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    从CIMS到精益生产再到工业4.0

    发布时间:2020-11-25发布人:admin

    随着数字化转型与智能制造的持续推进,标准化、集成化、透明化、精益化、柔性化、??榛?、智能化、虚拟化......,使我们应接不暇,这意味着制造供应链领域的淘汰赛正在到来。

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    ? 我们不仅要关注短期的降本,消除一切浪费,给客户带来价值还要注重长期的持久竞争力。必须驾驭精益化的数字化变革。

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    ?????当然,精益化深入需要持续改善,在改善的过程中也必须数字化转型,实现智能制造,为客户创造新的价值。


    一、计算机集成制造系统CIMS(ComputerIntegrated Manufacturing System)


    用计算机联网技术连接生产过程的构想并不是什么新鲜事,我们早在上个世纪80-90年代国家就推广CIMS计算集成制造,比如CAD计算机辅助设计、CAPP计算机辅助工艺、CAM计算机辅助制造、CNC计算机数字控制机床等。它们由主计算机、车间计算机和电路控制,最终由PLC控制。


    CIMS计算集成制造理论是完全自动化的概念,从某种意义上,员工这一生产要被忽略了。“计算集成制造CIMS在全球范围的失败,原可能是过于追求无人化,也可能所要求的数据采集系统、传感器和数据传递技术在当时的技术条件下根本无法达到,也可能成本过高,CIMS竞争力不够,企业无法赢利或不能可持续发展”(约翰.索德尔.德国-实施工业4.0 P53)。人类创造出一个过度超前的昂贵的生产模型,且此系统还很难在企业运用,造成这些企业成了“先烈”。而我们应该汲取之前的经验,在响应国家两化深度融合的战略之中取得良好的效益。


    二、精益生产TPS(Toyota Production System)


    上个世纪90左右,日本的丰田生产系统TPS席卷而来,欧美称LP(LeanProduction),我们称为精益生产。传奇是有一年丰田厂的利润是美国三大汽车厂的利润的总和,美国人写了一本书叫做《改变世界的机器》,立刻掀起了全球学习精益生产的浪潮。


    我们也不例外,98%的企业要转向、或正转向、已经转向精益生产。这是一个以传递客户价值为导向、消除一切非增值(浪费)活动的、持续改善的制造管理系统。


    精益思想是重新定义价值、识别价值流、重新制定企业增值活动、使价值流动起来、依靠用户需求拉动价值流、持续改善,追求尽善尽美。


    精益企业是精益思想武装起来的企业。在设计过程、订货履约过程、生产过程、供应链系统等产品全生命周期端到端的引进精益思想与工具,不是简单的提高效率,而是提高到企业战略创新的视角。


    精益生产模式是基于TPS系统,通过消除企业所有环节上的不增值活动,来达到缩短生产周期降低库存与成本、和改善质量的目的。


    简单的说,精益生产系统是以VSM价值流为导向、从研发价值流、制造过程价值流、服务价值流,通过5S或TQM和六西格玛发现问题并解决问题。设计为U或S等生产线布局,减少换?;虻髡奔?、TPM全面预防性设备维护、按灯预警与自动防错、多技能员工、少人化、现场的可视化管理、JIT看板补货式拉动生产、消除一切浪费以实现单件流或小批量流,进行混流均衡生产,达到最短化生产周期、库存最小化。以最低化的成本,达到最大化客户服务。


    三、工业4.0的CPS(Cyber Physical Systems)


    德国称第四次工业革命,核心是智能制造,最终目的是给人类带来智能服务。


    工业4.0是基于信息物理系统CPS,物联网IoT和互联服务IoTs,产生的大数据流,即工业大数据,从而对其采集与分析,云计算形成个性化或私人订制的智能生产。体现在:智慧工厂、智能制造、智能物流。


    简单的说,工业4.0的制造模式是在云端上下单订购一个定制化的产品,制造??榛宰楹?,按照需要,智能找原料,智能找工厂组装组合,在最短时间交给客户。通过社交化平台与用户交互进行??榛杓?、智能可重构的设备??榛胱樽?、??榛锪髋渌?,内嵌设备工艺的优化算法智能计划排产,在物联网中,利用工业大数据分析,通过云计算场景化决策,自组合应对多品种小批量的个性化生产,通过智能数据,智能化服务用户。


    四、从精益生产向工业4.0进化


    精益生产的重点是消除价值链中的非增值活动,工业4.0的重点是提升价值链中增值活动的价值,互为补充,其共同目标:多品种、小批量、按单定制、快速响应、智能化生产。


    1、精益滚动销售预测与需求管理方面,通过大数据分析历史发货数据、社交化数据和实时的终端数据、发现趋势建模,并以节拍(秒、分钟)、日或周滚动的实时需求感知驱动及时更新销售预测。通过用户偏好等的非结构化数据,预计用户产品的个性化特点,可以提前安排用户的需求。


    2、生产计划与排程方面,通过工业大数据分析历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法或内嵌式制定预计划排产,并监控计划与现场实际的偏差,场景化动态的调整计划排产。


    3、没有100%拉式生产,必须优化推拉结合点。精益补充拉动和广播拉动可以用智能电子看板和高级智能的APS系统代替。


    4、单件流或小批量可用自动化可重塑性流水生产线实现。


    5、精益研发发展为云端3D设计,虚拟现实VR和增强现实AR设计仿真


    6、TQM、六西格码质量管理从静态的六西格码模型改为动态的预测模型、在线监控预测分析工具。并预计防错、SPC统计质量控制。


    7、精益绩效可以持续监控并自动纠偏.


    8、均衡生产可实现自主均衡并柔性生产


    9、从追求工艺稳定可以智能工艺迭代研发调整生产。


    10、精益物流发展为自动化仓库并??榛谂乃承駻GV补货


    11、TPM全面设备预防性维护,可以通过DNC与MDC、传感器、控制器动态监控设备状态,并预测设备的维修,提高设备OEE。


    12、精益能耗管理,对电能、气能、热能等消耗数据的分析,能耗自动检测及管理。


    13、精益环保检测,重点排污数据分析,可以预测排污和预警、监控。自主关闭排污口的阀值。


    14、物理U单元线可以用虚拟单元线,并发展为??榛芍毓股?。


    15、劳动力管理更人性化,标准工时可以数字化数据监控、学习曲线分析,改善标准工时。


    16、从事先平衡瓶颈和多品种带来的瓶颈漂移可以提前预计识别瓶颈、自组合优化瓶颈。


    17、现场的按灯系统被电子按灯或智能设备自动预警并自动处理所替代。避免停线,故障可自主愈合。自働化可以智能传感、控制、人机协同。


    18、可以实现快速换模,软件控制自动换模、换刀、换线。


    19、现场改善、5S红牌作战,可用传感器或各种识别技术、物料定位系统。仿真现场的实际运作的大数据可视化分析。


    20、可视化可用三维仿真可视化、虚拟现地、现实、现物并可用移动设备终端展现。


    21、物料超市管理可以通过条码、二维码、RFID、立体化自动仓货架传感器分析物料使用历史记录,可以加速物料的周转、定位物料、精确配送。


    22、发现问题与解决问题的方法可以用工业大数据发现背后深层次的问题。现场的沟通可以用联网控制信息技术、虚拟现实、增强现实沟通??梢宰龅叫槟獾南?/span>


    23、防错技术可以用工业机器人。


    24、VSM(Value Stream Mapping)价值流分析图可用虚拟仿真价值流数据分析,对增值流程活动改善与监控分析,通过历史数据,虚拟仿真模拟生产现场过程,优化作业流程并持续改善。


    25、多技能员工成长为知识员工与决策者。


    26、系统连接供应商,使合作伙伴为一体化价值链整合。


    27、精益供应链成长为产业链横向集成,并可在云端上共享资源,提高产业社会效率。


    28、使精益组织更扁平化、更柔性化,成为平台化组织。使精益业务流程自动化RPA更动态柔性与韧性。


    五、总结


    现在,互联网+的时代,人性化、个性化需求越来越来强烈。工厂或供应链越来越受到僵化结构的限制??梢钥焖俚闹毓股低?,智能的反应客户的个性需求,这正是我们面对的挑战。


    工业4.0也是闭环链,通过工业物联网平台迭代进化,PDCA循环持续改善,从智能工厂、智能产品进化到智能数据与智能服务。

    这意味着我们要建立以价值创造为导向的、消除一切减少浪费、灵活的、自主的生产流程,在大数据、云计算、传感器、物联网、软件与人工智能支撑下,重点构建智能装备、机器人、3D打印等智能化方案支持这一系统的构建。


    1、生产现场透明化与DT数字孪生?

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    ? 电子看板、电子按灯、智能防错、虚拟仿真工具能够帮助企业发现缺陷、计算资产和资源容量、优化库存点、缩短产出时间、平衡生产线利用率。

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    ? 仿真工具包括工作流和生产车间仿真、价值链过程仿真、主体仿真、蒙特卡洛模拟和生产计划模拟。这类工具常用于设计新的工厂或优化现有工厂——例如工作流建模、最小化处理时间、瓶颈规避、资产利用率最大化。

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    2、基于整体建模与运筹优化

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    ? ?整体建模工具可以帮助运营经理观察且更好地理解流程流,并对生产假设进行测试。使用迭代算法解决高复杂性的问题,并得出可靠的结论。实时建模、流程参数建模、价值建模、优化求解器及财务建模。企业常常使用这些工具来定义多层次批量大小、制定复杂的生产计划、优化不同产品设备之间的工作流、改善生产车间物料流、以及提高整体的设备利用效率。

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    3、高级分析方法-工业大数据与人工智能

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    ? ?生产线执行系统、传感器和机器运转日志为各行企业提供了大量有关制造工艺的数据。随着数据存储费可以利用云存储海量数据,而无需进行固定资产投资。同样,运行智能工厂的计算能力呈指数式增长,而且可以通过网络获得,这将帮助企业根据需要执行复杂分析。

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    ? ?企业是一个有机体,只有不断蜕变,持续改善,提高组织免疫力。当然,疫情是突然的,损失是巨大的。在企业的生命周期中,总会遇到各种“战疫”,我们只有直面各种挑战,采取一定战略组合:适应性战略为了生存,重塑性战略为了增长,实现战略精益性与数智化增长。企业在精益数字化转型过程中必须注意三点:1、有否清晰的精益与数字化转型规划?2、有否转型的明确绩效评价指标?3、有否端到端的组织、流程、文化变革的决心?


    我们应该融合德国的工业4.0、日本的精益生产TPS、美国的工业互联网和中国的两化融合数字化工厂的实践,在国家制造2025战略框架下,企业应根据自身的实际情况,制定自己的制造2025战略规划。

    高效计划与智能调度排程研究会



    ? ? ? ? ? ? ? ?摘自————高效计划与智能调度排程研究会

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