编者按
厦门火炬大学堂于6月初启动了首个旗舰项目——“优秀企业家战略领导力项目”并成功完成了“绿色转型”和“智能制造”两大模块核心课程的授课。在主题为“智能制造：向产业链和供应链中高端攀升“模块中，工业和信息化部原副部长杨学山，西门子工业软件研发中心中国区总经理徐吉人，西门子数字化工业软件上海研发中心高级顾问郑维明，弘信电子科技股份有限公司董事长李强，ABB（中国）有限公司电气事业部数字化业务负责人、ABB（中国）有限公司电气事业部配电系统产品市场总监蒋英，厦门ABB开关有限公司总经理蔡剑波等担任责任导师，于7月16-17日授课。第三模块“数字变革”核心课程授课将于8月6-7日进行。
ABB电气事业部配电系统业务单元中国区负责人、厦门ABB低压电器设备有限公司总经理何晓晖，导师蒋英、蔡剑波等与首期班学员及教务人员在ABB(中国)有限公司大楼前合影。
（图片来源：厦门火炬大学堂）
7月17日下午，ABB电气事业部配电系统业务单元中国区负责人、厦门ABB低压电器设备有限公司总经理何晓晖在课前致辞中表示：大学堂没有固定办校的课堂，在整个厦门福建乃至中国企业之间做参访，这是非常好的一种学习模式。
ABB（中国）有限公司电气事业部数字化业务负责人、ABB（中国）有限公司电气事业部配电系统产品市场总监蒋英，厦门ABB开关有限公司总经理蔡剑波，分别就双碳目标驱动下企业如何践行低碳之路、智能制造与应用等内容进行了深入授课，并与学员互动。在工作人员的引导下，学员们身临ABB产线，并且与导师进行了密切的互动交流。厦门火炬大学堂微信公众号刊出他们授课部分实录，以飨读者。
ABB电气事业部配电系统业务单元中国区负责人、厦门ABB低压电器设备有限公司总经理何晓晖在课前致辞。
（图片来源：厦门火炬大学堂）
# 双碳目标下企业如何践行低碳之路 #
蒋英老师给首期班学员授课 。
（图片来源：厦门火炬大学堂）
#1
双碳目标下面临什么样的机遇和挑战
在能源端侧需要电力脱碳，在消费端侧也在快速消费脱碳。通过碳吸收，就是植树造林、碳捕集、碳封存等方式吸收二氧化碳，当排放和吸收对等时实现碳中和。消费用电激增会增加更高的用电成本，这就是各自企业即将要面临的挑战。
实现碳达峰和碳中和的路径靠什么？首先是清洁能源的建设，实现最大的本地消纳。第二要将能源使用效率提升。用电需求侧弹性非常大，因为用电负荷都不是24小时运行的，如果可以将中间弹性的释能相互的共享起来，这部分有效提升能源效率，从而降低对电网端用电需求。因为新能源发电和激增的用电需求是不平衡的，通过清洁能源的建设和消纳以及提高能效使用效率是帮助解决电力脱碳短期新能源发电不足增加用电成本问题最好的办法，所以能源效率提升迫在眉睫。
学员们在课间踊跃提问互动。
（图片来源：厦门火炬大学堂）
#2
如何实现绿色制造和智能制造的融合
在双碳目标下企业要发展，以前大家更多是讲生产过程的优化，比较少考虑用电成本的问题。但是在双碳情况下，大家有可能焦虑了，因为工业都是属于重资产用电大户，用电成本今天占比可能10%，可能未来会增加到30%~40%，这部分促使企业必须开始要思考怎么能源转型，在转型下的挑战需要产业结构的调整。
绿色制造和智能制造的深度融合，在这个过程中，涉及发电和用电融合：第一，建设清洁能源，实现多能互补。可能在企业中不一定是光伏建设，还有很多地方是多能联动方式，将用电成本降低。第二是资源共享，能源共享，就是能源效率提升的概念。如何达成平衡共享，实现能源互联，在自己的园区红线内自己形成能源互联，所以需要一种调控技术实现柔性调控将能源供给平衡，减少峰值。第三将清洁能源的建设和能源共享，以及和生产用电系统相互融合，形成更好的智能调优、预测，提高能源使用效率。
# 智能制造与应用 #
蔡剑波老师给首期班学员授课 。
（图片来源：厦门火炬大学堂）
#1
智能制造规划
1 明确目的、目标与举措
在进行智能制造规划时，首先需要结合公司的战略和目标明确智能制造的目的和目标，比如：
2 资源配置和持续改进文化建设
在明确智能制造目的、目标和相关举措后，重要是进行必要的资源配置以实现智能制造的目标。资源配置首先是组织架构与人员配置，有一个相对明确的组织架构与人员来协调和落实智能制造，包括优化改进提升智能制造能力。
全流程智能制造建设是根据企业目标统一规划，逐步实施的过程，需要建立全员参与的持续改进文化。
#2
精益生产与智能制造
精益生产是智能制造的基础。要导入自动化之前，需先理清哪些工序是瓶颈或则关键工序？哪些是增值的？是否有必要？同样，要导入信息化之前，需先梳理流程，评估流程中无效的迂回信息，进行简化，避免投资发在不增值流程、作业和动作上。
• 智能制造能反哺精益生产，让精益生产更好、更规范的实现：
• 精益的JIT,TOC通过数字化技术可完美的实现；
• 智能制造可为精益生产提供客观、实时数据；
• 智能制造技术，将以前认为不可能的变成可能；以前困难的变成简单；以前没有的变得可以实现。
学员们深入ABB车间产线学习。
（图片来源：厦门火炬大学堂）
#3
智能制造实践分享
1 公司智能制造的整体实现方式
公司多年以来在信息化，自动化，网络化和智能决策持续不断改进。
先进的自动化技术装备。包括钣金机器人折弯系统、断路器极柱智能装配、智能化全自动线束生产设备（剪线机器人）等，此外还包括行业领先的智能物流系统和AGV自动导引小车等技术装备。
集成的信息系统。集成了多个数字化平台和一系列的电子流程系统，包括客户协同平台、数字化协同设计平台、数字化内部运营管理平台、生产执行平台和智能物流系统、供应协同平台、数字化流程审批平台及其它一系列集团开发或公司自行开发的电子流程系统。信息系统规划与建设时，也充分考虑到公司与其它关联性较强的公司之间，公司内跨工厂/车间之间的协同。
2 智能物流与仓储系统
智能物流包括相关的软硬件软件系统：
物流相关软件系统。供应管理系统，实现JIT叫料，实时与供应商互联互通，打造柔性的供应链；iHouse、WMS系统，与企业ERP SAP系统互联，通过无线终端，随时随地地实现仓库账务管理，快速响应来自于生产和客户的需求；SAP系统：所有的物流活动均由需求方拉动，并将账务实时反馈给ERP系统，有效利用企业资源。
先进的自动化物流设备。原材料仓自动仓储系统，实现了原材料的密集存储及自动化的货到人拣选；电动式移动货架，实现了成品断路器的密集存储；带动力包装线，极大降低了工人的作业强度，同时与MES互联，实时记录作业过程，为包装管理及优化提供数据支撑。
3 制造执行系统
ERP、SAP无法实现跟车间级的设备衔接以及车间比较微观的计划系统，制造执行系统即MES就是实现这个功能。公司的MES系统具备了强大的管理功能，包括订单管理、生产管理、物料管理、人员管理、质量管理与扩展功能。
公司实施MES这个项目的时候，就带来生产效率20%的提高，周期缩短15%，对产品的质量也有帮助，提高了8%。显然MES与SAP这两个核心的系统实现有效配合与集成是实现智能制造的基础。
4 AGV自动导引小车（自动搬运系统）
AGV通过数据库中转的方式实现与产线控制系统进行系统对接，实现产品在各个工位间和不同产线间的自动对接。
AGV地面导航系统：系统使用磁导航传感器，应用简单，导航范围宽、导航精度高、灵敏度高、抗干扰性好。
AGV安全系统：装有障碍传感器，在一定距离范围内，降速行驶；在更近的距离范围内，它将使AGV停车，同时AGV发出报警型号，当障碍物接触后，AGV将自动恢复正常行驶状态。
5 RFID（无线射频识别技术）的广泛使用
RFID与MES配合广泛运用在生产制造过程中，RFID协助实现多品种小批量生产模式或柔性制造——这也是智能制造的重要优势之一。在公司车间，RFID与MES有效配合较多用于装配制造过程中的防呆，避免人工错误，比如实现装配物料与BOM的自动对比。RFID也充分应用在其它自动化、智能化设备上协助实现其自动化与智能化的功能。
#4
智能制造规划
1 中国智能制造标准的评估体系
《GB/T 39116-2020 智能制造成熟度模型》规范了智能制造的成熟度模型，该模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成。能力要素由能力域构成，能力域由能力子域构成。该模型定义人员、技术、资源与制造四个方面的能力要素，组织战略、人员技能、数据、集成等12个能力域，以及对应的20个能力子域。
《GB/T 39116-2020 智能制造成熟度模型》的定义,智能制造成熟度等级从低到高分为一到五级：
• 一级（规划级）：开始规划实施智能制造的基础和条件，对核心业务进行流程化管理；
• 二级（规范级）: 采用自动化技术、信息技术对核心装备和业务进行改造和规范，实现单一业务的数据共享;
• 三级（集成级）：对装备、系统等开展集成，实现跨业务的数据共享；
• 四级（优化级）：对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务的精准预测和优化；
• 五级（引领级）：基于模型持续取得业务优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。
较高程度的等级要求涵盖了较低程度的等级要求；《GB/T 39117-2020 智能制造能力成熟度评估方法》规定了智能制造能力成熟度的评估内容、评估过程和成熟度等级判定的方法。
2 新加坡智能制造指数
新加坡是高价值的制造中心，具有多样化的制造产业，其中在航空航天、半导体、化学和生物医学领域领先。
2017年，新加坡经济发展局与TUV南德意志集团合作，推出了“新加坡智能工业成熟度指数”
该指数的顶层是工业4.0的3个基本构建部分：过程、技术和组织;
8个指标再映射到16个评估维度上，代表了组织必须考量的关键项目。
新加坡亦将精密制造视为关键成长动能并建立政府扶持计划“研究、创新与企业2020计划”，即“RIE2020”
智能精密制造融合了新自动化技术和物联网，其中自动化技术如机器人、积层制造和无人车载具(AGV)，物联网如云端运算、增强现实(AR)和机器学习。
