从精益出发,带你走“近”智能制造

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    精益是数字化的根基

    精益是一种不断改善经营效率,发挥资源,包括核心的人的能动性力量,持续学习不断改善,让企业不断提升竞争能力。


    精益对生产中的过度生产、等待、运输、过度加工、库存、缺陷返工、走动、人才浪费进行了聚焦,并提出了诸多的方法予以消除。消除浪费就是一种对资源的最大化利用,发挥成本效率的途径,最终去实现经营的利润率最大化。



    我们总把MES/ERP这些理解为数字化系统,但是,所谓的数字化运营的本质在运营,而非数字,数字只是实现的数字化运营的手段。


    之所以说精益是数字化的根基在于精益为生产提供了各种量化方法、工具,例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目视化管理、看板等,这些使得工厂成为了一个可以被量化、可视化、透明化的工厂一切都服务于经营目标:质量、成本与交付能力。

      

    智能工厂的性能指标要求是基于精益的可量化而定义的,这些是数字化运营、智能制造、工业4.0等所有概念必须去实现的目标。


    自动化的角色

    传统上,我们仅站在自动化行业的角度理解自动化,就是传感器检测、控制循环、显示、趋势报警,然而,当我们把自动化放在智能制造大环境下,我们会发现它扮演的角色是服务于运营本质的。

     


    1)确保效率


    为什么要自动化?从传统生产运营角度而言,采用人工搬运、加工的过程显然与机器的速度无法相比,尤其是谈到智能制造的集成生产,将继续削减中间不必要的环节—精益中所定义的不增值环节。事实上,在自动化程度上,连续型生产的自动化程度要更高。


    2)确保生产质量


    高精度的伺服定位与同步、机器人集成制造使得产品质量及其一致性不断提高,这些都是机器相较于人而言更为重要的作用。


    3)提供生产灵活性


    运动控制不仅提供了高精度的加工质量,而且还确保了生产的柔性,就像在各种机器上,运动控制扮演让生产更为灵活的角色,通过参数设置,伺服系统自己规划加工曲线,确保平滑的工艺切换。


    4)提供上行数据采集与下行指令执行


    当然了,自动化系统还扮演了精益的可视化管理角色,包括趋势、报警,当然也包括生产中的能源、维护、品质数据向管理系统的输送,当然,也接受来自管理系统的指令,如新的订单加工参数、工序等。


    数字化/信息化的角色 

    自动化已经让标准化的大规模生产达到了极高的水平,但是,当生产的个性化需求变得越来越多的时候就产生了新的挑战,从精益角度,质量、成本与交付都成了困难,几个例子来说明:

    不良品率:当印刷批次变小时,开机浪费将提高不良品率,使得质量实际上下降。
    成本:当不良品率提高,成本显然提高,而个性化生产带来的工艺切换时间、当机等显著提高了成本。
    交付能力显著下降:以上问题在个性化时代就会放大,使得交付下降。


    从这个角度来观察生产制造的要求就会发现,全局来优化产线成为了必然,例如:

    1.如何消除生产运营过程中时间、能耗等浪费?
    2.当有设备停机产线如何自动分配负载?
    3.在批次迭代、周期变小时如何削减开机浪费?
    4.工艺切换的时间耗费如何降低以达成快速交付?


    再回到运营角度来思考,就会发现,智能制造必须借助于信息的透明来分析问题,数据连接起来,才能全景的观察产线,才能寻找运营的优化。



    这也是为什么信息化系统成为了热点的原因,信息化不仅要梳理数据的传输,也明白数据的流向—即用途,是要服务于生产运营的。如上图所示,包括从底层的现场总线、信息模型、数据模型、设计、制造各个环节,以全景形式给了我们以参考。 


    智能化--全局优化与决策支持 

    自动化建立在对单个控制任务的调节,即使多变量系统通常也是在一台机器、一个子系统中,而生产的全局优化要在更高维度,而这个时候,计算能力、模型能力已经超出了目前的机理模型。 


    如上图所示,全景描绘了从精益到智能的全局过程,数据采集、信息处理、全局利用直到最终的自主学习能力。


    总结而言,智能化是必须建立在精益运营、自动化、信息化之上的全局的优化问题,通过更为全局的模型,对市场端的需求拉动、工艺设计与辅助制造、供应链、生产制造环节、运营维护整个的协同,就形成了整体的基于设备状态、生产订单、能源消耗、财务成本等共同构成的“寻优”,并给予运营“决策支持”。


    当下对于智能制造的讨论多数聚焦于技术之实现,多是以局部看全局,而另一方面,为了智能制造而上系统也是偏离了企业经营之本质,如何厘清经营与智能制造间的关系,建立有效的路径分析与判断,并逐次有效的实施整体战略,对于企业而言,尤为重要因为,这关乎企业长久的存亡,而非短期之政策红利。


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