雷达装备制造具有典型的军工企业生产特点，属于多品种、小批量、研制与批产并存的生产模式。研产混合对企业的生产管理提出了很大的挑战，既要满足研制产品边设计边生产边更改的试制需求，又要满足批产产品高效率高质量低成本的效益需求。因此，生产车间必须要具备精益化和柔性化生产管控能力，建立起符合企业实际的精益制造执行管控模型才能满足两者需求。精益生产主要是通过管理思想和制度的贯彻落实，制造执行管理主要依靠制造执行系统(manufacturing execution system，MES)实现，如何通过MES将精益生产落地生根，实现精益生产和MES有效融合，是企业面临的主要问题。
目前对精益生产和MES融合的研究不多，并且缺少系统性和完整性，大多数没有清晰的阐述精益思想是如何在MES系统模型中体现的。本文按照实际车间业务流程，从生产准备管理到生产计划管理，从现场数据采集与追溯到现场可视化管理等方面来构建精益与MES的融合模型，为雷达装备精益制造执行系统的设计和开发奠定基础。
1 雷达产品制造特点
1.1 生产方式特点
雷达装备是电子系统整机类产品，其生产组织是从多种元器件采购、关键零部件的设计加工开始，经过自动或半自动生产线组装、调试，最后形成一种系统集成产品，具有离散制造的特点。
(1)产品品种多、批量小
雷达装备产品种类和型号规格繁杂，按使用领域分，有地面产品、海洋产品、航空航天产品；按产品大小分，有超大型装备、大型装备、小型装备、极小型装备。每种产品结构复杂，产品涉及的零部件达上千种且层次庞杂，结构树长达10个层级以上，并且产品的批量小，多至数十台套，少至只有单台套，具备典型的多品种、小批量生产特点。
(2)生产制造流程长
雷达产品的组成部分包含大型结构件、伺服系统、机箱机柜、组件模块、PBC印制板、电缆等。因此，装备的制造工艺多、生产流程长，需经过毛坯加工、SMT贴装、部装调试、产品总装、三防涂装及整机联调等环节，零部件在经过所属加工车间都有数十道工序需要加工和装配，产品生产周期较长，造成生产制造流程与管理过程都十分复杂。
(3)多种生产方式并存
由于雷达产品基本都需要根据客户需求进行重新研发、设计或者改进，重复性生产的可能性很小，并且兼顾研制与批产特性，属于项目型制造范畴。而产品的某些部件在单台套中具有一定的数量，批次生产时可达到较大的数量级，形成了大批量生产的基本条件和态势，此类零部件按照大批量流水方式组织生产，以提高效率，降低生产成本。
(4)产品质量追溯要求高
雷达装备是由成千上万、甚至更多的零部件组成，任何一个或一组零部件出现问题都会影响装备的正常运行，甚至会造成重大事故和巨大经济损失，特别是国防军工产品，造成的后果不堪设想。因此，装备要具有很严格的产品质量保证体系和质量追溯性。一旦出现问题，能及时追踪到产品生产环节的各种要素，给质量问题判定和风险预估提供依据。
1.2 生产工艺流程
由于雷达装备的生命周期特点，形成了科研与批产并存的现象。科研产品技术状态不稳定，设计更改频繁，通常为首次生产的试制样件，生产批量小，多数为单件生产，适用于单元化生产模式。批产产品技术状态相对较稳定，生产批量相对大一些，生产工艺流程明确，质量水平也相对稳定，适用于组建生产线进行流水生产。生产工艺布局如图1所示。
图1 生产流程布局
机加生产线或生产单元对毛坯按照工艺文件和作业指导书进行粗加工、精加工、打孔等精密切削加工，形成盒体、天线和导电块等各种精密金工件，部装生产线或生产单元是利用精加工后的金工件和电子元器件等外购件进行组装成组件、机箱和电缆等，总装生产线是将大型结构零件、部件模块、仪器电缆、天线单元等进行全面系统集成和总体装配，是最终产出成品的环节。装备产品按照生产计划和加工工艺在每条生产线或单元上进行加工装配，为了保证生产线的连续不间断生产，物资供应部门将各环节所需的物料齐套后配送到每个线边仓，一个线边仓对应生产车间若干工位，总装下线产品整机调试合格后即可转入成品库房或者直接交付用户。
2 生产现状问题分析
由于装备产品在车间生产线中存在科研与批产混合生产，加大了生产组织的难度。通过对各个部门的实际调研，归纳出车间生产管理中存在的问题：
(1)生产计划不均衡，在制品多
采用从前向后的推动式计划管理方式，容易造成物流与信息流的不对称和脱节现象。这种计划管理方式仅仅根据工件交货期和以往经验组织生产，整体协调性差，各环节生产计划的不均衡造成装配成套率差，容易出现个别零部件缺料，而其他零部件在制品过多，生产进度无法管控，投入不知道什么时候产出。
(2)生产现场监控能力差，浪费严重
在生产过程中，从原材料的投入到完成总装，要经过众多生产环节和加工工序，生产过程周期时间长，生产管理也非常复杂。在缺乏生产现场信息化的情况，仅靠人的跟踪和监控，很容易造成信息流断裂和失真，产生信息“黑盒”，现场管理也会处于失控状态。车间管理者很难掌握目前的生产进度，不能统筹产品整体进度和进行合理配置资源，无形中就会产生很多浪费。
(3)生产准备管理能力不足，不能及时开工
对电子装备来说，在开工前齐套性检查时，往往关注的是物料，而非生产要素的全面齐套性检查。经常会出现由于工装工具、模板程序、设计工艺文件等准备工作不齐备，导致生产线不能在计划时间内开工生产，从而影响生产进度。究其原因是生产准备流程不规范、职责不清晰、信息传递不畅、生产要素检查工作滞后，造成计划不能按时开工。
针对上述问题，为了提高车间的精益管控能力，必须要建立精益制造执行管理模型，从而提高计划的可执行性、数据采集的及时性、生产监控的准确性、生产准备的可靠性以及质量的可追溯性，从而降低在制品成本、缩短生产周期，为企业的精益化管理提供支撑。
3 精益制造执行管控模型
3.1 生产准备管理模型
为保证各车间能够高效、顺畅生产，需要在开工之前对人员(man)、机器(machine)、物料(material)、工艺文件(method)(简称4M)等生产要素进行协同管理，使各项资源能够根据生产计划任务进行优化配置。当生产任务由于人力资源不足、物料短缺、设备故障、技术变更等情况发生变更时，生产资源能够进行动态调整以及实现生产计划的快速切换。基于“4M”协同管理的生产准备模型如图2所示。
图2 基于“4M”协同管理的生产准备模型
以产品BOM(bill of material)和工艺BOM为基础，以原材料库、在制品库、外协件库、工装夹具以及刀具量具库等生产资源库为对象，结合产品设计图纸和工艺参数，构建制造资源、配套物料与工艺参数一体化的“资源—方法”关联映射模型，实现作业过程与生产资源消耗特征以及产品结构域的属性关联和一致性映射，为后期的生产准备提供数据基础。以生产作业计划为驱动，利用“资源—方法”关联映射模型所分解出生产对工艺、资源、物料等方面的要求，核定所需物料的库存信息进行齐套分析，再结合生产现场的人员和设备配套关系和负荷程度，实现开工前生产准备任务的协同管理，形成生产准备管理包。
通过可视化车间生产过程监控平台获得生产现场的实时动态信息，对生产要素信息进行整合分析，当生产准备不能满足生产作业计划要求时，对计划及时调整，从而保证连续生产，提高设备利用率。
3.2 生产计划管理模型
雷达装备生产属于典型的项目制造类型，车间计划既不适合完全的推式生产，也不适合独立的拉式生产，需要寻求在推式和拉式之间的一种平衡。从整体上汲取两种模式的优点，推式生产可以整合企业制造资源，平衡生产能力和负荷程度；拉式生产可以减少在制品数量和浪费，缓解企业运营资金压力。本文提出了一种推拉相结合的基于MES的精益计划管理模型，如图3所示。
图3 基于MES的精益计划管理模型
在车间层面往往是多项目计划混合生产，共用车间的公共资源。从单个项目的角度，根据产品总装计划要求节点，采用拉动倒排的方式，依次排出部装和机加的计划。从产品族角度，可以将多个项目中具有相似结构和工艺零部件归为一类产品族，采用多品种、拉动式、混流的方式生产。一般雷达装备的核心部件都在产品的关键链上，并且也有一定的批量，具备构成产品族的特性，可以采用流水生产、看板或补充拉动的生产方式，这样可以在很大程度上减少在制品库存，减轻运转资金的压力。非核心部件一般都是品种多、比较零散，构不成产品族和批量加工的特点，采用“定定排产”和“插空式”的推动生产方式，可以很大程度上整合加工资源，弥补拉动式生产带来的产能负荷不足的情况。
3.3 产品数据采集与追溯模型
基于产品制造生命周期的过程数据流信息流一体化设计思路，通过底层设备、数据接口、数据自动采集、数据中间传输、数据存储和数据挖掘分析等一系列的数据流实现信息的全面集成。产品数据采集与追溯模型如图4所示。
图4 产品数据采集与追溯模型
根据工艺准备、生产制造和质量试验3个产品实现阶段，建立相应的数据采集点，在有产品或零部件追溯的工位采用条形码扫描枪或RFID采集工位终端、数控设备、SMT以及试验检测设备等的工作过程及结果数据，通过实时消息总线传送至功能数据库。工位具备访问数据库的功能，可以查询浏览该工位的历史数据纪录，实现对各种状态的实时追溯。
建立体系化的产品过程数据处理机制，对采集的数据进行二次处理，将分散的、不规范的数据整合为集成的、统一的数据。将各种异构数据分为结构化数据和非结构化数据两种不同形式，进行存储和读取。其中，结构化数据可以用明确的格式来表示，比如生产状态数据和装配参数数据等；非结构化数据是无法用基本数据类型进行描述，而是以源文件形式存在，如采集的照片、视频等。生产过程中的各项工艺数据、生产过程数据、质量检测数据等通过底层设备采集和二次处理后形成完整的数据包，在数据库服务器集中存储。
对采集的数据进行充分的数据分析和挖掘，形成可视、透明、有效的运行状态信息，为管理者进行快速决策提供数据支持，提高管理效率，也为运营系统的精益改善提供数据基础。
3.4 生产可视化管理模型
生产可视化管理并不单单是生产信息的显现，而是将人机交互理念蕴含在可视化过程中。根据现场的可视化管理层次，构建生产可视化管理模型如图5所示。
(1)数据存储处理层。生产现场每天都会产生海量数据，通过MES系统人机交互采集各种形式的数据，如产品BOM、工艺文件、生产任务、设备参数、作业人员、产品图片等，并以独立、分类化的形式存储在相应数据库中。通过中央数据处理平台，将各类数据进行整合关联和二次处理，形成一个具有统一编码规则的虚拟数据存储中心。
(2)业务逻辑层。对生产任务状态、物料齐备状态、设备参数状态、试验检测过程以及异常处理状态等信息进行可视化。比如生产任务工序的开工和完工状态，生产计划的执行进度以及计划完成率等。根据各种管理需求和业务逻辑，结合存储数据和显示形式之间的映射关系，构建出相应可视化模型，为管理的有效性和透明化奠定了基础。
(3)现场表示层。现场设置安灯报警装置，可以加强对生产过程异常现象的管控，实现设备的无人值守。同时借助安灯系统实现“发现异常立即停止，防止不良品流入下一道工序”精益思想的落地。电子看板，一方面显示生产的各种状态信息，打造一目了然的生产现场；另一方面作为信息载体，起到拉动生产的作用。
图5 生产可视化管理模型
4 结语
本文通过分析雷达生产过程中存在问题，提出了基于精益的MES管控模型，以提高制造资源的利用率，减少制造过程中浪费。精益制造执行管控模型通过构建基于4M协同的生产准备，实现对生产任务的全面齐套性管理，减少了等待浪费；推拉结合的精益计划管理，实现生产计划的均衡化和制造资源的合理配置；基于产品制造生命周期的数据采集与追溯及可视化管理，实现对制造海量数据的挖掘和有效呈现，为管理决策和问题分析改善提供支持。雷达装备精益制造执行管控模型对车间管理系统设计提供指导作用，也对军工企业的生产现场管理具有借鉴意义，并可复制和推广。
