在当今数字化和智能化飞速发展的时代，家电行业面临着前所未有的机遇和挑战。为了提升生产效率、优化产品质量、降低成本，并实现可持续发展，家电制造企业推进智能工厂建设已成为行业内的必然趋势。
但与此同时，家电制造因其自身行业特色，建设智能工厂也面临许多困难。本期内容中，我们以美的集团5座“灯塔工厂”为例，通过分析其建设的先进技术和经验，看看能否为更多家电制造企业建设智能工厂，实现智能化转型提供一些借鉴和思考。
家电制造行业面临的共性技术挑战
家电的制造具有生产模式灵活、产品更新换代快、质量管理严格、供应链复杂、成本控制高以及售后服务完善等特点。因此，家电制造企业在建设智能工厂的过程中面临着多方面的难点，这些难点涉及技术、管理、资金、人才等多个方面。相较于其它三个方面，技术层面的挑战是大多数企业面临的共性问题。下面，我们从技术角度的难点来进行具体分析：
1、零部件的非标化
家电产品种类繁多，零部件非标化现象严重，这导致柔性生产需求提高，而当前的机器人和自动化设备尚不能完全满足这种需求。非标化零部件也增加了生产线调整和改造的难度，使得智能工厂的建设更加复杂。
2、产品更迭速度快
家电产品的更新换代速度非常快，同一产线上的产品型号更迭频繁，这要求生产线具备高度的灵活性和适应性。然而，现有的自动化设备往往难以快速适应这种变化，导致生产效率下降和成本增加。
3、高端制造工艺技术不足
与世界一流家电企业相比，国内家电企业在高端制造工艺技术方面还存在较大差距。这包括智能制造装备、高可靠智能控制、建模与仿真等关键共性技术以及智能识别等核心技术方面的不足。
先进的“灯塔工厂”建设实施经验
2018年至今，世界经济论坛（WEF）共发布“灯塔工厂”172家，其中，美的集团有5家入选，分别是美的厨热顺德工厂、美的洗衣机合肥工厂、美的冰箱荆州工厂、美的微波炉顺德工厂和美的家用空调广州南沙工厂。
1、美的-厨热（顺德）
“灯塔工厂”入选理由：为了满足在更短交货期内交付高质量产品的需求，美的顺德工厂在端到端价值链中应用了人工智能、数字孪生和其他第四次工业革命技术，使单位生产成本降低24%、交付时间缩短41%、研发时间缩短30%、缺陷率降低51%。
订单端：基于服务时效约束进行仓库选址建模和仓网仿真，智能推荐最优仓网布局和调拨网络，减少仓储面积18.4万㎡，缩短运输距离1888万km/年，更高效触达客户；通过运筹学算法推荐产品差异化库存策略，动态求解安全库存和最优调拨路径，自动生成补货订单，提升库存周转率和人员效率。
产品端：基于CAE/CAM仿真技术，构建全流程数字孪生平台，模拟产品性能和制造过程，完成135个项目员工模拟仿真，58个运输跌落仿真，100%覆盖新开发产品。
供应链端：利用AI视觉及SCADA赋能供方，实现核心供应商零部件智能检验及关键参数智能控制；通过品质云实现336家供方OQC在线管控及改善闭环；通过智能排程与供应商协同平台，对348家核心供应商库存在线化及供需管理，降低供方库存，提高供应齐套率。
制造、品质端：通过32个AI检测、48台自动化设备联机、100%岗位ESOP覆盖，并运用大数据智能分析，实现全流程岗位质量风险智能管控及PDCA闭环，降低品质不良；利用AI动作识别技术，帮助员工改善检验作业合规，鼓励员工自我能力提升。
仓库、物流端：通过5G、定位技术和平丘融合算法，连接MES、WMS构建智能仓库管理系统，实现车、货、库、柜的智能管控；利用数字孪生预测未来7天库存水位，实现库存超峰值的预警。
2、美的-冰箱（荆州）
“灯塔工厂”入选理由：鉴于消费者期望的变化以及产品的日趋复杂，拥有三十年历史的荆州工厂大规模引入了柔性自动化、物联网和人工智能技术，致力于改变制造系统，从而将劳动力生产率提高了52%，生产周期缩短了25%，单位产品的公用资源消耗降低了20%。
1）工业大脑赋能的注塑黑灯车间
从注塑业务流程上进行变革，以注塑工艺、模具技术为基础，结合机器人自动化以及5G信息化的运用，最终实现自动化、信息化的黑灯车间。重点对注塑参数自动调优系统、自动修边、智能机器人自动下线系统、柔性载具工装车、5G+AGV自动下线系统等进行了突破。
注塑参数自动调优系统取得突破，传统的参数调试完全依赖人工经验进行设置，平均耗时在20min以上，且生产过程不稳定需要人工矫正，整体良率低于90%；针对这个痛点，美的荆州工厂首先基于过往一年的历史数据，以良率和节拍两大维度各50%建立了最优参数模型，开发协议及接口拉通注塑机、SCADA、EAM系统数据，再将注塑机的122个关键参数及检验结果通过实时发送到AI云工业大脑，这些大量的数据和参数在AI云通过随机森林算法将影响良率和节拍的关键参数进行分析和确定，同时通过LSTM算法建立深度学习，训练出良率和节拍的预测模型，最后再通过数理统计算法进行仿真推演，寻找出节拍良率最优组合的工艺参数，那么下次工单上机后通过MES就可以将最优参数一键反写入注塑机实现自动调优；整个系统在行业内也是首次突破和应用，开机时间也由20min降低到了2min，合格率由90%提升到99.5%
针对物流入库人工转运效率低，美的荆州工厂应用了5G+AGV的智能仓储系统，通过高度的物流自动化与5G技术赋能，注塑线边满车自动完工写入水墨屏后系统自动触发呼叫AGV小车，AGV根据系统推荐库位自动入库至指定库位，同时自动呼叫空车进行车位补充，从硬件和软件上全部进行了拉通设计，5台AGV实现14台注塑机智能搬运及仓储管理，管理人员可以在集控中心监控到AGV的运行状态以及库位的实时情况，入库人员也实现了0的突破，库存天数下降55%至0.5天。开机时间由20min下降至2min，下降90%；人员由44人下降至6人，下降86%；OEE由75%提升至90%，提升20%。
2）利用柔性自动化的混流箱壳钣金加工线
• 硬件柔性：U壳线全伺服无缝换型实现按比例混产、箱发快速换型、门发地轨线外换型零损失，混产损失最小化。
• 软件柔性：根据剧本变化自动排班、同时拉通各产线人员信息实现柔性调动，效率最大化；前端的6个料舵混流上料可实现6个型号的交替上料；在冲切/辊轧/打Z/折U段通过智能控制全伺服自动换型，2S自动换型，实现U壳和总装匹配的同比例混流生产。
• 通过机械手抓取U壳自动入胆，在节拍和稳定性方面经过多次改造，最终实现零转运连续流生产。
3）多机种的混流智能模具排程
通过“数据预处理→规则初始解→多版本局部搜索算法”的算法框架，使得优化解在继承规则初始解良好生产连续性的同时，对初始解局部劣势片段进行筛选，提升模具排布集约、模具种类最优性，最终提高工厂资源配置效率、计划排程效率及缩短交期。
4）基于工人画像的技能预测与预警系统
自动排班：MES自动排班主要继承APS排班推荐数据进行排班，集合IHR人员技能认证及工位认证数据进行排班，拉取AI云人脸打卡数据判定员工出勤情况，对异常出勤人员进行推送备选人员（备选人员来源于共享池已出勤未排班人员）。
技能缺口预警与推送：根据生产计划安排，系统自动更新各工位缺口明细，及推送人员，员工可在接收推送认证信息发起手机端技能及工位认证申请，认证合格后台自动更新缺口数据。
员工保留管控：根据各维度进行判定员工等级，推送高风险、中风险人员至所在班组班长、分厂工人管理员及工厂工人管理员，及时进行分析风险原因，针对性进行改善。例如：病假人员家访、事假人员电话及家访跟进。
3、美的-洗衣机（合肥）
“灯塔工厂”入选理由：为了满足国内高端市场的需求和海外市场扩张的需要，合肥美的洗衣机有限公司在整个端到端价值链广泛部署了人工智能和物联网技术，旨在提高响应速度和供应链效率，最终将订货交付时间缩短了56%，客户报告的缺陷率降低了36%，劳动生产率提高了45%。
端到端柔性供应链控制塔：打通从预测到交付全流程中11个关键节点，实现客户订单从需求预测、智能排产、生产制造、下线直发、物流运输全流程实时透明；通过供应链风险评估算法对交付节点中11个节点，基于64个不同数据维度进行自动风险评估和预测，对有交付风险的节点进行主动预测，识别主要交付风险来源（来料品质、关键制程、生产齐套、货柜预测等），自动问题升级，通过对每一个订单进行交付风险进行精准管理，提前干预并闭环问题，提升内外销订单按时交付率。
无缝智能物流：通过物联网和区块链技术，实现从供方来料到成品发运全流程智能化，提升物流效率；通过RFID进行原材料齐套排查，一键盘点，感应出库；UWB对叉车室内自动导航及成品出库路径与储位优化；实时直接对接供应商及3PL的数据，实现每3小时生产拉动，并通过区块链技术进行合约签收，实现300多分布节点数据互信，提高效率并实现绿色供应链。
快速服务与优化产品设计：通过物联网技术和NB-IOT模块，实现了洗衣机运行状况的实时监控，将运行异常实时推送至用户和服务商，标准数据库内的故障，用户自主解决；需现场服务的故障，系统自动派单至服务工程师，实现及时精准快速的服务；通过大数据分析模型，挖掘在洗衣机物联网大数据中2000多万用户洗衣的消费行为数据（如洗涤模式、洗涤参数、衣物类型）以及设备运行参数，缩短了研发信息获取周期，帮助研发团队加速创新周期，针对特定用户群体进行针对性创新。
4、美的-微波炉（顺德）
“灯塔工厂”入选理由：为了发展电商业务和扩大海外市场份额，美的实施采购数字化、弹性自动化、质量管理数字化、物流智能化和销售数字化等一系列举措，将产品成本降低了6%，将订单交付周期缩短了56%，并将二氧化碳排放量减少了9.6%。
采购全流程数字化：如智能寻源和动态的调整，关联电商网站，利用爬虫与数据清理技术进行优质供方筛选，对占比80%的614家供应商进行智能寻源，并基于51000多个编码采购物料的工艺、材质、规格等定义核价模型，根据历史数据及行情动态定价，以此与供方价格谈判。供应商寻源更加规范化、公开透明，寻源效率提升42%；物料采购成本下降4.6%。
柔性自动化生产：对磁控管车间实行自动拆垛，RGV配送，自动立库等30多种自动物流技术，实现20种产品型号的共线生产；对装配线实行组装配件、检测、贴标、打包等工艺自动化，实现6个产品型号的共线生产与5min的快速切换；智能装配线，自动化率由16%提升至53%，精简17个人工岗，人效提升43%；磁控管车间，自动化率由45%提升至83%，产能提升20%，人效提升60%。
数字化质量管理：装配线关键质量工序人脸识别，确保专员上岗，关键参数在线SPC、CPK分析，形成闭环的数字化质量控制；AI+5G在节拍9s的线体上实现螺钉、标签、面板的机器视觉识别，云端共享AI的自学习模型与算法，取代人工质检。市场不良率下降15%，关键岗位管控率100%，检验数字化覆盖100%，岗位精简6个/线体；5G技术应用，实时上传云端，模型高效迭代，品质检验准确率由86%提升至99.5%。
智能物流：4200m²的平面库，密集存储3200多种物料，以及库容70万台的仓库，通过AI仓储算法，和5G技术，减少通讯断线、联动控制AGV，调度叉车，实现黑灯仓库、以及AGV和库位透明化和优化。平面库出入库效率提升3倍，呆滞库存减少60%，人工成本节省28万元/年；仓库装卸效率提升40%，单台物流费用下降10%。
美云销：销售库存透明化系统，覆盖146家代理商、2.4万分销商、1.7万小客户，多层级库存透明化，数据中台集成，协同管理，平台根据客户销量及设定水位，优化的算法自动分析并推送跨区域的库存调配方案，提高周转率。订单交付周期从45天下降至20天，下降56%；渠道库存同比下降40%；仓储成本下降33%。
整体而言，实现采购降本，人效提升，研发降本。采购成本下降4.6%，工厂整体人效提升28%，市场不良率下降15%，仓库装卸效率提升40%，渠道库存下降40%。主要能耗点数字化业绩管理，实现水电气等能耗费用同比节省15%，CO2排放减少9.6%。数字化系统应用（MES、QMS等），年节约纸张50万。
5、美的-家用空调（广州南沙工厂）
“灯塔工厂”入选理由：面对家电行业的激烈竞争以及电子商务领域的快速发展和日益复杂，美的集团利用第四次工业革命技术实现从自动化工厂向端到端互联价值链的转型升级，劳动效率提高了28%，单位成本降低了14%，订单交付期缩短了56%。
全价值链大数据运营：统一美的经营业务语言，建立集团一致性的指标体系和经营数据平台。实现对研发、生产、供应链、内外销、人力资源、IoT、行业趋势等全价值链数据运营。实现数据驱动改善经营，运用大数据赋能，通过数据算法、数据智能提升效率。
• 基于hadoop开源生态体系的大数据处理技术、自然语言处理技术，基于机器学习的人工智能数据挖掘。
• 通过全价值链业务全面线上化，数据实时采集、分析、决策支持，实时预警告警，快速响应处理异常信息，建立有效的协同机制。用户参与全过程，从需求、设计、测试、上线全流程参与。
• 缩短企划周期，新品企划周期缩短50%；工业大数据中控中心缩减订单交付周期、降低库存周转天数、提升人均工时产出率。
工业AI：美的自研的AI开放平台，提供视觉、听觉、数据分析等多种AI算法能力和端到端解决方案。协助工厂人员低门槛进入、高效率使用AI工具，在工厂快速实现大量AI检测项目。
工业互联网制造端各业务KPI评价闭环，品质不良检出率提升70%，提升产品良品率。大幅降低人力成本、提升缺陷识别的速度和准确性，从而缩短检测时间，提高产品质量和产能。
全流程物流：将IoT技术、数字化拣货技术在配送中心实施，实现数字化仓储管理、可视化车辆管理，提升配送中心周转效率。
订单交付周期减少56%，配送中心库存面积减少70%，存货周转天数下降31%，广州工厂仓库坪效769.9套，基于电子地图的货物运输全程可视。
结语
随着科技的飞速发展和消费者需求的不断升级，家电制造行业迎来了一场深刻的智能化变革。智能工厂作为这场变革的核心驱动力，其建设前景广阔且充满机遇。通过物联网、大数据、人工智能等先进技术的引入，家电制造企业能够大幅提升生产效率、优化产品质量、降低成本，并实现个性化定制和快速响应市场需求。同时，政府政策的支持和市场需求的增长也为智能工厂的发展提供了有力保障。未来，家电制造行业将朝着更加自动化、数字化、智能化的方向发展，成为推动行业转型升级和高质量发展的重要力量。
（本文综合整理自WEF和美的集团官网）
来源：荣格-《智能制造纵横》