전염병 상황 아래, 공업 지능 화 는 전통 제조 업 의 '면역력' 을 높 인 다.

디지털 두뇌 기능, 스마트 공장 출시...전염병 상황 아래, 공업 지능 화 는 전통 제조 업 의 '면역력' 을 높 인 다.

방직 작업장 에 '새로운 기초 건설' 이 일어나 기 시작 하 였 으 나, 노동자 의 온 도 는 여전히 대체 할 수 없다.

힌트 를 읽다

지능 기계 의 화력 이 모두 열 리 고 인공지능 제품 의 식별, 데이터 발굴 의 심도 있 는 개조...전통 방직 기업 은 연 생산량 이 20 만 톤 인 금 륜 을 생산 하려 면 적어도 1100 명의 노동자 가 필요 하 다. 항 신 지주 그룹 에서 이 숫자 는 420 명 에 불과 하 다. 빅 데이터, 인공지능, 산업 인터넷 을 핵심 으로 하 는 '신 기 건' 은 방직 공장 에서 가속 화 되 고 전통 제조 업 이 전염병 상황 에서 '역 주 행' 을 하도록 돕는다.

부두 에 도착 한 만 톤 의 원 료 를 운송 할 때 차량 을 적재 하고 운반 하지 않 아 도 된다. 전용 관 로 를 통 해 공장 지역 까지 갈 수 있다. 원료 의 재고 가 얼마 인지, 소모 가 얼마 인지, 얼마 만큼 의 촉매제 를 투입 하 는 지, '유출 된 적 이 있 습 니까?'많은 방직공 업 체 들 이 다시 직원 을 찾 고 있 을 때 복건성 복주 시 에 위치 한 항 신 지주 그룹 생산 라인 의 각 부분 은 모두 '스마트 두뇌' 의 전 절 차 를 실현 했다.현재 이 회사 의 진 건 룡 회장 은 다음 단계 의 생산 능력 구조 와 생산 현장의 스마트 화 개선 을 계획 하고 있다.

종합 가중 계 가동 율 92%, 직원 귀 공장 율 97.4%, 생산 능력 회복 110%...'스마트 센터' 의 스크린 에서 실시 간 으로 뛰 고 있 는 데 이 터 를 보면 진 건 룡 은 '현장 에 일어 난' 신 기 건 '이 항신 을 전염병 의 중심 에 놓 게 만 들 었 다!' 라 고 감탄 했다.

'스마트 화' 로 복직 난 제 를 풀다.

3 월 20 일 항 신 지주 그룹 산하 의 항 금륜 중합 생산 현장 에 3 개의 고속 방직 슬라이스 생산 라인 이 효율 적 으로 작 동 되 고 5000 여 평방미터 작업장 의 생산 설 비 는 모두 중국 통제실 의 조작 인원 통제 와 감 측 을 통 해 작 동 된다.현장 에 15 명의 노동자 들 이 마스크 를 쓰 고 스마트 화 된 생산 설 비 를 이용 하여 '제로 접촉' 을 실현 한다.

같은 날 거리력 항 금 륜 집적 생산 작업장 에서 6km 떨 어 진 항 신 합 섬유 과학기술 유한 공사 의 후 방적 공장 에서 원사 는 기계 사이 에서 '늘 림, 가 림, 풀 림, 돌 돌 림' 을 하고 30 명의 노동자 들 이 정전기 방지 복 을 입고 왔다갔다 했다. 전통 방직 공장 에서 수백 명의 노동자 들 이 땀 을 뻘 뻘 흘 리 는 장면 이 이곳 에서 보이 지 않 았 다.

항 신 홀딩 스 그룹 에서 자동 랩 머 신, 기계 팔, 자동 포장 라인 등 스마트 설 비 는 생산 라인 에서 광범 위 하 게 활용 되 었 고 이 로 인해 전염병 발생 시기 에 부족 한 노동력 이 신속하게 생산 결함 으로 보충 되 어 생산 라인 의 안정 적 인 운행 을 확보 했다.

"스마트 화 는 우리 가 생산 능력 을 회복 하 는 노동력 수 요 를 최대한 낮 추 는 데 도움 을 준다."항 신 합 섬유 과학기술 유한 공사 의 매 진 사장 은 기자 에 게 전통 방직 기업 은 연 20 만 톤 의 폴리아미드 를 생산 하 는데 적어도 1100 명의 노동자 가 필요 하 다 고 말 했다. 항 신 에 서 는 이 숫자 는 420 명 에 불과 하 다.

당장 은 구제역 이 풀 리 지 않 았 지만 메 진 은 스마트 화 에 따 른 생산 능력 의 가속도 에 나 서고 있다.

오전 9 시 30 분 에 완성품 실 작업장 에서 매 진 은 옆 에 있 는 기술자 들 과 방금 입 항 한 '신 기초 건설' 프로젝트 인 산업 스마트 카 메 라 를 논의 하 느 라 한 창 바쁘다.이 산업 스마트 카 메 라 는 수백 만 가지 제품 의 품질 외관 정 보 를 탑재 하여 제품 의 외관 을 집중 적 으로 일체화 검사 함으로써 대량의 인력 투입 을 낮 추 려 고 한다.메 이 진의 말 에 따 르 면 "제품 이 통과 되 지 않 으 면 인공 손 으로 검사 할 필요 가 없고, 카메라 로 한 번 훑 으 면 바로 알 수 있다" 고 했다.

곧 말 에 오 를 이 스마트 메 이 크 업 은 머 핀 의 외관 점검 등 많은 인력 이 투입 되 어야 하 는 콘 텐 츠 로 활용 된다 고 소개 했다.메 이 진 은 기 자 를 위해 장 부 를 계산 했다. 프로젝트 가 완공 되면 매년 인건비 가 480 만 위안 을 절약 할 수 있 고 개조 후 제품 의 합 격 률 은 0.5% 올 라 가 매년 3500 만 위안 을 초과 할 것 으로 예상 했다.

'디지털 두뇌' 가 전 세계 의 협동 을 가져오다.

'세계 1 위' 를 인수 한 푸 본 트 에 게 세계 최대 규모 인 아 미 드 생산 업 체 로 도약 하고 '에프론 - 포 네 이 미 드 취 합 - 섬유 - 탄 - 직조 - 염 정' 산업 체인 을 먼저 개방...최근 에 전 세계 에서 21 개의 지사, 7 개의 실험실 을 연구 개발 하 는 항 신 을 가지 고 '세계 공장' 이 되 었 다.

그러나 유럽 대륙 을 뛰 어 넘 는 산업 협동 문제 에 대해 '모기장 공장' 으로 시작 한 토 종 방직 기업 은 별로 참고 할 만 한 경험 이 없다.

"세계 에서 가장 선진 적 인 설 비 를 갖 추고 기계 로 인력 을 대체 하 더 라 도 스마트 화 구조 가 이 루어 진 것 은 아니다."진 건 룡 항 신 지주 그룹 회장 은 산업 이 협동 하 는 네트워크 를 '하늘' 에 올 려 놓 고 '신 기 건' 을 통 해 '디지털 두뇌' 로 경 과 를 구 해 야 스마트 공장 이 영혼 을 가 질 수 있다 고 본다.

진 건 룡 은 태 블 릿 PC 에서 기자 들 에 게 항 신 '디지털 뇌' 스마트 관리 플랫폼 의 '초기 형' 을 선 보 였 다.이 는 'SAP ERP' 구 조 를 바탕 으로 하 는 관리 시스템 으로 'Iot (사물 인터넷) + SaaS (소프트웨어 통합) + AI (인공지능)' 의 시스템 심화 응용 을 실현 하고 생산, 연구 개발 디자인, 물류 창고 등 각 절차 데 이 터 를 하나 로 결합 시 켜 '생산, 공급, 판매, 사람, 재산, 물' 데이터 의 실시 간 획득 과 스마트 발굴 을 실현 했다.

기 자 는 '디지털 두뇌' 를 통 해 푸 젠 장 락 연 강, 장쑤 성 난 징 에 있 는 자회사 든 네덜란드 마 스 트 리 핫 트 에 있 는 공장 현장 이 든 진 건 룡 이 생산 화면 과 생산 능력, 재고 등 각종 데 이 터 를 실시 간 으로 배정 하고 스마트 화 제 표를 만 들 수 있다 는 것 을 발견 했다. 이 때문에 전염병 발생 하 는 동안 기업 이 지역 을 초월 하여 생산 능력 구 조 를 조정 하고 생산 지 표를 분배 하 며 감소 할 수 있다.재고 소 모 는 가능 합 니 다.

"과거 유럽 연구개 발 센터 는 매년 1700 만 유 로 를 투입 해 현재 '디지털 두뇌' 를 통 해 같은 연구 과제 에 850 만 유로 만 투입 하 는 것 이 시 너 지 효 과 였 다" 고 밝 혔 다.진 건 룡 에 따 르 면 기 존의 지역 을 넘 는 정보 전달 은 5, 6 일이 걸린다 고 한다.'디지털 두뇌' 의 지능 분해 로 납품 주기 가 지난 1, 2 주 에서 4 일 이내 로 늘 어 나 생산성 이 크게 향상 되 었 다.

기계 의 배후 에는 대체 할 수 없 는 노동자 이다

매일 오전 7 시 45 분 에 항 신 합 섬유 기술 센터 에서 엔지니어 양 월 은 제시간에 컴퓨터 스크린 앞 에 나타 나 전방 6 개 방적 공장 에서 전 송 된 제품 지표 데 이 터 를 살 펴 본다.데 이 터 는 8 개의 표 에 로 딩 되 며, 현장 에 있 는 모든 기계 에서 제품 을 생산 하 는 물 성, 염색, 외관 등 3 가지 종류 가 모두 22 개의 작은 항목 의 지표 파 라미 터 를 기록 하고 있다.항 신 그룹 이 가지 고 있 는 후 방직 설 비 는 110 대 이 고 평균 적 으로 양 월 의 검 사 를 받 고 처리 해 야 하 는 데 이 터 는 2200 개가 넘 습 니 다.그 는 기자 에 게 "이 자료 들 을 다 보고 정리 하 는 데 반나절 이 걸린다." 라 고 말 했다.

"제품 의 모세 율 데이터 가 이상 하 며, 방적 한 지 1 일 후에 도 계속 고가 에 있 으 며, 기계 부품 이 마모 되 고 노화 되 는 지 검사 합 니 다.""경직 되 거나 조 이 는 현상 이 빈번히 나타 나 는데 생산 공정 은 약간 조절 이 필요 할 수도 있 습 니 다."9 년 동안 방직 업무 경험 을 가 진 양 월 은 이런 데이터 에서 이상 을 찾 고 이런 데 이 터 를 분석 하여 생산 현장 에 있 는 노동자 에 게 이상 원인 과 개선 건 의 를 제공 하고 전체 과정 을 따라 가 야 한다.

적지 않 은 동료 들 의 눈 에는 양 월 이 가 맡 은 역할 은 '두뇌 공장' 의 두뇌 처럼 엄 청 난 데이터 속 에서 데 이 터 를 파 헤 치 는 역할 이다.데이터 마 이 닝 의 자동화 수준 을 향상 시 키 기 위해 양 월 과 동료 들 은 이상 데이터 의 표현 규칙 을 연구 하고 있 으 며 새로운 분석 시스템 을 개발 하여 생산 라인 의 이상 이 더욱 신속하게 발견 되 고 인공 검사 의 오차 율 을 낮 추 려 고 노력 하고 있다.

"스마트 기기 든 디지털 두뇌 든 모두 노동자 들 이 더 높 은 품질의 생산 과 노동 을 실현 하도록 돕 기 위해 서 이다."양 월 의 입장 에서 볼 때 그 는 자신 이 이 자동화 시스템 에 의 해 대체 되 는 것 을 걱정 하지 않 고 노동자 들 이 생산 라인 의 스마트 설비 로 대체 되 는 것 을 걱정 하지 않 는 다.

그 와 기술 센터 안의 다른 엔지니어 두 명 은 모두 생산 라인 에서 왔 고 취 합, 면, 후 방직 의 생산 데 이 터 를 각각 모니터링 하고 정리 했다."우리 가 이곳 에 있 을 수 있 는 것 은 우리 가 기계 가 진 능력 과 경험 이 없 기 때문이다."양 월 은 기자 에 게 "노동자 의 온 도 는 대체 할 수 없다." 라 고 말 했다.