1、明确智能制造必须服务于企业运营

无论我们用什么定义和实现方法来讨论智能制造,都必须以企业的经营战略为目标。

企业的运作是:

①为消费者/客户提供高品质、低成本的产品

②保证股东的投资回报

③ 保障员工福利

这是企业经营者必须考虑的问题,也是企业整体价值所在。

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目前关于智能制造的讨论大多集中在技术的实现上,多是从局部角度看全局。 另一方面,开发智能制造的系统也偏离了企业运营的本质。 有效的路径分析和判断,以及整体战略的有效先后实施,对于企业来说尤为重要,因为这关系到企业的长期生存,而不是短期的政策红利。

2. 每个概念的作用是什么?

虽然我们不能将已经实现的称为概念,但是这里会从其对应的领域来进行解释。

1.精益是数字化的基础

精益是不断提高运营效率、利用资源,包括人的核心能动性,不断学习、不断改进,使企业不断提高竞争力的方法,而消除浪费是资源利用最大化、成本最大化的方法效率。 最终,实现营业利润率最大化。

精益关注生产中的生产过剩、等待、运输、过度加工、库存、缺陷返工、走动、人才浪费等问题,并提出了许多消除它们的方法。 这些与制造单位的业务目标密切相关。

我们一直把计算机、MES/ERP等理解为数字化系统,但数字化的基础是“数字化”——基于“量化管理”的科学管理思想。 所以,所谓数字运算的本质是运算,而不是数字。 数字化只是实现数字化运营的手段。

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精益之所以数字化,是基于精益为生产提供了各种量化的方法和工具,如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目视管理、看板等,使工厂成为一个可量化、可量化的工厂。可视化、透明的工厂,一切都服务于业务目标:质量、成本和交付能力。

智能工厂的绩效指标要求是基于精益的量化来定义的,这是数字化运营、智能制造、工业4.0等所有概念必须达到的目标。

2. 自动化的作用

传统上我们只是从自动化行业的角度来理解自动化,即传感器检测、控制回路、显示、趋势报警。 然而,当我们把自动化放在智能制造的背景下时,我们会发现它的作用是服务于操作性的。

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(一)确保效率

为什么要自动化? 从传统生产作业来看,人工搬运加工的过程显然是机器速度无法比拟的,尤其是到了智能制造的一体化生产,就会不断砍掉中间不必要的环节——非生产性环节。精益链接中定义的增值。 服装智造精英会发现,其实在自动化方面,连续生产更加自动化。

(2)保证生产质量

高精度伺服定位与同步、机器人集成制造不断提高产品质量和一致性。 这些是机器比人类更重要的功能。

(3)提供生产灵活性

运动控制不仅提供高精度的加工质量,还保证了生产的灵活性。 就像在各种机器上一样,运动控制起着使生产更加灵活的作用。 通过参数设置,伺服系统自行规划加工曲线,保证工艺切换平滑。

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(4)提供上行数据采集和下行命令执行

当然,自动化系统还起到精益可视化管理的作用,包括趋势、报警,当然还有生产中的能源、维护、质量数据到管理系统。 当然,它也接受来自管理系统的指令,比如新的订单处理参数、流程等。

3.数字化/信息化的作用

自动化使标准化批量生产达到了很高的水平。 然而,当生产的个性化要求越来越高时,新的挑战就出现了。 从精益的角度来看,质量、成本和交期都成为难点,举几个例子来说明:

不良品率:当印刷批量变小时,开机的浪费会增加不良品率,使质量实际上下降;

成本:当不良品率增加时,成本会明显增加,个性化生产带来的工艺切换时间也会造成成本增加,机器故障也会造成成本损失。 从个性化产品成本测算的角度来看,成本必须分配到每一批产品上,那么这个生产计划中的能源消耗、机器效率就变得更加重要——成本大幅增加。

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交付能力大幅下降:流程切换、停机、返工等时间消耗,这些在批量生产中已经是非常成熟的解决方案,在个性化时代将会被放大,导致交付能力下降。

从这个角度看制造的要求,我们会发现,在更大的全局中对生产线进行优化是必然的,例如:

(1)如何最大限度地发挥生产运营过程中的协同效应,消除中间时间和能源消耗的浪费?

(2)设备停机时如何自动分配负荷?

(3)当批量缩减质量迭代周期变小时,如何减少启动浪费?

(4)如何减少流程切换的时间消耗,实现快速交付?

回到运营角度,服装智能制造精英俱乐部发现,智能制造必须依靠信息的透明化来分析问题、连接数据,全景观察生产线,找到运营优化。

由于垂直行业的差异,制造层面的数据收集一直是一个挑战。 事实上,近年来,这个问题在运营智能制造项目中更加突出,造成很大障碍。 这就是为什么信息系统之所以成为热点,是因为信息化解决了以下问题:

3、培养知识型人才——不是题外话

知识型人才培养探讨了智能制造从精益基础到智能化的过程。 考虑知识与人才培养的关系对于智能制造也至关重要。

人是最重要的纽带。 在整个制造过程中,从精益的不断改进,到机器设计的自动控制、信息化甚至智能学习等,这一切都将依靠人类智慧的传递成为“标准”、“规范” 、可复用,可以让知识成为一个可以复用的系统,并且可以自身不断学习和升级,以进行最终的优化决策。

不仅是软件的重用,人类的知识和经验也必须重用。 物质的物质和非物质的时间都是资源,而人类的智慧和经验更是资源。 从性价比的角度来看,人的经验潜力巨大,是更重要的资源。

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