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        歐姆龍:學者型技術專家的i-Automation!進化論

        已有33678次閱讀2020-09-14標簽:
               2015年,歐姆龍創新性地提出了全新的智能制造理念i-Automation!由此,這場由歐姆龍掀起的革新風暴從“制造現場”一步步延伸,并撬動著創新自動化未來。專精與迭新,成了i-Automation!獲取成功的堅實注腳。

         

               時至2020年,我們與席卷全球的新冠疫情狹路相逢,不斷加劇的地緣摩擦讓全球經濟氣氛愈發緊繃,在種種不確定因素疊加之下,是什么讓歐姆龍在上半年獲得了進攻型增長?i-Automation!進化論又增加了哪些新篇章?

         

               2020年8月31日,歐姆龍自動化(中國)有限公司總裁大場合志與gongkong ®總裁潘英章,以云上對話的方式踐行雙方的每年之約,并為上述謎題揭曉答案。

         

        歐姆龍自動化(中國)有限公司總裁大場合志  

         

        gongkong ®總裁潘英章

         

               疫情重塑經濟,歐姆龍進軍新市場

         

               據日經中文網8月20日消息,全球24個主要國家2020年4-6月的實際國內生產總值(GDP)同比萎縮9.1%,新冠疫情的影響非常突出。這24個國家共占世界GDP的2/3,其中,只有中國實現了正增長。

         

               面對這場突如其來的壓力測試,歐姆龍從被動式防御轉向主動式攻守。“據我們調查,春節之后,客戶受到比較大的影響,至3月中旬,客戶的生產活動恢復了50-70%。”大場合志說。“歐姆龍今年二季度‘成績單’表現亮眼:與一季度相比增長70%,與去年同期相比增長20%。”

         

               大場合志認為,原因主要有三點:其一,一季度受疫情影響,大家都處于觀望狀態,項目投資暫緩,4月份后投資方向更加明晰;其二,口罩機、人工呼吸機、非接觸式體溫計等醫療物資成為市場“硬通貨”,此類設備需求激增,歐姆龍在必需品市場斬獲頗豐;其三,4月份后,暫緩的客戶需求快速釋放,零部件需求快速增加,歐姆龍已預見到這一趨勢,并提前做好庫存準備,IAB(Industrial Automation Business)業績有所提升。

         

               “總而言之,這次疫情對歐姆龍意味著更多的機會。”大場合志說,比如,醫療物資等必需品市場,這是歐姆龍(IAB)以往沒有涉足的領域;再比如,更多客戶跨界生產口罩機,亟需歐姆龍為其提供配套方案和產品。

         

               如何迅速應對,抓住機會,這是關鍵。一方面,歐姆龍及時獲悉客戶需求,拆解成相對應的供應產品,提前準備,積極應對;另一方面,美國、歐洲、日本等海外市場受疫情影響停工停產,而歐姆龍在中國早已復工復產,能夠積極且及時應對海外客戶需求。同時,歐姆龍還整理分析了疫情對客戶生產現場、對工作本身帶來的影響和變化,積極思考i-Automation!如何為客戶賦能,如何將挑戰變成更多機會。

         

               對于工業自動化市場未來發展,大場合志依然保持樂觀態度。目前階段,歐姆龍看好二次電池、食品飲料、半導體等行業市場。

         

               i-Automation!迭新

               制造現場需要可視化

         

               之于智能制造,日本和中國的方法論并不相同。大場合志表示,中國制造以概念推實操,先知曉信息化、數字化、智能化概念,然后再在制造現場逐步落地。“日本制造業沒有過多強調信息化、數字化、智能化概念,而是專注于制造現場的每個細節進行優化和提升。”

         

               從i-Automation!理念的誕生,到integrated(控制進化)、intelligent(智能化)、interactive(新型人機協作)三個“i”在制造現場的逐步落地與漸進式進化升級,歐姆龍更多地思考如何幫助客戶解決實際問題,革新制造現場,創新自動化未來。

         

               i-Automation!理念

         

               構建現代工廠成為當下主流需求,大場合志卻直指客戶“迷思”,“構建現代工廠并不是實現信息化、智能化就結束了,歐姆龍認為,還需要提升制造現場的生產效率、產品品質,降低能耗,可視化是第一步。”

         

               在即將舉行的第二十二屆中國國際工業博覽會(簡稱“工博會”)上,歐姆龍將展出人機協作的智能化單元生產線。該生產線融合了AI、IoT、MOMA※、協作機器人等歐姆龍獨有的先進技術,基于大數據分析,實際運用在歐姆龍自社工廠的近未來生產管理系統。

         

               人機協作的智能化單元生產線

         

               通過作業狀態和工序狀態的可視化管理,歐姆龍打造自律工作的生產現場,將人才培養時間縮短一半;通過追溯管理,使人工操作失誤而導致的不良品流出率為0;發揮人與機器人各自的優勢,提高自動化水平,生產效率獲得2倍提升。

         

               后疫情時代

               制造現場需要人機新協調

         

               疫情正驅動中國制造業向數字化轉型,日常生活和服務領域已經率先數字化,而制造業數字化步伐還沒有那么快,特別是傳統的生產型制造領域,各細分領域差異之大,中小企業數字化發展空間之大,但限于生存發展條件,缺乏相關的技術加持。

         

               “真正的考驗在后疫情時代,歐姆龍基于制造現場的i-Automation!是不是能夠朝著三個‘i’的方向繼續沿用。”大場合志表示。思客戶之所思,解客戶之痛點,這是歐姆龍i-Automation!進化論的基調。

         

               歐姆龍努力在人與機器之間建立新的和諧關系。大場合志坦言,客戶的生產現場正在發生變化,疫情期間,非接觸需求異常凸顯,i-Automation!的interactive能夠確保客戶在保持工作距離的同時實現人與機器、機器人安全、可靠、和諧地工作。

         

               嵌入式AI

               制造現場需要設備新智慧

         

               人們常常提起狄更斯的名言,“這是一個最好的時代,也是一個最壞的時代”。而時代發展告訴我們,這是一個最好的時代,更是一個最快的時代,并且會越來越快。如今,云計算、大數據、物聯網、移動互聯網、人工智能、5G眾多新技術與傳統制造交融而迭新,生成一個又一個智能應用場景。

         

               在新技術融合創新賽道上,歐姆龍i-Automation! 將專精與迭新發揮得淋漓盡致。“我們并不是基于新技術而開發新技術,而是根植于市場需求,歐姆龍有什么技術可以為客戶賦能。”大場合志說。

         

               歐姆龍的主戰場是現實世界的自動化,通過信息通信技術將公司200,000多種不同類型的控制設備連接到網絡,實時收集生產線和設備狀態的數據。搭載AI的機器自動化控制器NX701-Z□00 / NY5□2-Z□00系列,通過在生產現場的裝置層運用AI、IoT技術,將熟練技工的直覺、經驗等隱性知識轉化為顯性知識,實現“人與機器共同成長的未來工廠”。

         

               本屆工博會,歐姆龍還將展出全新研發的AI感官檢查設備,通過“AI準確匹配”學習良品狀態的圖像數據,在短時間獲得檢測人員在多年實踐中積累的“檢測技術和知識”。除了能夠再現熟練工的檢測能力外,相比傳統的自動化檢測方法,能夠減少因公差導致的良品過檢,使檢測穩定性40倍UP。

         

        AI感官檢查

         

               一位讓創新落地的學者型技術專家

         

               如果以人來比喻歐姆龍,這是一位學者型技術專家,善于思考總結,并讓創新想法具象化落地。

         

               他提出的i-Automation!理論緊扣“真正為生產現場帶去價值”,且將三個“i”堅持到底。其背后不僅反映出歐姆龍對于技術和知識的專精與專研,還包含了歐姆龍在真誠與客戶打交道的過程中所累積起來的來自外界的期待與信任。

         

               我們期待,歐姆龍攜i-Automation!為制造業創造出更多新的價值。

         

               ※ MOMA是歐姆龍打造的全新一代機器人應用Mobile Manipulator。歐姆龍為它賦予了“眼睛”“腳”和“大腦”,加上原本已經非常成熟的機械“手”,MOMA可以在任何時間和地點與人類一起工作,完美詮釋interactive(新型人機協作)。當市場提出更多的人機新需求,歐姆龍i-Automation!的優勢也愈加明顯。

         

        新一代機器人應用MOMA

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