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[導(dǎo)讀] 對智能制造最大的誤解是機(jī)器換人,實現(xiàn)高度自動化。我們講智能制造,實際上是在討論,如何解決當(dāng)下企業(yè)痛點問題,輕松獲取數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)串聯(lián),打破信息孤島,實現(xiàn)業(yè)務(wù)的融合,從而提高生產(chǎn)力,平衡生產(chǎn)力和生產(chǎn)

對智能制造最大的誤解是機(jī)器換人,實現(xiàn)高度自動化。我們講智能制造,實際上是在討論,如何解決當(dāng)下企業(yè)痛點問題,輕松獲取數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)串聯(lián),打破信息孤島,實現(xiàn)業(yè)務(wù)的融合,從而提高生產(chǎn)力,平衡生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系。

智能制造系統(tǒng)之殤

企業(yè)信息化建設(shè)是三駕馬車并駕齊驅(qū):ERP、PDM與MES。ERP管理企業(yè)資源,如人員、設(shè)備折舊等,從客戶開始,到訂單,到主計劃,回答為什么生產(chǎn);PDM管理產(chǎn)品設(shè)計過程,如產(chǎn)品圖紙、工藝等,PDM從產(chǎn)品需求開始到工藝編寫,回答怎么生產(chǎn);MES管理制造的過程,如生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)作業(yè)等,從計劃到具體加工,回答到底是怎么干的。

綜合來看,ERP、MES與PDM都屬于管理系統(tǒng),MES(ManufacturingExecution System)全稱是制造執(zhí)行系統(tǒng),主要面向的對象是管理層。

戰(zhàn)略層:戰(zhàn)略層如企業(yè)總經(jīng)理、型號總師等,主要獲知生產(chǎn)的趨勢性數(shù)據(jù),如生產(chǎn)問題發(fā)生率、任務(wù)完成率、額定工時統(tǒng)計等等,都屬于分析統(tǒng)計類數(shù)據(jù),簡稱高階數(shù)據(jù);

管理層:管理層如計劃員、調(diào)度員等,主要獲知生產(chǎn)的實時數(shù)據(jù),如生產(chǎn)進(jìn)度、現(xiàn)場問題等,屬于實時性數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)的實時性要求較高;

執(zhí)行層:執(zhí)行層如班組長、現(xiàn)場工人,主要獲知的是相對靜止的信息,如產(chǎn)品的操作手冊、加工工藝或者臨時工藝通知等內(nèi)容。

綜上執(zhí)行層雖然處于數(shù)據(jù)采集最核心的位置,但對于他們工作KPI(工時/件數(shù))等均沒有增益,甚至?xí)绊懏a(chǎn)量。

MES大部分功能面向管理層,但是MES的應(yīng)用主要靠執(zhí)行層表現(xiàn)。

執(zhí)行層的數(shù)據(jù)來源于機(jī)器采集、手工錄入、上游系統(tǒng)傳遞、硬件集成等等,其中主要的數(shù)據(jù)還是來源于手工錄入,所以在上線MES系統(tǒng)后,執(zhí)行層需要學(xué)習(xí)MES系統(tǒng)的操作。

由于管理層希望看到更多來自于執(zhí)行層的數(shù)據(jù)信息,以輔助工廠的決策。執(zhí)行層的工人們開始罔顧生產(chǎn),去大量的在系統(tǒng)中錄入數(shù)據(jù),這種本末倒置的行為,導(dǎo)致兩種結(jié)果:

1.系統(tǒng)培訓(xùn)浪費時間,造成本職工作未按時完成;

2.沒有減少工作量,反而因為要錄入數(shù)據(jù)降低了效率;

在這樣的現(xiàn)狀下,MES的應(yīng)用效果大打折扣。造成了一個智能制造之殤:管理層需要更多更全面的數(shù)據(jù),執(zhí)行層希望更具備效率更簡單舒適的工作工具。如何輕松簡潔的獲取數(shù)據(jù),再將數(shù)據(jù)串聯(lián)起來,打破信息孤島,實現(xiàn)業(yè)務(wù)融合是目前智能制造的重中之重。

智能制造的解救之鑰

事實上,在我國工廠的很多車間里,各個生產(chǎn)設(shè)備之間、生產(chǎn)設(shè)備和控制器之間,都已經(jīng)基本實現(xiàn)了信息化的連通。再厲害一點的公司,整個工廠已經(jīng)通過制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)連通起來,而業(yè)務(wù)部門全部通過ERP連通起來了。

這樣的情況下,問題出在哪里呢?

ERP和MES其實并沒有連起來!

這之間存在信息孤島。所以當(dāng)ERP給MES下達(dá)生產(chǎn)計劃指令后,如果MES在生產(chǎn)過程中發(fā)生與計劃偏差的事項(比如設(shè)備壞了,原料不合格等等),MES會根據(jù)車間的實際情況進(jìn)行調(diào)整。但是ERP不知道,它會繼續(xù)按照原本的計劃執(zhí)行訂單,時間久了,財務(wù)系統(tǒng)和工廠的實際情況就會出現(xiàn)非常大的偏差。

沒有連起來的原因也很簡單:

1、ERP和MES的開發(fā)公司通常是兩撥人,搞財務(wù)的和搞生產(chǎn)的合作,不但互相不懂對方的職業(yè)術(shù)語,雞同鴨講,而且互相看不上對方。

2、公司內(nèi)部的業(yè)務(wù)部門和生產(chǎn)部門通常是分開運營,在沒有實時溝通的情況下,各自是不知道對方的調(diào)整的。

當(dāng)然,ERP和MES的問題只是工廠內(nèi)系統(tǒng)斷層的一個問題縮影,事實上工廠里還有非常多的其他系統(tǒng),設(shè)計、制造、采購等,這些系統(tǒng)都是一個個信息孤島,互相都不知道對方的行動和接下來的計劃。這個問題自工業(yè)革命以來就存在,但是工業(yè)時代,產(chǎn)品的生產(chǎn)周期很長,所以問題在生產(chǎn)研發(fā)的過程中能夠得到調(diào)整。

但是互聯(lián)網(wǎng)和智能時代的到來,帶來了新的變化。

互聯(lián)網(wǎng)和智能讓經(jīng)濟(jì)得以高速發(fā)展,與此同時,產(chǎn)能過剩嚴(yán)重成了全球性的問題。企業(yè)的競爭越來越激烈,我們的產(chǎn)品更新?lián)Q代越來越快,以往一款產(chǎn)品賣十年二十年,現(xiàn)在我們看到的是,每隔幾個月,就會有多個產(chǎn)品的更新迭代。

另外,互聯(lián)網(wǎng)幫我們消除了信息的不對稱。過去的大批量統(tǒng)一生產(chǎn)的做法顯然已經(jīng)行不通。隨著消費升級,消費者更青睞于個性化的產(chǎn)品。這就要求工業(yè)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)小批量、定制化的快速生產(chǎn)。

如果這個時代延續(xù)過去的做法,顯然很快就會被淘汰,因此,企業(yè)最迫切需要做的就是連接ERP和MES,打破業(yè)務(wù)和生產(chǎn)之間的信息孤島,進(jìn)入完全的自動化和信息化階段,也就是工業(yè)3.0大圓滿階段。 這個階段的單點功能不需要太完美,在下一個階段,中國人自己的智能制造階段,需要解決的就是單點數(shù)據(jù)。

智能制造的AI之路

數(shù)據(jù)采集:

采集數(shù)據(jù)是根本的,但是需要在不增加工作量的基礎(chǔ)上,因為人為的采集數(shù)據(jù)就不可取。AI的到來,為我們提供了可能,我們現(xiàn)在看到的人臉識別、智能語音等等,都體現(xiàn)了AI這一強(qiáng)大的實力。

所以工業(yè)的AI之旅注定達(dá)到的目的是:最大限度的獲取非隱私數(shù)據(jù),極多數(shù)的單點工具,讓工人只做本職工作的事情,不再因為管理需求而做一些無用功。

數(shù)據(jù)處理:

AI為我們采集到過多的數(shù)據(jù),但是這些數(shù)據(jù)中必然存在大量的無用冗雜數(shù)據(jù),如果不進(jìn)行擇優(yōu)清洗,后續(xù)的工作會很難進(jìn)行,基于AI的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用而生,幫助我們實現(xiàn)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化和存儲。

數(shù)據(jù)分析:

當(dāng)世界多變,我們就不能只是單純的從一個點出發(fā)去做判斷和決策。由于大量的多面的數(shù)據(jù)存在,會要求更多的算法去處理數(shù)據(jù),挖掘更多的深層的多維信息,把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成自己的智慧,做出最理智最正確的判斷和決策,從而創(chuàng)造在這個領(lǐng)域的財富,才是智能制造要實現(xiàn)的最終目標(biāo)。

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