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创智工场吴云峰:关于智能制造的几个误区【深

文章作者:www.046.net 上传时间:2019-05-07

  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?11月16日晚,ITValue微信公开课【深V课堂】特邀原三一重工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,在ITValue制造业CIO微信群中对近200位制造业的CIO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。

  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。

  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,

  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。

  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。

  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。

  A:其实是凑巧。当时公司开发了控制器,可以采集数据,但不知道该怎么用。先是要求研究部门做一个大屏幕可以展示数据,但是研究部门没有做出来,就把任务指派给我们IT部门了。我们IT人一向有创新精神,觉得仅仅采集了数据没什么价值,就提出将这个控制器采集的数据与整个服务流程相整合,慢慢就走上了智能制造的路上,带来了业务上的改变。

  A:把集团最好的工程师调回来,放到二线的企业控制中心,先进行远程监控与诊断。如果解决不了,再派一线工程师去现场维护。但系统会根据设备的地理位置以及故障类型自动派遣最近的与最适合的服务工程师。这个我们做得比滴滴要早六七年。

  A:把集团最好的工程师调回来,放到二线的企业控制中心,先进行远程监控与诊断。如果解决不了,再派一线工程师去现场维护。但系统会根据设备的地理位置以及故障类型自动派遣最近的与最适合的服务工程师。这个我们做得比滴滴要早六七年。

  Q:现在有云计算、物联网等新技术,中国能不能弯道超车,快速跨越传统从自动化到智能制造的老路?有没有突破性的智造路径?

  A:我从来不把云计算与物联网看作新技术。云计算的唯一作用是降低成本,物联网技术只不过是将传感技术应用到了互联网上,都不是新技术。我们做远程维护与ECC时,从没想过物联网与云计算,但现在大家都认为这是物联网与大数据的最佳路径之一。

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