【经典文章】如何构建数字化工厂?

栏目:云星空知识作者:金蝶来源:金蝶云社区发布:2024-09-16浏览:1

【经典文章】如何构建数字化工厂?

《中国制造2025》发文开篇有如下陈述:制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。
十八世纪中叶开启工业文明以来,世界强国的兴衰史和中华民族的奋斗史一再证明,没有强大的制造业,就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业,是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。


短短几句,铿锵有力地主张了制造业的重要。
面对新模式、新技术时代的挑战和机会,如何发展壮大我国的制造业呢?
答案是数字化转型,是向智能制造升级。

一、为什么


中国制造业企业经过40多年的高速发展,我们明显感觉到了一个瓶颈:缺少创新,品牌溢价低,质量管理水平不高,生产效率在下降,逐步丧失劳动力成本优势。

所以我们要向管理要效益

我们都知道现在是消费者主导的市场,企业需要提高市场应变能力,面对市场的变化要有流程的柔性,设备的柔性,工厂的柔性。

而现状是,根据调查,我们的企业很多数字化孤岛,流程都没打通,何以做到快速的市场应变?

具体解剖来看,企业的数字化转型实际上有十二个难点:

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尤其是在多品种、小批量、个性化生产的情况下,这些难点特别突出,并且这些点之间是互相关联互相影响的:



比如需求不确定、产品非标准化的情况下,企业面向市场的研发周期就被迫缩短,快速研发的同时,还面临着上百甚至上千个品种的并行生产;

一并行你的既有经验就不灵了,资源供应就出现瓶颈,并且这个瓶颈是无法确定的,是动态漂移的;

资源瓶颈动态漂移的情况下,再面对订单的插单,生产周期的不确定,就会给计划排产带来非常大的困难;

计划永远没有变化快,紧接着对产线的柔性带来极大的考验,并且做多品种必须快速换模,你的产线是否足够柔性去支持?

这种快速并且多变的情况下,如何控制质量,并且要事前事中事后都有控制,这就需要人工智能的在线质量控制;

以上说品种都几千个了,那么物料就成千上万,很容易出现要么缺料、要么积压,这时候就需要智能仓储;

最后,客户的交期是最重要的,大量的订单需要进度控制,要保证订单交付的准确性;

最后的最后,成本怎么办?在多品种小批量的市场需求下,还要把规模做起来,没有规模化是不可能降成本的,所以要大规模定制。

综上可见:

企业的数字化转型不能头疼医头脚疼医脚,这是一个复杂系统,是一个整体,很多要素是互相关联的,很多目标是相互影响甚至相互冲突的。



二、怎么做

第一:解决复杂系统的问题单维度视角是不行的,一定要多维度入手,整体地去解决


我总结了三个方面:


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这三个维度还必须要一体化地结合起来。



第二,从管理理念和方法的角度:智能制造一定要有供应链逻辑和精益思想,工业机理再加上工业自动化,糅合在一起才能做到智能制造。



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1、供应链逻辑,最小化整体拥有成本,整个链上的效率最高,实现最大化的客户服务水平;

2、精益思想,消除一切浪费,没给客户带来增值的活动都是浪费,全部消除;

3、工业机理,问题可描述,规律可建模,通过建模来帮助企业管理者决策,也叫算法决策;

4、还有一种情况是我们发现不了问题的所在,要通过归纳总结,要通过大数据来训练,这就需要人工智能和机器学习,也就是工业智能

所有这些的目的都是去满足客户的交期及对品质的要求,用产品+服务给客户带来价值。

而衡量价值有几个指标:

设备利用率,订单准时交付率,质量一次合格率,库存周转率等等,我们要通过思想和理念的变革,达成核心指标,打造企业的核心竞争力。

第三,我们来谈谈新制造革命的四个方法+两个目标。

四个方法即:

1,大规模定制,需求是个性化的定制化的,做大规模,用规模化的成本给客户带来个性化的产品和服务;

2,协同制造,利用最新的技术进行协同,设计协同、计划协同、供应链协同;

3,柔性化生产,这其中最难的是机器柔性、工艺柔性;

4,精益数字化生产,实现数字化设计,数字化工厂,数字化管理。


两个目标:个性化定制,服务化延伸

满足市场和消费者所需的个性化定制,同时还能保证利润,在卖产品的基础上品牌附加值逐渐提升,向服务化延伸。个性化定制的前提是标准化、模块化;服务化延伸要利用好移动互联网、IoT物联网、工业互联网以及产业互联网。

第四,从国家政策的角度,我们国家已经开始战略性地给我们打好基建基础,包括5G、大数据、人工智能、工业互联网。



三、如何落地


面对市场和消费者个性化需求的升级,电商直播等数字化的创新商业模式,日新月异的新技术变革以及国家战略的要求和推动。制造企业如何落地实现数字化转型?

我们先从结果去看:

客户指标是第一位的,交期从7天降为1天,成本平均降低20%,质量提高且可追溯。这三点是我们制造企业最著名的KPI:质量+成本+交期(QCD)。

那么如何做到呢?

首先是精益化生产,第二信息化,第三自动化,三者并联实现数字化,进而演化出智能化,智能一定是逐渐演进的。我们逐一来看。

第一,如何落地精益化生产?

通过透明可视化车间

我们要画VSM价值流图,消除车间七大浪费,优化布局,打通信息黑盒子,把车间透明化;

真正给工厂带来增值的地方是车间,是现场而不是办公室,这是精益思想的精髓。

第二,如何落地信息化?

通过研发透明化,研发设计制造服务一体化,我研发的时候要生产介入、采购介入、市场介入,

怎么介入呢?

传统的研发是PDM,数据是单向连接的,从PDM导入到ERP里面却无法导回来,而现在我们的数据是双向连接的,研发这边的BOM数据、工艺数据导入ERP,ERP中数据变更以后再返回研发PLM,这个才是产品的全生命周期管理;

不仅数据要连接,还要流程连接,在研发阶段就考虑交期、成本,在研发阶段就考虑后续流程了,这就是研发制造一体化,在一个数据库里将PLM、MES和ERP打通。



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第三,如何落地自动化?



通过整个设备联网。

设备、仪表、量检具等,人、机、料、法、环全部连接在一起。通过边缘计算实时决策。连在一起后每一个工序、每个工段、每个管理点都通过看板、智能终端、电子作业指导书实现透明化,打通全部信息流。

设备全部用条码,RFID码连接起来,实现可追溯,车间现场每个人机料法环全部有“身份证号码”,每个操作全部用二维码、条码通过PDI连接起来。



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质量可以正追溯反追溯,且是工序级别的追溯。


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全部连接并且透明化之后,我们把数据用看板呈现出来放在工厂,放在办公室,实时关注;


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通过移动端实现移动工厂,清晰洞察,把工厂装在口袋里,管理层随时随地可以查看。


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精益化+信息化+自动化,实现了数字化管理,我们还可以进一步做到柔性管理模式。



首先,沟通的柔性,多工厂多车间之间是集成的,和供应商的协同实现计划柔性;

第二,需求端的柔性,可以拿到C端数据、B端数据,做到需求可预测;

第三,设备的柔性,有些工厂就一条线,柔性的产线应该是U字形的、花瓣形的,更多人机协作;



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通过安灯系统以及工作流预警,设备出问题可以快速响应;精益生产的全面设备维护,工业大数据的预测性维修,你还没发现问题的时候,大数据提前发现症状,先发制人。还没产生生产质量问题的时候就把即将出问题的设备换掉。


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在精益化、信息化、自动化、数字化、柔性化的基础上,演进出智能化。



智能一定是不断演进的,包含以下五个方面:



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有了这五个方面才可以智能决策,拥有工厂的核心大脑。



动态的智能计划排产,智能仓储的智能上架和物料的拣货,自动数据采集,预留模型可以预留一些产能,预留一些人员,优先级不断地在变,实现动态平衡。

最后慢慢放开这些算法模型,每个行业都不一样,且模型算法是在变的,在一个开放平台大家共享大数据带来的智能决策。所以说为什么要上云,当各行各业各种数据、历史数据、实时数据、现场数据、预测数据等等全部连接起来,才能训练更智能的AI,我们要洞悉历史,掌控现在,预测未来。



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最后还要顶层设计, 并且在我们看来,数字化转型不是简单的车间数字化,而是组织、业务流程、文化变革和创新,是一个长期发展的战略工程。


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数字化转型有没有清晰的规划,有没有某个阶段的绩效调控手段,领导层有没有坚定的决心,都决定了转型的成败。


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本文视频课程版请参见:https://wenku.my7c.com/school/260353522271624448


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