拓斯达董事长吴丰礼:工业机器人的全链服务逻辑

发布者:painter最新更新时间:2018-10-22 来源: 亿欧网作者: Lemontree 手机看文章 扫描二维码
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2018年10月19日,在“BATi智能制造·智能产品论坛”上午的嘉宾分享环节中,拓斯达董事长吴丰礼发表了主题为“工业机器人的全链服务逻辑”的演讲,与众嘉宾分享了拓斯达进行工业机器人全链服务的经验。以下为笔者总结的吴丰礼的精彩观点:

1、未来的世界一定是智能制造、软硬结合加服务的模式。

2、当前制造业自动化需求的关键词,分别为:跨界竞争、价格战、成本提升、招工难、核心技术缺乏以及工业化程度不平均等六大点。

3、现在所有的制造业都面临着“三转”,分别是转型、转移和不断地转。这“三转”也是当下企业应对之道。

4、整个智能制造是由浅入深的过程。刚开始是做简单的人工替代,但事实上越简单的东西它可复制性越强,所以真正能够产生作用的反而是看似简单、技术含量不高,但事实上它的作用也是最明显。

5、智能制造中领域中,3C、汽车、光电、新能源和医疗这五个行业需求量是比较大的,同时这几个行业已经往前走了一步。

以下为笔者整理的吴丰礼演讲全文

尊敬的各位领导,尊敬的各位企业家朋友,大家好!我是拓斯达的吴丰礼。非常荣幸有这个机会跟大家分享我对智能制造的理解,我演讲的题目是《工业机器人的全链服务逻辑》。

说到工业机器人,今天我们还会谈到工业互联网。我认为,未来的世界一定是智能制造、软硬结合加服务的模式。谈到智能制造,其实所有的机会是来自于一些行业的痛点。大家都讲危在行业,但是机在企业,危当中一定诞生着机会。

关于目前智能制造的问题,有些关键词我们得先来回顾一下。

第一个关键词是跨界竞争。前段时间我跟很多企业家交流过,尤其是在制造业这个领域。现在非常明显,在制造业这个领域,曾经做汽车的,现在开始进入到家电领域了;做家电的,又进入到其他领域了。这其实意味着,跨界的竞争无处不在,所以紧接着下来就是价格战。因为每一个行业对于成本的管控是不一样的,一旦跨界了,对价格上的战争就开始了。

跟着就是整个行业的成本,从原材料、到人工、到管理层都在上升。同时,我们也看到当下的招工难,尤其是核心技术取法,包括产业工人的素质,还有工业化程度的不平衡,这些都是制造业的现状。

当然这些现状其实也给我们带来了机会,所以我们所有的探讨都是基于现状,在一些痛点的基础上寻找这个行业的机会。

如何进行工业机器人的全链服务

第一,行业细分,用最成熟的解决方案让客户实现最性价比的投资。因为每一个行业,它的工艺、场景是不一样的,所以我们把行业进行了细分。待会我会简单给大家汇报一下我们对于行业是怎么理解。

第二,依托有竞争优势的核心硬件服务于系统集成商共同完成解决方案。因为每一个行业应用场景不一样,所以我们是在各个行业、各个工艺领域去集合了各个不同的合作伙伴。这里面主要是应用层的,就是集成商这一层。

第三,以客户需求为导向,整合可以整合的所有资源满足客户需求。刚才高总已经讲到了,现在是互联互通的世界,所以我们会整合各方面资源围绕客户需求展开解决方案的探讨。

拓斯达主营业务是智能服务产品,它分为两个方面。

第一,以工业机器人为核心的智能制造,它主要基于Eather CAT、总线控制器。在这个基础上,我们的系统是开放的。当客户距离我们1千公里、2千公里时,我们在后台可以实现无线传输。同时,机器视觉系统,机器人和视觉是可以相嵌在一起的,所以不需要在机器人外面再加一个控制器,直接在机器人本体上就实现了。

第二,以系统控制为核心的工业互联网。因为所有的机器人控制器是基于自己的控制系统,所以在数据采集方面天然就有优势。因此在客户那里,不管是做什么动作,或者是实现什么样的工艺,我们都可以在前台直接采集数据,为客户提供无线的传输。基于大数据,我们实现了云端仿真,最终数据会通过制造上云的方式,为客户提供MES,包括生产管理系统。我们这个模式就是“硬件+软件+服务”的模式。

这就是我们现在为客户做的,通过本体制造,加上系统集成,同时基于软件开发,最终形成工业互联网。我们的整体解决方案,从最基本公司的水、电、气入手,因为这属于工业1.0,最简单的能源管理。

事实上这个看似最简单,但是却是为客户价值输出最大的一块。大家都在思考智能制造减少的是人工,事实上对于一个制造业企业来说,它最大的成本是在水、电、气这些能源的损耗,这些是看不见的。

过去的制造业中,我们习惯于每天算的都是人力成本和固定开支,事实上,每天消耗的电、水、气,这些看不见的开支才是最大的损耗。如果通过数据化的管理,通过能源的集约型配置,是可以完全实现成本降低的。所以我们从工业1.0开始,从最基础的开始做。

所有的制造业都面临着“三转”

在此基础上,我们才开始做智能装备的升级。当然也有很多制造业,前两天在一个机器人行业的交流会上,我开玩笑说,现在所有的制造业都面临着“三转”。哪“三转”呢?包括思贝克、拓斯达,我们都到“三转”上去投资了。所谓“三转”:

第一,转移。作为制造业来讲,都希望往产业密集、工业链非常好的地方去转,所以第一个是转移,从深圳慢慢往东莞转。出于成本的考虑,所以产业转移是趋势。

第二,转型。转型也是升级的一部分,从过去的人工作业、到半自动化、到全自动化、再到信息化、最终再到“信息+自动化”智能,这就是从转移到转型。

第三,不断的转。就是我刚才说的跨界竞争,整个产业不断的往前推进。

这“三转”是当下企业应对之道。在这个基础上,我们给客户提供的是智能装备。这个智能装备既有解决方案的应用层,又有以机器人为核心的设备层。

再接下来是信息化,因为信息化能为客户带来的是管理成本大幅度降低。这一块我就不细展开,因为今天主是谈工业互联网,接下来会有很多嘉宾带来主题演讲。

说到工业互联网,第一层是核心零部件。

它相当于做面包的面粉,因为它是基础层。中国目前核心零部件基础领域就是三个方面,分别是结构减速器、控制器和伺服驱动。

目前我们实现了控制器和伺服驱动,这两个都是基于底层的基础研发。在此基础上,我们再提供综合解决方案“硬件+软件+应用”,最终形成了工业大数据。这就是我们为客户提供的全产业链的服务逻辑。

“铁三角”模式

目前针对制造业,我们提出了自己的解决方案“铁三角”模式。那么什么是“铁三角”?

第一,最上面的是销售端。我们把全国分成五大区域,总共有32个办事处,目的是保证全方位、无死角去服务客户。因为应用集成方案需要有服务半径,所以渗透到全国的32个办事处,就能确保我们在任何地区都可以进行全方位的服务。

第二个角是解决方案。对于客户来说,他真正需要的不是机器人本体,而是是一整套的解决方案。在此基础上,我们会对客户的工艺,就是人、机、料、空间、物流,还有工艺优化进行全方位的诊断,然后给出一个解决方案,这包含了售前,包括了工艺,包括为客户提供一整套的3D动画,这个过程就是解决方案的售前。

第三个角就是交付,因为自动化解决方案当中最难的就是在交付这个层面,尤其像3C,像很多新产业,它的产业迭代特别快。所以从解决方案、到最终交付,他给我们的时间不会很长,很多时候都是在赶着时间。

在此基础上,我们这个交付是包含了制造业、供应链、调试、维护,还有培训输出,这一整套我们把它称之为交付。因为现在工程师是最难培养,也是最难孵化的。我们可以连方案、产品和工程师一起输出给客户,也就是客户买了机器人,买到自动化了,但没有人调试怎么办?除了为他培训人员之外,我们还可以为他输出工程师,这就是我们提供的附加服务。

对于工艺来说,我们又把它细分五大行业和八大工艺。

目前我们认为在智能制造领域中,已经有几个行业可以说是往前走了一步。首先是3C,3C是新产业的代表,因为它迭代特别快;其次是汽车,汽车是传统产业的代表,但是现在包括新能源汽车出来之后,对原有工艺也有很多颠覆;光电,刚才高总已经提到了汉能,像这些新领域也有很多的机会;接下来是新能源和医疗。我们认为在这五个行业在智能制造中需求量是比较大的,同时在这个领域经过了一定的摸索,已经迈出了第一步。

在这些行业中有通用型的工艺,比较多的是焊接、喷涂、组装、注塑、检测、打磨、冲压、上下料。有的工艺看似比较简单,但是对于人力的消耗是非常密集的。这些领域当中,要么就是比较危险,对人体有伤害;要么就是人力成本,在这个地方是非常集中的。

我记得我们有几个客户,光在上下料和打磨这个领域,一个10万人的企业,一年就可以省5、6千万。这些看似普通,但也是人力消耗最大的领域。所以整个智能制造是由浅入深的过程。刚开始是做简单的人工替代,但事实上越简单的东西它可复制性越强,所以真正能够产生作用的反而是看似简单、技术含量不高,但事实上它的作用也是最明显。

这是我们的“铁三角”模式,就是销售、解决方案和交付。

所以自动化改造,或者说智能制造的改造,看似简单,事实上在制造业沟通过程中,是需要一个团队来协作的。所以我们去客户那里一去就是二三十个人,一住就是半个月,这要求我们对工艺非常了解,这就是服务的过程。

我们公司2007年才成立的,因为机器人在中国是起步比较晚,也是起点比较低的领域。这十年当中,就有很多人在问拓斯达是怎么样通过十年的时间一直在高速上涨?这就提到企业的使命。我们存在的价值,就是能够服务于工业制造业,一句话来概括“让工业制造更美好”,我们所有做的工作,不管是在软件的开发,还是在硬件的制造,还是在服务体系上的打造,都是为了更好的服务客户。

不管从人力的减少,还是智能制造水平的提升,我们所有的拓斯达人只有一个使命,就是“让工业制造更美好”。同时,我们也希望和所有的制造业一起共同努力,去实现不管是从硬件,还是软件,还是服务,共同去实现智能制造的提升。

谢谢大家!

引用地址:拓斯达董事长吴丰礼:工业机器人的全链服务逻辑

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