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柔性生产模式下的制造业物流系统升级

2024/4/22    来源:物流技术与应用    作者:邱伏生  李志强      
关键字:柔性生产  物流升级  
柔性生产是一种以“制造系统响应内外环境变化的能力”为核心的生产模式。本文分析了柔性生产模式对物流的要求,详细阐述了柔性物流系统升级的基本范式与核心要点,并通过具体案例介绍了不同作业场景下柔性物流的表现形式及物流技术的应用特点。
柔性生产模式对物流的要求

       1.柔性生产

       柔性生产是一种以“制造系统响应内外环境变化的能力”为核心的生产模式,由英国Molins公司在1965年首次提出;1998年美国里海大学和GM公司共同提出柔性生产模式AM(Agile manufacturing),现已成为“21世纪制造业战略”[1]。相对于“成本增加、过量库存、适应市场的灵敏度低”的刚性生产模式而言,柔性生产更能增强制造企业的灵活性和应变能力,缩短产品生产周期,提高设备利用率和员工劳动生产率,改善产品质量,更能够适应市场需求多变和市场竞争激烈,是市场导向型的按需生产的先进生产模式。

       柔性生产系统,集中了精益生产、并行工程、敏捷制造、智能制造等生产模式的要义。在一个现代化的柔性智能制造系统中,可能包含上述一个或者多个生产模式,形成系统工程,从而实现工厂小批量、多品类、多流程、多形态、多单元的快速转换与协同生产[2]。面对个性化需求、数字化转型、智能化升级的市场环境,柔性生产系统更需要具备虚拟制造和订单仿真、提前预警的能力,即运用仿真、建模、虚拟现实等技术,提供三维可视环境,从产品设计、研发到生产制造全过程进行模拟,以实现在产品生产制造以前,就能准确预估产品的可制造性和可流动性,从而降低成本,实现弹性生产,缩短交付周期。

       2.柔性生产模式对物流的要求

       一方面,柔性生产系统通常具备机器柔性、工艺柔性、产品柔性、维护柔性、生产能力柔性、扩展柔性、运行柔性等特征,但其核心是“有效实现订单交付”,亦即需要将不同订单的物料(原材料、在制品、成品等)有效组织起来,按照精益生产的原则,实现物料的有序流动,使得复杂多样的物料“在恰当的时候、以恰当的数量、出现在恰当的位置(工位)”,从而实现柔性生产与柔性交付。

       另一方面,根据“大物流小生产”的原则,以及“制造工厂物流中心化”的发展趋势,柔性生产的本质和基础是物流的柔性[3]。如,丰田生产模式就是以物流均衡和工序平衡为基本原则,通过目标追踪法进行混流排产,实现整体物流均衡、运作高效、产出柔性的混线生产模式。

       因此,实现柔性生产的重中之重,就是要构建一套足以支持柔性生产要求的柔性物流系统,该系统具有广泛的适用性,需要满足生产需求的柔性和物流系统自身柔性两个方面的要求。满足生产需求柔性,包括产品多样化、淡旺季需求波动、交付周期波动、业务场景多样性等方面;满足物流系统自身柔性,包括物流系统可扩展性、物流能力柔性、可迁移性、多场景适用性等方面。

柔性物流系统升级的基本范式与核心要点

       1.系统规划、理顺逻辑,建设“柔性能力”是一个系统工程

       “柔性”是相对的,没有统一标准,不同行业、不同环境、不同企业、不同车间和产线,其柔性的要求都不一样。但是任何柔性物流的切入点,都需要遵循和匹配柔性制造工艺的要求,使之成为柔性制造工艺的一个部分,并以此来实现柔性物流场景设计。通过“规划一体化、建设一体化、运营一体化”,来实现柔性能力的提升。

       为此,需要明确企业在3~5年周期内需要怎样的“柔性度”,比如要兼容多少产品、适用多少场景、匹配哪些场景、满足多大的能力边界等。当然,工厂规划不应一味追求柔性,不能为了柔性而柔性,一般情况下,(过度的)柔性化设计会导致更大的投入。同时,需要系统思考实现柔性物流的能力和技术选择。柔性与刚性是相对的,有些没有必要表现为柔性的地方,可以采用相对刚性的设计,有时通过刚性的物流技术实现柔性的业务逻辑,可能更加经济、合理。在并行工程和智能制造的需求下,基于对未来的产品、场景、当量的评估与预测,需要借助模型、算法和仿真技术,规划“多剧本”物流系统部署,通过应用柔性化设施、保留系统可扩展性(可增可减)、设备租赁、多系统结合互补、淡旺季版本切换等措施,以应对需求变化、产品迭代、订单波动和业务场景增加等。

       2.设计柔性化物流的最小物流单元

       单纯地设计“制造物流柔性化”是没有意义的,因为这过于抽象。在某个特定的制造系统中,只有提前寻找(规划)到该系统的最小物流单元,并使之合理化、标准化、数字化、智能化(Smart Unit, SU),才能够将其通过不同的产品逻辑和制造逻辑、交付逻辑进行梳理,构建成为柔性化的物流流线与制造动线,形成制造系统和物流系统连接的纽带,并且在制造-物流作业场景实现联动。

       无论产品、场景、物料有多复杂,都可以基于物料的特性进行分类和SU设计。比如,按照物料的体积、重量可以分为大、中、小物料,按照物料的形状可以分为条状、面状、体状,在此基础上进行SU设计,在包装类型、尺寸等方面尽量进行标准化设计,从而使得物流系统从需要解决成千上万的产品、物料、场景组合问题,简化为通过柔性化物流工艺逻辑处理少量的SU设计和联动的问题。比如,某汽车厂通过包装标准化设计,将上万种物料的包装统一成5种标准料箱、4种类型标准料架(料架尺寸和底盘标准化,上部结构个性化设计以满足不同物料的放置需求),大幅降低了物流系统的复杂度和物流管理难度。在SU设计的基础上,进一步通过条码、RFID、包装与物流设备匹配性与兼容性设计等,实现物流单元的智能化和能动性,匹配甚至调度智能物流系统。

       3.智能工厂物流中心化引领柔性制造升级

       在以消费者需求为导向的柔性交付体系中,柔性生产强调大规模定制的能力,固定的产线、大规模(排队而非并行)的生产模式正在被颠覆,取而代之的是生产与物流高度融合的柔性化产线或车间。在“智能工厂物流中心化”导向下,柔性智能工厂的规划更多表现为,将智能生产设施嵌入到智能物流系统中,使其成为柔性化物流系统的一个不可缺少的环节和部分,生产被认为是在物流过程中嵌入一个符合供应链价值导向和运作要求的工厂、车间或产线,而物流单元(产品或者SU)贯通供应链始末,成为端到端协同打通的有效承载,从而实现有效交付。此时的智能工厂,既能够满足标准化、大规模、低成本生产的需求,也能够满足定制化、小批量、柔性化生产的需求。

       4.“货到人”拣选是柔性制造物流系统的关键

       在柔性生产系统中,不同于大规模流水线单一品种按顺序流动的模式,存在单件流、混流、交叉流、项目制、作业岛等多种形式,这对物料的齐套拣选与配送上线提出多样化的挑战。比如,SPS齐套配送、多工位单台套配送、单工位多台套配送、固定批量多台套配送等。飞机、轮船等大型装备、工程机械、汽车、高端装备、机械设备等离散制造行业,往往都是多种配送方式并存。在传统模式下,需要大量的物流功能区域(面积)和人员才能完成物料拣配作业,并且难以保证及时性、准确性和齐套性。如今,在越来越多的智能工厂中,“货到人”拣选技术和自动化立体仓储技术结合应用,既解决了工厂空间有效利用的问题,又满足了多种模式和场景的高效拣选需要。而“货到人”技术在柔性制造物流系统中应用的主要问题是,不同的拣选单元、拣选模式对应流量和作业量的差异巨大,比如整箱出库和单台套拣选,其流量差异可达上十倍甚至百倍。因此,企业需要明确SU设计、拣选模式和流量,才能科学匹配合适的物流技术来满足该场景。

       5.构建柔性叫料系统,赋能智能制造

       无论生产系统如何复杂,柔性智能物流系统必须具备的核心能力之一,是能够将工位物流需求通过模型和算法,准确地转化成可执行的指令,从而精准地指挥物流系统,将准确的物流单元(SU)连续不断地配送至指定的工位或作业区域[4]。比如,在某冰箱智能工厂内,一条产线同时混线生产十多个型号产品,某个工位生产的产品不断发生无明显规律的变化,这也就意味着该工位需要的物料也在不断切换,且不同的工位采取跟线排序配送、跟单配送、共享配送等多种配送逻辑。该工厂通过搭建多产品混流生产复杂环境下的算法模型,整合智能排程、在线产品实时采集、工位库存水位设置和实时扣减等信息,精确计算工位物料需求,按工位、按物料生成准确可执行的物料拉动指令,实现物流系统的自决策和自调试,提高产线柔性生产能力。

       而在传统的工厂,通常会在工位(线边)出现十多种物料(包装单元),既占用很大的存储面积,又需要作业人员耗时间和精力去辨识物料,并且需要做迂回反复的物料搬运、倒腾作业,大大提高了作业的复杂度和产品质量的不稳定性,如此便自然难以保证有效的“柔性化”。

       6.基于供应链全过程协同拉通的快速交付系统

       柔性物流系统能否支撑柔性生产,很大程度上取决于企业是否具备柔性、快速的供应链响应和交付能力。快速交付系统强调供应链端到端的拉通,以快速交付为终极目的,以供应链计划为龙头,建立需求计划-生产计划-物流计划-供应计划的协同机制,实现各物流节点上的准时化(JIT)、协同化运作,比如供应商物料准时化和排序化到货、Milk-run上门收货、第三方物流(3PL)准时化配送、自制件跟随总装线生产、成品下线直发/下线装柜等。通过这些模式和策略,构成基于供应链全过程协同拉通的快速交付系统,确保整个系统能够快速响应市场需求变化,满足多样化客户需求,降低整个系统的成本[5]。

       整个供应链的库存部署也是物流系统实现柔性的关键所在。一方面,库存可以很好地中和上下节点之间节拍、周期、批量、换型、工作时间、质量差异等方面的差异,使得制造过程能够顺利进行。另一方面,在柔性物流系统中,物料通常呈现多品种、多批次、小批量供应的特征,管理相对比较复杂,容易出现不齐套、缺料、呆滞、找料、错料等方面的问题。因此,柔性智能物流系统需要有效地支撑库存的自动进出、实时进账、库位管理、自动盘点、状态管理等功能,能够与生产计划和物流作业计划进行预测性匹配,在确保账实一致性的同时,为物料的供应提供准确的信息支持。

不同作业场景下柔性物流的表现形式及物流技术应用特点

       1.高端装备的“智能工厂物流中心化”柔性制造系统

       高端装备制造一般属于典型的离散制造模式,需求个性化、项目制特点较为明显,具有工艺路线长且复杂、工艺断点多、物料种类多、中间库存多、生产现场乱等特征。某高端装备制造企业基于“智能工厂物流中心化”的设计理念,规划和建设了一个物料搬运距离近、员工劳动强度低、人机高度协同、参观体验佳的友好型高端装备制造智能工厂。如图1、图2所示,该工厂以自动化立体库为核心功能区域进行布局,通过“一个物流中心”串联了所有工序,将原来复杂的工序间配送路线转换为库内运作,生产与数字化物流系统融为一体,充分体现了“智能工厂物流中心化”的规划、建设与运营理念。在此基础上,实现物料入库、齐套、出库的全过程信息化调度、实物流和信息流高度同步、关键物料可精准追溯、物料全局齐套管理和缺料风险自动预警。同时,该工厂颠覆了机加行业的作业方式,基本杜绝物料搬运对叉车、行车和人工的依赖。

图1 某高端装备智能工厂的物流中心化布局思路对比

图1 某高端装备智能工厂的物流中心化布局思路对比

       2.多订单多产线模式下的小件物料“云物流”系统

       在传统模式下,制造企业小件物料的物流业务环节较多,类似零件多,存在错配错选风险,人工拣选、盘点工作量大。某家电制造工厂创造性地构建了工位拉动小件空中“云物流”系统。如图3所示,将小件物料的存、运、配规划至产线的上空。该系统推动供方来料采用输送链及CTU入库存储,利用产线上方空间,打造经济适用、快速响应、垂直运作、高端质感的小件立体智能物流系统;同时,通过智能叫料系统调度空中线及CTU配送至线边工位,实现在线扫描自动识别,减少人为判断,避免信息丢失或错误;此外,该系统借助RFID技术实现多订单、多产线、多型号模式下物料自动匹配及在线实时盘点。

图2 智能工厂物流中心化场景

图2 智能工厂物流中心化场景
     图3 多订单多产线模式下的小件物料云物流系统
图3 多订单多产线模式下的小件物料云物流系统

       3.多型号混线生产模式的积放链系统

       柔性智能积放链系统在(冰箱门体、洗衣机控制面板、汽车门体、空调、暖通行业的配管生产、成衣行业、家纺家居企业等)多型号混线生产模式下多有应用。以冰箱门体物流场景为例,门体与箱体匹配是冰箱多型号混线生产模式下的一大痛点,在传统模式下,往往门体库存在生产线边堆积如山,整体品质及错装风险较高。门体积放链系统采用差速悬挂链技术,通过机械手自动下线装车、RFID进行型号绑定、“贪婪算法”分配最优巷道、悬挂链积放存储、门箱型号匹配、悬挂链排序配送上线等技术,实现物料自动分拣、自动配送、型号自动匹配。如图4、图5所示。

图4 门体积放链存放系统

图4 门体积放链存放系统

图5 工位门箱单套匹配

图5 工位门箱单套匹配

       4.“去中心化”制造的柔性产线与成套配送系统

       “去中心化”制造的特点是个性化(项目制)、体积大、节拍慢、物料多、生产离散(甚至是孤岛式生产),直接采用专用的智能物流设备(如重载AGV)作为工位载体,或者采用固定工位加工的方式。如图6所示,此时工厂里见不到传统的组装流水线,取而代之的是一个个AGV移动工作台和物流分组,沿着工艺路线自动行走,穿梭于各个物流群组中,且能够携带产品在装配过程中的重要信息,这些信息可以有效避免工人实际操作中发生人为差错。这种采用AGV作为产线装配与物料搬运载具的生产模式,不再有传统流水线的刚性束缚,大大提高了生产柔性和响应速度。

图6 AGV产线示意

图6 AGV产线示意

       与之相匹配的,“去中心化”工厂普遍采用单台套配送的方式。单台套配送发源于丰田汽车,称为SPS(Set Parts Supply)系统,目前不仅在包括新能源汽车生产的绝大多数整车厂普及应用,在高端装备、飞机动车轮船等大型产品、工程机械、储能设备等工厂中也得到广泛应用。单台套配送每次拣选和配送单台份的物料,使得整个物流系统具备极致的柔性,可减少和消除多料、少料、错料的情况,同时也减少生产线人员检查、跟踪、整理、寻找、管理物料的时间,消除线边多余物料,并彻底实现零部件的可追溯性。图7为丰田汽车单台套上线(SPS)模式。

图7 丰田汽车SPS运作模式

图7 丰田汽车SPS运作模式

       与汽车行业单台套随行不同的是,由于“去中心化”制造节拍慢、单工位物料多,上述这些行业的企业往往采用单工位、单台套配送,或者单工位、多台套配送的方式,且物料在工装车上放置多采用“影子板”模式,如图8所示。其目的是通过隔板上的形状、数量和标识,来防止物料错漏,并起到质量防护作用。这样,既具备了单台套配送的优点,又结合了行业生产的特征,使得整个柔性物流系统更加匹配“去中心化”的柔性制造[6]。

图8 某“去中心化”制造工厂的 “影子板”单台套配送模式

图8 某“去中心化”制造工厂的 “影子板”单台套配送模式

       5.不同生产节拍的柔性混线生产系统

       以空调行业为例,传统的空调产线一般采取大批量生产的模式,先生产一种型号,再生产下一种型号,这种情况下该产线只能生产少数节拍相同或相近的机型。如果在同一条产线生产的机型节拍差异较大时(比如在同一条产线生产大中小多种型号的空调),型号切换将导致较大的效率损失,并增加交付的机会成本及风险。如图9所示,该工厂将丰田混线生产和单台套配送模式引入空调产线,使得一条空调产线能够同时生产不同结构、不同体积的多种机型。同时,基于多种机型总工时的平衡,实现了产线的平准化生产,消除了换型效率损失(综合生产效率提高17.4%),使得产线能够在每个时段都能同时高效生产多个机型的产品。

图9 两种生产模式对比示意

图9 两种生产模式对比示意

       6.关键零部件行业“智能工厂物流中心化”

       以机电行业为例,机电行业某智能工厂面向产品多样化、需求个性化、生产定制化、交付柔性化等方面的要求,智能工厂内部的生产和物流充分融合,形成“智能工厂物流中心化”的布局和运营逻辑。图10为某机电企业的物流-生产布局逻辑,其最大特点在于物流和生产浑然一体,该工厂没有严格意义上的产线,取而代之的是具有不同功能和工艺特征的加工中心,加工中心由不同的设备和加工单元构成,所有的加工单元之间通过物流路线进行连接。

图10 智能工厂物流中心化布局逻辑

图10 智能工厂物流中心化布局逻辑

       生产过程中,针对某一个产品并没有一条完全固定的产线,而是由AGV作为载具,按照生产计划排程的顺序和加工路线,通过“原材料出库-加工中心1-加工中心2-加工中心3-加工中心4-加工中心5-入库暂存-装车发运”完成整个生产过程。某些产品需要按照顺序经过每个加工中心,某些产品不需要经过某个加工中心则由系统指挥AGV直接跳过,再进入下个加工中心,以此实现生产的高度柔性化,如图10蓝色和红色路线所示,订单A和订单B为系统通过运算规划其各自的加工路线,通过AGV完成工序间的对接和物料配送。

结语

       概括而言,在柔性生产模式下打造柔性物流系统需要在4个方面发力:

       1.提升柔性能力。柔性生产模式强调的是“柔性能力”,主要体现在柔性生产和柔性交付能力,由此需要以终为始地通过定义“柔性交付”能力,倒逼“柔性生产”能力,并以此作为物流服务的核心,来梳理“柔性物流”的基础逻辑,从而提炼出柔性物流系统规划、构建和运营的主要旋律。

       2.优化柔性工艺。柔性生产模式下,制造业物流系统升级需要紧密结合产品策略和产品工艺需求,做到柔性制造工艺和物流工艺一体化。但是,由于制造和物流毕竟有所侧重,所以制造批量和物流批量有所异同,这需要根据特定的制造和物流场景来设定,由此也决定了SU的设计,从而定义了柔性物流的流动基础和物流技术选型的导向。

       3.强化柔性信息平台。柔性生产模式下物流系统更需要强调信息-物理系统的对应性,在定义“柔性物流系统”的先期,就应该规划“柔性物流信息平台”,而不是仅仅通过传统的WMS软件来满足“作业要求”,没有物流工艺分析(对每个物料SU进行详细的规划和设计Plan For Every Part PFEP)、设计、仿真(甚至早期预警)的物流信息系统是不合时宜的;没有解决工位“柔性配送(feeding)”需求的物流模式和信息拉动,是不负责任的。

       4.提升柔性思想。柔性生产模式下制造业物流系统升级更需要有“柔性”的思维,这对于物流团队的专业素养要求更高,甚至需要有一定的创新和改革的能力,需要打破过去的批量思维、模块思维、中心思维,从而摆脱路径依赖,规划出具有真正能够表达“每一个物料的声音(Voice Of Material, VOM)”的柔性物流(对话而非调度)系统。

       参考文献:
       [1]管理科学技术名词审定委员会.管理科学技术名词[M].北京:科学出版社,2016.228.
       [2]邱伏生.智能供应链[M].机械工业出版社,2019.
       [3]陈明,梁乃明.智能制造之路-数字化工厂[M].机械工业出版社,2016.
       [4]严隽薇.现代集成制造系统概论——理念、方法、技术、设计与实施[M].清华大学出版社,2007.
       [5]邱伏生.制造企业的供应链信息平台发展与应用[J].物流技术与应用,2020年第2期.
       [6]理查德.B.蔡斯,尼古拉斯.J.阿奎拉诺,F.罗伯特.雅各布斯.运营管理[M].北京:机械工业出版社,2004.
责任编辑:李瑶嘉
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