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分解智能造作领域“轻与沉”的八大误区

颁布日期：

2019-04-02

当前，我国在大力推动造作强国建设，智能造作无疑是沉中之沉的主题战术。在当局的积极推动和企业内活泼力的驱动下，造作企业踏上了智能造作的转型征程，智能造作支持不少优良企业成为行业领军企业，甚至在细分市场成为全球隐形冠军。但是，还有好多造作企业存在不少关于“轻与沉”的意识与实际中的误区。本文将逐一进行分解，但愿给宽大造作企业带来肯定的启迪，援试祗业在推动智能造作的过程中少走弯路，获得实效。

误区一：沉自动化，轻数字化
当前，造作企业面对着巨大的人力资源成本压力和招工难等问题，因而，好多离散造作企业积极进行出产线的自动化刷新。一部门沉复性较高的工位，由企业提出工艺需要，选择非标自动化集成商提供专用的自动化设备，实现诸如拧螺丝、装配、焊接、打标、检测等特定工序，从而代替人为，实现少人化。乍一看好多出产线挺先进，但仔细钻研，却发现一方面好多企业的自动化产线还是只能适应单一种类，柔性不强；另一方面，好多企业还是不够器沉设备联网和产线数据采集，难以真正实现出产过程的可视化与通明化，治理人员还难以实时、正确地相识出产现场的实时情况。流程造作企业的出产线普遍利用了自动化节造系统，但数字化技术的利用也相对滞后，也存在与自动化系统脱节的问题。

反观一些国际优良企业则极度注沉实现通明工厂和互联工厂。某企业的工作人员能够实时查问某个出产工厂某一台设备的实时状态，蕴含设备使用状态、OEE、产量、质量、能耗等信息，能够随时查看车间、产线和每台设备的实时状态。其中，美国克利夫兰的一家电子工厂真正将MES系统用深用透，能够实时查问贴片机吸嘴的状态，判断是否必要守护，还能够看到每个订单的执行情况、车间出产排产和执行的状态、各条产线的缺点率等，辅助治理人员实时作出调整与优化，显著提逾越产质量。

? ? 企业在推动智能造作的过程中，肯定要自动化与数字化并沉，自动化是基础，通过数字技术的利用真正创造价值。

误区二：沉单机自动化，轻系统柔性化
好多造作企业十吩祺沉采办数控加工中心或者钣金加工设备，不少企业还建设了高低料的工业机械人，但是往往还是单机自动化，还没有利用柔性造作系统（FMS）或柔性造作单元(FMC)，出产过程中还必要人为搬运，导致产生在制品库存，高端智能设备的OEE较低。

而国际当先企业已经起头利用柔性造作系统，实现了机加工和钣金加工的全自动、无人化地加工分歧的零件�；庸MS蕴含若干台加工中心、机械人去毛刺单元、洗濯单元、轨路输送车等设备和节造软件，建设了立体货架，搁置工件和工装，能够实现从粗到精的全自动加工；钣金加工的FMS系统则能够实现从钣金下料、冲孔、折弯到焊接等整个钣金造作工艺。

分解智能造作领域“轻与沉”的八大误区

FMS系统并不是一个新概想，三十年前就有企业起头利用。但由于早期的设备靠得住性、不变性不及，以及多台设备的出产调杜纂管控比力复杂，一些早期利用FMS的企业烧毁了FMS系统，回到单机利用数控加工中心。但是，随着自动化、数字化和检测等技术的发展，近年来FMS系统的技术已经逐步成熟，成为离散造作企业提升出产效能的必然选择。

误区三：沉部门刷新，轻整体优化
好多企业极度注沉对瓶颈工位或亏损人为较多的工位进行自动化刷新，推动“机械换人”。这种方式固然可能削减人为，提高单个工位的效能，但是对于提升出产线的整体效能意思不大，并且往往会将瓶颈工序转移到其它工位。

正确的方式是基于工业工程的理想，利用价值流图等步骤，凭据出产的产品类型、产量、批量、造作工艺、产能、出产节拍和在制品物流传输方式，对产线进行整体优化；同时，从实现自动化加工与装配的角度来对造作工艺进行优化，以降低自动化刷新的难度，尽量满足多种变型产品的出产与装配。例如，某家集装箱造作企业在进行集装箱侧墙板和顶板出产时，通过工艺优化，将原来的平板剪断→罗拉成型→拼板点焊→自动焊接的工艺进行了优化，将原有纵向焊缝改成横向焊缝，工艺优化成先焊整板再进行成型，既削减了焊缝长度，又易于进行自动化刷新，还成功实现了从钢材开卷到成型的多工序陆续自动化。在持久服务的另一家轨路交通车门造作企业在进行自动化刷新时，基于精益出产的“一个流”准则优化车间布局，平衡节拍，保障了在自动化刷新实现后，整个出产系统的平衡，削减了搬运距离，最大限度地解除了出产期待和搬运带来的浪费。

基于“一个流”准则进行产线自动化刷新

误区四：沉单元系统利用，轻整体规划与系统集成
历经数十年的利用，工业软件的职能不休细化，在造作企业中覆盖的业务越来越广，企业利用的信息系统越来越多。好多企业往往是为相识决某一个或一类问题，满足某个业务部门或者某个业务流程的需要而建设一套信息系统，“头痛医头”，不足整体规划，导致系统之间职能沉叠、天堑吞吐、数据起源多样等问题。例如，某企业先导入了ERP系统，后出处于出产现场细化治理，导入了MES系统，之后由于必要对仓库进行精密化治理，引入了WMS，三个系统都有物料治理职能，由此带来一些单据必要在分歧部门多个系统之中沉复录入，统一个数据在分歧系统之中多头治理，导致工作效能低、数据不一致等问题。各类信息系统越上越多，职能越来越复杂，但是信息孤岛林立，很无数据需从系统中导出、处置、再导入另一系统中，必要到多个系统进行查问，能力获取有效信息。数据调换时，不能实时从接管调换的源头系统传递到其它关联系统。企业的运营效能却没有提升，甚至反而降落，投资回报率不高。

部吩祗业已经意识到此类问题，通过对业务和系统天堑的划分，简化数据在分歧系统之间传递的过程，实现数据的实时共享，保障数据的正确性，解除信息孤岛，为企业运营和经营分析提供统一、一致的数据源。e-works建议，企业明确业务天堑和系统职能天堑，构建统一的系统集成规划，引入主数据治理系统(MDM)，在执行过程中实现各系统的数据集成和接口统一治理，预防数据断点、接口沉复开发等问题。

在实际傍边，援试祗业对业务流程进行梳理，结合造作企业的发展战术、管控模式、行业特点、尺度和律例，通过近况诊断、需要分析和整体规划，明确企业推动数字化转型和智能造作的指标、行动打算和投资概算，确定数字化系统和自动化系统的整体框架、集成规划和执行路线图，为企业整体推动智能造作提供支持，获得显著成效。

造作企业必须扭转竖井式的单元系统执行与利用模式，尽量预防软件系统职能沉叠，导致沉复投资等问题，使企业投资的数字化和自动化系统可能达到预期的功效。造作企业该当将工业软件的利用与智能设备、数据采集、工控网络、工厂仿真、产线规划、AGV和立体仓库利用等有关技术结合起来，进行智能造作整体规划，并在整体规划的领导下，进行单元系统的执行；同时，要适应云推算、组件化、微服务的潮水，实显祗业数字化系统架构的升级。

误区五：沉建设，轻运维
造作企业在智能造作推动过程中，普遍存在沉建设、轻运维的问题。在系统采购和执行阶段，企业会发展需要分析、系统评估、可行性分析和招标选型，沉大项目高层辅导也会参加到决策过程，投入大量的人力、物力和财力。但在系统上线以来，却不足持续的运维，利用软件多年不进行守护和升级，系统职能与现实业务流程的匹配度差距越来越大，系统价值难以阐扬；自动化产线也存在不实时守护保养，故障率高档问题。某企业利用了国际驰名的ERP系统，但是上线七年，没有进行持续运维，而企业的经营模式、组织架构和业务流程产生了很大变动，导致ERP系统与企业的现实需要差距越来越大，业务部门定见很大；同时，ERP系统的新版本与企业利用的老版性子能也有了很大差距，企业沉新升级的成本险些与沉新采办一样，在老版本上做的二次开发�？橐脖匾列驴�。

企业的发展是动态变动的，唯一的不变就是变。因而，企业在信息系统选型时，必要充分思考系统的柔性化、平台化、可配置和可扩大；同时，企业也必要实时对系统进行守护升级，企业的IT团队要可能实时凭据企业需要的变动，对信息系统进行沉新配置，尽量削减说话级的二次开发，注沉IT治理。

误区六：沉数字化设计，轻数字化仿真与优化
近年来，造作企业在产品研发（R&D）方面的投入持续增长，采办了三维CAD、CAE等软件，但是，大部吩祗业还是沉产品开发（Development）、轻钻研（Research），重要还是凭据客户的订单需要进行产品设计，对于前沿技术的钻研与索求不够。在系统利用方面，数字化设计软件利用极度宽泛，部吩祗业已经延长到数字化工艺，但是对于仿真技术的利用还停顿在低级阶段，重要进走活动仿真、结构和流体仿真与验证，尚未实现仿真驱动设计和多物理场的仿真分析和优化设计，仿真利用不成系统，不足对仿真规范、仿真流程、资料数据库的治理，仿真人员没有成立专门的组织，仿真软件的价值远未充分阐扬。

在国际先进造作企业中，仿真已成为提升产品研发能力，改进造作工艺，提高产品机能和靠得住性的沉要伎俩。仿真技术也在不休创新，实现了实时仿真，仿真软件越发宜人化，数字化设计和仿真能够实现双向集成，也出现了针对特定产品（例如齿轮、轴秤注动力电池、电机等）的设计与仿真分析一体化的软件系统。仿真技术的利用能够援试祗业削减实物试验，显著降低研发成本，成为企业提升创新能力的必然选择。在智能工厂建设方面，也能够利用工厂仿真软件，对设备和产线布局、工厂物流、人机工程和装配过程进行仿真，成立真实工厂的Digital Twin。在复杂的智能产品（例如风力发电机组、航空发起机）投入使用之后，也能够基于对产品内置的传感器采集的数据，通过对产品的Digital Twin进行仿真，来分析与预测真实产品的运行状态和故障隐患，当令进行调整，进行预测性维建守护。
汽车行业仿真技术利用
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企业在推动智能造作的过程中，肯定要数字化设计与数字化仿真与优化并沉，数字化设计是仿真的基础，利用数字化仿真与优化技术来提升产品机能；同时，在仿真技术利用过程中必要注沉仿真规范和尺度、仿真流程、仿真了局的分析和利用，实现仿真知识治理。

误区七：沉信息系统利用，轻数据价值体现和治理改善
好多造作企业在数字化转型的过程中已经利用了诸多信息系统，但系统利用的成效和阐扬的价值却参差不齐。一方面，固然企业信息系统的利用领域不休拓展，但企业对系统的数据自身不足分析，数据的价值未得到充分挖掘，难以支持企业决策；另一方面，企业想借助信息系统去治理大部门的业务问题，但建设信息系统时，却忽略了企业自身所必要执行的治理改善，业务治理的规范和尺度很不完整，造成系统的利用成效未达到预期。

一些优良的造作企业在信息系统选型之前，除了必要的业务近况调延注需要分析等工作表，还会对企业的业务流程进行梳理和优化，蕴含营销模式、研发过程管控、出产运营系统、物流供给系统等，通过成立组织、美满造度、输出改善措施和行动细则，来支持整个系统的建设，真正的做到“治理先杏注业务驱动”。在利用系统的基础上，通过BI决策分析对数据内涵的价值进行挖掘和分析利用，对各类业务进行前瞻性预测及分析，并实现战术分化和运营监控，为企业各层级的决策提供有力支持。

分解智能造作领域“轻与沉”的八大误区

企业在推动智能造作的过程中，要做到信息系统利用与治理改善并沉，通过推动业务治理的规范化、尺度化，结合系统执行提升治理基础，使信息系统有效地支持业务运行。在业务系统全面利用的前提下，对各类数据进行有效分析，充分挖掘数据价值，有效支持决策。企业该当将组织和造度的美满与治理伎俩与信息系统进行匹配，对蕴含部门职责、岗位职责、治理模式、绩效查核系统和人员素质等方面进行持续改善，从而提升利用成效，阐扬信息系统执行的预期价值。

误区八：沉显示度，轻实用性
在国度大力推动智能造作的布景下，部吩祗业不惜沉金打造出奢华版的智能工厂，各类智能设备和信息系统一应俱全，蕴含驰名品牌的BI、ERP、PLM、MES、SRM、ESB、出产及物流仿真系统、自动立体库、AGV、自动化产线、出产指挥中心等，成立了专门智能造作展厅、车间现场的参观通路、示范出产线等，很有显示度。但在实用性方面却显著不及，例如：出产线建设未思考现实市场需要，导致沉复建设、设备闲置，产能利用不充分；自动立体库的建设对于场职地位布局、物料的分类治理、物料表包装设计、物料标识、存取分拣等环节思考不及，导致自动立体库效能低下；AGV的利用对于搬运频次、搬运蹊径与仓库及出产现场的协一致方面存在不及，导致AGV无法现实利用；出产指挥中心图表及数据对于出产现场的掌控及领导性不及、实时性不够；出产及物流仿真利用与现实脱节，对于多产品的混线出产适应性不及等。最为显著的是，不少企业不惜沉金成立了大屏幕出产指挥中心，泛泛却没人看，更多地只是用于参观。对于出产状态的预警和报警等关键信息，却没有实现凭据治理者的角色推送到移动终端。

推动智能造作必须注沉实效！一家驰名企业在精益出产理想的主导下，通过五年功夫，先后实现20多个关键工序的自动化出产，有针对性地解决了产品质量不不变、出产效能低劣等痛点问题；通过引进AGV自动幼车，对重要的流水线尝试自动配送；引进机械视觉技术，对机构的零部件装配、产品关键质量节造点等进行自动影像检测，提升质检效能；通过MES系统利用，实现了出产的通明化与规范化、无纸化治理，结合条码、RFID等工具，实现质量可追忆，保障产品的靠得住性；通过虚构仿真系统，成立了与物理工厂齐全匹配的数字化工厂，实时监控物理工厂运行状态；通过SCADA系统实现对设备、环境、能源等数据的实时采集，实现了数字化与自动化系统的融合；通过出产调度指挥中心，出产指标实时反馈，异常实时措置，实现了出产组织的扁平化治理。

企业在推动智能造作的过程中，肯定要明确自身的短板及必要解决的关键问题，造订合理的规划及执行打算，吩熠分沉点，选择相宜的技术、系统、设备和团队解决企业的痛点问题。

总之，推动智能造作是一个持久的过程，不要进展“毕其功于一役”，造作企业必要成立“打悠久战”的刻意。智能造作推动是一个极度复杂的系统工程，涉及到多个领域的技术，技术自身也在不休创新和发展，因而，不仅必要系统地进行规划，在规划落地执行过程中，也要凭据企业的现实经营情况对规划滚定；造作企业必须本着求实求真的态度，既要思考系统的先进性，更要思考实用性；造作企业既要建设好自身的专业团队，又要当令引入专业的征询服务机构和数字化、自动化解决规划提供商作为战术合作同伴。只有这样，能力成功达到智能造作的“彼岸”。

免责申明：注：本文由e-works征询事业部多位资深征询照拂与黄培博士共同钻研和撰写。由公海贵宾会员检测中心四方公家号推荐阅读，仅用于知识传递，感激支持。

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