為什么要選擇智能制造

為什么要選擇智能制造

編者按

本文發(fā)表于2015年2月27日的《IDC制造業(yè)視野》，作者鮑勃·帕克（Bob Parker）是國際數(shù)據(jù)公司（IDC）負(fù)責(zé)研究業(yè)務(wù)的集團副總裁。公司下決心把智能制造付諸實踐并不是一件容易的事情，本文認(rèn)為這可以從整體設(shè)備效率（OEE）入手，并介紹了OEE的三個因素：效能、利用率和收益率。通過運用智能制造的若干原則，可以找到改善勞動力、材料和能源效率的機遇。

當(dāng)今科技行業(yè)的熱點不斷，被炒作最厲害的當(dāng)屬物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）。也許，你已經(jīng)非常熟悉這一概念——技術(shù)供應(yīng)商希望把你個人和職業(yè)生活的方方面面聯(lián)系起來，以此改善服務(wù)質(zhì)量。在制造行業(yè)，這個技術(shù)熱點涉及智能制造的概念（即歐洲的工業(yè)4.0）。

對于制造行業(yè)來說，這些概念并非前所未聞（以前就出現(xiàn)過“機器到機器”的概念）。由于最近的技術(shù)進步，我們可以把數(shù)據(jù)的捕獲、連接、遠(yuǎn)程控制和分析整合起來，提前兌現(xiàn)關(guān)于信息—物理制造的承諾。

IDC公司就智能制造這一主題與業(yè)界展開對話，匯總發(fā)布了《智能制造——通往未來工廠之路》。該報告構(gòu)建了智能制造給企業(yè)帶來的益處。

企業(yè)高管都接受了一個必然發(fā)生的事實，那就是信息—物理制造是未來的趨勢。他們直覺上理解響應(yīng)型業(yè)務(wù)能力的競爭價值，然而，要從零開始實施智能制造是一項非常艱巨的任務(wù)。為了協(xié)助客戶完成這一流程，IDC鼓勵相關(guān)公司可以從打造整體設(shè)備效率（overall equipment effectiveness，OEE）入手，整體設(shè)備效率包括效能、利用率和收益率等考量因素。

效能：超額完成計劃

效能是一項生產(chǎn)能力指標(biāo)，通常表示為實際產(chǎn)量除以預(yù)期產(chǎn)量（或標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)量）。因此，如果一臺機器的預(yù)期生產(chǎn)能力是每小時10件產(chǎn)品，而其實際產(chǎn)量是每小時11件產(chǎn)品，那么，這臺機器的效能就是110%。顯然，效能非常重要，因為如果一臺機器可以生產(chǎn)更多的產(chǎn)品，企業(yè)就可以在不增加新產(chǎn)能的情況下銷售更多的產(chǎn)品。然而，從智能制造的角度考慮，效能不應(yīng)當(dāng)僅僅包括機器效能這一個維度，還有以下幾個方面：

——勞動力效能：工廠員工均能夠管理更多的機器。

——材料效能：優(yōu)化設(shè)置和生產(chǎn)序列，以減少材料廢棄量。

——能源效能：優(yōu)化流程的能源消耗，包括減少設(shè)備轉(zhuǎn)速等方法。

通過應(yīng)用智能制造的原則，可以在所有這些維度中找到提高效能的機會。

利用率：提高可用性

如果一臺高效的設(shè)備出現(xiàn)故障，那么該設(shè)備就不再具有可用性。制造商通常利用效能乘以利用率來表示生產(chǎn)率。利用率是一項簡單的指標(biāo)，計算方法是累計運行時間除以總運行時間。因此，如果上述舉例的機器99%的時間都可以正常運行，那么其生產(chǎn)率就是108.9%（110%乘以 99%）。

歸根到底，可用性就是要保持設(shè)備正常運行。資產(chǎn)管理信息指的是對運行狀況的了解、對設(shè)備故障的預(yù)測和為盡量減少損壞而頒布的禁令等。這一分類比較常見，也是一家公司企業(yè)資產(chǎn)管理 （enterprise asset management，EAM） 系統(tǒng)的有機組成部分。資產(chǎn)管理包括不同的層面（如表1所示）。

資產(chǎn)管理可以超出操作設(shè)備的范圍，可以包括工具、模具、夾具、固定裝備和檢測設(shè)備，這些設(shè)備都必須保持健康的狀態(tài)，并得到良好維護。這一領(lǐng)域也是許多公司測試如何部署和使用智能制造相關(guān)技術(shù)的共同起點，因為資產(chǎn)管理對生產(chǎn)過程的侵入性較小，可以產(chǎn)生快速的回報。

表1 資產(chǎn)維護流程表

質(zhì)量：實時測量

效用的最后一個要素是可靠性。已經(jīng)有很多方法把電子機械環(huán)境試驗室、機械卡尺等測量工具及設(shè)備獲得的信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)記錄。但信息的復(fù)雜性也在日益增加。智能制造主張將這些數(shù)字讀數(shù)和其他數(shù)據(jù)進行匯總和整合，構(gòu)建更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)母驹蚍治龊图m偏行動能力。

提高可靠性并不僅僅是對檢查設(shè)備數(shù)據(jù)的整合。制造公司需要具備的能力之一是對設(shè)計實驗（design for experiments，DFE）的支持能力。這個概念的內(nèi)涵是，如果管理層認(rèn)為工廠可能存在問題，他們可以啟動特定部分的數(shù)據(jù)采集，并對上限和下限進行測試，以更好地識別可能導(dǎo)致質(zhì)量問題的一系列條件。設(shè)計實驗一直是六西格瑪方法體系的一部分，但過去都是手動執(zhí)行的。智能制造方法可以幫助這個關(guān)鍵質(zhì)量函數(shù)實現(xiàn)自動化。

當(dāng)然，設(shè)計實驗的應(yīng)用范圍不僅僅是質(zhì)量參數(shù)的測試。設(shè)計實驗可以用于資產(chǎn)運營的相關(guān)實驗，但是最有趣的應(yīng)用案例可能是提高產(chǎn)量（效率）的A / B 測試。舉例來說，想象一下，一個車間有兩條設(shè)備類似的生產(chǎn)流水線。運營管理部門想確定使用這些流水線生產(chǎn) X 產(chǎn)品的最佳校準(zhǔn)和操作方式。一個流水線使用了一組參數(shù) （例如，流水線速度、人員配備、材料質(zhì)量），稱之為A測試；而另一個生產(chǎn)線使用一組不同的參數(shù)（B測試）。通過比較設(shè)備、材料、勞動力和能源效率的結(jié)果，公司可以選擇最佳的組合結(jié)果。

收益：進行量化

在實施商業(yè)論證之時，設(shè)備綜合效率的改善必須與易于理解的財務(wù)指標(biāo)進行綁定，這些指標(biāo)包括企業(yè)資產(chǎn)回報的主要要素：收入和成本。

通過改善工廠網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備綜合效率，公司可以享受更高的收入水平。然而，產(chǎn)量增加并不能簡單導(dǎo)致收入增加，還必須考慮如下幾個方面：

——滿功率。在當(dāng)前階段，如果公司可以將生產(chǎn)的產(chǎn)品全部售出，而且在提高產(chǎn)量后，也可以相應(yīng)增加銷售量的話，那就很簡單：提高產(chǎn)量就意味著增加收入。

——客戶滿意度。智能制造能力使得企業(yè)能夠更加適應(yīng)客戶的需求。按時交付高質(zhì)量的產(chǎn)品可以提高客戶忠誠度，因此，能力的提高成為關(guān)鍵，可以提高現(xiàn)有客戶預(yù)算份額的占有量，也可以從競爭對手那里挖到更多客戶。

——避免資本支出。這個建議可能比較宏觀，但是如果公司已計劃大幅增加收入，那么提高產(chǎn)量則意味著可以對新產(chǎn)能進行優(yōu)化，從而節(jié)省寶貴的現(xiàn)金。

——產(chǎn)品品種。伴隨著越來越多的客戶要求個性化或甚至定制產(chǎn)品，智能制造能力會成為滿足這些要求和增加收入的關(guān)鍵。

商業(yè)論證中更直接明了的理由是降低總體成本的可能性。在種類繁多的可能性中，我們選取了如下幾個：

——材料成本?？梢酝ㄟ^增加材料的效率，減少原材料報廢。節(jié)約量因制造和情況的不同而有巨大差異。

——能源效率。理解生產(chǎn)決策對能耗的影響可以降低成本。IDC公司預(yù)計能源成本節(jié)約范圍為10%至 30%。

——勞動力成本。智能制造使得員工能夠控制更多的機器。一個經(jīng)驗法則是每增加八個儀表和裝置，就可以減少一名員工。

——維護成本。應(yīng)用更多的預(yù)測分析以及對維修人員進行更好的評估，這些做法可以降低5%-65%的維護成本。這個范圍非常大，既取決于設(shè)備的復(fù)雜性，也取決于公司當(dāng)前的成熟度級別。舉例來說，如果大部分的維護還屬于損壞/維修或預(yù)防性維護，那么就存在大幅降低成本的機遇。

——不良質(zhì)量成本。關(guān)于不良質(zhì)量的成本是有據(jù)可查的，一個經(jīng)驗法則是可靠性每增加1%，長期的利潤率就可以提升1%。

每一個合理性證明都取決于公司的特定情況，因此并不需要包括所有方面。然而，在許多情況下，已經(jīng)足以證明投資的合理潛在收益。

（趙 燦 編譯）