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        新聞詳情

        船舶:向價值鏈產業鏈高端躍升

        http://www.kblhh.cn 2020-04-22 10:13 來源:賽迪智庫信息化與軟件產業研究所 管桐

        船舶行業屬于勞動密集、資金密集、技術密集的離散制造業,具備零件數量多、生命周期長、資本投入大、技術要求高等典型特征,正面臨接單難、交船難、融資難等痛點。江南造船、黃埔文沖、滬東中華等企業以網絡化協同和服務化延伸為切入點,從設計協同化、制造智能化、管理精益化、融資在線化、產品服務化等方向進行數字化轉型。

        研發開始向無縫設計轉變

        (一)研發設計由獨立設計向無縫設計轉變

        船舶行業研發設計環節復雜,涉及數十個專業分工。傳統船舶行業使用獨立設計模式,在設計環節聯通、跨專業對接、設計模型變更等方面存在數據交流不暢、企業協同水平不足等問題。隨著業內無縫設計模式的應用推廣,基于MBD理念使用唯一數據源進行屬性標注,有利于統一標準,改善數據差異問題,打破研發設計的空間、時間、組織限制,降低跨專業、跨部門、跨企業協同研發設計門檻。

        (二)生產制造由數字化向智能化轉變

        船舶構造復雜精密,大型豪華游輪零件數量超過2500萬個,對制造工藝、工序的要求較高。在傳統船舶生產制造過程中,零部件加工需大量人力,不利于保障產品質量的穩定性,整體質量管控成本較大。隨著數字孿生技術的發展應用,助力船舶企業依據統一模型、統一數據源進行生產制造,解決CAD到CAM的集成問題,實現生產過程可預測、可調整、可追溯,有效提升產品質量,提高用戶體驗,增加企業收益。

        (三)供應鏈管理由重經驗向重需求轉變

        在傳統船舶產業鏈管理體系中,船舶配套、船舶建造、貨物生產運輸、航運市場等環節的運營都是獨立的、單向的,無法針對需求動態調整,缺乏供應鏈成本優化及納期有效控制。工業互聯網聚焦人、傳感器、生產設備和庫房、物流等節點的互聯互通,打破數據、知識、能力、成本等束縛,推動供需雙方相關數據互聯互通,以信息流加速物流、資金流、技術流有效流動,加快經驗導向到需求導向的模式轉變,推動船舶制造企業向價值鏈、產業鏈高端躍升。

        (四)發展模式由賣產品向賣配套服務轉變

        目前,全球船舶運力和制造能力存在過?,F象,造船市場需求出現結構性不足,散貨船等常規船型需求乏力,高技術船舶和海洋工程高端裝備需求旺盛,傳統船舶制造業,依靠生產要素投入和廉價勞動力轉化的盈利模式難以為繼。工業互聯網在船舶行業的應用推廣,有利于提升船舶制造整體配套服務水平,打造“船舶+智能系統+配套服務”的整體產品方案,提高用戶黏性,構建技術迭代升級、用戶體驗友好的新型船舶工業服務體系。

        在數字空間模擬制造過程降低生產錯誤率

        (一)基于三維模型的協同設計

        一是數字孿生仿真。在賽博空間對船舶模型進行碰撞仿真、結構仿真和流體仿真等測試,縮短產品研發周期。二是并行協同設計。船舶企業可應用工業互聯網平臺集成船舶數據,實現各項設計工作協同進行,提高研發效率。三是工藝設計優化。在數字空間模擬加工、焊接與組裝等制造過程,降低生產錯誤率。

        (二)基于CPS的智能制造

        一是關鍵生產環節的裝備自動化,依托工業互聯網平臺控制智能機器人開展生產流程,降低人力成本。二是造船廠域生產要素的泛在互聯。建立狀態采集與控制網絡,實現核心生產要素的泛在互聯。四是基于數字孿生車間的智能管控。構建邏輯模型,實現生產過程動態分析、決策與調度。

        (三)供應鏈協同

        一是供應鏈管理。通過工業互聯網平臺進行船舶配套資材、供應商、資材配送等精益化管理,保障供應鏈配套均衡、有序,有效提高物流周轉效率。二是供應鏈金融。通過工業互聯網平臺進行融資租賃,將資產由流動性較差的固定資產向流動性最強的現金資產轉變,改善企業現金流,降低企業融資成本,優化公司資本結構。

        (四)服務化延伸

        一是船舶節能運營。將智能檢測設備連接工業互聯網,實現能耗查詢、分析、統計和管理等功能,減少海運碳排放量,降低船舶運營成本。二是航路智能規劃。搭建網絡鏈路,實現數據的互通與共享。實現開闊水域輔助駕駛,提高了船舶航行安全。三是設備預測維護。使用大數據技術預測狀態發展趨勢和剩余壽命,并采用合理的維修或維護保障措施。

        推動邊云協同 促進數據流動

        (一)夯實技術基礎,建設數據流動快車道

        一是推動新一代信息技術應用,加快大數據、虛擬仿真、系統協同、人工智能等技術協同,打破數據僅在本地計算機、局域網流動的范圍限制。二是加大船舶智能制造總體技術、工藝設計、智能管控、智能決策等技術的研發投入力度,聚焦數據的搜集、積累,并加快相關知識轉化,指導產品生產制造。三是加快船舶行業知識沉淀、封裝、固化,打造數字中臺,構建船舶行業工業軟件支撐體系,通過加快數據自由流動有效解決行業問題。

        (二)推動邊云協同,打通生產現場數據瓶頸

        一是核心產線智能改造,依托邊緣智能計算、大數據分析,實現云對邊智能控制,縮短核心零部件制造周期,有效降低不良品率,提升生產效率。二是生產計劃動態調整,實時監控現場狀態參數,在工業互聯網平臺綜合分析場地、設備、人員等數據,制定負荷均衡的作業計劃。三是生產模式組織優化,借助大數據、人工智能等技術,保障制造流程精益化、實時化和生產節拍的有序、流暢,降低制造成本。

        (三)優化供應鏈配套,提高上下游信息共享水平

        一是依托工業互聯網加強上下游企業生產需求計劃的對接,減少交期提前或拖期現象。二是建立云端數字化庫存管理機制,逐步推廣“需求拉動計劃、倉儲動態調整”的自由型庫存控制模式。三是布局基于工業互聯網的供應鏈金融,著力解決墊資、交付延期、訂單取消等因素引起的資金鏈斷裂問題。

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