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新聞動(dòng)態(tài)導航圖

從精益到智能制造的路徑分析

2018-11-263697

精益是一種不斷改善經(jīng)營(yíng)效率,發(fā)揮資源,包括核心的人的能動(dòng)性力量,持續學(xué)習不斷改善,讓企業(yè)不斷提升競爭能力,消除浪費就是一種對資源的最大化利用,發(fā)揮成本效率的途徑,最終去實(shí)現經(jīng)營(yíng)的利潤率最大化。

我們這個(gè)時(shí)代,比以往更多的概念,精益生產(chǎn)、智能制造、工業(yè)4.0、數字化工廠(chǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數據、人工智能……

總是有那么多的概念在制造業(yè)里流行,然而,這么多的概念卻讓人們陷入迷茫之中,每個(gè)人似乎都懂得制造,而又愈發(fā)讓聽(tīng)者困惑。我們該如何厘清這些概念之間的關(guān)系,扮演的角色?

智能制造必須服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)

1、智能制造必須服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)

無(wú)論我們對于智能制造何種定義與實(shí)現方法進(jìn)行探討,我們都必須以企業(yè)的經(jīng)營(yíng)戰略為目標,企業(yè)的經(jīng)營(yíng)在于:

①為消費者/客戶(hù)提供質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的產(chǎn)品

②為股東投資確?;貓?/span>

③為員工的福利,這是企業(yè)經(jīng)營(yíng)者必須考慮的,也是企業(yè)作為整體的價(jià)值所在。

當下對于智能制造的討論多數聚焦于技術(shù)之實(shí)現,標榜智能制造產(chǎn)線(xiàn),多是以局部看全局,而另一方面,為了智能制造而上系統也是偏離了企業(yè)經(jīng)營(yíng)之本質(zhì),如何厘清經(jīng)營(yíng)與智能制造間的關(guān)系,建立有效的路徑分析與判斷,并逐次有效的實(shí)施整體戰略,對于企業(yè)而言,尤為重要,因為,這關(guān)乎企業(yè)長(cháng)久的存亡,而非短期之政策紅利。

每個(gè)概念所扮演的角色如何?

盡管我們不能把已經(jīng)實(shí)現的稱(chēng)之為概念,但是這里我們以其所對應的領(lǐng)域來(lái)進(jìn)行闡述。

1、精益是數字化的根基

精益是一種不斷改善經(jīng)營(yíng)效率,發(fā)揮資源,包括核心的人的能動(dòng)性力量,持續學(xué)習不斷改善,讓企業(yè)不斷提升競爭能力,消除浪費就是一種對資源的最大化利用,發(fā)揮成本效率的途徑,最終去實(shí)現經(jīng)營(yíng)的利潤率最大化。

精益對生產(chǎn)中的過(guò)度生產(chǎn)、等待、運輸、過(guò)度加工、庫存、缺陷返工、走動(dòng)、人才浪費進(jìn)行了聚焦,并提出了諸多的方法予以消除。這些與生產(chǎn)制造單元的經(jīng)營(yíng)目標緊密相關(guān)。

我們總把計算機、MES/ERP這些理解為數字化系統,但是,數字化的根基是“數字”—是基于“量化管理”的管理科學(xué)思想,因此,所謂的數字化運營(yíng)的本質(zhì)在運營(yíng),而非數字,數字只是實(shí)現的數字化運營(yíng)的手段。

之所以說(shuō)精益是數字化的根基在于精益為生產(chǎn)提供了各種量化方法、工具,例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目視化管理、看板等,這些使得工廠(chǎng)成為了一個(gè)可以被量化、可視化、透明化的工廠(chǎng),一切都服務(wù)于經(jīng)營(yíng)目標:質(zhì)量、成本與交付能力。

下表是對智能工廠(chǎng)的性能指標定義,它事實(shí)上是基于精益的可量化而定義的,這些是數字化運營(yíng)、智能制造、工業(yè)4.0等所有概念必須去實(shí)現的目標。

智能工廠(chǎng)的性能指標要求

2、自動(dòng)化的角色

傳統上,我們僅站在自動(dòng)化行業(yè)的角度理解自動(dòng)化,就是傳感器檢測、控制循環(huán)、顯示、趨勢報警,然而,當我們把自動(dòng)化放在智能制造大環(huán)境下,我們會(huì )發(fā)現它扮演的角色是服務(wù)于運營(yíng)本質(zhì)的。

①確保效率

為什么要自動(dòng)化?從傳統生產(chǎn)運營(yíng)而言,采用人工搬運、加工的過(guò)程顯然與機器的速度無(wú)法相比,尤其是談到智能制造的集成生產(chǎn),將繼續削減中間不必要的環(huán)節—精益中所定義的不增值環(huán)節。而今天我們討論離散的制造業(yè)數字化,事實(shí)上,在自動(dòng)化程度上,連續型生產(chǎn)的自動(dòng)化程度要更高。

②確保生產(chǎn)質(zhì)量

高精度的伺服定位與同步、機器人集成制造使得產(chǎn)品質(zhì)量及其一致性不斷提高,這些都是機器相較于人而言更為重要的作用。

③提供生產(chǎn)靈活性

運動(dòng)控制不僅提供了高精度的加工質(zhì)量,而且還確保了生產(chǎn)的柔性,就像在各種機器上,運動(dòng)控制扮演讓生產(chǎn)更為靈活的角色,通過(guò)參數設置,伺服系統自己規劃加工曲線(xiàn),確保平滑的工藝切換。

④提供上行數據采集與下行指令執行

當然了,自動(dòng)化系統還扮演了精益的可視化管理角色,包括趨勢、報警,當然也包括生產(chǎn)中的能源、維護、品質(zhì)數據向管理系統的輸送,當然,也接受來(lái)自管理系統的指令,如新的訂單加工參數、工序等。

3、數字化/信息化的角色

自動(dòng)化已經(jīng)讓標準化的大規模生產(chǎn)達到了極高的水平,但是,當生產(chǎn)的個(gè)性化需求變得越來(lái)越多的時(shí)候就產(chǎn)生了新的挑戰,從精益角度,質(zhì)量、成本與交付都成了困難。

再回到運營(yíng)角度來(lái)思考,就會(huì )發(fā)現,智能制造必須借助于信息的透明來(lái)分析問(wèn)題,數據連接起來(lái),才能全景的觀(guān)察產(chǎn)線(xiàn),才能尋找運營(yíng)的優(yōu)化。

而制造級的數據采集由于垂直行業(yè)的差異性一直是一個(gè)挑戰,而事實(shí)上在最近幾年運營(yíng)智能制造的項目中這一問(wèn)題也比較突出,造成了很大的障礙,這也是為什么OPCUA成為了熱點(diǎn)的原因。

基于OPCUA/MQTT的制造信息集成

OPCUA提供了通信與設備層的規范,而數據字典則提供了在管理級的信息建模規范,在RAMI4.0的參考模型中包括管理殼(AdministrationShell)、數據字典都解決全局的業(yè)務(wù)層面的信息標準與模型。這是一種在水平角度的信息集成。

關(guān)于智能制造的標準體系架構參考

4、智能化——全局優(yōu)化與決策支持

自動(dòng)化建立在對單個(gè)控制任務(wù)的調節,即使多變量系統通常也是在一臺機器、一個(gè)子系統(如煉化、制藥過(guò)程)中,而生產(chǎn)的全局優(yōu)化要在更高維度,而這個(gè)時(shí)候,計算能力、模型能力已經(jīng)超出了目前的機理模型。


從精益到智能運營(yíng)的幾個(gè)層級

該圖全景的描繪了從精益到智能的全局過(guò)程,數據采集、信息處理、全局利用直到最終的自主學(xué)習能力。

因此,總結而言,智能化是必須建立在精益運營(yíng)、自動(dòng)化、信息化之上的全局的優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)更為全局的模型,對市場(chǎng)端的需求拉動(dòng)、工藝設計與輔助制造、供應鏈(除了傳統意義的供應鏈還包括智能電網(wǎng)、物流)、生產(chǎn)制造環(huán)節、運營(yíng)維護整個(gè)的協(xié)同,就形成了整體的基于設備狀態(tài)、生產(chǎn)訂單、能源消耗、財務(wù)成本等共同構成的“尋優(yōu)”,并給予運營(yíng)“決策支持”。

知識化人才培養-并非題外話(huà)

前面我們探討的是智能制造從精益基礎到智能的過(guò)程,我們也必須考慮知識與人才培養的關(guān)系,這對于智能制造同樣至關(guān)重要。

1、知識化-智慧資源的重用

人是最為重要的一個(gè)環(huán)節,在整個(gè)制造過(guò)程中,從精益的持續改善、到自動(dòng)化控制的機器設計、信息化乃至智能化的學(xué)習等,這些都將依賴(lài)于人的智慧傳輸成為“標準”、“規范”,可重用的,能夠讓知識成為一種可被系統重復利用,并能自己不斷學(xué)習升級,用于最終的優(yōu)化決策。

不僅軟件復用,人的知識經(jīng)驗也必須復用,實(shí)物的材料和非實(shí)物的時(shí)間都是資源,而人的智慧、經(jīng)驗更是資源,從性?xún)r(jià)比的角度來(lái)說(shuō),人的經(jīng)驗具有巨大的潛力,這是更為重要的資源。

2、人才培養與教育是智能制造的根基

人才培養是智能制造的關(guān)鍵,今天我們所看到的對于智能制造的各種缺乏全局的認知都來(lái)自于在教育中缺乏全局與系統思維的訓練,從具體的角度看,智能制造包含了更為全局的技術(shù)學(xué)習,包括自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)向IT、機械的延伸,機器人、通信、PLCopen的軟件開(kāi)發(fā)思想等。

文章來(lái)源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)


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