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船舶:向价值链产业链高端跃升

2020-05-27管桐

中国电子报 2020年26期
关键词:船舶协同供应链

管桐

数字孪生技术的发展应用,有效提升产品质量,提高用户体验,增热企业收益

工业互联网在船舶行业的应用推广,有利于提升船舶制造整体配套服务水平

船舶行业属于劳动密集、资金密集、技术密集的离散制造业,具备零件数量多、生命周期长、资本投入大、技术要求高等典型特征,正面临接单难、交船难、融资难等痛点。江南造船、黄埔文冲、沪东中华等企业以网络化协同和服务化延伸为切人点,从设计协同化、制造智能化、管理精益化、融资在线化、产品服务化等方向进行数字化转型。

研发开始向

无缝设计转变

(一)研发设计由独立设计向无缝设计转变

船舶行业研发设计环节复杂,涉及数十个专业分工。传统船舶行业使用独立设计模式,在设计环节联通、跨专业对接、设计模型变更等方面存在数据交流不畅、企业协同水平不足等问题。随着业内无缝设计模式的应用推广,基于MBD理念使用唯一数据源进行属性标注,有利于统一标准,改善数据差异问题,打破研发设计的空间、时间、组织限制,降低跨专业、跨部门、跨企业协同研发设计门槛。

(二)生产制造由数字化向智能化转变

船舶构造复杂精密,大型豪华游轮零件数量超过2500万个,对制造工艺、工序的要求较高。在传统船舶生产制造过程中,零部件加工需大量人力,不利于保障产品质量的稳定性,整体质量管控成本较大。随着数字孪生技术的发展应用,助力船舶企业依据统一模型、统一数据源进行生产制造,解决CAD到CAM的集成问题,实现生产过程可预测、可调整、可追溯,有效提升产品质量,提高用户体验,增加企业收益。

(三)供应链管理由重经验向重需求转变

在传统船舶产业链管理体系中,船舶配套、船舶建造、货物生产运输、航运市场等环节的运营都是独立的、单向的,无法针对需求动态调整,缺乏供应链成本优化及纳期有效控制。工业互联网聚焦人、传感器、生产设备和库房、物流等节点的互联互通,打破数据、知识、能力、成本等束缚,推动供需双方相关数据互联互通,以信息流加速物流、资金流、技术流有效流动,加快经验导向到需求导向的模式转变,推动船舶制造企业向价值链、产业链高端跃升。

(四)发展模式由卖产品向卖配套服务转变

目前,全球船舶运力和制造能力存在过剩现象,造船市场需求出现结构性不足,散货船等常规船型需求乏力,高技术船舶和海洋工程高端装备需求旺盛,传统船舶制造业,依靠生产要素投入和廉价劳动力转化的盈利模式难以为继。工业互联网在船舶行业的应用推广,有利于提升船舶制造整体配套服务水平,打造“船舶+智能系统+配套服务”的整体产品方案,提高用户黏性,构建技术迭代升级、用户体验友好的新型船舶工业服务体系。

在数字空间模拟制造过程

降低生产错误率

(一)基于三维模型的协同设计

一是数字孪生仿真。在赛博空间对船舶模型进行碰撞仿真、结构仿真和流体仿真等测试,缩短产品研发周期。二是并行协同设计。船舶企业可应用工业互联网平台集成船舶数据,实现各项设计工作协同进行,提高研发效率。三是工艺设计优化。在数字空间模拟加工、焊接与组装等制造过程,降低生产错误率。

(二)基于CPS的智能制造

一是关键生产环节的装备自动化,依托工业互联网平台控制智能机器人开展生产流程,降低人力成本。二是造船厂域生产要素的泛在互联。建立狀态采集与控制网络,实现核心生产要素的泛在互联。四是基于数字孪生车间的智能管控。构建逻辑模型,实现生产过程动态分析、决策与调度。

(三)供应链协同

一是供应链管理。通过工业互联网平台进行船舶配套资材、供应商、资材配送等精益化管理,保障供应链配套均衡、有序,有效提高物流周转效率。二是供应链金融。通过工业互联网平台进行融资租赁,将资产由流动性较差的固定资产向流动性最强的现金资产转变,改善企业现金流,降低企业融资成本,优化公司资本结构。

(四)服务化延伸

一是船舶节能运营。将智能检测设备连接工业互联网,实现能耗查询、分析、统计和管理等功能,减少海运碳排放量,降低船舶运营成本。二是航路智能规划。搭建网络链路,实现数据的互通与共享。实现开阔水域辅助驾驶,提高了船舶航行安全。三是设备预测维护。使用大数据技术预测状态发展趋势和剩余寿命,并采用合理的维修或维护保障措施。

推动边云协同

促进数据流动

(一)夯实技术基础,建设数据流动快车道

一是推动新一代信息技术应用,加快大数据、虚拟仿真、系统协同、人工智能等技术协同,打破数据仅在本地计算机、局域网流动的范围限制。二是加大船舶智能制造总体技术、工艺设计、智能管控、智能决策等技术的研发投入力度,聚焦数据的搜集、积累,并加快相关知识转化,指导产品生产制造。三是加快船舶行业知识沉淀、封装、固化,打造数字中台,构建船舶行业工业软件支撑体系,通过加快数据自由流动有效解决行业问题。

(二)推动边云协同,打通生产现场数据瓶颈

一是核心产线智能改造,依托边缘智能计算、大数据分析,实现云对边智能控制,缩短核心零部件制造周期,有效降低不良品率,提升生产效率。二是生产计划动态调整,实时监控现场状态参数,在工业互联网平台综合分析场地、设备、人员等数据,制定负荷均衡的作业计划。三是生产模式组织优化,借助大数据、人工智能等技术,保障制造流程精益化、实时化和生产节拍的有序、流畅,降低制造成本。

(三)优化供应链配套,提高上下游信息共享水平

一是依托工业互联网加强上下游企业生产需求计划的对接,减少交期提前或拖期现象。二是建立云端数字化库存管理机制,逐步推广“需求拉动计划、仓储动态调整”的自由型库存控制模式,三是布局基于工业互联网的供应链金融,着力解决垫资、交付延期、订单取消等因素引起的资金链断裂问题。

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