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    精益生產(chǎn)與智能制造
    來源/作者:網(wǎng)絡(luò)|新益為編輯 發(fā)布時間:2020-01-05 瀏覽次數(shù):

      新益為精益生產(chǎn)咨詢公司概述:隨著工業(yè)4.0的提出,“互聯(lián)網(wǎng)+”、“數(shù)字化”、“智能化……”等概念在制造業(yè)迅速走熱。其中,智能制造是一系列為制造業(yè)帶來效率和新機(jī)遇的技術(shù)。精益生產(chǎn)如何走進(jìn)智能制造,如何幫助制造企業(yè)更智能地工作、更好地規(guī)劃和以前所未有的信心開拓市場?

       

       精益生產(chǎn)與智能制造

       

      精益生產(chǎn)與智能制造

       

      德國所謂的工業(yè)4.0是指利用物聯(lián)信息系統(tǒng)(Cyber—Physical System簡稱CPS)將生產(chǎn)中的供應(yīng),制造,銷售信息數(shù)據(jù)化、智慧化,最后達(dá)到快速,有效,個人化的產(chǎn)品供應(yīng)。

       

      “中國制造2025”與德國“工業(yè)4.0”的合作對接淵源已久。2015年5月,國務(wù)院正式印發(fā)《中國制造2025》,部署全面推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略。那么,精益生產(chǎn)如何走進(jìn)智能制造呢?

       

      一、明確智能制造必須服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營

       

      無論我們對于智能制造,用何種定義與實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行探討,我們都必須以企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略為目標(biāo)。

       

      企業(yè)的經(jīng)營在于:

       

      1、為消費(fèi)者/客戶提供質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品;

       

      2、為股東投資確保回報;

       

      3、為保障員工的福利。

       

      這是企業(yè)經(jīng)營者必須考慮的,也是企業(yè)作為整體的價值所在。

       

      當(dāng)下對于智能制造的討論多數(shù)聚焦于技術(shù)之實(shí)現(xiàn),多是以局部看全局,而另一方面,為了智能制造而上系統(tǒng)也是偏離了企業(yè)經(jīng)營之本質(zhì),如何理清經(jīng)營與智能制造間的關(guān)系,建立有效的路徑分析與判斷,并逐次有效地實(shí)施整體戰(zhàn)略,對于企業(yè)而言,尤為重要,因為,這關(guān)乎企業(yè)長久的存亡,而非短期之政策紅利。

       

      二、每個概念所扮演的角色如何?

       

      盡管我們不能把已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的稱之為概念,但是這里將以其所對應(yīng)的領(lǐng)域來進(jìn)行闡述。

       

      1、精益是數(shù)字化的根基

       

      精益是一種不斷改善經(jīng)營效率,發(fā)揮資源,包括核心的人的能動性力量,持續(xù)學(xué)習(xí)不斷改善,讓企業(yè)不斷提升競爭能力,消除浪費(fèi)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(xiàn)經(jīng)營的利潤率最大化。

       

      精益對生產(chǎn)中的過度生產(chǎn)、等待、運(yùn)輸、過度加工、庫存、缺陷返工、走動、人才浪費(fèi)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)營目標(biāo)緊密相關(guān)。

       

      我們總把計算機(jī)、MES/ERP這些理解為數(shù)字化系統(tǒng),但是,數(shù)字化的根基是“數(shù)字”,是基于“量化管理”的管理科學(xué)思想,因此,所謂的數(shù)字化運(yùn)營的本質(zhì)在運(yùn)營,而非數(shù)字,數(shù)字只是實(shí)現(xiàn)的數(shù)字化運(yùn)營的手段。

       

      之所以說精益是數(shù)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,這些使得工廠成為了一個可以被量化、可視化、透明化的工廠,一切都服務(wù)于經(jīng)營目標(biāo):質(zhì)量、成本與交付能力。

       

      智能工廠的性能指標(biāo)要求是基于精益的可量化而定義的,這些是數(shù)字化運(yùn)營、智能制造、工業(yè)4.0等所有概念必須去實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

       

      2、自動化的角色

       

      傳統(tǒng)上,我們僅站在自動化行業(yè)的角度理解自動化,就是傳感器檢測、控制循環(huán)、顯示、趨勢報警,然而,當(dāng)我們把自動化放在智能制造大環(huán)境下,我們會發(fā)現(xiàn)它扮演的角色是服務(wù)于運(yùn)營本質(zhì)的。

       

      (1)確保效率

       

      為什么要自動化?從傳統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)營角度而言,采用人工搬運(yùn)、加工的過程顯然與機(jī)器的速度無法相比,尤其是談到智能制造的集成生產(chǎn),將繼續(xù)削減中間不必要的環(huán)節(jié)——精益中所定義的不增值環(huán)節(jié)。事實(shí)上,在自動化程度上,連續(xù)型生產(chǎn)的自動化程度要更高。

       

      (2)確保生產(chǎn)質(zhì)量

       

      高精度的伺服定位與同步、機(jī)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(jī)器相較于人而言更為重要的作用。

       

      (3)提供生產(chǎn)靈活性

       

      運(yùn)動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(jī)器上,運(yùn)動控制扮演讓生產(chǎn)更為靈活的角色,通過參數(shù)設(shè)置,伺服系統(tǒng)自己規(guī)劃加工曲線,確保平滑的工藝切換。

       

      (4)提供上行數(shù)據(jù)采集與下行指令執(zhí)行

       

      當(dāng)然了,自動化系統(tǒng)還扮演了精益的可視化管理角色,包括趨勢、報警,當(dāng)然也包括生產(chǎn)中的能源、維護(hù)、品質(zhì)數(shù)據(jù)向管理系統(tǒng)的輸送,當(dāng)然,也接受來自管理系統(tǒng)的指令,如新的訂單加工參數(shù)、工序等。

       

      3、數(shù)字化/信息化的角色

       

      自動化已經(jīng)讓標(biāo)準(zhǔn)化的大規(guī)模生產(chǎn)達(dá)到了極高的水平,但是,當(dāng)生產(chǎn)的個性化需求變得越來越多的時候就產(chǎn)生了新的挑戰(zhàn),從精益角度,質(zhì)量、成本與交付都成了困難,幾個例子來說明:

       

      不良品率:當(dāng)印刷批次變小時,開機(jī)浪費(fèi)將提高不良品率,使得質(zhì)量實(shí)際上下降;

       

      成本:當(dāng)不良品率提高,成本顯然提高,而個性化生產(chǎn)帶來的工藝切換時間也會造成成本上升、當(dāng)機(jī)也會造成成本的損耗,而從個性化產(chǎn)品成本計量角度,必須將成本分配在每個批次的產(chǎn)品上,那么這個生產(chǎn)計劃中的能耗、機(jī)器效率就變得更為重要-顯著提高了成本。

       

      交付能力顯著下降:工藝切換的時間消耗、當(dāng)機(jī)、返工這種在大批量生產(chǎn)已經(jīng)非常成熟的解決方案在個性化時代就會放大,使得交付下降。

       

      從這個角度來觀察生產(chǎn)制造的要求就會發(fā)現(xiàn),在更大的全局來優(yōu)化產(chǎn)線成為了必然,例如:

       

      (1)如何讓生產(chǎn)運(yùn)營過程最大的協(xié)同來消除中間的時間、能耗等浪費(fèi)?

       

      (2)當(dāng)有設(shè)備停機(jī),產(chǎn)線如何自動分配負(fù)載?

       

      (3)在批次降低質(zhì)量、迭代周期變小時如何削減開機(jī)浪費(fèi)?

       

      (4)工藝切換的時間耗費(fèi)如何降低以達(dá)成快速交付?

       

      再回到運(yùn)營角度來思考,就會發(fā)現(xiàn),智能制造必須借助于信息的透明來分析問題,數(shù)據(jù)連接起來,才能全景地觀察產(chǎn)線,才能尋找運(yùn)營的優(yōu)化。

       

      而制造級的數(shù)據(jù)采集由于垂直行業(yè)的差異性一直是一個挑戰(zhàn),而事實(shí)上在最近幾年運(yùn)營智能制造的項目中這一問題也比較突出,造成了很大的障礙,這也是為什么信息化系統(tǒng)成為了熱點(diǎn)的原因,因為信息化解決了以下幾個問題:

       

      (1)共享數(shù)據(jù)模型使得數(shù)據(jù)對象變得簡單,可以較為便利的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;

       

      (2)使得跨平臺的系統(tǒng)之間可以進(jìn)行基于標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范的數(shù)據(jù)交互;

       

      (3)垂直行業(yè)信息模型的集成更為垂直方向提供了數(shù)據(jù)便利。

       

      不僅要梳理數(shù)據(jù)的傳輸,也要明白數(shù)據(jù)的流向——即用途,也是要服務(wù)于生產(chǎn)運(yùn)營的。

       

      4、智能化--全局優(yōu)化與決策支持

       

      自動化建立在對單個控制任務(wù)的調(diào)節(jié),即使多變量系統(tǒng)通常也是在一臺機(jī)器、一個子系統(tǒng)中,而生產(chǎn)的全局優(yōu)化要在更高維度,而這個時候,計算能力、模型能力已經(jīng)超出了目前的機(jī)理模型。

       

      因此,總結(jié)而言,智能化是必須建立在精益運(yùn)營、自動化、信息化之上的全局的優(yōu)化問題,通過更為全局的模型,對市場端的需求拉動、工藝設(shè)計與輔助制造、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)、運(yùn)營維護(hù)整個的協(xié)同,就形成了整體的基于設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)訂單、能源消耗、財務(wù)成本等共同構(gòu)成的“尋優(yōu)”,并給予運(yùn)營“決策支持”。

       

      三、知識化人才培養(yǎng)-并非題外話

       

      知識化人才培養(yǎng)探討的是智能制造從精益基礎(chǔ)到智能的過程,考慮知識與人才培養(yǎng)的關(guān)系對于智能制造同樣至關(guān)重要。

       

      人是最為重要的一個環(huán)節(jié),在整個制造過程中,從精益的持續(xù)改善、到自動化控制的機(jī)器設(shè)計、信息化乃至智能化的學(xué)習(xí)等,這些都將依賴于人的智慧傳輸成為“標(biāo)準(zhǔn)”、“規(guī)范”,可重用的,能夠讓知識成為一種可被系統(tǒng)重復(fù)利用,并能自己不斷學(xué)習(xí)升級,用于最終的優(yōu)化決策。

       

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

       

      智能制造是精益生產(chǎn)發(fā)展的必然趨勢,我們應(yīng)該通過上述的方法加強(qiáng)企業(yè)精益生產(chǎn)的實(shí)施,提升企業(yè)走向智能制造的進(jìn)程。在這里提醒大家,不是所有的企業(yè)都適合智能制造,必須要有一定的基礎(chǔ)。

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