“智能制造屋”的框架概述

三之一智联 2019/08/12 09:26

门无辙迹草偏青,屋带秋山意转清。

打梦易惊棋雹响,载愁不去酒船轻。

幸无帘幕妨云影,尚欠芭蕉赠雨声。

欲送星鸾过桥去,夜深河汉未分明。

         ——艾性夫·《七夕对雨》

在之前的文章中,笔者分别用“鱼”形模型、成熟度模型和战略执行框架,等等,谈了本人对智能制造的理解。在本文中,笔者尝试借鉴精益管理中的“精益制造屋”,对智能制造的内涵做进一步,系统性的阐述,并将之命名为:“智能制造屋”。

 

新知图谱, “智能制造屋”的框架概述

图1:“智能制造屋”

 

 

      1.    屋顶:价值和目标

“智能制造屋”的屋顶是智能制造的价值和目标。

从业务价值来讲,相比较当前中国制造业的“两高三低”(高消耗、高成本、低质量、低效率和低效益),智能制造的业务价值是帮助制造企业实现“二低三高”的先进制造,即低消耗、低成本、高质量、高效率和高效益。为了达成这些价值,其中的实现路径是通过物联网、人工智能等数字化技术的应用,来优化生产系统的生产方式、生产关系,并提升其转化效率。

从系统形态来讲,智能制造的核心内涵和目标是实现“协同、精益、柔性和自主”的制造系统。

1)协同制造

智能制造应该是协同制造,即企业内部人与人、人与设备、人与环境、设备与设备,设备与工件、工件与工件,等等之间;以及产业链中,上下游的不同企业之间的网络化、实时协同,这也包括了所谓的“众包制造”或“云制造”,从而将社会化协作式生产推进到更广范围和更深层面。比如,产业链中的协同产品设计和开发、协同供应链、协同服务,企业内部的人-机-料-法-环一体化生态系统(Collaborative and Harmony Production Ecosystem),等等。

2)精益制造

智能制造应该是精益制造,即通过生产系统的互联化、可视化、实时仿真和模拟,在实现“一个流”生产的同时,让各种浪费显露出来,再持续地优化生产资源的组织和转化,以消除各种浪费,杜绝各种过程差异和安全风险,在业务数字化的“加法”基础上做运营精益化的“减法”。

3)柔性制造

智能制造应该是柔性制造,即制造系统中的原料、能源、人、技术、流程和工具等资源和能力,可以根据市场和客户需求进行动态调整和适配;最终,在实现“批量为1”的个体化制造的同时,还能确保生产系统的高质量和高效率。

4)自主制造

智能制造应该是自主制造,即通过物联网、人工智能等数字化技术的应用,实现生产系统在常规性、程序式、场景化的情形下的自主决策和自组织、自执行、自监督、自调整,把人从重复式、繁琐型、低价值、高强度的生产作业中解放出来,从而将更多精力放在例外决策和系统优化等创新性工作中去,更高程度地发挥人的主观能动性、价值和潜能。

 

在具体表现和企业实践中,不同的行业和企业,对智能制造的目标定义会有差异,比如快速消费品行业会着重于精益制造和柔性制造,航空和汽车行业对协同制造的要求会更看重,钢铁和化工行业则可能把自主制造的诉求会放在优先位置。无论何种形式,大体上对智能制造的目标要求不会脱离协同制造、精益制造、柔性制造和自主制造这几种形态的组合。

 

2.    栋梁:二经和六纬

“智能制造屋”的栋梁是“二经六纬”,即纵向的两个技术支撑:数字主线和数字孪生,和横向的六个进化阶段:互联化、可视化、透明化、可配置、可预测和自适应。

1)数字主线(Digital Thread)

在智能制造的体系中,数字主线是流程和数据集成的主要手段。近几年,因为互联网企业的推动,“中台”成了一个热门的话题。尤其对制造企业而言,“中台”的建设似乎成了一个非常迫切的任务。在笔者看来,现在比较成熟的所谓“中台”有业务中台、数据中台和AI中台,而“中台”的本质内涵是可复用的逻辑、能力或数据。对制造企业而言,数字主线类似于以产品为中心的数据中台,起到系统与流程的连接和数据的集成的作用,即在合适的时间,把合适的数据,传递给合适的人。另外,数字主线的建设还可以帮助企业对现有的ERP、MES、PLM等IT系统进行服务化或业务中台式改造。

2)数字孪生(Digital Twin)

ERP、MES等IT系统是基于记录(Record-Based)的架构设计,PLM等IT系统是基于对象(Object-Based)的架构设计,工业互联网是基于物(Thing-Based)的架构设计,而物(Thing)的数字化展现就是数字孪生。换句话说,以工业互联网技术做支撑的智能制造应该是由数字孪生驱动(Digital Twins-Driven)的业务场景的集合,数字孪生是智能制造中的万有存在和“小宇宙”,是智能制造系统的主要人机交互界面(Human Machine Interface,HMI)。

举例来说,企业可以为设备、生产线或车间来制作数字孪生,然后通过它来做运行的仿真和模拟,以发现其中的瓶颈或浪费,进而对上述物理现场进行持续优化。

又比如,企业中的设备、人、料、流程、系统等资源或能力都是某类“物”,为了支持柔性生产,这些资源或能力,及其之间的组合关系,等等,必须是可配置的;而上述可配置的实现要以数字孪生作为媒介来完成。

3)六个进化阶段

智能制造的“六纬”,指的是横向上的六个阶段或进化路径:互联化、可视化、透明化、可配置、可预测和自适应,其详细介绍可参见笔者的前一遍文章:智能制造成熟度模型与实施路径

互联化是智能制造的最基本阶段,是“机联网”的高级阶段,包括了人、机器、物料、流程、环境、系统等之间的互联互通,是实现协同制造的基础。

可视化和透明化是对数据的深入应用,在此基础上可以做生产系统的模拟、仿真、优化和因果分析,以消除瓶颈,消除浪费,杜绝风险,从而实现精益制造。

可配置是实现柔性制造的基础。要想实现柔性制造,就要将客户的需求变化(Changeable)进行解耦和系统化,转化为对企业中资源和能力,及其组合关系的可配置(Configurable),进而再转变化对基本要素的(人、机、料等)的标准化(Standard),从变易(Change)à简易(Configuration)à不易(Construct)的不断解耦,从而在实现个体化生产的同时实现生产的高质量和高效率。

可预测和自适应是智能制造的高级发展阶段。

可预测是对生产系统中的过程变异和安全风险进行预测,并提前做好防范。以设备管理为例,有修复性设备维护、计划性设备维护和预测性设备维护;其中,预测性设备维护中的设备使用寿命最长,维护成本最低。制造企业中,与设备管理非常类似的业务场景还有质量、风险和安全管理,其最优形式是预测性质量保证、风险管理和安全保证。

到了自适应阶段,制造系统才算是真正意义上的智能系统。通过实时监测、算法优化和数物互联,自适应阶段的制造系统可以实现日常运行中重复式作业的自计划、自组织、自监测和自适应等完整的PDCA循环。

“智能制造屋”的“六纬”,一方面,从 互联化 à可视化 à透明化 à可配置 à可预测 à自适应,是企业在实现智能制造愿景和目标过程中,制造系统的进化路径;另一方面,从 自适应 à可预测à可配置 à透明化 à可视化 à互联化,是智能制造要求的层层分解,上一层的要求可以指导下一层的建设。

 

    3. 屋基:CPPS和基础IT

“智能制造屋”的屋基有两个,一个是包括物联网、人工智能等技术构件在内的信息物理生产系统(Cyber-Physical Production System,CPPS),一个是以ERP、PLM、MES等IT系统为主体的基础IT系统或应用。

在智能制造体系中,信息物理生产系统是数字化技术盏。与传统IT架构相比,信息物理生产系统(CPPS)的优点是全面、实时互联和数据的自学习。借助物联网技术,制造企业中的人、机、料、系统、环境等资源和能力可以实时互联,再加上人工智能(语音识别、图像识别等)技术的应用,可以将业务全面地数字化,并大大提高了数据的准确性和及时性。借助高级分析和机器学习,CPPS系统可以对业务数据进行自学习基础上的自主决策。

处于“智能制造屋”最底层的ERP、PLM、MES等IT系统则是智能制造的工具包。它们不是多余,而是基础支撑;只不过,这些系统或应用要做微服务、去中心化或业务中台化改造,以适应多变的企业环境。传统式、大而全、中央式的IT系统,因为架构僵化、开放性和可配置性差,必须借鉴业务中台的思路对其进行重构,而确保重构(注:不是推倒重来)工作能够以风险最小、成本最低、速度最快的方式下完成的技术支撑是信息物理系统。

 

作为一个模型框架,“智能制造屋”从价值、愿景、目标、阶段、方法、原则和工具等层面描述了智能制造的全景,为制造企业理解智能制造的解决方案提供了一个系统参照,为制造企业实现智能制造的愿景和目标提供了路径参考。

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