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评估企业的智能制造水平的三个重要标准

评估企业的智能制造水平的三个重要标准

从这科技热浪前端观察,新概念、新词汇、新技术层出不穷令人眩目,反而让制造企业既“怕误了这趟车,又怕上错车”而无所适从。从这轰轰烈烈热热闹闹的景象背后,隐约感到我们研究智能制造的方向让IT带偏了,把工具当成目标,把形式当成了结果;我们追求的数字化、网络化和企业的效率、质量、成本似乎隔着一层皮。

当我们离开最初的出发点已经走得很远的时候,应该回到原点想想走“智能制造”之路的初衷是什么。不忘初心,方得始终。



侍乐媛教授二十多年一直站在工业制造和管理科学的最前沿探索及实践。2016年侍乐媛教授提出了“工业管理从1.0到4.0”的论述。我认为这一理论体系为重新认识工业管理打开了一扇门,从制造的本质重新认识工业管理,找到工业管理创新的路径和方法,让企业的技术进步管理升级回归到企业的经济学意义。最近几年一直在学习研究这一理论体系,也在美国和国内做的一些案例体验和总结。我将一些体会分成若干个专题陆续写出来和大家探讨交流。
  工业管理:从1.0到4.0问制造企业三个问题
  毋容置疑,工业制造是一个非常复杂的系统。摆在制造企业管理者面前的不是一个而是一大堆相互缠绕的问题。科学研究始于问题。正确地提出问题就等于解决了一半的问题。要在制造系统的“堆题”(mess)中找出反映问题本质的问题极其艰难。本文中找到三个表层的问题,向制造业企业提出:
  1.当拿到一个订单,能否给出准确的交期?
  2.订单生产交付后,能否知道每个订单的生产成本?
  3.当生产现场出现异常后,能否给出它对那些订单产生影响,影响多少?
  这是制造业企业最基本的三个重要的问题。遗憾的是绝大多数的企业都无法回答这三个问题,尤其是小批量、多品种、混线生产的制造业企业。
  这是制造业企业应该回答的重要的基本问题。这也应该是评估企业的智能制造水平的重要标准。
  1.交付是企业最直接的目标。
  由于不能准确把控订单交期,如果想做到准时交付,企业只能用金钱和时间作为代价。加大库存、设置充裕的缓冲时间、加班加点、海运改空运等都是有效的常用方法。能不能准确评估产能,给出订单靠谱的交期是关系到企业核心竞争力的问题,也直接影响到订单的生产周期、企业的生产效率和成本。
  2.现在的制造业企业对于每个订单的成本是多少?哪个订单赚钱了?哪个订单赔钱了?都是一本大概其的糊涂账。
  这个问题曾经问过很多企业。一个制造特大型电力变压器的公司,他们是按照这个订单用了几吨重的铜再乘以一个系数估算。一个制造煤矿液压支架的大型企业是按照用了多重的钢铁估算的。尽管ERP有成本管理模块,但不要指望它能提供多大的帮助。ERP从诞生的时候就认识到订单成本的复杂性,所以就把生产过程的成本定义成为“间接费用”,仅供参考而已。
  3.工业生产现场和整个供应链处处充满了不确定性。
  据羿戓制造所了解,通常我们所说的“柔性”生产,不仅要适应不同订单产品“柔性”,同时也应该对生产现场出现的各种异常表现出柔性。消除部分或全部不确定性是被动、无奈或低效的一个思路,勇敢地面对这些不确定性并找到合适的解决方案是另一个思路。不幸的是我们通常思路都是前者。由此,所谓的很多“柔性生产线”的柔性是非常有限的。我们常说要实现个性化定制生产,如果不能回答这第三个问题这件事就无从谈起。
  为什么过去没有这三个问题的困扰?这是因为社会进步了,消费观念变了,需求个性化了,市场竞争加剧了,与此同时生产模式也发生了变化。如果一个自行车工厂年复一年就生产男车女车两个产品,如果生产的产品只要成为商品就抢光,也不存在这些问题。可以肯定地说,未来订单需求的个性化定制化的程度越来越高;市场化的竞争程度也越来越高,企业要想生存发展,这三个问题是决不能回避的。
  也许,有一些人不以为然。工厂天天都在向客户交付订单。工厂已经做到“冰箱从客户下个性化订单后,三分钟就可以生产出来”。而且,现在已经有那么多“4.0工厂”都实现无人化智能化了。再说,当今科学技术日新月异快速发展。万物都可以相连,信息可以随意获取,怎么可能连这样的问题都回答不了呢?
  我以为,认为这不应该是问题的认知可能来自这样几个方面。
  一是不理解工业生产的本质,不清楚制造过程和制造管理的复杂性。
  二是误以为一些消费品产品(例如冰箱、彩电、手机等)的大批量按菜单分类的组装生产代表了工业制造的主要模式,甚至是先进制造范式。
  三是忽视了工业制造是一个产业链协同的大系统,切割出某个局部的运行结果不能说明整体的问题。
  而本文提出的三个问题是系统层面的问题。更多的原因可能是对于“万物相连”、人工智能的盲目技术膜拜,并不清楚技术边界在哪儿?他们只想着“万物相连”能做什么,不知道不能做什么?
  几乎所有的企业都面临着三个问题的拷问并饱受困扰。迄今为止,解决这些问题且屡试不爽的“灵丹妙药”就是“时间和金钱可以解决一切管理难题”。毫无疑问,在市场竞争愈加激烈的当下,用最先进的科学技术帮助我们思考认识这些问题的实质,找到最经济、最实用的解决方案是我们研究智能制造的课题。
  实际上,上述这三个问题不仅是我们不能,包括发达国家的制造业企业,同样不能很好地回答这三个问题。
  回顾近一两百年的工业发展史,可以看到人类的劳动生产率获得了极大提升。新一轮的技术革命更是让工业领域的技术进步日新月异。如果我们把工业生产从科研、产品设计、生产制造过程、进入市场及运维的全过程展开,我们切实感受到当今新技术的方方面面在工业制造众多领域获得的成功应用,在每一个纵向细分领域都有非常深入的进展,甚至有些方面都是颠覆性的技术进步。
  但是,我们也会发现这样一个事实:在工业企业的设计、生产、市场运维的资源配置和指挥决策方面,现在的状态和一百年前没有本质的区别。技术进步存在着一个停滞的盲区。一百年前人们就是依靠人的经验,用一张表格做工厂车间的计划调度,现在我们依然是一张表格,只不过将纸质表格变为Excel。
  在智能制造热潮下我们冷静地思考,企业技术进步在各个纵向层面快速发展进步的同时,为什么横向的协同、扩展进展迟缓?事实上,在当前我们大力推动工业互联网平台的时候,同样遇到这样的困境。纵向技术应用发展一日千里,同时带给我们的是数不清的“管道”,而“平台”的效应却迟迟没有反映出来。
  本文在企业层面提出的三个问题,在性质上与这个现象是有关联的。这三个问题对于企业则是直接的利益关系。在竞争环境下企业的资源配置意味着什么?科学地实施资源配置能够给企业带来什么?当代技术能不能在“实时、动态、优化”的全局资源配置领域有所突破?这是每一个致力于智能制造管理创新的人应该思考的问题。

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2018-12-26 21:26




上海.羿歌,主要立足于物联网之感知层的解决方案和组件设计制造。  18918134319
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