美、德先后于2012年2月、2013年4月推出工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等先進制造理念，而我國為了適應(yīng)全球經(jīng)濟發(fā)展新形勢，也適時提出了中國制造2025、互聯(lián)網(wǎng)+等一系列戰(zhàn)略計劃。其實，不論是“互聯(lián)網(wǎng)+”協(xié)同制造、“中國制造2025”，還是德國工業(yè)4.0以及美國先進制造業(yè)，大家的目標都是相同的，就是“智能制造”。
很多人認為，智能制造更像是國家工業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃和藍圖。概念如此大，又仿佛離我們非常遙遠。怕了?非也!
目前中國有450萬制造業(yè)企業(yè)，這些企業(yè)在未來10年或20年，至少有20%的企業(yè)要轉(zhuǎn)型成自動化、智能化生產(chǎn)。
科技高速發(fā)展的今天，科技的變現(xiàn)周期真的很短：智能手機出現(xiàn)到普及不過10年，馬斯克的火箭回收計劃從見報到技術(shù)成熟不過2年，每次科技的飛躍我們都是直接受益者。
所以，我們有什么理由不相信智能制造呢?況且這是全世界通力合作的“小目標”。我們相信智能制造實現(xiàn)過程中，每一個為之奉獻的從業(yè)者也一定都會成為受益者。
“木業(yè)智能制造”該如何落地?
作為SMT檢測設(shè)備及MES解決方案的供應(yīng)商，今天我們想結(jié)合木材加工行業(yè)的現(xiàn)狀，與大家聊一聊木材加工領(lǐng)域的智能制造。
很長一段時期內(nèi)木材加工企業(yè)具有以下特點：原材料特殊、勞動密集型、產(chǎn)品的多樣性和定制化，生產(chǎn)效率低，會影響產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，影響企業(yè)的市場競爭力，現(xiàn)狀亟待改變。“木業(yè)智能制造”，聽起來似乎有些遙遠，其實并不復(fù)雜，下面我們來為大家解鎖。
智能制造是整個產(chǎn)鏈的智能化，是以產(chǎn)品的生命周期來劃分，如采購、物流、生產(chǎn)、安裝、維護等，每個企業(yè)都會處于其中一個或幾個環(huán)節(jié)中。我們以生產(chǎn)環(huán)節(jié)為例，將復(fù)雜問題簡單化：正如“實現(xiàn)小康的前提是脫貧”，那么木業(yè)智能化的前提就是生產(chǎn)自動化，當然自動化≠智能化。
模塊化管理、機器換人、互聯(lián)互通，是智能化生產(chǎn)的三個基本環(huán)節(jié)。
模塊化管理
模塊化管理是指將木材備料和成型加工分成獨立的模塊(油漆和包裝環(huán)節(jié)類似)，根據(jù)管理者要求，軟件也需要建立相應(yīng)的架構(gòu)。
模塊劃分降低了智能化生產(chǎn)的難度和投入。例如實木備料與成型加工可劃分成獨立的模塊，選擇一個模塊布局。
機器換人
人員管理和設(shè)備管理的區(qū)別大家都知道。人員需要每月定時開支，工作時間限制大，并容易受到很多因素影響;而后者一次性投資可全年無休。
很多人可能擔心整廠機器換人在短時間內(nèi)難以實現(xiàn)。其實，機器換人的方式可以有多種，企業(yè)完全可以根據(jù)自己的實際狀況制定適合自己工廠的減人投資目標。
在決定產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)采用機器換人，保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。傳統(tǒng)工藝要求工人必須熟悉料單、手動測量、人工計算等，才有可能實現(xiàn)高出材率的方案。而現(xiàn)代設(shè)備主要技術(shù)工作基本都由計算機及配套優(yōu)化軟件來完成，所以只要工人進行一些簡單的輔助性工作就可以了。
機械性搬運等環(huán)節(jié)采用機器換人。在設(shè)備的上下料環(huán)節(jié)可以用機械自動上料代替人工上料，從而減少人工，降低勞動強度，使人騰出時間對質(zhì)量進行檢驗。
以單臺高速設(shè)備替代多臺低速設(shè)備。減少機器的數(shù)量，同時就意味著減少人工，減少刀具的使用，減少空間占用，降低能耗等。
保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下，用設(shè)備的新技術(shù)減少工序。例如直拼技術(shù)，寬板經(jīng)縱向剖分成窄條后，不用進行四面刨光、修邊等，而直接進入拼板工序。該技術(shù)不單減少了人工，還節(jié)省了木材的刨光量。
互通互聯(lián)
互通互聯(lián)是指以設(shè)備為載體，通過軟件與網(wǎng)絡(luò)連接實現(xiàn)智能化管理。
生產(chǎn)管理軟件的作用不可忽視，BOM生成、提取，指令CAM的派發(fā)、反饋管理MES，以及與辦公室ERP的對接等。
