【長篇閱讀】信息化、自動化、智能化之間的差異

2019年02月04日 公司新聞 473 views

本文將從狀和未來,論一下智能化、自動化、信息化,乃至系統層次面的差異性界定,看看是否能幫助末端用戶,規劃企業的系統發展,能比較清晰界定、判斷。這三個業界朗朗上口的名詞,必有其義,必有其內涵。文章較長,歡迎閱讀。

去年在蘇州的一場智能工廠規劃的培訓會里,和一家公司制造機械手臂的工程師交流,探討他們的機械手臂監控軟件所寫的級別是如何,我先解析了一下智能的工作模型,并跟該工程師對其公司機械手臂監控軟件的工作模型做了個比對,仍然處于數據自動化型的機械手臂,并鼓勵他們應將軟件繼續升級為智能機械手臂,競爭力將更強。

過去許多展會,不少公司宣傳智能設備、智能制造系統,卻沒有實質的智能內涵,若這樣宣傳下去,我們的智能制造發展真是堪憂。即使過去本人也曾迷惑一段時間,通過更多的學習知識后,趕緊調整看法。寫這一篇文,是希望能給制造管理者、工程師或顧問群對「三化」有個基本的知識界定,避開模糊,進而更深入研究,幫助企業走一條更為正確的路。

企業在智能的道路上,將面臨轉型的嚴峻考驗,作為一位領導身邊的運營重要幕僚之一,智能項目推動者或者CIO,專門落實企業智能「戰略」「Strategy」的工作,落實企業戰略,您得知道智能「戰術」「Tactics」必須清晰的重要性,您是戰術設計者,戰術設計可模糊不得,因為您的戰術設計將被推進到「戰技術」「Technology & Skill」,例如:您將用什么技術來實現戰術。所以必須理解什么是信息化、自動化、智能化系統之間的差異性,才能給企業完整正確的規范,不會投資大錢完成的卻是小錢就能完成的作品。

現狀的信息化系統-

信息化系統的運特點是:「數據或信息在這里了,你來看吧」!

現階段的「信息化系統」行之多年,是致力于企業部門間效率改進歷程的專用名詞(作者對信息化解釋只鎖定于企業層次,并不上綱到社會層次),通過IT技術實現工作和生活價值的提升,是整合科技通信、網絡、數據庫技術為基礎,將數據(Data)予以整理并轉化為信息(Information),給企業或工作者使用。其過程注入許多運算邏輯而發展出所謂的信息化系統。例如:企業普遍使用的「企業資源計劃系統」「ERP」、「辦公室自動化系統」「OA」。信息化系統通過人和電腦處理工作流程的計劃和控制數據,解決數據紙制的抄錄工作、傳送工作、整理工作等,其間,IT技術扮演過程傳輸和運算的重要角色。信息化系統需要更多人腦去判別數據和信息,再通過工作電腦輸入思考后的決定,以形成所謂的「決策」。

1.?信息化的管理界定和運作模型

「信息化系統」建立了以「數據」轉化為「信息」的過程,提供需求者終端查閱與打印閱讀方式,也就是說「數據或信息在這里了,你來看吧」的應用結點,而信息技術能量則以流程控制、邏輯處理、基礎數據編表、匯總統計、統計比較、時間序列信息、微量參數變數計算、簡易數學計算為主軸,但基于用戶端特定需求,偶然會提出碎片式的高難度計算,如三維度內的綜合交叉計算,也算是「輕量智能化」。若以精益方法推進說,信息化的工作數據流發展三項:計劃(Plan)、執行(Do)、檢核(Check)。

2.?信息化基礎的運作模型圖示

左上角黑色粗箭頭為信息化的起點,通過原始紙本數據,開啟工作任務的數據的流動管理。人員將原始表單輸入系統,系統執行簡單的邏輯判斷,傳送到第二個工作任務,工作人員或被系統以消息通知或開啟功能程序了解是否有工作任務要做,進而執行第二個工作任務。某些工作任務數據需要通過加工(計算)轉換信息報告才能傳送或儲存后,再通知或傳送給第二工作任務。通常信息化系統處理數據或信息,以主動或被動方式告知或儲存,工作人員都需通過「看」、「思」、「決」三步驟后,再通過系統輸入決定,再往第二流程工作任務,整個工作任務流程依循業務需要而制定,大部分的信息化系統都以前述思路而設計。

3.傳統信息化系統有幾個重要特性:

1.以計算機作為主要的前端工作工具,筆記本、座機電腦、手機、平板電腦等等;

2.?以輕、中量級服務器,作為計算和儲存數據的統籌管理工具;

3.?以互聯網路作為傳送數據或信息的載體;

4.?邏輯處理普遍簡單,沒有復雜的數理運算,即能完成任務;

5.?大部分管理決策是通過人腦,再反饋給系統

總結:寫信息化這一段文,并無太高的興奮感,因為大部分企業已有經驗,但邁向智能化系統,卻絕不可與信息化脫鉤發展,因為這是基本、基礎工程,所有的運營系統最終都是為頂層而設計,就如同目前自動化的生產線設計,若只一味的自動化而沒有關注企業信息系統或者未顧及頂層期望的智能化戰略要求,所設計出來的系統,也就難以集成,其后果就是花更多資金力量進行修補,而修補后的系統,必不完美。

進行中與未來的智能化系統-

「智能化」是「信息化」更高階的系統升級。延續著信息化工作系統,智能化應用了更高境界的IT技術,力求解決信息化系統工作流動過程懸而未解的深層學習、預測、自動判別和決策的科學計算工作。過去信息系統發展出的「決策支持系統」「DSS→Decision Support System」,在智能化沖刺時代,應該更新而以「決策系統」「DS→Decision System」為發展目標。工作流程中,許多的判別和決策交給智能系統去做,管理的發展意義是:將歷史或正在進行中的相同相似的生產品數據「學習」、「預測」、「判別」與「決策」等通過人腦控制的指揮權,由嵌入在IT設備內的智能軟控件(統稱:人工智能應用軟件)接收此項工作。人則再度擁有更有時間去創新、創意,而活絡、加值和創新整個工作價值,推進到產品、商業和生活的價值。

1.?數據決定智能系統可發威的效力

智能化系統能工作是因為有更多的數據才能使工作再優化,智能應用的深淺度與數據的量有很大的關聯性,可以區分為[制造管理工作智能化]和[制造設備聯網工作智能化]。

[制造管理工作智能化]需要的數據源,是由人創造并建立,可以定義為「大數據」,只要制造線上的數據源具有規則性、時序性和條理性,這樣的大數據注入科學管理模型,可以發揮智能效果,也可以幫助企業的制造幕僚人員決策行動。

[制造設備聯網工作智能化]需要的數據量,由設備層發出海量數據,可以定義為「工業大數據」,通過賽博物理系統(CPS)的原理,建立設備運作的監控、預測設備的狀況,預知即將發生故障前,就能提出解決方案,并能由系統自動修補設備,或由系統發出行動信號。

2.?智能化系統的數據時效/時段性

智能化系統的運作從時效性、需求性觀察,可分解為「實時性智能」和「區時性智能」的設計和應用,「實時性智能」,在工業制造設備高度影響質量或安全性的前提下,「實時性」的工業管理智能有較高的需求性,管理上應執行所有設備的「智能實時監視控」,監控狀況的發生或預測狀況即將發生的行動方案,立即依照行動方案,做好行動準備。相較于「實時性智能」,「區時性智能」在管理上是從歷史數據分析問題,智能系統進而提出行動解決方案,當行動完成的背后,這些智能系統方案數據,能夠助力管理者嚴肅的反省制度面和規范面,并檢討管理環節是否于規劃過程有缺點或者制定過程規范性的嚴謹度不夠。

智能系統設計,應以企業運營數據所能創造的價值作為衡量智能體系優先需求與運作智能的設計需求,作為企業實施的決策參考。

補充說明:有關「大數據」「工業大數據」,這也是模糊地帶,真要戰術落地,不是幾個字就能說明清楚,本人再另外寫文詳細說明。

大數據應用于制造管理工作的智能化系統

此型智能化系統的特點是:智能我,告訴你:「你應該這樣做,趕緊去執行吧」!

在廠區設備還未能夠聯網取得數據時,仍然可以通過各種IT設備,人工方式以分鐘或小時區段,取得制造過程完整的數據,進而以智能系統分析、預測、判定、行動等工作,協助制造體系的3C/4E/1P工作人員「制造管理工作智能化」,實現輕中量級的智能應用。這類的智能化系統,以制造管理工作為核心,需要掌握制造過程,什么技能的人在管與做,用那臺設備在做,設備調適的參數,用那種模具、治夾具,用那種輸送搬運設備,投入那幾種配方料,用那一版本的加工規范,工序加工區的環境,加工組裝的檢驗,耗用的標準工、機時間…等制造大數據。

「制造管理工作智能系統」建立了以「大數據」轉化為「智能」的應用,提供制造管理者:PMC、質量、設備、工程、車間等人員的「工作行動方案」,智能系統會告訴你:「你應該這樣做,趕緊去執行吧!」的指示,若您未去執行,系統會繼續追蹤、警告,直到您把工作執行完成,事件才告一個段落。而智能技術必須能夠開發出制造管理智能模型所需的功能:例如「流程控制」、「數據學習」、「邏輯處理」、「多維數據分析」、「多參數變數計算」、「意外異常反饋與追查」、「數理統計計算」、「預測模型」、「決策判定模型」等等,但基于用戶端,會提出高難度的計算需求,如三維度內的綜合交叉計算,特定狀況的關聯分析,也算是「輕量智能化」。

若以精益方法推進而言,智能化的工作數據流發展至四項的境界:1.計劃(Plan)、2.執行(Do)、3.檢核(Check)、4.行動(Action)。智能系統算出你的行動方案,甚至追蹤你的行動方案。

以大數據應用于制造管理工作的智能化系統參考模型

這個基礎參考模型,取代了紙本填寫而以IT設備解決車間大數據取得的方法,進而注入智能技術,分制造管理功能,解決系統分析、預測、判定、行動等工作,例如:生產計劃下達后,制造車間為何老是無法達交,通過智能模型數據分析,去找出不能夠完成交付工作的潛在問題,將問題挖掘出來,分析生產過程人、機、料、法、環、驗、時的標準規范與實際兩大數據的差異與變化,判定屬于哪一節點出錯,決定行動工作,由智能系統通知3C4E1P的哪一個制造管理單位人員。例如無法達交,生產計劃智能模型判定某工序質量與質檢問題,即可開啟行動并通知質檢部門,由質檢部門,再開啟質檢智能模塊對焦于質檢大數據接續執行分析、預測、判定、行動…等等智能工作。

上面模型圖示黑色粗箭頭處為智能化起點,通過IT設備,依工序數據的規范性需求,采集或回報七大數據,并優先啟動生產計劃產量管制的智能模塊,判定屬于[產品、質檢、設備、技術、環境] [人、機、料、法、環、驗、時]的下一個行動方案,系統告知主管單位,啟動下一個智能模塊的工作。智能行動在結合組織人員與智能模塊的交互工作下,接續或循環運行,可以省去過多人為思考的延宕,并提高開會的效率、工作行動的效率,或者無需開會即可行動。

先進制造管理工作智能化系統有幾個重要的工作特性:

1.?需要較高級別且運算速度快的計算機服務器;

2.?計算機服務器可以安置在內網,也可利用云服務器計算;

3.?需要聚焦于人、機、料、法、環、驗、時制造過程數據,管理科學技術找出影響制造的數學模型研究;

4.?定義具有支撐預測能力的關鍵數據類型,且能定義大數據的采集時間性、周期性;

5.?需要深度的IT技術,解決智能應用的各種高級算法;

6.?能計算機助力決策的工作,開發智能模型、模塊,交由系統決策,至少系統可以限時解決事件,并跟蹤到事件消除;

7.?數據由人員反饋,必須制造過程完工,實時報工,數據正確。

工業大數據應用于制造設備聯網工作的智能化系統

此型智能化系統的特點是:智能我,告訴你:「你出錯了,但智能我幫你修補好了」、「你快要出錯了,過不久,智能我要采取行動處理了」!

這里的智能化,是基于工廠制造設備是創造運營價值的根本,因此,如何使設備正常高運轉,維持高品質高效率,是設備商以及工廠經營者重要的目標,前者,努力設計出具有智能性的設備,后者也正努力以設備絡智能化模型,監控、分析、預測、決策、判定,進而在發生設備故障前即有行動解決方案,確保目標不摔落。

過去,傳統設備的設計和服務思想,一貫維持著,只要用戶定期預防保養、定期更換零組件、報警停機等措施,便可以使設備持續產出良品。許多設備制造商的設計,并無完善的零組件壽命與關聯影響數據檔案,基于機密性、智慧財產權的控制,即便有,亦無法提供給制造廠,通常僅提供簡易技術及操作手冊數據,作為使用、維護和保養的參考。

現在,設備制造商的設計和服務思想,正逐漸從機械式、機械電子式、數字化設備走向智能型設備的設計和制造,比較現代化的數字型設備設計,已具備有人、機操作的監視控接口模塊、設備聯網通訊模塊、報警模塊、加工軟件的注入模塊等,而未來正在加緊研發出可以預測設備故障及質量超規的性能,使數字化設備正式進入智能化設備的境界。同時制造廠區,也逐漸從單設備智能的離散加工布局,邁向多設備集合為一條龍流水線的加工自動化線智能布局。

「單設備以及流水線設備聯網工作+賽博物理(CPS)建立了以「工業大數據」轉化為「智能」的應用,提供制造設備層次的工作行動方案,智能系統會告訴你:「A號設備發生異常,系統已經幫你修補了」、「A號設備即將發生故障,幾個小時后,系統將要關閉這臺設備」、「A號設備內的XX組件即將發生故障,幾個小時后,系統將要關閉這臺設備」的指示,而智能技術必須能夠開發出制造設備智能模型所需的功能:例如「流程控制」、「數據學習」、「邏輯處理」、「多維數據分析」、「多參數變數計算」、「意外異常反饋與追查」、「數理統計計算」、「設備零組件(BOM)關聯分析」、「設備預測模型」、「決策判定模型」、「設備控制」等等,智能系統依循設備工況,算出設備異常的行動方案,甚至自行依照行動方案對設備自我調適,無需人干預。完成這種境界已屬「重量級智能化系統」。若系統無法完成此境界,只能做到異常狀況通報,其他后續交由技術人員處理,這樣只能算是設備信息化過程的「輕量級別智能系統」。

若以精益方法推進而言,智能化的工作數據流發展至五項的境界:1.計劃(Plan)、2.執行(Do)、3.檢核(Check)、4.行動(Action)、5.追蹤控制(Monitor & Control)。

【圖示:工業智能化運作的基礎參考模型】

這個基礎參考模型,代表的是設備智能與工藝流程的制造智能化。由右上角箭頭處表示排產投單后,啟動設備生產,所有制造加工工況、狀況通過傳感硬件和智能控件軟件,記錄在方案一的本地控制器、服務器,啟動單設備「健康狀態監測模塊」段,并「執行學習模塊」段,若發現健康狀態不佳,則啟動「預測與決策模塊」段,判定是否設備可以自愈,在設備狀態許可下,進行「自愈模塊」決策,自動調整加工參數。另外,可記錄在方案二的遠端或云控制器、服務器,接著與方案一不同的是除了啟動單設備的智能工作流程外,在遠端或云控制器可以儲存全面性的大數據,因此在智能工作時,加上了工況、狀況的「相同相似性設備比對模塊」,使流程下的「預測與決策」段,更為精確,而不影響生產品的品質。

先進智能+賽博物理(CPS)化系統有幾個重要的工作特性:

1.?需要較高級別且運算速度更快的計算機服務器;

2.?計算機服務器可以安置在內網,也可利用云服務器計算

3.?聚焦于工業、行業的設備端管理科學理論研究;

4.?需要深度的IT技術,解決智能應用的各種高級算法;

5.?定義具有支撐預測能力的關鍵數據類型,且能定義工業大數據的采集時間性、周期性;

6.?需要較高級別能連接設備傳感系統的硬件、控件,控制降低數據丟包;

7.?廠內加工工作與輸送物流的緊密接合設計技術;

8.?計算機助力決策的工作,盡量開發智能模型、模塊,交由設備決策,至少系統可以限時解決事件,并跟蹤到事件消除。

9.?與智能化對比,增加了學習技術和設備層的自我療傷(自愈)技術;

10.?需要掌握設備的各零部件的使用歷史記錄與影響關聯性;

11.?設備工況狀況的取得,需具備連續性,且時序數據要縮短(例如1秒1筆或0.5秒1筆或更低)

智能化系統補充說明:

前述所說明的智能化系統,只是從管理應用的觀點,以兩類模型做出解釋,模型可以再調適成更多模型,另外,本文也并沒有把它的邏輯化流程深入追究,以及智能系統與互聯網、物聯網技術布局的關系性詳細說明,分段解析吧!本人或將陸續出文分享讀者,智能化系統的戰術設計是需要多面向考慮并周全。

總結:智能化系統,果真不容易,可是,只要用心厘清,也必得小成果,在規劃和設計歷程,模型的重要性居首,因為模型設計是代表企業頂層運營的思想,注入于規劃和設計之中,而使實現智能制造之路結構化、合理化、價值最大化!

那么自動化又是什么?

自動化不是制造專用名詞

產業里,運營領導希望完成一種工作的哲學就是:【自動自發、企業必發】,代表著自動自發的工作最為順暢,最有效率。

以員工作業為主的事務,最好能無重工、多創意、減少不必要浪費、部門間流通無爭議性。以制造設備作業為主的事情,材料能自動送達指定位置、設備自動加工完成成品、半成品的產出,質量產量穩定、準時完工,無須假手人工的協助與關注。一切的工作都是自動自發,人自動自發,設備自動自發,事情就辦的很美好,這就是自動化。

自動化這個名詞,直覺被狹隘的定義為制造自動化,并不正確,產業組織系統到處充滿自動化的需要。廣義地說,產業自動化是將對象(包含檔案、產品、表單…),以信息技術在組織系統內,管理與削減流通的過程時間,提高產業的工作效率、制造效率等。部門間表單的傳遞流程改善、行政管理上,文件檔案的傳遞流程改善、基礎數據傳遞流程改善等,都具備減少人力資源的自動化意義。

過去有這種誤解,是因為在產業領域里,制造成本占了總運營成本極高的比例,因而制造端特別享受被專注的待遇,要求改善設備,改善物流,更高的改善就是要求推動「制造自動化」。

自動化是一種流程改善的行動,是工作的過程管理,并不局限于產業的制造改善行動。組織系統內的數據、表單處理的流程改善,也是一種自動化行動。產業組織越趨龐大,基于完善的管控,在管理與行政系統上,建設復雜的、嚴密的文件或表單管理流程,促進公司的運營順暢,但也因此而投入更多人力的填寫、輸入與檢查,造成運營費用的升高,銷售成本相對提高,因而自動化聲音便浮現,其目標是為了控制及降低成本,提高效率。例如下列的自動化需求:

ü?「這些表單要每天送去給領導查閱,很花時間的,為何不輸入系統,由系統「自動」傳送給領導審閱?」

ü?「制造設備上的制造條件參數數據,還要人工跑去抄錄,為何不設計一套「自動」從設備上取得此數據的系統?」

ü?「客人進門,服務員經常要以點菜單,詢問客人今晚吃甚菜,然后下來,再送到廚房,為何不讓客人「自動」利用點菜機自行點菜,系統直接傳送廚房視屏,都不會弄錯?」

ü?范例說明,企業為了省人、省力、省時,到處流露自動化的應用概念,并不局限于制造端。

上面此圖將自動化的精神表達出來,可灌在日常運營管理行政的流程內,亦被應用于車間設備、生產線上制造工藝流程上,兩方皆可實現了省人省化的目標,智能制造只是更強調制造端的自動化基礎應用,但是制造的運營管理也不可忽視?。

制造自動化系統

設備自動化制造

是一種設備改善的行為,使設備的稼動能力更高,且具有降低人力影響制造的變數,材料進入設備后,完全以設備作業即能完成單一工序、監控質量、監控產量的自動設備制造系統。目前的設備用于直接性生產工作外,又加值加裝了搬運用的設備,例如:微型輸送帶、搬運機械手臂等,自動搬運材料、模具、治夾具、刀具、載具,以及產出品…等功能,更先進的制造設備又并入了自動檢測儀器,例如:電子、光學、色像、量測…等,自動檢測質量的功能,每添加一種自動化加值設備,都使省人省力進了一步。

自動化設備直至目前為止,已具備全面性控制制造的性能。

產線自動化制造

是一組針對多任務序,且多設備的制造線或制造車間,以減少人力作業,甚至無人化的制造操作系統為目標,自第一制造工序開始,即交給制造設備與輸送供料設備處理制造事宜,直到全工序作業完成,產品產出為止的全套系統。與單設備自動化制造的差異在于控制設備制造的軟件系統,較具復雜性和難度,且每一家企業的需求看法不一,產線自動化的供應商,其設計思想和訴求點亦不盡相同,解決方案不同,都各具有特色。但是,仍然和前面單設備自動化制造所留下問題一樣,亟待升級解決。

設備制造上,現在制造自動化與制造智能化的差異點

現狀制造自動化與和未來制造智能化之間至少存在四個差異:1.少有出現制造管理所需的派工單、批號、唯一序號生產品識別的數據,整合于設備控制系統中,關于這一點,本人疑惑而不解。另外,2.沒有設計可以儲存設備組件及相關性的數據庫設備3.沒有設計可以儲存設備工況、狀況的工業大數據庫設備4.導致無法智能思考和監測、預測、判定能力,這等由自動化設備升等智能設備,仍未出現。現在我們學者專家所提出關于「邊緣計算」「Edge computing」的技術,必須以上四個基礎性能再加上高速運算的設備,才能發揮智能化效果。若設備自動化制造商不考慮這四點,則智能制造商或企業的內部團隊則必須花更多的心力思考、規劃、設計,去補強此性能,而使集成智能制造耗費更多的經歷、時間和成本,值得深思。

以上四性能是未來自動化設備商亟待開發的目標,即使設備商不自己開發,也要有長期性的合開發伙伴,使制造數據環跟蹤和智能制造系統。這也是自動化制造和智能化制造的差異所在。

管理工作上,現在智能化與信息化的差異總結

用一個簡單的模型來做總結說明,參考下列圖示,現在的信息化是揭露結果,接著交由人處理并做處理行動,智能化則告訴您行動方案,在重量級智能化、自動化下,則通過系統告訴您行動方案,甚至于系統就幫您行動完成。例如產量開始不停地出現不良品,系統會啟動智能多維分析、預測、判定,智能系統能修復便自行修復,否則,在忍受某個時間點后,就自動把生產線的狀況報警或設備關閉或整條生產線關閉,避免不良浪費…,并告知你不良現象、原因與您的處置行動是什么等等。

【圖示:信息化和智能化基本定義分解圖】

在接續所發展的內容與見解,不斷以信息化、智能化、信息系統、智能系統或信息智能化、信息智能系統的文字稿出現,期望讀者不會混作者所寫的意思,這樣作者與讀者的交流會更精準些!

至此,本議題結束,并且已將「三化」的結構性、基礎差異性做了報告,期望讀者有收獲,但本議題,仍留下三個議題亟待澄清:1.企業內對信息官的角色及各個組織功能在智能化時代的探討,2.智能化系統與互聯物聯網的關系、布局和緊密性技術探討,3.智能化的工作邏輯性,作者將奮力在后續出文說明,感謝讀者。

聲明:本文由楊顯榮先生原創,由《真工智造研訓院》整理發文,僅供學習使用,不得用于商業,引用或轉載需注明出處!

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