数字化转型正在推动inject 4.0进入新的维度,横向联网为新的业务模式提供了基础,这些新业务模式能补充现有的业务模式,并为客户带来附加价值。
恩格尔集团首席执行官Stefan Engleder博士
三年前,在面对工业4.0提出的挑战时,总部位于奥地利Schwertberg的注塑机制造商和系统专家恩格尔(ENGEL)迅速做出了回应——他们向市场推出inject 4.0解决方案。与此同时,智能机器(smart machine)、智能生产(smart production)和智能服务(smart service)等概念席卷整个塑料行业,并且许多领域已经开始将智能工厂逐步投入实践。6月27日,在奥地利林茨举行的inject 4.0论坛上,恩格尔集团首席执行官Stefan Engleder博士向现场260位观众宣布:“现在是开始进行下一步的时候了。” “市集(marketplace)”将价值链上的公司连接起来,为注塑行业带来新的产品和服务。Engleder说:“数字化转型(digital transformation)正在引导inject 4.0向新的维度迈步前进。”
目标:横向联网
到目前为止,通往智能工厂的路径一直集中在价值创造阶段中的各种功能优化上,例如生产和销售,以及维护管理和质量保证等一些创造间接价值的领域。为了实现这些目标,我们收集和分析机器数据和过程数据,并且通过以机器和系统的数字双胞胎为基础,将生产车间垂直连接到操作管理层。通常,典型的工业物联网(IIoT)平台就是解决方案。 然而,在实践中,我们需要处理来自各种供应商系统的数据,并且这些数据要与来自其他公司的数据相关联,垂直的平台结构并不能满足这些要求。
因此,数字化转型的目标就是转向横向平台,将各种公司的技术诀窍和产品结合在一起。 开放的横向联网可以实现整个价值链上全流程的跨功能优化。“数字化转型刚刚开始,在此处显然有着巨大的机遇,因此我们正在邀请客户和合作伙伴与我们展开合作,继续积极地创建智能生产的未来,并专门针对塑料行业的需求定制新的解决方案, ”Engleder说,“通过这种方式,双方都将从这些新兴的机会中获取最大的收益。”
面向整个价值链的“市集”
在B2C市场中,亚马逊、谷歌等公司就是很好的例子。这些公司不是处理有形资产及其相关的价值创造活动,而是充当供需之间的中介,通过数字技术将市场参与者连接起来。为了创造新的服务,这些平台汇聚了大量的数据。 同时,处理和分析数据的相关能力则构成了更好、更有针对性地服务客户需求的基础。
现在,这一趋势正在逐步渗透到B2B领域,其中“市集(marketplace)”一词也在这里建立起来。未来,具有相同、相似或互补价值流的市场参与者将通过“市集”进行交流,在“市集”上,他们可以提供自己的产品和技术,并将其供应商以及客户囊括到这个网络中。使用来自不同供应商提供的多个系统的塑料加工商将能找到所有相关信息,并且可以特别高效地使用所提供的应用程序 ——apps。Engleder说:“横向联网为新的业务模式提供了一个基础,可以补充我们现有的业务模式,并为我们的客户带来附加价值。”
例如,ADAMOS(机械工程与信息技术联盟)就提供了一个这样的“市集”。ADAMOS代表Adaptive Manufacturing Open Solutions,旨在以开放、共享的lloT平台形式建立数字行业标准,以适应机械和工厂工程部门及其客户的特定需求。恩格尔也参与其中。
智能生产:数字化的机遇和效益
作为恩格尔inject4.0项目的重要组成部分,智能生产是恩格尔和MES执行系统供应商TIG公司(2016年被恩格尔收购)共同开发的努力成果。两家公司已经保持了十几年的紧密合作。恩格尔智能生产的MES执行系统(TIG authentig)根据注塑行业的具体要求量身打造,数据纵向集成可深入到单个传感器,实现生产过程的透明化。
TIG公司的首席执行官Wolfgang Frohner先生也在现场做了精彩演讲。当全球生产网络都连成一个整体,而非仅仅连接某生产基地的生产单元,该系统的作用就更加奇妙:公司总部可监控其他生产基地的流程,还可以向远方的同事提供支持。该系统采用模块化设计,因此可以根据加工商的个性化要求进行精确定制,并可以根据需要灵活拓展。
Wolfgang Frohner先生表示,虽然被恩格尔收购,但是TIG仍然保持了独立性。除了恩格尔,TIG同时还为全球300多位客户提供量身定制的MES执行系统。作为其最主要的产品,TIG authentig可以帮助客户以一种简便而且价格合理的方法实现对过程数据、部件数据管理、机器监控等功能。TIG Big Data产品虽然目前占比不大,但是Wolfgang Frohner先生指出这款产品正是针对未来趋势而设计。它可以收集、存储数据并含有集成的数据分析工具,还具有云功能。此外还有价格较为便宜的入门级TIG 2go。
对于智能生产或者说MES系统的未来发展趋势,Wolfgang Frohner先生也给出了他的观点:降低复杂性;易用性,模块化;数据采集的标准化;数据的集中。
用户案例分享
在此次活动中,恩格尔邀请了全球范围内的几家代表性的inject 4.0用户,他们无一不是创新驱动型的企业,都是各自领域的佼佼者,包括:汽车零部件领域——延锋汽车内饰系统有限公司欧洲技术中心的工业4.0推进计划全球负责人Michael Schachler博士;医疗设备领域——瑞士Ypsomed公司(生产自助注射系统,在中国北京设有办事处,东宝公司已获得其部分产品的中国代理权)的CSV & ITP Services经理Uwe Herbert先生;农业领域——CNH Industrial Österreich 公司的EMEA产品营销总监Daniel Stuart先生。
这几家公司为现场观众分享了他们在数字化道路上的故事和成功经验,并再一次证明了数字化并不是目的,而是我们达成目标的方法。事实上,工业4.0的目标是,在日益复杂的工作环境和条件下,充分发掘机器、系统和技术的全部潜力以增强竞争力,并以更灵活的方式来运行,以及更安全地进行管理。透明度以及建立在其上的生产协助是提高效率的关键。“我们已经朝着这个方向迈出了很大的步伐,”Stefan Engleder说,“但是我们一直都很清楚,在迈向工业4.0的道路上,我们正在进行的是一次漫长的航程。目标已经确立,而我们会基于此来和客户以及合作伙伴一起逐步开发实现这个目标的工具和方法。在这个关键时候,我们正面临着下一个重要阶段。”
启动试验工厂
奥地利的塑料行业一直以来都具有强大的创新能力,同时也是数字化转型的先驱者。所以当我们看到位于奥地利林茨的Johannes Kepler大学着手建立跨学科的、以平台为基础的合作式试点工厂时,就知道这并非巧合。这个被称为 “LIT Factory”的试验工厂占地达8100平方米,明年将开始投入运营。除了恩格尔之外,Borealis、Covestro、Erema、FACC、Greiner、Leistriz、Motan、Siemens等公司也将参与其中。
Engleder说:“LIT Factory使我们能够在实践中测试各种新的设想和情况,与我们的合作伙伴一起收集经验和数据,以继续应对横向联网的挑战,并开发新的解决方案。” 例如我们面对的一个挑战就是不间断的连接性,因为价值链中的所有参与者都不相互兼容。 “一个共同的‘市集’将加速标准的开发,”Engleder说,“从长远来看,我们预计各个市集将互相联网,并允许参与者之间交换数据。”
从原材料生产到塑料制品回收,LIT Factory的平台囊括了整个价值链。通过这种方式,横向联网正在推动其他更为紧迫的未来目标的实现。一个例子是价值流的关闭。循环经济(Circular Economy)需要价值链上的企业进行更加紧密的合作,而在“市集”上他们可以用一种轻松而高效的方式达成上述目标。
现场展示
论坛当天下午还在现场进行了七大领域的亮点展示,涵盖了工业4.0和工业物联网的方方面面,包括边缘设备管理、工业数据安全、智能服务、智能机器、智能生产、LIT Factory试验工厂等。
恩格尔首席销售官Christoph Steger博士表示,在智能服务方面,已被集成到e-connect客户门户(customer portal)的e‑connect monitor智能服务解决方案也推出了新的功能,包括对液压油、伺服泵、电机和驱动控制器的监测。
在智能机器领域,恩格尔通过现场机器的生产演示展示了其三个辅助系统——iQ weight control、iQ clamp control及iQ flow control是如何识别环境条件或加工过程中产生的波动。
iQ weight control让射入的熔体黏度在整个注塑成型过程中保持一致;iQ clamp control根据模具的排气不断地重新调整锁模力,从而确保在同一次注射中自动检测并得到补偿环境条件和原材料的波动,以避免产生废品,现在该功能也可用于两板式注塑机;iQ flow control是去年推出的新功能,它以e-flomo为基础,通过电子温度控制流道系统监控并记录注塑模具中所有的冷却和温度控制回路,并独立调节流量和温差。由于连接了e-flomo控制系统与温度控制单元,iQ flow control能够根据需求在温度控制装置下控制泵的速度,从而提高了能量效率。
Steger博士表示,无论生产环境多复杂,生产条件或加工过程的波动多么微小,通过对过程数据的采集、分析和解释,智能机器都可以识别出来,并以此决定、推荐或自动设置合适的参数优化方案,最终通过自调节系统确保过程的稳定性和质量。他说:“恩格尔并不会止步于此,我们的愿景是:帮助客户定义过程和质量,并且机器能被自动控制以符合规格要求;客户在机器的帮助下找到最佳的过程设置参数;客户能把控生产过程的稳定性,生产中发生的任何问题能被立即自动识别;客户可以自行优化分析机器的任何原始数据。”