信息孤岛,海量数据的资产价值没有充分发挥;数据采集后不能有效集成处理与利用,无法成为决策判断的依据等。此外,农药行业中小企业多,信息化基础薄弱、专业化人才缺乏、自有资金不足等因素也一定程度上制约了行业智能制造的整体进展。








四农药行业该如何实现智能制造




目前,农药行业绝大部分企业仍然是传统型生产企业,尽管许多企业高层认识到智能制造是未来转型升级的关键所在,但企业更需要切实可行、适合自身的解决方案。许多企业在观望,普遍心态是,喜欢走别人走过的、现成的路,以降低试错成本和不可控风险。






智能制造是一个长期的、渐进的、持续改善的系统工程。农药行业兼具间歇式生产和连续化生产的特点,智能化改造是一个十分复杂的系统工程,没有捷径可走。企业不同,产品工艺不同,管理基础不同,实施路径都会不同,需要结合具体场景进行定制化开发,尚不存在一套全覆盖的通用解决方案。那么,农药企业该如何实现智能制造呢?

首先,优化企业顶层设计,革新现在、定义未来。企业高层应以高度前瞻性地战略性思维,深入研究自身发展阶段和发展需求,结合企业痛点和战略目标,正确认识智能制造初级阶段的特点,合理预期智能化改造的投入与收益周期,制定切实可行的智能制造实施计划与路径,逐步推进,持续改进。

其次,重点开展局部或者生产单元的智能化改造。企业在完成自动化和数字化改造的基础上,建立智能工厂建设标准,选择智能化战略实施合作伙伴,积极应用新型技术与设备,推进现有设备智能化改装,重点开展局部或者生产单元的智能化改造。同时,建立、健全智能化生产管理系统,网络化分布生产设施,做好信息化、数字化基础设施建设并保持完整性,为未来技术创新与迭代预留升级、优化的空间。

第三,重视智能制造配套人才的引进与培养。智能制造强调的是人机协作并非机器换人,企业智能化的实施与运行必须专业基础人员的支撑,及时将高新技术成果转化为企业的经济效益,技术人员依然是企业的“核心生产力”。2021年9月国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部已联合发布了智能制造工程技术人员、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、集成电路工程技术人员、云计算工程技术人员、工业互联网工程技术人员、数字化管理师等一系列智能制造配套职业的技术技能标准。未来几年,通过大专院校培养和社会职业培训,将一定程度上缓解现阶段智能制造专业人才的缺口。农药企业也需要提前布局,有规划地做好智能制造配套人才的引进与培养工作。

第四,积极拓展融资渠道,争取有效扶持政策。智能制造的实施或智能化改造都需要大量的资金投入,一定程度上抑制了企业智能化改造的需求。据统计,年收入小于5亿元的企业中,50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金,25%的企业有政府补贴,而银行贷款和资本市场融资分别占11%左右。近两年,农药行业良好的发展态势,获得资本市场越来越多地关注和青睐,农药行业开展智能化改造正当其时。此外,各级政府围绕《中国制造2025》发展战略出台了一些列配套的引导性、鼓励性政策,涉及的发文部门较多,企业应积极争取获得更多的有效扶持政策,促进智能化改造项落地实施。

“十四五”期间,智能制造将是农药行业工程技术的核心发展方向。智能化改造将帮助农药企业更好地实现对现场生产情况的实时监控和优化调度,进一步提高产品质量、提升生产效率、增强本质安全、节本降耗,使企业“安、稳、长、满、优”运行,实现企业效益最大化。智能制造也将助推农药产业链高端化、智能化、绿色化,实现高质量可持续发展。





 


 




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热议话题

随着科学技术的不断发展,全球制造业正加快迈向智能化时代,以新一代信息技术与先进制造技术深度融合为基本特征的智能制造已成为核心驱动力。大数据、云计算、人工智能与制造业的结合不仅为传统生产要素赋能,同时也打破了劳动力、资本、土地等有限供给对经济增长的制约,为产业持续升级、转型发展提供了基础和可能。智能制造正在不断突破传统制造的约束、催生新业态,推动制造业迈向高质量发展的新台阶。

智能制造概述

智能制造是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,实现该智能制造可以缩短产品研制周期、降低资源能源消耗、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量。

智能制造的发展总体上是一个循序渐进的过程,需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点,合理确定相关技术所能发挥的作用,以及其在整个生产体系的地位,最终目标是实现各项技术与企业现有的生产管理单元结合,形成有机的整体,有效地实现企业的发展目标。

 

智能制造发展的三个阶段

智能制造的发展总体上应该是一个循序渐进的过程,需要依据生产需求和相关技术在不同发展阶段的特点,合理确定相关技术所能发挥的作用,以及其在整个生产体系的地位,最终目标是实现各项技术与现有的工业自动化系统结合,形成有机的整体,有效地实现企业的发展目标。根据智能制造所要解决的问题和在整个生产体系中的地位,可以粗略地将智能制造的发展过程分为 3 个阶段。

第一阶段--初级阶段。企业在完成传统的工业自动化系统建设的基础上,通过工业大数据分析、人工智能等先进的手段,发挥图像识别、故障预测等功能,显示生产过程中的可见或隐性的状态,辅助人作出正确的操作或决策,优化工业自动化系统的功能。

这个阶段,智能制造更多的是在企业各个生产单元(如生产线、生产车间或仓库等)发挥作用,简单的说是企业局部建设具有高水平自动化、信息化的生产线、生产车间或仓库等功能单元,实现减人化或无人化改造。智能制造系统收集各项数据,实现生产状态数字化感知与分析,为企业决策提供辅助或参考。

第二阶段--中级阶段。传感器和控制器等装置、视频和音频等生物识别技术、工业互联网、区块链技术等基础技术和集成技术逐步成熟并广泛应用,企业智能制造系统可获得更为全面、精准的信息,系统的确定性、可用性和经济性问题以及工业数据的安全性和信任问题得到合理的解决。智能制造系统在企业的局部(生产过程的特定单元或特定功能)形成了一个相对完备自治的系统,通过构建“状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升”的数据闭环,以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性,在给定的时间、目标场景下,实现生产过程的优化。

在这个阶段,针对生产过程的特定单元或特定功能,智能制造系统不仅是“智囊团”,同时也开始承担“决策者”的角色,在企业局部或特定单元的生产管理中占据统领地位,根据生产过程数据,判断生产状态并形成控制决策,输出执行,同时依据执行后的信息对系统进行优化和自适应。

第三阶段--高级阶段。在企业越来越多的生产单元中,智能制造系统由辅助地位过渡到统领地位,形成多个局部自治的智能制造系统。企业建立具有基于信息物理系统、大数据、人工智能、边缘计算等新一代信息技术的智能决策与综合管控平台,具备自感知、自组织、自决策的智慧体系。实时、科学的发布决策指令,高效、优化的配置资源,做到“精准、高效、优质、低耗、安全、环保”,全面提升发展水平,实现钢铁行业高质量发展。

在这个阶段,基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,智能制造系统贯穿于研发、工艺规划、生产制造、安全、财务、人事、采购、仓储、营销、服务等整个生产经营过程,在企业生产活动的各个层面以决策者的身份出现,全面占据统领地位。智能制造系统形成了一个完备自治的系统体系,形成了一种具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

无论处于什么阶段,智能制造的目的并非是用机器换人或机器取代人,而是运用更高效、更可靠的技术和系统,提升人机协作水平,实现高质量发展。

农药行业智能制造发展情况

近年来,我国农药行业工程技术水平快速发展,随着电子仪表、数字仪表、物位测量和安全监测等控制装置以及DCS(分布式控制系统)、PLC(可编辑逻辑控制器)、控制系统、SCADA(数据采集与监视控制系统)、MES(制造执行控制系统)、ERP(企业资源管理)等系统不断更新应用,农药主要生产过程已在不同水平上实现自动化控制和生产信息集成,生产操作参数的优化和控制、安全性控制、生产调度和管理水平进一步提高。连续化合成生产线、多功能合成车间、“无人车间”、“黑灯工厂”、智能仓库等智能制造试点不断涌现。农药行业已一步步从作坊式生产阶段,走向流程化、自动化制造阶段,逐步迈向大数据、云计算和人工智能等支持下的智能化阶段。农药行业的头部企业在研发、生产、仓储、营销、资源管理等环节中积极开展智能化转型升级,实现了增强本质安全、提升产品质量和生产效率、节本降耗等目标,并取得良好经济效益。

但农药行业智能制造整体还处于起步阶段,存在技术性问题亟需解决。如大数据、云计算、人工智能等支撑技术尚不能有效利用,尚未突破传统的应用架构,智能工厂建设处在探索和局部应用阶段;大部分企业存在生产参数数据复杂,基础数据采集方面尚不能支持智能化应用的实现;各生产单元相对独立,缺少统一标准、接口和编码体系,无法实现互通、共享,信息闭环难闭合,企业内外均产生信息孤岛,海量数据的资产价值没有充分发挥;数据采集后不能有效集成处理与利用,无法成为决策判断的依据等。此外,农药行业中小企业多,信息化基础薄弱、专业化人才缺乏、自有资金不足等因素也一定程度上制约了行业智能制造的整体进展。

农药行业该如何实现智能制造

目前,农药行业绝大部分企业仍然是传统型生产企业,尽管许多企业高层认识到智能制造是未来转型升级的关键所在,但企业更需要切实可行、适合自身的解决方案。许多企业在观望,普遍心态是,喜欢走别人走过的、现成的路,以降低试错成本和不可控风险。

智能制造是一个长期的、渐进的、持续改善的系统工程。农药行业兼具间歇式生产和连续化生产的特点,智能化改造是一个十分复杂的系统工程,没有捷径可走。企业不同,产品工艺不同,管理基础不同,实施路径都会不同,需要结合具体场景进行定制化开发,尚不存在一套全覆盖的通用解决方案。那么,农药企业该如何实现智能制造呢?

首先,优化企业顶层设计,革新现在、定义未来。企业高层应以高度前瞻性地战略性思维,深入研究自身发展阶段和发展需求,结合企业痛点和战略目标,正确认识智能制造初级阶段的特点,合理预期智能化改造的投入与收益周期,制定切实可行的智能制造实施计划与路径,逐步推进,持续改进。

其次,重点开展局部或者生产单元的智能化改造。企业在完成自动化和数字化改造的基础上,建立智能工厂建设标准,选择智能化战略实施合作伙伴,积极应用新型技术与设备,推进现有设备智能化改装,重点开展局部或者生产单元的智能化改造。同时,建立、健全智能化生产管理系统,网络化分布生产设施,做好信息化、数字化基础设施建设并保持完整性,为未来技术创新与迭代预留升级、优化的空间。

第三,重视智能制造配套人才的引进与培养。智能制造强调的是人机协作并非机器换人,企业智能化的实施与运行必须专业基础人员的支撑,及时将高新技术成果转化为企业的经济效益,技术人员依然是企业的“核心生产力”。2021年9月国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部已联合发布了智能制造工程技术人员、人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、集成电路工程技术人员、云计算工程技术人员、工业互联网工程技术人员、数字化管理师等一系列智能制造配套职业的技术技能标准。未来几年,通过大专院校培养和社会职业培训,将一定程度上缓解现阶段智能制造专业人才的缺口。农药企业也需要提前布局,有规划地做好智能制造配套人才的引进与培养工作。

第四,积极拓展融资渠道,争取有效扶持政策。智能制造的实施或智能化改造都需要大量的资金投入,一定程度上抑制了企业智能化改造的需求。据统计,年收入小于5亿元的企业中,50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金,25%的企业有政府补贴,而银行贷款和资本市场融资分别占11%左右。近两年,农药行业良好的发展态势,获得资本市场越来越多地关注和青睐,农药行业开展智能化改造正当其时。此外,各级政府围绕《中国制造2025》发展战略出台了一些列配套的引导性、鼓励性政策,涉及的发文部门较多,企业应积极争取获得更多的有效扶持政策,促进智能化改造项落地实施。

“十四五”期间,智能制造将是农药行业工程技术的核心发展方向。智能化改造将帮助农药企业更好地实现对现场生产情况的实时监控和优化调度,进一步提高产品质量、提升生产效率、增强本质安全、节本降耗,使企业“安、稳、长、满、优”运行,实现企业效益最大化。智能制造也将助推农药产业链高端化、智能化、绿色化,实现高质量可持续发展。

 

 

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