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儿科用药导购培训教材:儿童感冒不宜服用这些中成药!

归档日期:08-30       文本归类:芫花      文章编辑:爱尚语录

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  最近蒸笼一般的“桑拿天”让不少爸妈都大喊受不了,而比“蒸桑拿”更让人痛苦的是——家中还有个患了“热感冒”的娃。

  爸妈总想着冬天容易着凉,感冒才合理,这33℃+的热浪怎么就招惹到感冒这个麻烦鬼呢?谢医生表示,其实爸妈们对此有一定的误解。

  他认为,这样的“桑拿天”更是感冒君横行之际。导致感冒病毒“犯罪”的原因有三个:

  夏天热浪滚滚,不一会儿就让人汗流浃背,更别说活波好动的孩子们,特别是玩耍之后就像从水里捞起来一样。

  不管是从室外到室内,或是室内到室外,感冒君就是看准温度的忽冷忽热,会让不少孩子无法适应,散布在空气中的部队伺机侵犯呼吸道黏膜引起感染。

  哪些感冒药不能给孩子吃,哪些可以?医生:关键看这些。很多用于治疗感冒的中成药中含有西药成分,如阿司匹林、对乙酰氨基酚、金刚烷胺、吗啉胍、氯苯那敏、咖啡因等。这些中成药,不仅存在用药禁忌症的问题,而且容易出现重复用药的问题。如果儿童用药不当,还可能引起严重不良反应。

  虽然大热天,感冒君还不愿歇会儿,但它也不是大恶不赦的大坏蛋,大多时候只会骚扰孩子一周左右。

  但爸妈淡定起来,“来就来吧,反正我有药!”谢医生惊呼,万万不可啊!感冒药的治疗效果并不大,只能起到缓解作用。

  可宝宝无精打采,咳嗽连连,看着心疼,总不能不管。谢医生“袋钱入你袋”,给出了舒适小锦囊,快来收藏——

  爸妈知道孩子不能吃大人的药,但小儿感冒药就都能吃吗?还真未必,像这些常见的小儿感冒药就别给宝宝吃了。

  通常认为阿司匹林禁用于年龄少于12岁的儿童,英国推荐所有年龄少于16岁的儿童禁用阿司匹林。

  “儿童禁用阿司匹林” ,其原因是防止引发一种罕见的、但可能是致命性的瑞氏综合征。瑞氏综合征亦译Reye综合征是一种以急性脑病和肝脂肪变性为特点的疾病,几乎专门发生在儿童中。

  对乙酰氨基酚只能用于3个月以上的儿童,12岁以下的儿童常用剂量为10~15mg/kg。超剂量服用对乙酰氨基酚可以引起致命的肝毒性。几乎所有含对乙酰氨基酚的中成药,没有适合儿童的标准剂量,没办法保证儿童用药安全。

  在美国,曾发生多名儿童因过量服用复方感冒药死亡。美国食品药品管理局(FDA)禁止两岁以下儿童服用复方感冒药,而且在药品说明书上明确规定“不推荐给四岁以下的儿童使用复方感冒药”。

  2012年,国家食品药品监督管理局(CFDA)对含盐酸金刚烷胺的非处方药(OTC)的说明书进行修订。在【禁忌】项中增加了“因缺乏新生儿和1 岁以下婴儿安全性和有效性的数据,新生儿和1 岁以下婴儿禁用本品。”

  在复方感冒药中,金刚烷胺主要用于防治A型流感病海所引起的呼吸道感染。但是,对47种流感病毒实验检测结果表明,有43种(91%)对金刚烷胺耐药。因此,国内指南不推荐金刚烷胺用于流感的预防。

  安乃近的副作用较大,“一般不作首选用药,仅在急性高热、病情急重,又无其他有效解热药可用的情况下用于紧急退热。”

  早在2002年,我国国家药品不良反应监测中心收集有关安乃近引起的可疑药品不良反应数据中有:

  过敏性休克11例,其中7例死亡;血液系统反应16例,1例死亡;皮肤及其附属器反应3l例,4例死亡;泌尿系统反应17例,5例死亡;消化系统反应9例,l例死亡;另有呼吸心跳停止、大小便失禁等严重反应8例,其中1例死亡。

  服用中成药之前,请仔细阅读药品说明书,看清楚每一种成分。充分考虑所含西药成分的禁忌症、不良反应和相互作用等,并按规定的剂量和间隔时间服用。

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  【中文词条】数字化工厂 【英文词条】Digital Factory 数字化工厂——《工业百条》正解 以覆盖产品全生命周期的相关数据为基础,在计算机虚拟环境下,利用三维建模、虚拟仿真等数字化技术,为涵盖从产品设计、生产规划、工程组态、生产执行,直至后期运营服务在内的生产活动全价值链打造无缝集成、虚实精准映射的工厂解决方案,助力企业实现生产效率、质量、灵活性的提升,以及成本的下降。数字化工厂是计算机虚拟仿真技术、现代数字化制造与先进制造运营管理理念相结合的产物。 如今,随着工业4.0热潮的逐渐降温与制造业普遍对于新技术、新理念认知水平的持续提高,越来越多的制造企业开始认识到,工业4.0就像远方的依稀可见的象牙塔,虽然并非遥不可及,却也不是朝夕即至。 正如北京航空航天大学刘强教授于2015年提出的“智能制造三不要”所描述的那样: 不要在落后的工艺基础上搞自动化——工业2.0必须先解决的问题(需补自动化的课); 不要在落后的管理基础上搞信息化——工业3.0必须先解决的问题(需补建立在现代管理基础上的信息化的课); 不要在不具备数字化网络化基础时搞智能化——工业4.0必须先解决的问题(数字化网络化需要补课的太多了)。 也就是说,要实现工业4.0,必须先构建智能工厂,而要构建智能工厂,必须先打造数字化工厂,数字化工厂是走向智能制造与实现工业4.0愿景的必由之路。 数字化工厂的产生与发展 虽然CAD与PDM等专注于产品设计的专业软件自诞生至今已有二三十年的历史,但在相当长的时间里,由于缺乏科学有效的数据协同管理手段,研发设计阶段所产生的产品数据与信息,无法实现与后续生产规划、生产执行环节同步共享,仅能通过负责生产的工作人员的经验判断安排生产,由信息不对称而造成的一切问题,只能进行被动的应对与处理,不但严重影响实际生产效率,而且还需承担由此产生的额外成本损失。这种由于产品设计与制造环节的数据与信息脱节所引发的种种问题,是制造业的一大痛点。 随着制造业竞争的日益激烈,客户需求的多样化、制造工艺的复杂程度、市场对于质量与效率的诉求不断提升,传统制造业面临巨大挑战。制造企业需要以更短的产品设计制造周期、更快的产品迭代速度、更高的生产效率与更灵活的生产方式来应对这种变革。 事实上,业界从未停止使用信息化的手段尝试解决这些问题,其中比较著名的解决方案,包括二十世纪八十年代提出的计算机集成制造系统 (Computer Integrated Manufacturing System,CIMS),但在企业的具体实践当中,限于成本与技术瓶颈问题,尤其是限于体制问题,实施多年收效甚微,无疾而终。 二十世纪九十年代末,基于虚拟制造技术的数字化工厂解决方案,逐步发展起来。它利用数据协同管理、三维建模、虚拟仿真等数字化技术,用统一的数据平台实现产品设计与制造阶段的数据协同,实现从产品研发设计到实际生产制造之间数据与信息的协同与集成,从而填补产品研发设计与生产制造之间的鸿沟,同时在计算机虚拟环境中对物理制造系统与实际生产过程进行仿真,使生产制造过程能够在生产线进行实际布局前,能够在数字虚拟空间内提前进行验证、调整与优化。在国内较早成功的例子是九十年代末飞豹全数字样机的开发成功,以及所实现的打通设计与制造的一体化解决方案。 数字化工厂的产生与发展 实践证明,数字化工厂解决方案,能够帮助制造企业缩短产品上市周期、降低产品研发成本、消除信息不对称所造成的成本与效率损失、提高生产线配置与布局效率、降低生产线潜在故障与风险、减少生产制造过程中的不确定性等。 什么是数字化工厂? 近年来,数字化工厂逐渐成为国内外制造业企业关注的重点,具体的实践与应用也实现了快速发展,但是业内对于数字化工厂含义的解读,却是千差万别,至今也没有达成统一的认识。 德国工程师协会对于数字化工厂的定义是:数字化工厂(DF)是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络,包含仿线D/虚拟现实可视化,通过连续的、不中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库,通过先进的可视化、仿真和文档管理,提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。 根据市场上的主流观点与具体的工作实践,笔者更倾向于将数字化工厂理解为本文开篇给出的定义。 更加广义的数字化工厂则将制造企业的上游供应商、中游合作伙伴、下游渠道商、客户等所有相关方全部包含在内,形成虚实映射的统一协作系统,其本质是通过数据流、信息流与工作流的数字化,更有效实现运营与管控。 数字化工厂的主要环节与关键技术 主流市场观点认为,数字化工厂主要涉及产品设计、生产规划与生产执行三大环节,数字化建模、虚拟仿真、虚拟现实/加强现实(VR/AR)等技术包含在其中。 1.产品设计环节——三维建模是基础 在产品研发设计环节利用数字化建模技术为产品构建三维模型,能够有效减少物理实体样机制造和人员重复劳动所产生的成本。同时,三维模型涵盖着产品所有的几何信息与非几何制造信息,这些属性信息会通过PDM/cPDM (产品数据管理/协同产品定义管理)这种统一的数据平台,伴随产品整个生命周期,是实现产品协同研制、产品从设计端到制造端一体化的重要保证。 经历了三十余年的发展,数字化建模技术已经相当成熟,至今使用三维CAD设计软件的全三维建模技术在制造业的应用已经相当普及。数字化建模技术的应用始于航空航天领域,由于对产品和零部件的精度、质量、加工工艺有着比其他行业更加苛刻的要求,航空航天工业让数字化建模技术的效用得以充分发挥。 例如,美国波音公司在其737-NX和787的设计制造中,利用数字化建模技术,不但有效缩短了研制周期,大幅降低了研制成本,而且通过PDM/cPDM,有效实现了产品设计与制造环节的信息协同,从而大幅提高了生产效率。 2.生产规划环节——工艺仿真是关键 在生产规划环节,基于PDM/cPDM中所同步的产品设计环节的数据,利用虚拟仿真技术,可以对于工厂的生产线布局、设备配置、生产制造工艺路径、物流等进行预规划,并在仿真模型“预演”的基础之上,进行分析、评估、验证,迅速发现系统运行中存在的问题和有待改进之处,并及时进行调整与优化,减少后续生产执行环节对于实体系统的更改与返工次数,从而有效减低成本、缩短工期、提高效率。 虚拟仿真技术广泛应用于汽车、船舶及其他大型设备制造过程中。例如,大众汽车公司旗下斯柯达捷克工厂,即采用西门子的Tecnomatix,利用虚拟仿真工艺路径规划,来减少实际生产线调整改进所需要花费的成本。 此外,随着“人”在制造业中的地位和作用逐渐被重新认识,虚拟现实\加强现实(VR/AR)技术的应用也日渐增多,使人能够融入虚拟仿真环境之中,如身临其境一般参与生产规划。 3.生产执行环节——数据采集实时通 早期的数字化工厂,其实并不包含生产执行环节,但随着制造业企业具体实践与应用的发展,数字化工厂的概念开始向覆盖产品整个生命周期的全价值链拓展与延伸,作为将产品从设计意图转化为实体产品的关键环节,生产执行无疑应该是数字化工厂的关键一环。 这个环节的数字化,体现在制造执行系统(MES)与其他系统之间的互联互通上。MES与ERP、PDM/cPDM之间的集成,能够保证所有相关产品属性信息从始至终保持同步,并实现实时更新。 如果某一款产品的零部件或原材料发生变化,PDM/cPDM和MES中的数据信息会同步变化,MES会自动调整制造解决方案,有效避免了传统制造企业由于信息无法及时传递和同步所造成的误工。借助RFID(无线射频识别技术),MES还能够对生产线上的产品零配件进行识别和路径规划,从而实现柔性化的混线生产,大幅提高生产效率。 玛莎拉蒂的Bertone工厂即采用上述技术实现Quattroporte与Ghibli两款不同车型的全自动生产与组装,据不完全统计,产能提升幅度高达两倍以上。 谁在玩转数字化工厂? 早在二十世纪九十年代,制造业企业遍开始了对于数字化工厂的探索实践,其中比较典型的代表是创建于1989年的德国西门子安倍格工厂。2000年左右,国内汽车、航空、航天领域的先驱企业,陆续开始了数字化工厂的探索,并取得了一定的进展。 目前,于2013年在成都高新区落成的西门子成都工厂,是数字化工厂解决方案应用的标杆企业。 该工厂所使用的PLM、MES软件,及所有工业自动化硬件皆来自于西门子,西门子称之为数字化企业套件(Digital Enterprise Suite,DES),其解决方案,能够全面覆盖产品设计、生产规划、生产组态、生产执行以及服务的全价值链。 数字化工厂的未来畅想与智能制造 时间、效率、灵活性,是当前制造业企业在激烈的市场竞争中所面临的主要问题,也是制造业经由数字化转型之路,向智能制造迈进,进而最终现实工业4.0愿景所面临的三大挑战。 数字化工厂解决方案,不但以其快速、高效和柔性化等特点为制造业企业创造价值,而且帮助制造业企业打通信息孤岛,有效实现集成与互联互通,为未来企业走向智能化奠定了良好的基础。 据不完全统计,采用数字化工厂技术后,企业能够将产品上市时间缩短30%,减少60%以上的设计修改与返工作业,生产工艺规划时间减少40%,产能提高15%以上,同时节约15%左右的生产成本。 视觉所见的炫酷科技并不是数字化工厂的诉求,能够让制造业企业获得实实在在的收益,才是采用数字化解决方案的最终目的。 在未来,随着市场竞争的日益加剧和市场需求的加速变革,制造业将面临更大的挑战,这些趋势将不断推进制造业的发展和进步,也将对数字化技术与解决方案提出更高的要求,数字化工厂的概念将进一步丰富与深化,并引领企业逐渐向未来的智能制造与愿景中的工业4.0不断迈进。 注:本词条入选《智能制造术语解读》一书,由赛迪研究院编著,即将由电子工业出版社出版,敬请关注。 《工业百条》是《知识自动化》一个常设的栏目,收集新工业浪潮中值得解读的概念,包括新老术语。旨在“用科普精神解读专业术语”。如果大家发现值得解读的术语或者概念,欢迎推荐。 作者简介 黄昌夏:西门子数字化工厂集团数字化业务高级顾问,南山工业书院研究组成员,在数字化工厂、工业互联网、企业技术战略、智能制造市场发展与生态演进等领域具有独到的见解,业界人称黄小邪,微信号 huangchangxia001 戴霁明:西门子数字化工厂集团数字化解决方案与能力中心总监

  2017年,中国继续成为全球第一大工业机器人市场,销量突破12万台,约占全球总产量的三分之一。 中国的3D增材制造产业规模达80亿元,产品体系日渐完善,装备达到国际先进水平。 让物联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在这个国家科技创新优先重点发展的领域,中国企业,正努力制造出全新的装备。 厉害了!中国惊现一条生产线:机器人生产另一批机器人! 尽管中国工业机器人产销量连年刷新世界纪录、 但中国的“机器人密度”仍然相对较低。 中国最大的机器人生产基地东北,正开足马力, 让机器人生产另一批机器人。 在中国第一条实现机器人自我生产的数字化生产线上, 根据工程师输入的指令, 运送配件、涂胶、安装大臂, 整个过程完全不需要人工干预。 移动机器人,能通过定位导航实现路径规划并规避障碍; 搬运机器人,能叉起3.5吨的货物; 自动力机器人,靠搜集与地面摩擦的静电运转,不再需要充电。 未来五年,中国制造业的机器人密度将增长3倍! 到2020年,中国将打造5个以上的机器人配套产业集群! 重器:智能制造核心-数字化仿线万平方米 最牛技术:数字化仿真技术 生产:中国第一家能同时生产常规动力、混合动力、纯电动以及更先进车型的智能工厂。 最牛实力:这间数字化仿真工厂,冲压环节的零件加工合格率达到100%,焊装环节的焊点定位合格率达到99.8%,总装环节的装配合格率更是达到100%。工程师们通过在仿真系统中的模拟演练,可以减少人为失误风险,大幅节约制造成本,缩短研发周期。 重器地位:这是中国第一套全流程汽车仿真生产系统。如今,仿真工厂验收成功,智能工厂投入生产!未来这里每两分钟将有一辆高端家用汽车下线,更多的中国消费者将在价格不变的情况下,享受到性能比肩国外高端品牌的国产汽车。 重器:传统产业智能制造先锋—起重机转台智能生产线台起重机转台,产量世界第一;1人监管10台机器,传统制造业智能、高效生产典范; 重器地位:全球起重机行业首条大型结构件智能化生产线余种产品,是多品种、小批量、离散型的传统工业探索智能制造的里程碑。 智能制造时代来临,中国正在涌现一个又一个“智造先锋”,涵盖石化、钢铁、航空、汽车等82个行业。两年来,平均生产效率提高30%,能源利用率提升10%。 重器:魔幻工厂——智能个性化定制系统 速度:2-3秒钟完成服装个性化打版 产量:每天完成4000件套个性化服装生产,生产效率是过去的100倍。 最牛实力:通过存储的百万万亿个性化定制数据的组合,实现服装的个性化定制。同时,形成可跨行业复制的传统企业转型升级解决方案。 重器地位:全球唯一的大规模个性化定制系统,打破了工业化和个性化的生产悖论,为中国的新旧动能转换和供给侧结构性改革提供了可落地的实践案例。 重器:智能工厂的钥匙----智能数据采集器 体型:160*130毫米 误码率:0.1‰以下 最牛实力:解决了不同数控机床、机器人等机器设备数据采集需要不同的通讯协议的难题,为智能制造开启了底层数据采集的大门。 重器地位:世界上数据采集覆盖率最广泛的采集器,能够对一百多种不同品牌的数控机床、机器人等机器设备进行数据采集,第一次从根本上解决了智能工厂改造过程中数据采集的难题。这是全球第一次实现跨越国界、跨越品牌的数控机床、机器人等机器设备之间的数据采集的互联互通。 重器:真空机器人 环境:真空环境 功用:制造芯片 最牛实力:可以水平移动20公斤的半导体材料,偏移量不超过1.5毫米。 重器地位:全世界只有中国和美国、日本等极少数发达国家掌握真空机器人的制造技术。全球工业机器人需求正在增加,高端机器人制造是未来的竞争高地。《机器人产业发展规划》(2016-2020年)》鼓励机器人产业向高端化发展,打造机器人配套产业集群。 重器:数控机床的智慧“大脑”—HNC-8高性能数控系统 分辨率:1纳米 最大通道数:10个 最大轴数:127个 最牛实力:指标全面达到国际先进水平,利用独创的“色谱图”提高加工精度,利用机床内部电控大数据构成的机床“心电图”,实现机床智能化功能。加工效率高出国外系统20%。采用国产装备、国产系统、国产工业软件建成智能制造示范工厂,成为自主创新的典范。 重器地位:高性能数控系统是数控机床“最强大脑”,5轴联动等核心功能更是买不到的战略核心技术,突破了西方在技术和市场上的双重垄断,助力中国制造2025,用中国智脑,装备中国智造。 重器:铸造心脏—铸造用砂芯3D打印机 身高:5.2米 重量:35吨 打印精度:±0.3mm 最牛实力:自主研发的产业化应用铸造用砂芯3D打印机,它的体积比目前国外最大的机型还要大两倍,让3D打印技术制造出更大的、精度更高的铸件成为可能。像火车内燃发动机等大型铸件的制造,不再需要长周期、高成本的模具,所用砂芯一次打印成型。效率和质量都达到或超过了世界同类机型最优水平。 重器地位:3D砂芯打印机,加快我国铸造业转型升级进度,使得铸造行业再也不是傻大黑粗的行业,打破了国外高端铸造3D打印设备的垄断地位。世界各国高度重视增材制造发展,将其作为实现智能制造、推动生产方式变革,抢占先进制造业竞争制高点的重要内容。

  数字化工厂在高层心目中的战略地位甚高:调研结果显示,91%的工业企业正投资数字化工厂,但认为他们的工厂已经“完全数字化”的仅占6%。 数字化能围绕客户提供更好的生产支持:在计划对数字化工厂追加投资的受访者中有四分之三的人表示,通过本地化制造来更贴近客户,以及个性化、灵活化的生产是促成投资的两大主要因素。 数字化工厂对“德国/欧洲制造”起到推进作用:在计划对数字化工厂追加投资的受访者中总共有93%的人表示,有意在未来五年内将部分或全部的数字化工厂迁至德国。未来五年内的投资中有77%将用于新建数字化工厂或扩容。数字化正在强化欧洲工业中心的竞争力。 数字化工厂在高层心目中的战略地位甚高:调研结果显示,91%的工业企业正投资数字化工厂,但认为他们的工厂已经“完全数字化”的仅占6%。 数字化能围绕客户提供更好的生产支持:在计划对数字化工厂追加投资的受访者中有四分之三的人表示,通过本地化制造来更贴近客户,以及个性化、灵活化的生产是促成投资的两大主要因素。 数字化工厂对“德国/欧洲制造”起到推进作用:在计划对数字化工厂追加投资的受访者中总共有93%的人表示,有意在未来五年内将部分或全部的数字化工厂迁至德国。未来五年内的投资中有77%将用于新建数字化工厂或扩容。数字化正在强化欧洲工业中心的竞争力。 如果没有数字化工厂的打算,那么企业可能会在未来丧失竞争力。实现数字化工厂需要资金投入,需要携手内外部利益相关方来推行开放式创新。例如,飞利浦就在德拉赫滕工厂采用了这种方法。此外,还需要聘请和培养人才,应对诸多变化,在员工间建立信任感并得到他们的全力支持和充分投入。有些企业在建设数字化工厂的问题上似乎准备浅尝辄止,并没有进一步追加投资的意愿。鉴于数字化工厂能够带来的巨大利益,这些企业可能会被积极实现数字化并不断改善的竞争对手抛在身后。 企业想要在如今竞争激烈的市场中生存,以客户为中心是一大关键要素。企业不断地贴近客户,能够更及时地对客户偏好的变化做出反应。此举还能有助于减少运输和物流成本,客户能以极小或者可以忽略不计的配送成本,从定制化的产品中获益。在部分行业中,受即时生产和即时供货等物流战略的推动,供应商更加贴近客户,整条价值链的本地化程度不断提升。 许多企业利用数字化来提升工厂柔性,更好地应对客户需求的波动。为了充分利用这些工厂的潜力,企业计划在占主要收入来源的市场中新建或扩建工厂。从推动生产决策的力度看来,对客户的聚焦远远大于劳动力成本。 02效益 短期内难见回报—对数字化工厂的投资是战略性的举动,收回投资需要两到五年:近半数的受访者希望能在五年内收回对数字化运营的投资,而仅有3%的受访者希望在一年内收回投资。 企业希望五年后显著提升效率:几乎所有的受访者(98%)都将提升效率视为投资数字化工厂的主要原因。综合规划、资产利用率提升、质量成本降低以及自动化均有助于效率的提升。 短期内难见回报 — 对数字化工厂的投资是战略性的举动,收回投资需要两到五年:近半数的受访者希望能在五年内收回对数字化运营的投资,而仅有3%的受访者希望在一年内收回投资。 企业希望五年后显著提升效率:几乎所有的受访者(98%)都将提升效率视为投资数字化工厂的主要原因。综合规划、资产利用率提升、质量成本降低以及自动化均有助于效率的提升。 大多数的受访企业将收回数字化工厂投资的期限定为五年。我们相信,决定的背后是翔实的商业论证和对投资的仔细考量。随着企业对各种数字化工厂解决方案的不断熟悉,他们对所需的实施时间和投入力度有了更清楚的认识,因而对收回投资的期限做出了较为保守的预测。 除了提升工厂效率之外,数字化工厂还能带来其他一些效益。例如,在航空领域,有些企业利用数字化工厂解决方案开展先进的飞机及发动机设计,打破了传统制造的局限性。此外,数字化工厂还能帮助企业减少能源和原材料的消耗,实现可持续发展的目标。企业正在利用数据来改善资源效率,让供应链更合理,实现按需订购原材料,减少库存。 但企业的目标远远不限于此。部分企业已经在规划无人值守工厂,在这些工厂中,电力将按需消耗。根据最新数据显示,自1990年起,工业品领域的能耗不断下降。但我们有理由相信,在数字化工厂的协助下,工业品企业在节能方面仍有潜力可挖。 03.技 术 通过综合的制造执行系统(MES)实现工厂内外部互联:数字化的第一步,是通过共用基础架构实现机器与其他资产间的互联。MES系统能实时规划和控制生产,提升效率、生产柔性和资产利用率。为了实现效益最大化,MES系统需要与ERP系统整合,从而让企业不仅实现内部流程的数字化,还能实现整条供应链的数字化。 协作机器人、数字孪生或增强现实等技术促使运营更精益、生产率更高:能够协助工人提升生产效率和产量、改善流程和产品质量的数字化技术正在迅速普及,未来五年,采用这些技术的企业数量有望翻番。工人和机器间的协作是重点发展领域,并诞生了数字孪生这种虚拟工厂的表现形式。增强现实的相关解决方案协助员工生产零缺陷的产品。 企业通过预测性数据分析和机器学习等手段做出更明智的决策:人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力,半数以上的调研对象企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。工厂内部和企业生态系统内部的全面互联,以及信息的智能化应用,对于保持竞争力而言将不可或缺。 通过综合的制造执行系统(MES)实现工厂内外部互联:数字化的第一步,是通过共用基础架构实现机器与其他资产间的互联。MES系统能实时规划和控制生产,提升效率、生产柔性和资产利用率。为了实现效益最大化,MES系统需要与ERP系统整合,从而让企业不仅实现内部流程的数字化,还能实现整条供应链的数字化。 协作机器人、数字孪生或增强现实等技术促使运营更精益、生产率更高:能够协助工人提升生产效率和产量、改善流程和产品质量的数字化技术正在迅速普及,未来五年,采用这些技术的企业数量有望翻番。工人和机器间的协作是重点发展领域,并诞生了数字孪生这种虚拟工厂的表现形式。增强现实的相关解决方案协助员工生产零缺陷的产品。 企业通过预测性数据分析和机器学习等手段做出更明智的决策:人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力,半数以上的调研对象企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。工厂内部和企业生态系统内部的全面互联,以及信息的智能化应用,对于保持竞争力而言将不可或缺。 技术落地点一: 利用MES实现工厂内外部互联 工厂智能互联的步伐正在加快。许多企业都已经采用了联网技术,通过MES等技术,以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台,将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接(见下图)。例如博世力士乐在洪堡工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。 通过使用MES,利用信息进行实时规划和控制成为可能:根据数据分析,感知或预测意外事件,并生成应对或优化的相关行动。部分企业还开发出基于系统的贮存监控系统,防止库存缺货并优化库存水平。 许多企业还将眼光投向了数字化工厂之外的领域,力争横向整合从供应商、生产网络到客户的整条价值链。更先进的跟踪系统加上与ERP系统的动态连接,使得数据透明,能够使用数据分析来优化整条供应链的规划。如同工厂内部联网一样,这些流程也会利用传感器和射频识别芯片来生成数据并传递到中央规划平台(包括与主要价值链伙伴的接口)。单纯的系统互联并不足以支撑这一目标。为了实现真正的同步,打通客户需求、供应不足等外部因素与内部生产之间的对接,企业必须开发集成度更高的系统(MES、ERP、传感器),并且需要克服各自为政的企业文化。 技术落地点二 利用数字化技术提高生产效率并改善流程 许多企业还计划采用各类数字化技术来协助工人提高生产效率并改善流程。毫无疑问,数字化工厂的工作环境将发生天翻地覆的变化,而且一切已经悄然发生。企业为工人提供了包括移动APP在内的各种工具,使其在需要的时候能够访问各类信息。实时质量检测也日益普及,这项技术使得工人能够及时认识到错误并进行纠正,而生产流程的准确性也会自动地进行反复核查。 此外,部分企业正采用移动APP来协助员工更好地开展远程协作。机器人和其他数字化技术还使得工人更加轻松、安全和高效。协作机器人不仅只是完成预先编程所规定的任务,工人们还能通过交互的方式“训练”这些机器人。他们无需耗费大量时间进行编程,只需重复自己的动作即可。我们发现,人机协作是发展的重点领域,也是企业需要密切关注的领域。尽管许多企业聚焦于提升流程的可视化和自动化,但却很少有企业计划采用相应的技术来提高对于人机协作的接受程度。 随着无人驾驶技术的成熟和相关成本不断下降,部分企业已准备利用这项技术来提升效率并减少错误。如今的系统已远非按照预定路线进行自动循环取货那么简单,物流环节不仅朝着真正的无人化方向发展,而且还能通过互联系统识别需求,向自我制导的运输系统传达指令,实现实时响应。这些系统之间以及与联网的工作台和仓库之间互相传递信息数据,动态地应对供需的变化。 目前,将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现,即所谓的“数字孪生”已经成为可能。这项技术主要用于产品开发或生产规划阶段,能够让提升开发流程的效率,改善质量,有助于利益相关方之间的信息共享。通过结合产品和生产线的数字孪生,能够在实际启动前模拟测试新的生产流程并进行优化。如果能与合作伙伴共同使用数字孪生,则能够让他们更好地优化自己的流程进行匹配。数字孪生也是虚拟现实、增强现实、远程维护等多种应用的基础。 值得注意的是,目前最受欢迎的数字化工厂技术甚至是五年后最有可能采用的技术,仍然是以传统模式下的流水线为基础。在这种情况下,或许需要从根本上反思制造战略甚至是企业的生产模式(如模块化生产设备、柔性生产流程等),但许多企业都不愿承担这种风险。我们认为,企业需要根据整体的业务战略和技术发展的情况,从全局的角度制定数字化战略。 技术落地点三: 通过数据分析支持决策 数据是数字化工厂的根本所在,需要投入巨资打造数据分析和系统整合方面的能力。通过传感器,未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善,数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为了可能。通过机械设备产生的数据传输到MRS和ERP系统,甚至是供应商和客户,企业能够在整条供应链中实现关键供需数据的实时交互。在未来,数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排,实现利润率的最优化。 实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联,以及对信息的智能化使用,将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。我们欣喜地看到,许多企业都已经认识到了这一点,并大力发展他们的大数据能力。 04.人 才 数字化生产意味着打造数字化劳动力:数字化工厂需要全新的工作方式。劳动力的组成将会发生变化,企业需要招聘和挽留相应的人才。数据科学家需要发现智能算法来提升运营表现,而人机智能交互也需要全新的技能。数字化培训项目以及招聘外部的“数字原住民”能确保成功打造数字化工厂。 数字化转型必须由高层挂帅、立即开始:企业的数字化转型需要高层的领导和指导。随着全球范围内的竞争对手迈上数字化之路,企业需要立即行动起来。 数字化工厂需要截然不同的工作方式,企业因此也需要打造数字化的劳动力。企业需要调整员工的组成,需要相应地招聘和挽留人才。随着我们步入人机交互的新时代,人才对数字化工厂的影响力不容低估。 数字化工厂能协助企业面临老龄化社会的挑战。随着大批技术工人退休,大多数行业可能面临熟练劳动力短缺的局面。数字化能够从一定程度上弥补这种短缺。 为了确保有足够的工人具备数字化工厂所需的技能,企业需要与商界、政界和学术界积极合作,解决合格人才短缺的问题。当然,在培训和教育方面的投入代价不菲,但通过效率改善所带来的收入提升能抵消这方面的投入,而且还能让员工享受到由此带来的涨薪等福利。此外,人才所需具备的素质也在发生显著的变化。数字化工厂对流水线工人的需求将降低,转而需要更多的数据分析师和程序员。 问题的解决不仅仅是招聘更多的人才和培训现有员工这么简单。高层应该以身作则地领导整个数字化转型,并在整个企业中贯彻持续学习的精神。员工依然是整个生产环节的关键,在开展数字化转型的过程中,企业领导人需要与员工并肩战斗保持沟通,选择员工接受程度高的新技术进行推广,让他们摆脱高强度的重复劳动或减少错误的发生,从而赢得他们对新技术的信任,确保他们欣然使用这些新技术,并从上到下建立起以数字化为导向的企业文化。 二.通向数字化工厂的蓝图 1、绘制数字化工厂战略 制定一套连贯的战略绝对是重中之重。数字化工厂涉及不同技术的采用,许多技术很容易临时仓促上马。对于各项技术如何匹配整体战略和运营目标,如何与其他现有技术配合,企业需要有明确的想法,数字化愿景也应该涵盖整个组织,让数字化工厂应该发挥1+12的作用。制定数字化工厂战略前,企业需要认识到自身目前的成熟度,确保人才和技术得到同等的重视,聚焦能够带来价值最大化的项目。最后,需要组建起一支由高层、中层以及车间工人组成的支持者队伍,共同推进战略的落地。 2、设立试点项目 数字化的经济效益有时并不容易量化,而且在初始阶段,团队只能提供非常有限的技术概念和演示,因此可能导致难以争取到资金和利益相关方的认可。 解决这些问题的手段就是试点。通过试点,企业能发现最适合自身的方式,将速赢的成效展现给整个组织并获得他们的认可,进而争取到资金用于大规模的推广。由于数字化工厂可能会给整个劳动力带来深远的变革,所以需要让工人加入到试点工作中。 在一两处生产基地纵向整合从数字化工程设计到以实时数据为支撑的生产规划,是一种可行的试点方案。在主要的生产设备上安装传感器和执行装置,或者使用数据分析来探索预测性维护方案,也能取得初步的成效。还可以在特定的工厂中实现特定产品线的数字化,将其作为不断学习和优化的契机。当然,企业还可以考虑与初创企业、高校或行业组织等外部的数字化领先者合作,加快数字化创新的步伐。 3、确定所需的能力 生产环节中什么最重要?更完善、自动化程度更高的物流?为工人提供及时、定制化的信息?传感器集成网络?我们认为,从能力的角度出发考虑这个问题能带来更大的价值。数字化工厂的目标并不是实施最酷炫的新装置,而是达成提升效率、改善质量或增强业务本身等特定的目标。应该根据试点中汲取的经验,从组织、人才、流程和技术四个战略的维度,结合企业的生产战略和整体业务目标,详细勾勒出数字化工厂所聚焦的能力以及工厂体系的架构。 4、成为数据分析和互联方面的领先者 流程及质量改善、资源管理、预防性维护,在数字化工厂里,这些解决方案几乎总是与互联息息相关。传感器协助收集数据,在信息层进行分析,然后传回联网的物流设施和生产设备上实时调整生产。每家企业都需要熟练掌握能生成和传输数据的互联工具与系统,以及用于改善效率和质量的分析工具。 5、推动工厂向数字化转型 通向数字化工厂之路是一条转型之路。如同其他转型一样,管理变革及其对员工的影响,是成功的关键。难以发现合格的人才、缺乏数字化的企业文化、部分员工不愿拥抱数字化变革,这些都是常见的挑战。 这些问题的解决之道在于及早与员工携手合作,对培训和继续教育开展投资,而这些投入会因为数字化工厂所带来的效率提升而被抵消。 数字化环境的培育必须要有领导层的全力支持。高层必须将数字化工厂战略视为工作的重点,摒弃保守主义的姿态加快项目的审批流程,从而让数字化团队加快推进转型进程。同时,还需要设计简练的汇报渠道,确保数字化团队侧重于各类增值活动而不是疲于应付各类行政要求。 6、将数字化工厂与企业的数字生态圈结合 在推动数字化工厂的过程中,许多企业都将精力集中在各个工厂内部的纵向整合。在工厂内部实现MES和ERP系统的连接,确实能实现显著的改善。但作为数字化生态体系中的一部分,数字化工厂应该发挥更大的作用。当企业横向地将整条供应链上的供应商和客户信息与数字化工厂进行整合时,将能带来更大的效率提升。试想一下:你可以利用实时的短期客户需求调整规划和生产情况,灵活地根据客户的要求做出调整,以最小的成本换取最大的客户满意度。这种利用跟踪技术实现的纵向和横向整合战略不仅能让企业优化规划流程和生产执行,还能深化企业与具有战略意义的供应商和客户之间的纽带。 然而,这些工作只是一个起步。如果企业能在产品中整合数字化功能,就有可能打造出一系列的服务,将抽象的数据转化成具体的价值。生产流程本身也能通过多种途径将收集起来的数据转化为收入。在数字化工厂的深远影响下,企业能够拓展甚至是彻底改变目前的业务模式,不再只是注重生产环节,还能有机会在利润丰厚的售后市场中扩大份额,提升利润率,并进军全新的业务领域。 来源:思略特 声明:此文转载或改编于网络,由《广东省CIO联盟》公众号整理分享给大家,仅供学习使用,不得用于商用。

  西门子在中国 1872年,西门子进入中国,经过140余年的发展,西门子已在中国建立了77家运营企业和20个研发中心,在电气化、自动化和数字化领域硕果累累,以创新的技术、卓越的解决方案和产品,赢得了中国市场和客户的认可。现在,中国制造业正经历从“中国制造”向“中国智造”的转型,西门子携手中国客户,建起一座座自动化、数字化工厂,帮助客户在工业大数据时代逐步完成生产智造的蜕变,实现转型升级。在汽车制造业,西门子为整车、零部件客户提供了全面支持,掀起了汽车智造的狂潮。 2017年8月1日,西门子汽车行业年会在长春举办。聚焦汽车工业4.0落地,建设数字化工厂,西门子全套解决方案与来自西门子汽车行业客户的案例分享成为活动的重点,引起与会代表的热烈讨论。共有160多名来自汽车行业客户代表参加了此次会议。 数字化工厂助推汽车工业4.0落地 汽车行业被公认为是迈向“工业4.0”的制造业排头兵,但目前国内汽车制造企业离数字化的全面应用还有很长的距离,人们所认识到的数字化主要体现在产品的设计阶段,比如产品三维数字建模(CAD)、预装配、干涉检查与动力学分析 (CAE)、产品数据和流程管理(PDM)等。但是受到对市场快速反应能力、生产高度柔性、保证产品质量和提高生产效率的驱动,汽车企业也在加强对数字化制造的学习和尝试。 西门子作为全球排名第二的软件公司,在这场抢占未来制造业制高点的革命中已占据了先发优势。西门子致力于打造一个整个数字化平台的价值链,把工业软件和自动化有机结合起来,从产品设计、研发到工艺规划、产线规划,到产线实施、自动化配套,到生产制造执行过程,再到整个产线生命周期的服务,这是西门子的结构化数据平台。这个结构化数据平台,不但是数据库的管理平台,进行数据交换,无缝连接;同时也是指挥中心,协同各个不同的阶段,软件协同工作,协同设计,闭环反馈,数据传输等,其实质就是数字化制造。 西门子对于数字化工厂的探索恰好弥补了之前企业对数字化应用的认识,已经在一些车企工厂的实践证明,实施数字化制造给企业带来的收益要远超企业预期。西门子目前所有对与传统汽车的解决方案,都可以在新能源车制造领域进行应用。在动力总成方面,新能源车电动机和电池的装配,西门子也有成熟的解决方案。 1.协同工作的平台-Teamcenter Teamcenter是一款产品生命周期(PLM)产品,它是Siemens PLM Software的协同产品数据管理解决方案,通过将不同供应商提供的各种机械计算机辅助设计(MCAD)、电子 CAD (ECAD)、软件开发和仿真工具、流程集成,Teamcenter能够让制造行业可管理性更高,生产力更强,协作更密切,控制力更强。 Teamcenter可以简化并加速实施过程,提高生产力,加强协同,扩展对全产品生命周期过程的控制范围,其全面统一的架构可为用户提供一套较为完整的端到端PLM组合。 在中国,Teamcenter在很多汽车行业的客户中都有应用,包括:上海汽车工业(集团)总公司(SAIC)、奇瑞汽车有限公司、上海延锋江森座椅有限公司、沈阳黎明航空发动机(集团)有限责任公司、江铃汽车股份有限公司、长城汽车股份有限公司、东南(福建)汽车工业有限公司、一汽轿车股份有限公司等。 2.西门子云 - MindSphere MindSphere是西门子推出的基于云的开放式物联网操作系统,依托西门子在自动化、电气化领域的优势,帮助不同行业各种规模的企业快速高效地收集和分析工业现场的海量数据,从数据中发现潜在价值,从而为企业的运营和优化提供支持。 MindSphere被设计为一个开放的生态系统,工业企业可将其作为数字化服务的基础,MindApps既可以使用原始设备制造商(OEM)、终端客户、合作伙伴或西门子提供的应用程序,也可通过开放的应用程序接口开发定制App,还支持多种云基础设施如SAP、AtoS、Microsoft Azure等。 为了能够让来自不同制造商的机械设备和工厂连接至MindSphere,西门子还推出了一款名为“MindConnect”的数据接入网关,即插即用,方便连接西门子和第三方产品。 3.标准化的数字化工程 - TIA Portal 在程序中,当标准的代码块已经创建完成,工厂的供应商想要在PLC中生成代码块,为避免人为操作的错误以及减少项目的创建时间,一个项目生成器便成为用户所需。TIA PortalOpenness是面向程序功能块的项目生成器,基于工艺描述自动生成PLC代码,突出的优点就是快速。SiVArc是面向画面的生成器,基于已存在的PLC程序,自动生成HMI变量、画面、屏幕对象和文本列表,完全集成到TIA Portal工程环境中,减少工程消耗,避免人为导致的错误。 第一个SiVArc版本是为了经典Step7和WinCC而开发,第一个用户是奥迪,之后是大众集团。经典版的SiVArc是一个独立的应用,主要用于汽车行业。TIA博途版本的SiVArc始于2013年的1.0,用于BMW,然后在中国和美国的生产线中也开始使用SiVArc。BMW在每个HMI站上可以节省30个小时的工程时间。 4 .节能通信规范PROFIenergy 目前在汽车行业已经采用的节能解决方案为人工操作,这种方式的缺点很多:需要额外的继电器和连线,机器人容易丢失零位,恢复线体生产时间过长,重新启动时的可靠性不高等。而大部分车厂在空闲时段并没有采取任何措施。PROFIenergy规范对设备“开”和“断”之间能量水平进行全新定义,在不增加任何成本的情况下,减少不生产时的能源消耗,例如用餐、夜晚、周末、假期等生产中断时间。 当然,只有支持PROFIenergy协议的的设备才会被PROFIenergy关断,而且支持此功能的设备需要额外激活PROFIenergy。 5 .自动化标准 - SICAR SICAR是西门子设立的自动化标准,.0已经于2015年发布,新的.0即将于2017年下半年发布,面向未有自动化标准的汽车厂或线体供应商。使用SiCAR以后,调试项目事半功倍。目前,SICAR项目已经在江铃南昌工厂、北汽株洲工厂、江淮合肥工厂、吉利贵阳工厂和长安重庆工厂成功应用。 6 .TIA Portal集成低压控制解决方案 TIA Portal硬件平台还集成了对西门子低压控制产品的解决方案,包括PLC及电动机控制柜等。通过TIA Portal硬件平台,可以快速、方便、可靠地选择、组态和订购整个SIMATIC 产品组合中的组件,自动生成所需的模块、设备和网络,而且不同选择之间的对比也一目了然。得益于其易于使用的特性,可节省80% 的设计时间。 7 .传动产品的数字化 当前形势下,传统的产品开发与商业模式不再保证市场占有率与竞争优势,数字化理念已经贯穿整个工业领域,TIA Portal、Digital Twin、MindSphere、PLM NX Simulation、Teamcenter及IOT等已在制造企业广泛应用。而对于通用运动控制GMC的数字化,还并没有引起太多人的注意。 GMC包含对SIMOTICS的连续及非连续运动的控制,其任务是执行控制级传来的指令,平稳、高速、高精度地实现特定的运动过程。在汽车行业中,GMC贯穿整个机械设计到数字化操作的全过程:Sizer,高效的配置选型工程工具;TIA Startdrive,传动系统的工程调试工具,无缝集成驱动技术,组态更高效、更直接,控制器与驱动产品完美对接,调试诊断可视化,实现自动化生产全过程的数据平台;Drive Train Analytics,实现驱动链数据可视化,发现数据价值,让数据“活”起来。 GMC数字化能够实现产品设计与生产环节同步;深度优化设计选型,降低成本;提升生产效率,推进柔性化制造;降低设备能耗,节能效果可视化。 8 .工业通讯系统让数据流动起来 无论是宏观的工业4.0,还是具体的智能工厂、数字化工厂,企业的数据都需要“流动起来”,从冲压车间到焊装车间、涂装车间、总装车间,再到内部和外部物流,工业通讯已应用于汽车厂的所有车间和环节。 基于标准以太网设计,整个通讯架构从PROFINET实时生产网络、车间级环网到骨干控制环网及工业核心网络,满足从车间到企业办公设备对网络的在实时性、带宽及路由等方面的需求,网络层次清晰。各层级通过工业环网及环网之间的备份连接最优冗余技术,满足对工业网络的冗余需求,快速的网络收敛时间(ms级)满足最大程度避免通信中断及数据丢失。并且采用一体化远程运维网络,提供实时远程诊断及维护。 9 .RFID电子标签让数据可追溯 在大规模、大批量的汽车制造业中,生产与物料流的管理、资产管理、供应链管理的追踪与追溯,为生产和物流带来了严峻的挑战。基于订单生产的数据的分处理,生产过程中的自动纠错,实施库存状态的信息,生产工具与容器的最优化安排,无错的自动化识别,实际物料流程与数字化规划的实时同步,实现增值服务的透明度……所有这些困扰通过一张电子标签便可完美解决。西门子智能标签RF680L支持严苛环境中的一码到底,贯穿整个生产流程,免去不同车间之间的数据交换步骤,车身信息科随时追溯,根据客户需求定制,自动化安装。 在德国梅塞德斯-奔驰车厂采用了SIMATIC RF600 RF680L,电子标签垂直安装在前侧车轮位,途经三大车间,可下电泳池,在220℃高温下可工作45分钟,标签表面不残留油漆。99.99%的读取正确率保证随时可以对车身数据进行追溯。 中国汽车数字化工厂 一汽大众“全数字化”新奥迪总装车间在长春宣布正式投产。新奥迪总装车间是奥迪全球最先进的工厂之一,它集合了世界最先进的汽车生产设备和制造工艺,并融入了国际领先的精益生产理念和奥迪全球制造基地建设经验,通过对规划、生产、物流和质保的全数字化管理,将汽车生产带入一个更高效、更精准、更环保的境界。 北汽株洲二期工厂在建厂时就确立要建设成智能透明的汽车工厂,并与西门子合作,在焊装线全部采用虚拟设计、虚拟仿真和离线变成技术,在虚拟的环境下进行焊装线的生产验证,解决验证问题后再建造成实体焊装线,打造数字化双胞胎的焊装生产线。虚拟生产线的建立为后期新车型的增加和线体改造提供了技术基础,并且能够提前识别问题,缩短项目周期。 请在WiFi下观看,土豪任性 西门子的解决方案正在支持中国转型升级,将电气化、自动化、数字化的力量融入各行各业,以前所未见的高度、速度、精度和深度,让关键所在,逐一实现。 (汽车工艺师供稿)造车网整理

  近年来,随着中国航空与其相关产业的快速发展,以及国内航空法规的不断完善,中国民用航空迎来了空前的发展机遇,对通用航空专业技术人才的需求也日益增强,出现了成熟专业技术人才紧缺的局面,而在其快速发展的同时,航空产业的人才需求量也在持续增加。基于此,各大职业教育院校和部分企业纷纷布局航空职业教育。 面对就业市场强大人才需求,航空职教院校的应对就值得反思,国内的航空职业教育起步比较晚,资源配置相对匮乏,硬件投入门槛比较高,航空专业重复设置率较高,起点低、效益低,与快速发展的航空产业经济非常不匹配。教育装备供应商如何抓住机遇,适应市场发展需求,加强航空产业人才培养?务实的航空业者已经行动起来,立足我国民航业发展现状,为航空职业教育院校和机构寻求一个相互交流、共谋发展的产教融合机遇,为我国从“民航大国”向“民航强国”的转变提供人才支持。针对国内航空职业教育现状,有教育人士提出促进航空职教院校的产教融合、校企合作的平台搭建、管理和应用举措;还有人士提出职业教育院校、机构创建无人机专业的建议等,促进民航职业教育的全面发展。 为了促进民航职业教育的全面发展,促进产教融合、校企合作的平台搭建,10月22日,中国航空器拥有者及驾驶员协会(中国AOPA)航空职业教育分会在四川西南航空职业学院成立。新任会长魏全斌在致辞中表达了对中国AOPA成立航空职业教育分会的感谢,并呼吁所有会员单位一定要共同建设好、维护好、利用好这个平台,充分发挥其在行业自律、互学互助等方面不可替代的重要作用。“我们大家要依托分会平台,充分发挥它在行业自律、互学互助等方面不可替代的重要作用,努力缔造中国航空职业教育百花齐放的春天。” “近两年,我们已经为超过20所职业教育院校提供专业的航空教学教具,包括飞机、发动机、航空仪表设备、通信设备、起落架、模拟器、专用工具套装等”某航空教育装备商补充道:“通过不断总结航空教学教具供应的经验,以及对国内外航空教学教具供应渠道的梳理,航空职业教育院校在采购教学设备时,一定要关注教学设备的安全性、实用性、耐用性、通用性和实用性等”。成熟、可落地、权威专业的VR教育解决方案就是一个非常值得行业培养和重视的一个选项。 何为航空职业院校的VR教学装备?是指以航空职业教育(特别是航空器维修工作)为导向,符合航空职教教学大纲实训要求和专项培训要求,在教学中使用的沉浸式硬件和教学仿真软件。通过职业院校和专业三维互动仿真资源供应商合作或自制精品实训内容,按照职业工种生成教学内容树,多方联合开发内容齐头并进,建设全网VR教育内容资源云实训平台。比如凤凰创壹的100唯尔教育网,这种具有三维互动资源研发优势的教育软件装备供应商就是其中产教研联合研发重要的一环。 特别值得注意是,职业教育院校要根据各自的实际情况,综合考虑《关于印发〈高等学校仪器设备管理办法〉的通知》(教高[2000] 9号)、《教育部关于完善教育标准化工作的指导意见》(教政法〔2018〕17号)、《教育部办公厅关于开展职业教育校企深度合作项目建设的通知》(教职成厅函〔2018〕55 号)、《中华人民共和国科学技术普及法》、《全民科学素质行动计划纲要实施方案(2016—2020 年)》等文件对教学设备的具体要求。 此外,采购航空VR职业教育教学设备,有哪些需要注意的地方呢? 1、联合一线优秀教师,形成航空职教知识提炼、实训难点解析、理论脚本编撰、VR技术呈现、课堂实地测试、方案优化迭代的系统性VR教研方法。全国合作教师团队,通过凤凰创壹自主知识产权的3D引擎编辑器开发航空职教虚拟现实仿真课程。 根据不同专业方向和不同教学阶段选购不同的航空教学设备。比如航空电瓶实训,一般采购航空电瓶、电瓶充放电设备、配套的实训工具等即可。“除了基础配置外,航空职业教育院校还应该根据中职、高职、本科等不同阶段的教学配置不同的教学设备”伊德诺总经理衡芳表示。 2、选配的教学设备质量、安全性指标应当不低于国家或行业标准;各种教学设备的安装使用应符合国家有关规定或行业标准。“我们通常会负责教学设备(特别是飞机)的拆解、运输、到场安装调试及配合验收工作”伊德诺总经理衡芳提示:“院校应该特别注意那些只销售的服务商,这容易引发在安装、测试和使用过程中的纠纷”。 3、需接入电源的教学设备,应满足国家电网规定接入要求,电压额定值为交流380V(三相)或220V(单相),并应具备过流、漏电保护功能;需要插接线的,插接线应绝缘且通电部位无外露;同时教学设备应具备急停功能,紧急状况可切断电源、气源、压力,并令设备动作停止。 4、教学设备及其零部件应有足够的强度、刚度、稳定性和可靠性,在按规定条件运输、贮存、安装和使用时,不应对人员造成危险。 5、教学设备应充分考虑使用性能要求,做到操作简单方便,性能稳定,对教学设备的使用要求不应超出一般操作人员的能力;同时,应满足配套使用要求,不因配合不当而产生不安全因素。 6、在规定的期限内,教学设备能够支持长时间反复练习,并应满足环境要求,特别是应满足防腐蚀、耐磨损、抗疲劳、抗老化和抵御失效的要求。 7、教学设备的选择使用应当与航空企业所使用的工具设备相同或相似,尽可能营造与航空企业相同的工作环境。 8、院校应该考虑到教学设备安装测试和验证要求、技术文件和技术服务的要求、售后服务(保修期等)要求、人员培训要求等,以满足正常的教学使用。 9、要求配备FAA或CAAC认证工程师(或飞机维修执照),确保飞机在拆解、运输、安装(或改装)过程中符合国家及国际相关航空业标准,确保所提供的教学设备质量可靠,能够满足院校日常教学需求。 10、教学设备的完整性也是十分重要的。“诸如是退役飞机采购,应该注意飞机外观(机身、机翼、副翼、襟翼、起落架、垂尾、方向舵、平尾、升降舵、扰流板、前沿缝翼,窗户、风挡玻璃等)完整无破损;各舱门完好,并能进行正常开关操作;驾驶舱内所有设备(仪表)等基本齐全”伊德诺总经理衡芳表示。 现阶段,由于(通用)航空职业教育处于初级发展阶段,市场还存在众多的不规范性,甚至有“以假乱真,以次充好”的现象存在。以上建议希望可以对航空职业教育规范发展起到一定的积极作用,为航空产业不断培育出优秀的专业技术和管理人才,促进航空产业更加高质量的发展。

  核心提示: 中国一拖现代农业装备智能驾驶舱数字化工厂项目总投资3.3亿元,建设农机行业具备国际领先水平的现代数字化工厂。 项目名称 中国一拖现代农业装备智能驾驶舱数字化工厂项目 项目简介:该项目总投资3.3亿元,建设农机行业具备国际领先水平的现代数字化工厂。项目新建下料、焊接、涂装、内装四个数字化车间,并配套辅助生产设施及信息化管理系统,购置数控弯管机、焊接、涂装机器人等,实现关键工序自动化。此外,项目采用先进的物流设备设施,实现物流自动化,通过使用环保材料实现清洁生产,打造具有国际领先水平的现代数字化工厂。 黄色工业机器人挥舞焊枪,显示屏上电压、电流等参数不断快速变动,堆垛机在智能立体仓库内灵活穿梭……这是日前记者在项目现场看到的一幕。 经过一年多的建设,中国一拖驾驶舱数字化工厂项目日前正式进入试生产阶段,标志着中国一拖农机生产工艺再向国际领先水平迈进一步。 “屏幕上跳动的这些数字,蕴藏着我们焊接工艺的智慧。”在焊接车间,项目相关负责人指着显示屏说,焊接车间对驾驶舱的三维数字模型进行仿真模拟,并建立焊接参数专家库,使得焊接机器人能够通过观察焊缝,自主判断所需电流、电压,并规划路线,其焊接质量完全可与熟练焊工媲美。 像这样的智能化工艺,在项目现场还有很多,其中不乏“行业首次”和“国际先进”。 生产更高效。首次在农机行业采用机器人内加电静电旋杯自动喷涂工艺喷涂驾驶舱内外部,涂料利用率从以往的30%提高到50%。 仓储更智能。内装车间在国内农机行业首次运用了汽车配送系统,其中智能立体仓库采用高层货架储存货物,使用巷道堆垛机进行自动存取作业,完全免除人工收货、取货、发货等工序,实现仓储自动化。 工艺更绿色。涂装线采用无磷转化薄膜前处理等新工艺,污染物排放指标达到国际先进水平。 项目正式达产后,将新增销售收入6.38亿元,生产效率提高20%以上,运营成本降低20%以上,推动两化融合的农机装备智能制造新模式应用,引领我国农机行业向高端智能制造方向转型升级。 YT / 编辑:宋贤敏

  编者按:智能制造是《中国制造 2025》战略的主攻方向,在新的产业竞争环境下,决定竞争成败的关键不再是设施规模、低劳动力成本等因素,技术管理软实力和科技创新能力对竞争力的贡献更为突出。 汽车制造业如何通过产品创新和管理变革,有效利用信息技术、自动化技术、智能化技术建立差异化竞争优势,从而缩短产品上市周期、降低成本、提升产品质量,满足日益增长的个性化需求,敏捷应对市场变化,在激烈的竞争中实现可持续发展。 以下是浙江吉利控股集团有限公司制造工程 ( ME ) 中心数字化工厂部部长张喆关于《吉利汽车数字化转型、精益运营、数字化管理和智能物流的发展》的发言内容: 今天我要分享的是吉利汽车的数字化转型、精益运营、数字化管理和智能物流的发展。 了解我的人都知道,我在一个月前发生了一些职位的变化,除了在管理整个数字化工厂之外,现在工厂、焊装、自动化等等也都在管。吉利建立数字化工厂的时间并不长,只有短短的两年半,这两年半里我们一直在想如何把数字化工厂给做好。这个过程当中碰到了很多阻碍,有很多风险。 到今天我们回顾这两年半的工作发现,其实数字化工厂不光是某个部门来做的,所以在我们未来的规划当中,明年我们就会真正在焊装、总装、涂装、冲压以及物流,还包括 IT 一些相关部门,来线 工厂的迈进。 目前吉利控股集团中,包括高端的沃尔沃、领客以及最近收购的马来西亚的品牌等,无论是老基地的改造还是新基地的投产,我们数字化工厂都会进行部署。 我们为什么要做数字化工厂?目的是两个:第一是降低成本,第二是提高产品质量。 我记得在一个多月前我们有一家合作伙伴也组织了一场论坛,有人在台下问我,数字化工厂是花钱的那怎么能够降低成本?的确是这样,从表面上看我们每年对数字化工厂投入的金额是很巨大的,包括领导的支持也是很巨大的。而一旦实施数字化工厂,我们相关的成本都可以大幅度降低,另外运营成本也是降低的。 今天主要是从四个方面来讲:生产物流数字化、生产技术数字化、数据平台数字化以及数字化智能制造。我会拿一些我们数字化工厂已经在做的案例来进行分享。 我相信在座的所有人,一旦谈到中国制造 2025、工业 4.0,每个人脑海里都有不一样的概念,希望我们接下来我们的案例或者是剖析能够引起大家的共鸣,大家一起为了中国制造 2025、工业 4.0 这样个愿景一起来迈进。 我们从去年开始做工厂物流,我们会对 3D 物流模型进行搭建,这在很多车厂里是很常用的,包括我们会对交通路口通过等进行计算。同时我们对能耗进行监控及仿真,然后跟实际数据进行对比。今后我们都会使用这样的系统对所有新工厂进行规划。 数字化工厂有一块仿真业务,包括对冲压车间验证,焊装车间是全线体验证,涂装会对喷涂进行模拟,总装更多的是偏向于装配以及人机工程验证。 我在规划领域做了十几年,在加入吉利之前也有在很多单位工作过,大家都有一个认识和共鸣是什么呢?仿真跟现场其实是有脱节的。仿真是仿真、实际是实际,如果有做生产制造的人应该知道,所有的仿真数据仅供参考。如果在座的有机器人工程师、机械工程师的话,想必大家更清楚,仿真做的是不能直接上线上自动运行的。 吉利数字化工厂经过两年的探索,目前我们把整个现场跟仿线 毫米。所以说,我们所见即是所得。我们在仿真里面所做的所有的工作、看到的所有的情景跟现场最大的误差就是 3 毫米。 从去年开始,我们的数字化双胞胎已经在两到三个工厂里面成功实施了。从明年开始吉利所有的项目都会在技术协议里面写入我们会有虚拟技术调试技术,来要求供应商进行部署实施。 在那么多仿真工作基础上,吉利目前有两个平台来进行 CRM 的部署,一个就是 Telematics,另外一个会在后年逐步进行切换的 TCenvironment。我们会优先于其他几个专业,会在明年年底率先切换,进行部署应用。 图上可以看到通过整个这些环节,所见即所得,虚拟和实物可以做到完全一样。 截至目前为止,数字化工厂已经对点云平台,对标准体系、工作流程都进行开发。目前我们还有另外一个小团体,他们更多的是基于二次开发。 明年我们会把整个数字化工厂经验系统进行部署,它会通过经验库系统,把吉利总结的经验教训全部统计到经验库系统里面,把我们的 ERP、AI 系统等等,共同打造成经验库系统。 基于整个平台,我们有分成一个平台四个系统来进行大数据、SAP 等等系统,把它全部串联到数字化的平台当中。想必大家以前是通过电脑来连接整个系统的,我们在调研过程当中发现现在年轻人为多,所以除了在 IE 平台开发之外,我们所有数字化系统都可以通过 Android 和苹果系统来进行开发,在我的手机里已经可以实时对吉利数字化系统进行访问。 很多人说,两年多来吉利数字化工厂除了在做那些具体工作之外,还做了哪些东西?其实两年多来我们更多的时间是花在数字化标准体系建立、平台搭建及规范、资源数据库搭建以及业务数据库规范管理。 为什么会这样说呢?截止到目前,整个吉利包括领客工厂目前在国内有十几个基地在同时生产我们的汽车,每一家工厂的工艺、设备各有千秋,那如何把这些工艺、设备做成标准化、统一化?可口可乐无论是在德国、美国、中国,你品尝到的可口可乐都是同一个味道的。那么汽车能不能也这样发展?我们吉利汽车能不能也往这方面发展? 这张图里所看到的就是截取的某一个工厂的图,我们十几个基地都实现了这样的技术,在控制端在电脑端就可以对十几个工厂进行静态的可视化的操作,包括里面的设备位置以及它们之间的距离等等。在完成整个工厂 3D 可视化之后,就开始来对工厂进行网格化的监控管理。这里面就是截取于我们某一个工厂某一条线体来进行的实施。看到这里可能很多人会讲,这不就是工厂漫游嘛,类似于 Google 街景这样的东西,其实我们进行网格化管理之后,随后在进行工厂漫游的情境之下,我们又添加了一些新功能,比如说我们漫游到某一处的时候可以点击某一个设备看到它的运行状态、生产图纸,也可以走到某一个工序边上进行双击可以看到它的工序步骤。换句话说,我们也希望通过这样一个工厂漫游实现的不仅仅是一个展示,更多的是对于整个规划人员、操作人员、维修人员,真正可以用的全方位的设备的监控。 在监控完成之后我们又涉及到了另外一个事情,就是很多在座的生产的人都知道,我们现在生产的数据 99% 都是无用的数据。所以我们吉利数字化工厂在今年 4 月份的时候,在诺挪威那边跟一家友商达成了一系列框架协议,我们使用了工业大数据这样一个平台。当然整个吉利的工业大数据不仅仅体现在某一个合作伙伴上,截至目前为止我们已经包括跟西门子、阿里、百度、英特尔都建立了联系,在整个工业大数据上进行探索。 当然谈到工业大数据,我们想把它展开。工业大数据对于整个汽车甚至于整个吉利的生产制造它的作用在哪里?我们之前有过调研,我在两个半月以前,我们跟亚马逊(美国)通了电话,随后亚马逊的一个产品经理用了将近一个小时试图说服我他们的数据是如何庞大、如何好,如何使用他们的大数据。结果我们在做内部评审时,我问了团队里这样一句话?我们为什么要大数据?大数据能为我们带来什么样的好处?当很多的人都在关注数据如何安全、数据传递如何实时化的时候,作为生产制造,我们是不是更应该关注到那些数据能给我们带来什么价值?我们能获取哪些数据? 所以整个团队换了一种思路,我们从整个生产实时数据来进行获取,我们自己来定义哪些数据是需要获取的、哪些数据是可以抛弃的。我们跟一家合作伙伴经过了两个多月的部署实施,我们发现数据里面 99.9% 的数据都是无用数据、都是可以被丢弃的数据。那么剩下的 0.1% 的数据可以说真正的会给我们吉利汽车生产制造、提升、预防维护是至关重要的。那么最后我们需要对数据进行挖掘得到最佳的参数。最终我们的生产与能源耦合系统也会介入其中。 这个图是我在某个基地里面实施了两个月的数据监控。其实在这张表中大家可以看到整个数据前面相对来说是比较平稳的,到后面发生了一些裂变。我为什么拿这张图说明?吉利当初在做大数据的时候,其实也不是抱有太大的信心。我觉得可能需要一年两年三年才能有成果。但是当我拿到这份报告时的确震惊到我,因为就通过两个月的监控,随后那家供应商就花了 16 个小时整个数据的挖掘进行改善,最终改造前跟改造后,我们的节拍可以提升 4 秒钟。所以基于这样的值,我们在明年整个数字化工厂会把大数据作为一个重点目标来进行推进。 我们再回顾一下数字化工厂。其实前面讲了那么多,整个数字化工厂所做的就是对于仿真进行验证、对于数字化双胞胎进行部署实施,当然我们已经有两个基地采取到了数字双胞胎技术。明年我们会对所有新生产线全部使用数字化双胞胎理念。最终我们在明年会启动智慧工厂项目,除了之前谈到的 ERP 等系统之外,我们会把整个包括 AI、AR/VR 技术以及类似于工厂漫游的技术,都融入到智慧工厂里面,最终在这样的基础上来实现整个数字化工厂。 数字化双胞胎场景的应用,会有几个关键点。首先就是仿真数据跟现场数据它们的误差只有 13 毫米。第二个值就是所有的 CT 节拍所有的误差控制在了 0.5 秒。第三个是所有机器人在仿真里面的数据跟现场是完全一样的。我们可以在这样一个控制室,我们在控制室里面可以控制现场任何一台机器人的启动、停止,可以调动现场任意一个程序。当然现场所有的信号、程序都可以实时反馈到监控室里。

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