以“柔性制造與成本效率”為主題的ABB貝加萊2018年用戶大會今天在上海舉行。這是自2017年7月貝加萊加入ABB后的首次聯(lián)合展示，聚焦智能制造相關(guān)的軟件技術(shù)、建模仿真、通信技術(shù)、輸送技術(shù)以及控制、驅(qū)動、機器人、儀器儀表和低壓電氣等在內(nèi)全方位工業(yè)自動化解決方案，彰顯ABB在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的獨特優(yōu)勢與領(lǐng)先地位。

在開場的主旨演講中，貝加萊大中華區(qū)總裁肖維榮博士指出，智能制造是在制造過程和相關(guān)企業(yè)管理活動中融入分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等智能活動，以達到全局或局部可持續(xù)地改善產(chǎn)品質(zhì)量、縮短交貨周期、降低總成本，實現(xiàn)高效生產(chǎn)的目的。柔性制造屬于智能制造的范疇，是整個供應(yīng)鏈中對外部和內(nèi)部變化的成本最小化的柔性響應(yīng)能力，它使小批量、大規(guī)模定制生產(chǎn)達到大批量生產(chǎn)的成本優(yōu)勢。

貝加萊大中華區(qū)總裁肖維榮博士

肖維榮表示：“高效的組織架構(gòu)、可靈活規(guī)劃的生產(chǎn)單元、通過軟件配置或參數(shù)調(diào)整實現(xiàn)工藝切換、模塊化的機械與電氣組件以及自動化軟件方案等這些‘不變’的核心元素應(yīng)對‘變化’的市場需求、產(chǎn)線狀態(tài)等，因此，我們說柔性制造即‘以不變應(yīng)萬變’ 。”

本次活動中亮相的SuperTrak就是貝加萊為柔性制造產(chǎn)線設(shè)計的革命性的工業(yè)輸送系統(tǒng)，它可以改變產(chǎn)線的組織方式并極大提升其柔性能力。目前，采用SuperTrak的產(chǎn)線已經(jīng)有多條在中國市場投入應(yīng)用，在汽車電子領(lǐng)域，它大幅簡化了機器的設(shè)計，并縮短生產(chǎn)訂單的切換時間；而在工藝與客戶需求都快速變化的鋰電池制造業(yè)，SuperTrak可以通過快速的生產(chǎn)重組、靈活的參數(shù)配置實現(xiàn)生產(chǎn)協(xié)同，提高生產(chǎn)效率。

ABB機器人業(yè)務(wù)單元全球產(chǎn)品管理負責人張暉博士

無論是智能制造還是柔性制造，其實現(xiàn)與貫徹的主線是融合信息技術(shù)的工業(yè)自動化方案或手段。而工業(yè)自動化中融入越來越多的智能化或人工智能（AI）元素，成為了當今的發(fā)展趨勢。ABB集團中國研究院負責人、ABB中國首席技術(shù)官劉前進博士表示，人工智能近期的發(fā)展源于深度學習和大數(shù)據(jù)結(jié)合的紅利，可以彌補某些生產(chǎn)過程無法確切建模的壓力，其對工業(yè)的影響是顯著的。

ABB集團中國研究院負責人、ABB中國首席技術(shù)官劉前進博士

ABB在人工智能工業(yè)應(yīng)用方面走在前列，推出了設(shè)備健康管理、聯(lián)合運營中心等解決方案。劉前進表示：“自動化針對的是確定的場景、已知的問題； 而自主化需要能夠識別新的場景，解決我們所不知道或沒有預(yù)見到的問題。我們必須要結(jié)合工業(yè)的實際需求，實現(xiàn)從軟件化、數(shù)字化到自主化的有序推進。”

活動中，來自貝加萊總部自動化學院院長Franz Enhuber先生介紹了如何有效集成信息流、價值流與物流以實現(xiàn)更高效、敏捷的制造。同時，來自ABB機器人、傳動、電機與發(fā)電機、電氣產(chǎn)品等部門、貝加萊總部以及合作伙伴的專家從不同角度分享了柔性制造的技術(shù)與應(yīng)用案例。

此次活動涵蓋技術(shù)交流、新品發(fā)布和展覽展示，來自印刷、包裝、塑料、3C、汽車電子、新能源等領(lǐng)域的260多位嘉賓和行業(yè)專家共聚一堂，探討如何通過柔性制造應(yīng)對市場變化和提升成本效率，交流自動化和數(shù)字化在智能制造中扮演的角色，并展示如何利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)實現(xiàn)自動化設(shè)備的智能互聯(lián)。

ABB中國副總裁、ABB中國電氣事業(yè)部高級顧問王中丹

肖維榮博士、劉前進博士與北人智能董事長陳邦設(shè)、博斯特大中華區(qū)榮譽主席鄭驊、新美星總經(jīng)理何建鋒等嘉賓出席了以“自動化走向何方”為主題的開放論壇。在論壇上，嘉賓們探討了在智能制造的大背景下，如何通過價值鏈各環(huán)節(jié)的配合以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級，分享了各自在推進柔性制造的過程中遇到的挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略，并展望了人工智能和機器學習與自動化融合的發(fā)展趨勢。