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制造业要素分类与转型升级策略的选择

2017/10/27    来源:互联网        
关键字:制造业  转型升级  
导读: 目前制造技术升级的概念本质仍然离不开四个关键词语:自动化、信息化、数字化和智能化。然而,并非所有制造业都要通过这“四化”实现技术升级;同一个企业的不同发展阶段也需要兼顾不同的升级策略;不同类型的制造业也需要考虑适合自身发展规律的升级路线。

    制造业升级的“四化”过程

    目前制造技术升级的概念本质仍然离不开四个关键词语:自动化、信息化、数字化和智能化。然而,并非所有制造业都要通过这“四化”实现技术升级;同一个企业的不同发展阶段也需要兼顾不同的升级策略;不同类型的制造业也需要考虑适合自身发展规律的升级路线。

    自动化

    首先需要考虑“自动”与“手动”。与“自动化生产”相对应的是“手工生产”。通常讲的自动化升级都是指用自动化设备和装置替代人工。因此,凡是人做不了或者不愿意做的工作都可以通过自动化进行升级,越是动作简单、重复、繁重的生产形式,越适合采用自动化升级策略,例如搬运、包装、喷涂等;而动作越复杂,对人手灵活性依赖越大的生产模式就不适合自动化升级,例如皮具制作、制衣等。

    按照工业4.0的定义,1968年出现的莫迪康可编程控制站器Modicon PLC(后来被施耐德收购),被视为自动化的一个划时代意义的产品。

    信息化管理

    应该说“企业信息化”这个词是伴随着ERP的普及而流行的,而ERP的前身是MRP和MRPII,再往前推则是会计电算化软件、库存管理软件等。这类软件的流行基于数据库系统的成熟。

    随着这类软件的普及,“MIS(管理信息系统)”应运而生,且市场迅速膨胀。也许是出于对会计制度与国际接轨的需要,当时MIS的主力是会计电算化软件,火爆的市场也成就了金蝶、用友这样的国产软件公司。

    上世纪末期是跨国公司全球布局的黄金时期。外企进入中国不仅带来了先进的管理模式,也带来了对企业管理信息系统的市场需求。跨国公司要求中国本土供应商的管理系统与之对接,倒逼中国企业大干快上ERP项目。这个时期除了捧红SAP之外,还造就了不少ERP软件实施和信息系统咨询公司,诸如毕博和埃森哲。

    在2000年初,业内对ERP的态度如同当前对工业4.0,说法不一。

    但普遍的共识是企业上ERP不是简单买个软件,更需要对管理流程进行梳理,破旧立新。随之而来就出现了一个流行词叫“企业流程再造BPR”,很大程度上也算是商家为了配合ERP项目搞的噱头。到目前为止,ERP通用功能已经非常成熟,而跟业务深水区的结合,正在面临全新的升级考验。

    包括ERP在内,这里所提及的软件都是用MIS把企业管起来,本质上是企业商业和运营的信息化。与此同时,在产品设计、生产设备、质量管理等直接与制造相关的环节也在进行着信息化。

    信息化制造与数字化制造

    这里不得不提CIMS(计算机集成制造系统)。CIMS要集成的对象是一个一个独立的计算机辅助软件(CAX),旨在消除信息孤岛。这个概念在中国的兴起要早于ERP。可以说ERP是面向商业的信息集成,而CIMS是面向制造业的信息集成,当时都是被当作信息化所理解的。CIMS除了要集成CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助检测)、CAPP(计算机辅助工艺等系统模块)等,还明确提出了逻辑层次结构,并整合了敏捷制造、并行工程、虚拟制造等方法论范畴的理论概念。

    然而,技术为它的早产付出了代价。

    CIMS的失败就是因为它提出的时代太超前,相关技术和产品都还没成熟。而在它之后便迎来了工业软件市场的大整合时代:例如由对CAD产品数据管理发展而来的PDM(产品数据管理),通过对产品BOM的信息化管理实现了产品“数字化”。“数字化”这个概念尽管现在被滥用,但是它应该是脱胎于3D数模的。至少在商业语境里,“数字化”要与3D图形和动态仿真同时出现。例如“产品数字化”是指用3D数模构建产品模型,“工厂数字化”则需要面向工厂进行3D建模。

    当今工业4.0所处的环境,已远远超越CIMS所处的年代。大量设计软件广泛使用,大量数字化资源和虚拟化产品,已经进入主流,类似Digital Thread(数字主线)、Digital Twin(数字孪生)被更广泛地应用。

    数据采集

    在过去30年中国企业现代化进程中,除信息化项目大干快上之外,还有一条自动化升级的主线:在流程制造行业(如石化、水泥、食品等),一大批分散控制系统DCS和仪表自动化项目迅速崛起,而国产的DCS如浙大中控、和利时,甚至被GE收购之前的新华控制系统,都得到了长足的发展;而离散制造行业的企业则采购了大量数控和自动化物流设备。随之而来出现的问题就是如何获得这些现场数据,并把这些实时数据用起来。

    当下火热的“云数据”,前身可以说是“远程抄表”。最早是油田、矿井等野外设备需要监控运行状态——早期用的是电报,后来是短信。在智能手机尚未普及的时代,还用过手机网页客户端,而现在基本就是成熟的3G/4G网络,外加APP客户端。

    说到数据采集就不得不提组态软件。这类产品最早是DCS或PLC厂家为方便客户开发界面而配备的开发套件,后来出现了许多独立的组态软件厂商,可以通过图形界面直观地看到数据的变化。由此产生了“人机界面(HMI)”,所以“图形化”往往指的是人机交互相关的产品或项目,比如工作站的面板和电子看板等。

    现场数据采集SCADA,正是自动化与信息化的链接节点,是自动化设备和信息化管理软件的承上启下的层级,也是自动化与信息化相融合的过渡区域。

    而这些早年软件留下的数据,正是当下的工业大数据“黑金”。它们深埋在设备、模块和系统之中不见天日。工业大数据从业者,需要有非常的智慧来挖掘这些黑金。

    智能化

    严格意义上的智能化,必须要借助大量的建模和算法,以及一些必要的人工智能技术,包括启发式算法和机器学习。如果按照这个标准,目前不少先进的控制系统的控制算法已经可以算是智能化,但真正智能化的管理信息系统市面上还不存在。信息系统的智能化趋势应该说是很明确的,特别是人工智能AI项目开始受到大量资金关注后,那些原本只在学术期刊上出现的、服务于制造调度算法的复杂公式才开始有了一些用武之地。

    转型升级四大象限

    1

    工业4.0体系中,个性化定制被反复提及。这就特别需要考虑生产“柔性”与“刚性”。所谓刚性生产是指大批大量生产单一或若干种产品,这种生产模式特别适合自动化,例如紧固件等工业标准件的生产就是通过自动化专机实现的;所谓柔性生产是指多品种小批量,甚至单件定制化生产,这种生产模式对自动化系统的智能化程度要求较高(从某种意义上接近或等同于智能制造),比较典型的行业是汽车的混线生产和非标零件的机械加工。

    另外,由于目前技术限制,机器设备的灵活性仍然无法与人手相比,特别是在空间有限的装配环节。很多人认为3D打印可以解决装配问题,可以说不同材料的增材制造可以在一定程度上减少对手工装配的依赖。但是从现实出发,彻底解放人力是个系统工程,需要从产品设计(DFM/DFA)源头进行重新梳理,并对现有工艺、工序以及生产设备进行重新整合,并不是一个单一技术可以解决的。总之,能否实现自动化在很大程度上受制于制造工序对人手灵活程度的依赖。

    图1将目前国内制造业转型升级的方向进行了划分:X向表示产品种类的复杂程度;Y向表示生产工序要求动作的灵活程度。

    象限I:手工柔性生产

    该象限的特点是:产品种类复杂且动作灵巧度高。典型行业如飞机、航天器等复杂机电产品装配,成衣、皮具定制,家电、数码产品组装,以及产品维修或返修等。

    这类生产对动作灵活性要求高,因此无法通过自动化手段替代人工或者替代人工的自动化设备研发投入过高。

    适合这类制造企业的生产模式,笔者认为可以称之为:手工柔性生产,即生产管理组织复杂且无法实现自动化。实际上这类企业非常适合走“智能化”管理信息系统升级路线,既通过专家决策系统或相关的软件产品管理生产并指导工人操作。所以这个象限的企业转型升级应着眼于通过“智能化”信息系统指导生产,避免人为失误;而不是开发“自动化”设备替代人工(自动化物流和搬运设备除外)。

    关于智能化升级的路线选择,简而言之:生产管理越复杂,对信息化软件的智能程度要求越高的企业越适合智能化升级。或者说适合选择智能化程度高的信息系统的企业通常具备这些特征:产品系列多,工序变化多,零部件品种多,供应链管理复杂;多以组装工序为主,多为劳动密集型企业;典型行业如:家电、服装、数码产品等。

    最适合搞智能制造的比较极端的例子是产品维修:每一个维修项目都各不相同,因此生产模式属于单件定制;每一个维修项目的工序复杂,没有既定模式,几乎无章可循;维修(生产)数据难以定义,更难以度量,难以采集;而且每一个维修项目的周期无法量化,产品复杂程度越高,维修周期不确定性越大;因此只有通过“智能化”才能解决问题。

责任编辑:张纯子
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