年，美的集团()迎来了创业以来的50周岁。就在这一年，公司提出了“人机新世代”发展战略，还发布了全新的工业互联网平台M.IoT，翻开了全新的发展篇章。
其中，工业互联网更是美的今年崭新规划中的重中之重，开启了从内部运用到对外服务的窗口。近日，记者走进美的微波炉生产基地，详细了解工业互联网对制造业生产流程的改变。
3亿台微波炉诞生地
美的微波和清洁事业部相关负责人李锦辉介绍，该事业部属于美的集团十大事业部之一，拥有近万名员工，主要集中在微波炉、烤箱几个产业，销售规模接近亿元，拥有全球最大的微波炉产业基地，从磁控管、变压器、电机、钣金、注塑、电脑板整个价值链都在这里。
从创立之初，到年底，这个全球最大的微波炉产业基地已经累计出货超过3亿台微波炉产品，年产能从年的12万台，到年已经出货万台，同时实际生产能力已经可以达到万台，且绝大部分以外销为主，是全球最大的微波炉出口基地。
李锦辉告诉记者，目前这里每天可以生产出微波炉13万台左右，出货量可以达到多个集装箱。而这里也被美的集团选作智能化转型一个标杆基地。
据李锦辉介绍，这个标杆基地着力于四方面能力的强化。“第一是完整的信息化框架，我们整个生产实现了总控中心可视化订单排产模式；第二是各工厂车间都已经形成以MES为主的，包括品质检测、生产设备、物流配送等生产运作模式。”
“第三是数据集采系统，所有的车间，包括设备、电、气等能源数据，都实现了透明化的交互。从生产过程、环境能耗、产品质量、快速交付等方面都打造出一个非常透明、高效的信息交互模式。第四是整个事业部工厂在少人化、精益化面投入了众多的自动化设备，目前已经超过台自动化设备，自动化率从三年前的20%现在提升到70%左右。”
数字工厂
在微波炉产品中，磁控管是一个非常核心的部件，被称为微波炉身上的“心脏”。而美的更是在磁控管工厂上投入重金，打造出一个具备95%自动化率的数字工厂。
李锦辉介绍，磁控管工厂目前已经实现了所有的信息流、物流、资金流的交互，同时也实现了人、机、料互动可视化，基本达到了公司内部对工业4.0的愿景。
据悉，整个工厂一共打造六大核心系统和信息化框架，基本可以实现到业务流和数据流接口打通。
首先在供应商端，通过供应商虚拟云把供应商的生产计划系统放在云端，供应商信息数据传到云端的系统。同时结合美的自行设计开发的制造执行系统MES生产系统，实现了入库、储存、生产，同时把供应商云的数据实行了接口上一个传递。
在MES系统上，公司打通了WMS的物流，打通了质量管理系统QMS，实现了对物流配送、品质管控整体的协同管理。同时在此过程中，把客户的需求计划和生产计划通过计划排程APS系统拉通实现了互联。
在产品生命周期和开发方面，工厂通过PLM系统，实行了研发和制造产品生命周期的管理，实现了制造与研发同步；同时在整个工厂还使用了设备管理EAM系统和动力能源的管控系统ECS，实行了智能的管控和自我调试。在最后的销售端，公司通过CRM系统能够向海外客户发货，与客户信息对接。
“整个磁控管工厂通过七大系统、48个接口，实现了个功能，覆盖业务场景超过个，基本每天数据交互量达到万条左右。”李锦辉表示，公司实现了很多工业互联网的应用，在物流上，能够应用WMS、MES自动逻辑的分配技术、WMS、MES自动逻辑的分配技术；在软硬件对接上，实现了生产、物流的硬件与后端软件的无缝自动对接。而这些都是工业互联网改造前没有的功能。
包括与外部供应商的对接，如今已经实现了全流程的数字化、无人化的对接。包括精密机器人、3D激光扫描、智能算法应用等一系列创新技术都在自动化过程中得到充分的运用。“这是一个全流程的自动化，而不是孤点式的自动化。”李锦辉评价道。
智能化工厂演变
除了上述自动化的应用外，为了贴合环保工厂、绿色工厂等理念和目标，团队还作出了许多工艺上的技术突破。首先是实现了全球首创的无苯化、无氨化、无粉尘磁控管的生产技术。“目前全世界有七大磁控管厂家，国外五家，中国两家，但他们所有行业技术都采用苯氨、粉尘。”李锦辉说。
在减排降能方面，整个工厂一年的电费超过万，月均电费超过万元。通过冰蓄冷技术的使用，利用早晚端电费差价，工厂在晚上进行制冰，白天用冰进行制冷，实现了对能耗的大幅节省。
同时，工厂在电力方面实现了电路优化匹配，气体方面采用了高端不锈钢材料运用，减少了气体的浪费；同时采用封闭式冷却塔技术，让工业循环水综合使用效率提升，保持了较高的洁净度。
“通过工业互联网在整个工厂的应用，我们取得的收益是比较明显的。品质的提升力达到了70%以上，人员效率提升了88%，空间效率提升达到了80%。”李锦辉指出，“在人才结构上实现了从普通型工人向技术工人的转变，技术型工人已经达到80%，同时我们工厂培养了很多领域技术专才，例如AI智能技术工程师、视觉工程师、算法工程师，这一类属于工业互联网的技术人才已经从20%提升到80%。”
对于未来，李锦辉希望希望在数字化工厂的基础上，进一步向智能化工厂升级。“年我们基本实现了可追溯、可识别的一个数字化工厂的体系，建立了数据库、人机交互和工业互联网，明年在这个基础上实现数据可判断、逻辑、数据的驱动和大数据的应用，实现可分析、可预测。到年，在可分析、可预测的基础上，我们能够让数据本身实现自我运营、自我决策、自我管理，这是真正的实现我们未来化的智能化工厂。”
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