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工业计量:玻璃数字智能化工厂的基础

2023-07-03 15:54:49764
来源:北京华宇达玻璃应用技术研究院 杨京亭
  随着数字技术的飞速发展,传统制造企业的发展生态已然改变,如何通过自身数字化转型创新,已经成为日用玻璃制造行业发展的重要课题。
 
  通过自动化、新一代信息技术和制造业深度融合,将是大力发展先进制造和智能制造,成为玻璃行业高质量可持续发展的重要举措。玻璃工厂自动化生产的趋势。
 
  有一个概念,要向大家讲一下,从工业化到智能制造,所有的基础都离不开计量检测。
 
  日用玻璃智能化生产的发展阶段
 
  1、传统的生产工艺过程
 
  中国上世纪80年代以前,日用玻璃传统的生产模式是:人工拌料、人工看火焰的窑炉操作、简单的成型设备、人工调节退火炉过程、无检测的人工麻袋包装,没有化验和检验、没有计量。
 
  2、日用玻璃自动化的应用:从上个世纪国家轻工部组织引进5个10万吨日用玻璃项目开始到目前,自动化概念开始逐步进入,并渗透到日用玻璃每一个生产环节中。包括:化验分析、规范的自动化称量与完整的混料运输系统、各种窑炉与不同燃料的全自动控制系统、窑炉辅助均化的鼓泡精细控制系统、各种加热方式的料道及精准检测与控制系统、单滴与多滴料、多电伺服控制的行列机生产设备、冷热端喷涂系统、各种结构的退火窑、在线检测系统、自动包装托盘储运等。
 
  3、日用玻璃自动化与信息化的组合应用:自2015年国家发布《中国制造2025》强国战略,中国日用玻璃行业技术发展进入快车道。人口红利的减弱,环保要求的加强,客户对产品品质要求的提高,促使玻璃企业自动化系统得以长足的发展,从生产原料的信息化、工艺装备模块化、精益化生产管理、生产过程可视化、能源(煤、电、气)使用可控与信息传递、生产过程自动控制与数据交换、工艺质量检测控制与可追溯化、物流信息化等为代表的工业生产体系正在逐步实现。现在是自动化、信息化、数字化有机融合的过程。
 
  4、智能化工厂的未来
 
  在5G为基础的智能工厂中,全过程的自动化、高度信息的应用,使生产达到高度模块自动化,可视化智能调度,质量检测与工况自适应识别,智能存储物流系统,生产价值链优化,生产运营指标优化等成为未来玻璃智能工厂的标配。
 
  未来智能化制造还要依靠工业互联网平台,通过网络化协同设计、工业视觉应用生产、人机协同工作等支持下,依据大数据分析实现生产运营自优化决策与柔性生产过程的服务,最大化的实现社会价值。
 
  如果我们的数字化可以为业务发展提供新的核心驱动力,并提升业务价值和科技创新能力,那就是我们玻璃行业新的发展机遇。
 
  我国制造业规模庞大、体系完备,但一直以来都存在量大而质(智)不强的问题。在我国制造业低成本优势逐步减弱的背景下,必须靠提高产品品质和生产管理效率来提高效益,数字化转型和智能制造就是提升制造业竞争力的重要途径。
 
  玻璃行业在开放、合作、共赢的理念下,致力于建立玻璃行业高质量发展的战略生态圈,正逐步形成在世界上有影响力的玻璃企业、产能、品质。华兴玻璃现在已经是中国日用玻璃制造业的排头兵(包括产能、自动化技术应用、信息化系统建设、智能化制造等)。
 
  在数字化时代,我们对事物的观察不再是简单的状态或数量,而变成了对整个事物时空信息和所有动态变化的全程记录。
 
  数据不应该简单停留在人工录入形态,而是应该通过连接后自动产生和形成,被自动采集、加工和存储。
 
  数据驱动的逻辑不应该是数据如何反哺业务,而应该是数据如何去产生新的商业模式或业务形态。
 
  数据的最终目标是提升数据的价值,即通过对业务模式、业务流程、企业组织的改造,让所有的业务能够基于数据进行驱动,数据分析支持精细化运营,提升效率、降本增效、发现新问题、辅助数智化决策等。它是企业实现数字战略的基础,它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具等。
 
  数字化转型对于传统企业建设而言,不仅仅是企业自身的状况、数字化转型实施环境和成熟度是否能接受或适应转型等进行分析和考虑,更是一种思维方式的转型,甚至是对之前认知的一种颠覆。
 
  对于任何一家企业而言都离不开人,而企业文化正是对于企业内"人"的一种管理和约束,所以要想企业数字化转型成功,就一定要塑造适合的企业文化。能够推动企业文化的变革,通常取决于企业的最高管理层。所以,这个变化需要企业高层首先认识到数字化转型的必要性,明确企业转型的最终目标,认识到企业现状与目标之间的差距,然后确定路径并一步一步坚持走下去。企业进行数字化转型后,运营是非常关键和核心的部分。由于数据往往是逐步积累和分析的,并且业务在数字化基础之上转变速度会非常快。这就需要企业具备快速发展迭代的能力,以支持企业数字化运营。
 
  随着瓶罐玻璃行业的迅猛发展,很多企业使用数字化的设备和先进的计量测试仪器,在玻璃瓶罐生产的技术、管理方面取得一定的成效与价值。生产数据的有效性和分析、决策的合理性及生产运作的量化管理仍有薄弱环节,有必要深入挖掘、利用。系统地理解计量的内容,可以提升计量、测量人员的技能,有效利用、维护设备资源,保持测量系统的稳定可靠,同时可以有效预防或发现产品质量变异,在工艺革新产品突破方面也会有质的贡献。

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