智能制造与精益生产(精益与智能制造的关系)

网友投稿 629 2023-02-04

本篇文章给大家谈谈智能制造与精益生产,以及精益与智能制造的关系对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能制造与精益生产的知识,其中也会对精益与智能制造的关系进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

精益生产如何做到智能制造?让制造更加智能要怎么做

一、明确智能制造必须服务于企业经营
无论我们对于智能制造,用何种定义与实现方法进行探讨,我们都必须以企业的经营战略为目标。
企业的经营在于:
1、为消费者/客户提供质优价廉的产品;
2、为股东投资确保回报;
3、为保障员工的福利。
这是企业经营者必须考虑的,也是企业作为整体的价值所在。
当下对于智能制造的讨论多数聚焦于技术之实现,多是以局部看全局,而另一方面,为了智能制造而上系统也是偏离了企业经营之本质,如何理清经营与智能制造间的关系,建立有效的路径分析与判断,并逐次有效地实施整体战略,对于企业而言,尤为重要,因为,这关乎企业长久的存亡,而非短期之政策红利。
二、每个概念所扮演的角色如何? 
尽管我们不能把已经实现的称之为概念,但是这里将以其所对应的领域来进行阐述。
1.精益是数字化的根基
精益是一种不断改善经营效率,发挥资源,包括核心的人的能动性力量,持续学习不断改善,让企业不断提升竞争能力,消除浪费就是一种对资源的最大化利用,发挥成本效率的途径,最终去实现经营的利润率最大化。
精益对生产中的过度生产、等待、运输、过度加工、库存、缺陷返工、走动、人才浪费进行了聚焦,并提出了诸多的方法予以消除。这些与生产制造单元的经营目标紧密相关。
我们总把计算机、MES/ERP这些理解为数字化系统,但是,数字化的根基是“数字”,是基于“量化管理”的管理科学思想,因此,所谓的数字化运营的本质在运营,而非数字,数字只是实现的数字化运营的手段。
之所以说精益是数字化的根基在于精益为生产提供了各种量化方法、工具,例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目视化管理、看板等,这些使得工厂成为了一个可以被量化、可视化、透明化的工厂,一切都服务于经营目标:质量、成本与交付能力。
智能工厂的性能指标要求是基于精益的可量化而定义的,这些是数字化运营、智能制造、工业4.0等所有概念必须去实现的目标。
2.自动化的角色 
传统上,我们仅站在自动化行业的角度理解自动化,就是传感器检测、控制循环、显示、趋势报警,然而,当我们把自动化放在智能制造大环境下,我们会发现它扮演的角色是服务于运营本质的。
(1)确保效率
为什么要自动化?从传统生产运营角度而言,采用人工搬运、加工的过程显然与机器的速度无法相比,尤其是谈到智能制造的集成生产,将继续削减中间不必要的环节——精益中所定义的不增值环节。事实上,在自动化程度上,连续型生产的自动化程度要更高。
(2)确保生产质量
高精度的伺服定位与同步、机器人集成制造使得产品质量及其一致性不断提高,这些都是机器相较于人而言更为重要的作用。
(3)提供生产灵活性
运动控制不仅提供了高精度的加工质量,而且还确保了生产的柔性,就像在各种机器上,运动控制扮演让生产更为灵活的角色,通过参数设置,伺服系统自己规划加工曲线,确保平滑的工艺切换。
(4)提供上行数据采集与下行指令执行
当然了,自动化系统还扮演了精益的可视化管理角色,包括趋势、报警,当然也包括生产中的能源、维护、品质数据向管理系统的输送,当然,也接受来自管理系统的指令,如新的订单加工参数、工序等。

你认为智能制造与精益生产有什么关系?

在智能制造的时代智能制造与精益生产,精益生产也有关系智能制造与精益生产,产品更新换代速度快、批量小智能制造与精益生产,甚至可能要在流水线上生产个性化定制的产品。与大批量生产相比,生产组织高度复杂、质量控制难度大增、成本和能耗可能会显著升高,采购和供货的压力大。这些相关的新问题必须被迅速感知、及时处理。从技术上看,在过去的自动化产线上,人们一般试图把生产的“边界”尽量固定下来、通过抑制干扰来保证质量、成本和效率智能制造与精益生产;在智能化产线上,更强调出现问题及时应对这些干扰。

如何从精益生产走向智能制造?

新益为6S咨询5S咨询_6S咨询_TPM培训_精益生产培训_设备管理培训-新益为企业管理咨询有限公司专家概述智能制造与精益生产:企业在“工业4.0、智能制造、互联网+”等概念满天飞智能制造与精益生产的环境下迷失智能制造与精益生产了方向智能制造与精益生产,不知该如何下手,盲目跟风。

君不见,很多企业在“工业4.0、智能制造、互联网+”等概念满天飞的环境下迷失了方向,不知该如何下手,盲目跟风,看别人投自动化,自己也跟着投,看别人上信息化,自己也跟着上,很有可能在看到智能制造落地之前已经被自己折腾死掉。

其实,智能制造也好,智能工厂也好,都有自己的实施条件和路径,没有捷径可走,行业不同、企业不同,道路都会不同。一般来讲,以下十个路径方向是中国工业从制造迈向智造的必经之路,只不过对于不同的行业和不同的企业来说,由于市场需求模式不同、产品工艺不同、管理基础不同等,侧重点有所不同而已,但你总能从中找出几条通往智能制造的可行之路。

一、精益化

精益生产,最早就是面向多品种小批量的个性化需求而设计的,其两大支柱就是“准时化”与“智能自动化”。

至今为止,精益已经演变为一种涉及营销、研发、供应链、生产、流程乃至创业的全价值链的精益管理理念和方法,带动了全球产业的转型,从制造业到服务业,它所追求的“创造价值消除浪费”的思想、方法和工具促进了生产资源的优化配置,获得质量、效率和反应速度的快速提升。

根据我们辅导企业的经验,只要企业坚持做下去,大部分都能获得50%甚至更高的提升空间。遗憾的是,精益在中国的大部分企业中并未得到有效实施,他们大多只是口头上说说,因为急功近利以及缺乏导入经验方法等,无法坚持下来半途而废。走进这些企业,你会发现浪费比比皆是,高企的库存、反复的搬运、高强度的手工作业、间断分割的生产模式、粗制滥造的品质、漫长的交货周期等等。在电子行业,中国企业的平均库存周转时间为51天,而美国则为8天;在纺织服装行业,中国企业的平均库存周转时间为120天。也就是说,即使利润率相同的情况,投资回报率也会低。

智能制造不可能建立在这种低效的生产模式之上,精益是必须要走的第一步,而且是投资回报最高的一条路径。因为精益几乎不需要企业做出额外的投资,只是在现有基础上重新配置生产资源就可以获得超出想象的回报。

精益的成功实施并不难,关键在于领导的决心与管理层观念的转变。

二、标准化

标准化是自动化的基础,也是智能制造的前提。

国内企业感叹 汽车 行业的自动化程度之高,为何 汽车 这么复杂的产品都可以,而家电这种简单产品却不行,一个重要原因就是标准化。

汽车 行业普遍采取的共用平台、通用零部件等策略极大地降低了产品成本。通过将原来的根据整车进行零部件生产改为根据零部件进行整车生产的方法,也就是说标准化的零部件实现批量生产,成功降低成本。

国内企业不重视或者没有意识到标准化的重要性。比如简单的螺丝、包装纸箱就有几十上百种规格,库存和零部件成本就高。从研发设计开始完全没有控制,开发一个新产品或者换了一个人,就随意地增加新的零部件,缺乏一个标准化的流程以及产品数据库。

标准化当然也还包括标准化的作业流程和作业方式,有了标准化,自动化才能据此开发出来,比如自动焊接,自动装配,假设零部件千变万化,作业方式也不固定,自动化将很难实现,即使实现成本也很高。

三、模块化

汽车 和电脑是最早实现模块化的行业,从模块化设计、模块化采购到模块化生产,模块化也是智能制造能否实现低成本满足个性化消费的关键所在。如果一旦实现,真正意义上个性化的产品将成为可能,比如手机,每个人的手机都可以独一无二,人们可以像拼装积木一样任意组合自己中意的手机。

模块化降低了从设计、采购到生产的复杂程度,标准化的接口和连接方式增加了通用性,降低了制造成本与周期,自动化生产、物流与信息沟通更加容易实现。如以前每个手机品牌的充电器都不同,一换手机全都扔掉,造成很大浪费,现在有了改进。

模块化实施起来相对较难,涉及到行业与企业标准,需要上下游企业共同参与,这是一项长期的工作,所以相互间构建精益的战略合作伙伴关系尤为重要。

四、自动化

自动化是智能制造中谈论得最多的,很多地方政府和企业形象地把其称之为“机器换人”,也做了不断的尝试,有成功也有失败。

企业可以通过自主创新,将原来原材料处理的离散型加工方式进行集成,把原来独立的工序通过自动化生产线连接在一起,实行精益式的连续生产,消除了中间环节的上下料、储存和搬运,生产速度和生产效率将提高。

但也有投产后发现成本不但没有降低反而大幅上升了,虽然操作人员减少了,但设备维护人员增加了,由于经济不景气市场下滑,产能不足导致折旧和能耗成本大幅上升,难以收回投资,面临亏损压力。

自动化与信息化是实现智能制造投资最大的部分。企业在做自动化改造前千万要慎重,为什么要升级自动化?投资回报率是多少(合理的投资回报期应控制在5年以下)?自动化设备可靠性怎样?有何风险?能适应产品的升级换代吗?一定要想清楚,否则成本不降反升。很多企业投入后才发现设备不成熟故障频繁,或者上马的设备不好用,还不如人工操作灵活方便,结果几十万、上百万投入的设备被任性地搁置,这种无效的投入甚至会拖垮企业。

随着技术的进步和人力成本的提高,自动化是个不可逆转的趋势。对于不同的行业不同的企业,有的有成熟的自动化方案,有的则没有,企业需要结合自身情况来规划自动化方向。从投资回报最大、最容易实现的部分做起,当然还要结合前面所讲的标准化和模块化,并且满足精益生产的要求,优化相应的生产流程,一步一步循序推进,且不可操之过急,盲目跟风。

五、服务化

中国目前拥有超过6亿的网民,7亿台智能终端,移动互联网的蓬勃发展加速了从制造向服务的转型。美国倡导的“工业互联网”将人、数据和机器连接起来,形成开放而全球化的工业网络,其内涵已经超越制造过程以及制造业本身,跨越产品生命周期的整个价值链,涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。

此外,制造企业还可以通过设备的联网数据监测、分析和改善设备的设计与制造,提高产品可靠性和效率。

当然行业不同产品不同,可服务的内容也千差万别,互联网+模式下,传统企业需要不断创新商业模式找到一款适合自己的服务方式来打动客户。

六、个性化

过去30年,市场商品种类急剧膨胀了几十、上百倍,这是一个个性化消费的时代,每个人都可以拥有自己的博客、微博、微信等,传播自己的声音。

个性化本身不是一个新鲜词,早在一百多年前人们就通过手工作坊制作个性化的商品,个性化实现的难度在于需要达到大批量生产的低成本和高品质。

消费者直接在网上或者电话下单,选择自己喜欢样式,企业根据定制订单生产交货。将有效降低库存,运营成本则比其降低了一半以上。

高品质、低成本的个性化实现首先取决于你的精益生产水平,也就是精益所倡导的“价值来自真正的顾客需求的拉动”。个性化实现其次取决于你的标准化和模块化的设计。高速发展的互联网等信息技术为其提供了支持,使得个性化实现变得容易。

就现阶段来说,个性化还是有限条件的个性化,无法做到完全的个性化,不管是 汽车 、电脑、手机还是服装等商品,个性化都是在一定范围内选择。

每个企业需要根据自己的精益化水平、标准化/模块化水平以及信息化水平来决定自己的个性化模式,并不是越个性化越好,它建立在一定的实施条件基础之上。也许未来3D打印和人工智能的发展能够为完全的个性化提供一种可能。

七、生态化

企业的竞争正在从单个企业之间逐渐向供应链之间乃至生态系统之间的竞争转变。凯文。凯利在《失控》中写道:“大企业之间的结盟大潮,尤其在信息和网络产业当中,是世界经济日益增长的共同进化的又一个侧面,与其吃掉对手或与之竞争,不如结成同盟——共生共栖…… 控制的未来是:伙伴关系、协同控制、人机混合控制,人类与我们的创造物一起共享控制权。”

八、全球化

在世界互联互通的今天,当你的企业做到一定规模,需要考虑全球化来配置资源,以提高效率降低成本。全球化资源包括市场资源、设计资源、采购资源和生产资源。

我国的“一带一路”战略就是寻找全球化的市场资源,输出我们的富余产能包括高铁技术等。设计资源则是在国外设立研发技术中心,开发贴近本土的产品或者弥补国内设计能力的不足,还可以形成全球24小时不间断产品开发,以缩短研发周期,如华为、海尔、联想等企业都在国外建立了研发机构。

采购和生产资源是寻求品质更佳、成本更低的全球物资供应地,除了考虑采购和制造单价外,还需要考虑运输成本增加、供应链复杂化、供应链可视化、交货周期拉长、更高的库存、环保碳排放、质量稳定性、当地劳工政策以及汇率波动等问题。

九、数字化

数字化跟信息化密切相关,与自动化一样,这是智能制造转型投资最大的一块。随着信息技术的日新月异,一切皆可数字化,从人、产品到设备,实现万物相连。

人可以通过人脸识别技术被识别,以前要静态的才可以,现在你走动过程中就可以被识别。

产品可以通过PLM/ERP软件,从产品开发设计、物料采购到生产交付全过程实现数字化,每一张产品图纸、每一个物料信息、每一个生产工艺都被数字化连接在一起。

设备可以通过PLC、传感器等将运行数据传给MES、互联网等网络,所以GE可以通过飞机引擎传回的数据分析优化其运行参数降低燃油成本,谷歌可以实现 汽车 的无人驾驶。

这意味着在“工业4.0”时代,第一次有可能将资源、信息、物品和人通过数字化进行互联互通!这种沟通包括人与人、人与产品、人与机器、产品与机器、机器与机器之间的信息交换。

想象一下,未来你通过APP下一个个性化的产品订单,制造商通过CRM/ERP收到订单信息,订单信息被传递到PLM系统中,产品仿真模型被设计出来,产品与物料信息进入ERP和MES系统,拉动供应商开始生产物料,物料生产出来后通过物联网送到工厂,进入自动化生产线,设备按照MES系统的指示进行加工,成品下线后又通过物联网送到你手中。

“工业4.0”就是制造的数字化和网络化,通过IT技术同制造技术的结合,创造智能工厂,使生产变得高度弹性化和个性化,提高生产效率及资源利用效率。德国人宣称“工业4.0的真正到来可能需要20年左右的时间”,对于中国来说,这个时间估计更长,我们还有很多企业还处于2.0、3.0阶段,我认为至少需要30年。

数字化也好,“工业4.0”也好,这是一个大趋势,虽然目前只实现了人与人的沟通,其他的沟通还需具备多方面条件,比如数据传输协议和衡量标准的标准化、强大的基础设施、数据传输的安全性、法律保障、人才储备等等,但自动驾驶 汽车 的出现让我们看到了希望。

每个行业特征与企业基础不同,实现数字化的先后顺序也就不同。我认为对于那些流程型的制造行业如食品饮料、造纸、化工、电力等,可以走在前面,因为他们的制造模式大部分工序已经连接起来,并且自动化程度高,一些设备数据已经可以自动采集,数字化的难度相对较小。

而对于离散型的制造行业如机械装备、纺织服装、电子电器、家居用品等,由于制造工序、零部件都很分散,而且数量庞大,想实现连接确实困难,即使实现成本也会非常大。对于这些行业的可行做法是不要一步到位,逐步实现。先应用精益的连续生产技术将主要工序和物料相连。举个例子,高速公路和高铁最先连接的一定是一二线城市,其次再是三四线城市。你可以将数字化接入点先设置在工厂之间,然后是车间之间、关键工序、关键物料之间,最后才是每个工序,每个物料。

由于技术的不成熟与投资的巨大,每个企业需要权衡导入的时机,同自动化一样,综合考虑投资回报、系统可靠性、信息安全风险、人才储备等问题。

十、智能化

智能化包含两个含义,一个是产品的智能化,另一个是制造过程的智能化。

首先说说产品的智能化。瑞士信贷银行《2015全球财富报告》的统计说,中国家庭财富总额2015年已达22.8万亿美元,较去年增加了1.5万亿美元,超过日本跃居世界第二位,仅次于美国,中国中产阶级(拥有10万美元财富)达1.09亿人,超过美国的9200万,跃居世界第一。这些数据说明中国将迎来消费升级的大爆发,前段时间到日本疯抢马桶盖和电饭煲就是典型的例子,智能化为这些工业品和消费品升级提供了方向。而且我国已成为世界第一大互联网国家,加上政府持续推动网络提速降费,为硬件智能化提供了网络环境。

万事俱备,只欠“传统产品+智能化”,从智能手机、智能电视、可穿戴产品、智能水杯到智能 汽车 、智能机器人等,需要企业不断进行技术创新,投资于产品的智能化。如海尔、格力、美的都在投资于智能电器。

与消费品的智能化相比,工业品的智能化其实更为迫切。所有设备都需要加入智能控制模块,进行加工数据的自动采集、分析和控制,配备标准数据接口,可与企业MES系统或其他信息系统连接,这些工业大数据经过智能软件系统的运算分析将帮助提高运营效率,减少故障,降低能耗。

制造过程的智能化更加复杂,你需要完成以上所说的精益化、标准化、模块化、自动化以及数字化的转变,自动化与数字化的投资也会很大。

智能制造是一个复杂系统,每个行业每个企业都要摸索出适合自己的模式,你不必一步到位,可以逐步提升精益化、标准化、模块化、自动化以及数字化方面的水平,重要的是弄清楚你这样做的理由以及恰当的投资回报。

中国制造已经走过了30年的高速发展,成为世界第一制造大国,但我们至今还拿不出一款真正的世界级产品。未来30年,中国制造需要从重速度轻质量转变为重质量轻速度,需要在以上十大领域进行持续创新,从商业模式、技术以及管理方面实现向中国智造的转型。

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