黑灯工厂，其实没那么神秘
2019-11-14 14:48:31   来源：东方头条   

上次谈到的黑灯工厂建设中存在的诸多问题，大家都比较感兴趣，这确实是工业智慧化转型中遇到的难题。

由于现阶段的诸多问题，网络上有一种理念在潜意识中抵制“黑灯工厂”发展。例如有人说：

“早年我在德国做工程师的时候，有一种理想的概念：什么是自动化？自动化是不是就不需要人了呢？所以在做我第一个项目的时候，就把软件做成全自动、无手动模式。但后来我发现，机器突然出现毛病怎么办？全自动人就干预不了了。所以机械自动化最基本的要求一定是手动和自动两种模式同时都在，但这种最和谐的人机合作关系是最难的，也是此领域的最高境界。”

但今天我们谈论的“黑灯工厂”是迈向智慧化工厂的基础，并没有那么神秘和高不可攀。这就像辅助驾驶和无人驾驶汽车一样，他们出现的核心目的是减少驾驶员的操作，降低人力，但两者期待的结果不同，阶段也不同。我们不能越过第一个阶段，直接进入无人驾驶，就像特斯拉无人驾驶出现的交通事故，让他们不得不将“无人驾驶”模式改回“辅助驾驶”模式一样。所以实现民用级别的无人驾驶汽车，需要技术和大众认知的同步提升，才能最终得以实现。

现在无法实现不代表这个方向是错误的。

我们需要更加努力地解决问题，带着发展的眼光去稳步开拓。并且，黑灯工厂并没有说可以一蹴而就，“黑灯工厂”的概念是在目前的技术能力下，最大程度的减少人工成本和提高自动化比例。

实现黑灯工厂的核心，就是强大的自动化建设和智慧的配套软件。目前的问题，主要体现在工业自动化建设速度快于配套软件的发展速度。于是自动化设备足够先进，但软件端还停留在基础动作的管理，缺乏统一的协调性和智能化的管理。

于是，我们需要打造一个懂业务，有思维的工业智慧大脑。

这个大脑要做什么呢?

第一，懂得控制

这个工业大脑，要具备控制工业生产中自动化设备的能力。

第二，懂得管理

管理是业务范畴的工作，我们利用软件，将管理手段标准化，流程化，智能化，减少人工管理过程中的失误。这需要软件设计者与业务骨干坐在一起去设计。例如：智能下发工单，智能排产等环节。并且与之前的控制能力联动起来，在我们制定好生产计划后，我们的管理软件懂得提前预热设备，懂得制定工艺，在减少人参与的情况下实现准时生产。

第三，懂得分析

目前，我们可以获取到工业生产的全过程数据，面对这样的数据我么如何去利用，如何去分析，如何去展现。我们需要让数据发声，让数据说话，让数据产生价值。这就需要结合业务对数据进行分析，让数据辅助我们生产决策。例如：利用设备运行数据指导保养维护工作，通过数采数据分析设备健康情况，而不是传统简单的按照运行时间来对设备维护保养。这将有效的提升效率，降低成本，节省能源，提高产量。

第四，懂得学习

目前，大数据人工智能技术已经相对发展成熟，通过神经网络让机器学习风险判断，参数修正。这将大大提高工业智慧程度，解决以往难以解决的问题，例如：利用生产数据分析工艺参数最佳的配比而不是单单靠工人的经验。

所以，当前让工厂关灯，是我们应该也可以去实现的。