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智能制造工程师:打造工厂“最强大脑”

类别:科技 发布时间:2024-03-22 05:44:00 来源:每日看点快看

本文转自:劳动报

智能制造工程师:打造工厂“最强大脑”

——新质生产力下的职业观察系列报道之四

智能制造工程师:打造工厂“最强大脑”

陈庆(左三)正在向团队讲解“装配式建筑工业互联网平台”的设计调整方案。

■劳动报记者 王海雯 摄影 刘振思

作为发展新质生产力的重要驱动力量,工业互联网为推进新型工业化提供了坚实支撑。而在这一趋势发展下,一个智能制造工程师队伍正逐渐壮大。

作为科学技术革命的实践者,智能制造工程师在推动生产要素创新配置、实现产业深度转型中扮演着不可或缺的角色。他们将人工智能、物联网、大数据、机器学习等前沿技术融入传统制造流程中,通过数智化升级改造提升了生产效率和产品质量。此外,利用大数据分析,工程师们为企业提供科学的决策支持。

智能制造工程师

职业工种细分多

走进上海孟伯智能物联网科技有限公司,记者发现两层楼的办公布局,看似与众多软件公司不无区别。然而,他们所开发的产品——“4i智慧工厂”,以其“操作简便化、车间数字化、生产流程精细化、质量标准一致化、堆场自动化、管理一体化”的特点,在全国众多建筑装配式工业企业落地。没错,这里聚集着一群“智慧工厂”背后强大的“智力”建设者们。

产品总监陈庆向记者介绍,“智能制造工程师”是一个统称,但在他们公司内部,根据不同岗位分工,包括产品经理、前后端技术工程师、软件测试工程师、数字化技术工程师、项目交付工程师等。

智能制造工程师的日常工作包括哪些?“以产品经理为例,我们主要是跟着不同项目的不同阶段做不同的事。”陈庆解释说,对于新项目或新模块,他们需要整理设计需求,将其转化为用户故事,帮助团队理解用户场景和需求。根据功能需求分析竞品,通过比较来总结各方案的优缺点,以明晰设计思路,优化设计方案。与此同时,团队会通过内部会议、头脑风暴、场景推演等方法进行产品设计分析。

他们会完成业务流程图、功能流程图、页面流程图、产品原型图等关键产物的交付,这一过程中还会采用各种方法进行深入讨论和业务推演,来完成小组内部的评审确认。最后,还需要花费数小时对开发、测试、交付团队进行产品原型和设计逻辑的评审与宣贯。

手指点点

生产管理“轻轻松松”

智能制造工程师是如何“起底”一个传统的工业场景的?陈庆和团队稍早前完成的一个项目可作很好的解释。在杭州一家生产房建预制构件的建筑装配式生产厂,对构件进行养护是确保其结构完整性与质量的关键一环。

“大家可以把构件养护这一生产环节想象是蒸包子的场景,厨师要关注蒸汽的温度,所用的时长,只有一切都刚刚好,蒸出来的包子才香甜可口。”陈庆解释说,“养护窑中的构件也必须在特定的温度和时间条件下,经过蒸养过程,才能保证其达到最佳的强度和耐久性。”

在传统工作模式下,这一过程高度依赖于工人的经验和手工记录,他们必须不断监控养护窑内的温度和湿度,以及每个构件的蒸养时间。然而,这种依赖纸笔记录的方法不仅低效,还容易出错。尤其是在质量追溯方面,工人们需要翻阅堆积如山的记录本,寻找特定构件的养护历史,这无疑是一项耗时且繁琐的工作。

陈庆团队深入分析了现场操作的各个环节,制定了一套“智改”方案:重新规划操作流程,设计直观易用的用户界面,并提出了对数据采集与自动化控制的要求。他们开发了一套综合的软件平台,能够实时监控和记录养护窑内的环境参数,包括每个仓位的温度和湿度。同时,还对入仓和出仓的操作程序进行了改造,使其能够实现远程控制和自动化操作。

如今,工人们坐在集控中心内,看着屏幕点击操作完成原本需要手动监控和记录的繁琐工作。监控平台界面直观显示了养护窑内每个仓位的实时状态,包括温度、湿度、构件的具体信息、入仓时间以及预计的出仓时间。一旦检测到任何参数异常,系统便会立即发出警报,并通过标记异常仓位为红色来提醒工人采取必要措施。

从业者

须具备复合能力

陈庆从业近20年,作为躬身入局者,他对中国工业互联网发展、智能制造技术的普及感触颇深。“我们从一个相信人工输入数据准确性的时代进化到了一个新的认知:人为干预是不可靠的,任何人为介入都可能降低数据的准确性,最理想的状态是所有操作数据都实现自动采集。数据采集的频率也从以小时或半小时计升级到秒甚至毫秒级;数据分析的规模也从处理成千上万条数据,扩展到需要专业分析工具才能处理的海量数据级别。”

孟伯智能常务副总经理宋国骄告诉记者,国家的战略规划和地方政府的支持项目为制造企业的转型升级提供了强大动力,“对于我们公司来说,这既是一个机遇,通过提供产品、平台、装备和服务,为其他企业在智能改造中提供支持;也是一个挑战,需要面对技术的复杂性、人才的短缺以及如何将技术、人才与客户需求有效融合等问题。”

“我们欢迎更多年轻人的加入。”宋国骄建议,对智能制造感兴趣的年轻人,应重视行业的发展趋势,选择具体的领域进行深入的学习和实践。“关注行业动态,参加培训和实习,专注于提升个人的兴趣和能力,是获得成功的关键。在智能制造的新兴技术方面,不仅要有坚实的理论基础,更要强化实践能力,理论与实践的结合是职业发展的核心竞争力。”

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