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不是互联网+ 不是大数据 也不是物联网 智能制造实质是什么?

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-01-03  来源:互联网  浏览次数:691
       吴云峰:2003年加入三一重工(600031,股吧),历任三一重工上海研究院技术中心主任、三一重工IT总监、三一重工集团CIO、三一重工印度董事长。在吴云峰负责企业信息化工作期间,主导建设了当时行业最大的三一全球协同研发平台,以及三一生产控制中心、企业控制中心等成为业界标杆的重大信息化项目,这些项目也支撑着三一重工成功打造了在研发、制造、服务三个方面的核心竞争力。2014年吴云峰在上海浦东创建了智元科技,致力于面向装备制造提供硬件产品以及制造、交付到服务全过程的一体化信息技术解决方案。
    中国政府的《中国制造2025》战略规划,成为国内制造企业推进智能制造的助推器。在智能制造的一片热潮中,有些专家与一些国际供应商呼吁“中国企业要先实现工业3.0,先实现自动化,再做工业4.0即智能制造。”有些人则认为“实现智能制造必须要做立体仓库、AGV、自动化流水线”,还有不少企业把智能制造当成一种形象工程,似乎不做智能制造就不能表示企业的水平高。
      
但是,智能制造的目标到底是什么?智能制造与自动化、精益化与信息化又是什么关系?企业在推进智能制造时有哪些误区?近日,原三一重工CIO、上海智元信息科技有限公司(以下简称“智元科技”)创始人吴云峰深度剖析了当今关于智能制造的几个误区,以及智能制造的内涵和目标。

吴云峰演讲摘要:

1、 精益化、信息化与自动化是一个互相迭代与互相促进的过程。自动化要做好,必须首先解决好信息化与精益化的基础建设,而基础建设不是信息系统建设,也不是业务流程梳理,而是物料清单(Bill of Material, BOM)与供应链体系定义。

2、 在实现智能制造的路上,自动化是非常必要的,但企业永远要寻找自动化的应用场景,这个过程是艰难的。

3、 智能制造不是互联网+,不是大数据,也不是物联网,应该是用一切手段去满足客户的品质、成本与交付(quality, cost and delivery,QCD)需求。

以下是吴云峰在ITValue微信公开课【深V课堂】上的分享内容,经ITValue整理:

智能制造涉及到自动化、精益化与信息化,凡是这三方面的从业者都会说自己从事的是智能制造。有些专家与一些国际供应商呼吁“中国要先补课,先实现工业3.0,先实现自动化,再做工业4.0即智能制造。”这些人的说法很离谱。自动化对某些行业固然好,有利于质量、成本与交货期等,但是“实现智能制造必须要做立体仓库、AGV、自动化流水线”,尤其是“实现智能制造,就要建立自动化流水线、自动化立体仓库”的说法就更显得夸张了!

我认为,精益化、信息化与自动化是一个互相迭代与互相促进的过程。信息化是一切管理的基础,精益是思想,自动化是实现精益与信息化的一个手段。自动化要做好,必须首先解决好信息化与精益化的基础建设,

而基础建设不是信息系统建设,也不是业务流程梳理,而是物料清单(Bill of Material, BOM)与供应链体系定义。

在装备制造行业,以模块化产品架构为基础生成的BOM是大规模制造环境下的计划、制造、物流、质量等能否运行的前提条件。

供应链体系还未合理建立的企业,也难以顺利实现自动化与精益化,更不会实现智能制造。

以美国通用汽车的经验为基础,美国建立了许多现代企业管理科学理论与大规模制造体系。日本丰田汽车又创造了丰田生产方式,一种杜绝浪费的方法论,美国人随后又将其上升为精益思想。中国虽然已经是世界第一制造大国,但到目前为止还没有贡献任何思想与方法论。

在国内许多企业或者咨询公司,精益思想还停留在整理、整顿、清扫或者看板、拉动式生产等方法论上,生产现场看起来很漂亮。在装备行业,汽车、零配件与电子等领域的精益管理做得比较好,特别是广东地区的。

一、看似简单的自动化是一个复杂工程

在实现智能制造的路上,自动化是非常必要的,是对人类四肢与体力的解放,但企业永远要寻找自动化的应用场景,这个过程是艰难的。尤其是装备行业企业的产品结构非常复杂,零部件有3000至10000多个,客户需求复杂且多变,经常遇到需求变更的情况。

以三一重工为例,为了快速响应市场需求,他们建设了一个囊括几千个型号的产品BOM,为了让这个BOM达到合格水平就花费了三年。所以, 以模块化产品架构为基础的BOM上的计划、制造与物流是永远追求的目标。

再比如,一家动力装置企业的产品批量大,零部件种类并不复杂,线上产品的型号相对简单,比较适合大规模自动化制造。也有企业勇敢地实现了全自动化的装配线,也就是所有零部件上线后,可以实现全自动化的装配,这家企业的勇气可嘉。但从实践角度看,这家企业整体装配线自动化之后的异常情况很多,生产线长期需要辅助人员处理异常情况;生产线的柔性差,仅能适应极少部分型号,且适应不同型号的成本很高;也不能适应产品换代与变更的变化,提高了整体生产成本。最后这家企业的智能制造负责人被拿下。
   最终我们建议将一些零部件装配挪出装配线,保证装配线的顺畅运行,其实做的是产品模块化定义与精益工作。否则,这条装配线最终会成为一个实验线。总之,看似简单的自动化其实是一个复杂的系统工程。

还有一个案例,水处理行业业绩很好的一家企业,在宏观形势非常差的情况下投资兴建了一个智能工厂,无论从物流、立体仓库到AGV,到自动上下料,以及生产装备等,全部采用世界一流产品。与他们交流之后发现,他们的BOM、工艺路线等还不完整,不相信他们会成功使用。目前,这家企业的立体仓库已经成了一个自动取料的机构,AGV则成了一个自动推车,从而失去了其本来的价值。

  二、智能制造不是形象工程,要围绕QCD去推动

  大规模定制并不是新概念,也不是工业4.0的一个特点,目前汽车行业做得非常好,特别是宝马与大众,其车身可以实现全面自动化,许多零部件供应实现自动化,但为了保证柔性和降低成本,装配环节还是大量借助人力完成,毕竟人类才是最柔性的。

  自动化必须要围绕品质、成本与交付(quality, cost and delivery,QCD)的目标去推动,可以节省多少人力,可以提升多少百分点的质量水平,可能提升多少生产效率,缩短多少生产周期等。

目前不少企业的自动化成为一种形象工程,是为了客户、政府参观时使用,似乎不做自动化就不能表示企业水平高。

许多企业认为,不上立体仓库与AGV似乎就没做智能制造。

事实上,大部分情况下,离散性行业的原材料仓库、立体仓库与AGV是增加成本、降低效率、增加能耗的。如何应用是非常重要的,必须认真测算与规划,一些投资少、见效快的数据处理系统(Data Processing System,DPS)反而是优选,但成品库的效果也非常明显。

也正因为此,有家上市企业曾经找我们做智能制造,要求解决实践问题,要求上立体仓库、自动化上下料以及SAP。但实际问题是其产品不能按期入库。现在,我们开始给其梳理BOM和供应链体系。已经做了三个月,一个系统也没有上,但已经有两个产品的T+1入库的准确率从10%提高到了90%以上。现在才准备给其上产品数据管理系统(Product Data Manage,PDM),其ERP系统应当是两年之后的事了,当然也是必须要做的。总之,自动化的事情已经被客户扔到一边了,先按精益价值流把工作重心重组之后再说。

总之,智能制造不是互联网+,不是大数据,也不是物联网,应该是用一切手段包括互联网、大数据、物联网等去满足客户的QCD。

 

 
 
 
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