立足于企业现状的智能制造及发展

沈斌

转载于《机械制造》杂志，2020年第1期

摘 要： 介绍了以德国工业4.0与中国制造2025为代表的各国工业发展战略计划,分析了大部分制造企业存在的亚健康症状,论述了数字化是智能制造的基础这一论点。提出实施智能制造,一方面必须针对企业现状,另一方面要面向未来的发展趋势。对制造执行系统进行了分析,并对比了制造执行系统中的生产计划与企业资源计划系统中的生产计划,给出了智能制造发展三阶段、生产管理和控制三层次、企业金字塔计划和控制模式。在企业实施智能制造、提高经济效益的过程中,制造执行系统是最佳切入点。

关键词： 智能制造 数字化 发展 制造执行系统 综述

1 工业发展战略计划

近十年来,世界各国为了应对科学技术的迅猛发展和国际市场的竞争,制定了许多工业发展战略计划,例如美国于2012年提出的工业互联网、德国于2013年提出的工业4.0、中国于2015年提出的中国制造2025等。这些工业发展战略计划虽然侧重点不同,但具有相同的目标,即建立智能工厂,如图1所示。

因为各国具有不同的基础和环境,所以工业发展战略计划实施的途径各不相同。中国是制造大国,要实现制造强国,必须要“开道超车”,即以创新的思维,开辟新的途径,沿着智能制造的方向,实现伟大的中国梦想。

2 智能制造

什么是智能制造？目前还没有统一、公认的定义。这其中有两个原因：其一,不同的人从不同的技术背景出发,给出了不同的定义；其二,技术是与时俱进的,会不断革新与演化。对于智能制造,笔者认为制造是本体,智能是灵魂。

智能制造的宗旨是将最新的通信和网络技术、工业软件技术、人工智能技术、大数据技术、系统管理技术等新兴技术与制造业深度融合,实现产品全生命周期活动的数字化、网络化和智能化,构建更优化的产品价值链和生产过程,生产出更好的产品,提高企业的经济效益。

由此可见,实施智能制造,一方面必须针对企业现状,实实在在解决企业存在的亚健康症状,使企业在激烈的市场竞争中生存下来；另一方面要面向未来的发展趋势,通过顶层设计,打好转型升级的基础,使企业获得核心竞争力和核心竞争优势,主导或引领市场。

3 制造企业亚健康症状

目前,大部分制造企业存在的亚健康症状,也就是痛点,大致有11个方面。

(1) 设备综合效率(Overall Equipment Effectiveness,OEE)低。2013～2014年,MES国际与LNS调查公司对全球的离散、流程等行业进行了调查,被调查企业的平均设备综合效率为71%。如图2所示,设备综合效率达到80%为优秀,中国被调查企业的平均设备综合效率为37%。实际上,许多中国企业的设备综合效率低于30%。

(2) 产品和原材料库存量、在制品量居高不下。所谓“外行看热闹,内行看门道”,产品、原材料和在制品大量积存,会占用企业的流动资金。

(3) 交货周期长、交货误期多。企业生产存在悖论现象,一方面是库存积压,另一方面是不能及时交货。

(4) 生产过程状况不透明。投入原材料,产出产品,但中间过程不透明,像一个“黑匣子”。

(5) 产品质量较差,质量原因不能追溯,客户投诉不能及时得到解决。

(6) 存在繁多的纸质文件,数据、信息中断。

(7) 信息技术软件系统孤岛化,并且各自为政,不能实现数据和信息的共享。

(8) 生产计划协调能力差,生产处于失控状态。

(9) 生产缺乏柔性,反应能力差。

(10) 生产过程中数据、信息没有积累和分析，没有将这些数据、信息转换为企业的数据资产，是一个极大的浪费。

(11) 缺乏全体员工参与,以及企业持续自我改进的文化。

上述这些亚健康症状,不可能通过某个软件系统或自动化系统得到解决,属于一个系统化的问题。只有通过智能制造的整体解决方案,分步实施,才能逐步改善。

4 数字化

约翰·惠勒曾说过it from bit(万物来自信息),其中,it指代物质,bit指代信息。简单而言,传统工业就是原子的重组,制造业做的事情几乎就是将每个原子再重组,这是重要且最重要的基础,即数字化是智能制造的基础。

当今处于数字科技和互联网的时代,来源于数据和信息的重组。未来的趋势是数字化、网络化和智能化,重组数据和信息相比重组原子,可能得到更大的获益。由此可见,智能制造的意义就是如何以数据的自动流动化解不确定性,使正确的数据在正确的时间、以正确的方式传递给正确的人和机器。

德国工业4.0实质上就是产品生命周期中价值链的整体升级和重组。在产品生命周期中,所有参与价值创造的实体形成网络,实现所有相关信息的实时共享,从而获得随时从数据中创造最大价值流的能力。以此为基础,通过人、物体和系统的连接,实现跨企业价值网络的动态建立、实时优化和自组织,这样便可以根据不同的标准对成本、效率和能耗进行优化。

曾有德国学者问,工业4.0强调的是工业数字化,中国在开展智能制造,是否超越了德国？笔者在大学本科时的学位论文是开发设计一个计算机辅助工艺设计系统TJCAPP。1983年笔者本科毕业留校后,张曙教授对其作了技术鉴定,成为中国的第一个CAPP(Computer Aided Process-Planning)系统。笔者从此一直从事企业数字化与信息化教学、研究工作。工业4.0和中国制造2025发展战略计划发布之后,就分别称之为工业4.0和智能制造,这只是称呼上的不同。综合国内一些学者和专家的意见,笔者认为智能制造有三个发展阶段，依次为数字化制造(Digital Manufacturing)、灵巧化制造(Smart Manufacturing)和智慧化制造(Intelligent Manufacturing),如图3所示。

笔者曾参加和评审了多个国家工业和信息化部的智能制造项目。实际上这些项目只能称为数字化制造,是智能制造的第一阶段,或称之为智能制造的第一个版本。由此可见,中国现阶段开展的智能制造与德国工业4.0的工业数字化,是异曲同工的。

综合以上分析,数字化是智能制造的基础,没有数字化制造,智能制造只能是“空中楼阁”。

5 制造执行系统

企业如何实现数字化转型升级？在成都召开的2015第二届中国数字工厂推进大会上,笔者提出了企业要彻底数字化。数据和信息就如同是工业4.0与智能制造中流动着的“血液”,数字化指将数据转变为信息,通过网络化和智能化的决策,创造有用的价值。目前,企业最大的浪费是数据的浪费,没有积累产品全生命周期的数据。

1990年,美国先进制造研究协会(Advanced Manufacturing Research,AMR)首次提出制造执行系统(Manufacturing Execution System,MES)的概念。笔者曾于1990年1月至1992年6月,作为中方专家先后两次赴联邦德国波鸿鲁尔大学,参加一个为期近20个月的中德两国政府合作项目研究工作,主要开发独立制造岛中一个作业计划与实时生产调度系统,当时的翻译为生产指挥系统,对应德语Leitstand。

在数字化制造生产管理中,有两个及其重要的系统——企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)系统和MES。有人认为,ERP系统中已经有了生产计划的编制,为何还要MES中的生产计划？实际情况是,ERP系统中的生产计划和MES中的生产计划是两个不同级别的生产计划。

ERP系统中的生产计划是产品级的生产计划,其范围涉及整个企业或集团,在时间上属于长期或中期计划,如半年或几个月。

MES中的生产计划是工序级的生产计划。众所周知,一个产品由许多零部件组成,每个零部件的加工由多道工序完成。一道工序在一台机床上操作完成,如在车床上完成,称之为车削工序；在铣床上完成,称之为铣削工序；在热处理车间进行热处理,称之为热处理工序。部件需要装配,同样分为若干个装配工序。为了与ERP系统中的生产计划相区别,将MES中的生产计划称为作业计划。作业计划的范围涉及一个车间、一个制造单元或一条生产线等,在时间上属于短期计划,如一周、一天,甚至一个班次。

由此可见,ERP系统中的生产计划与MES中的生产计划,在时间跨度和详细程度上是不同的,两者与设备控制共同组成生产管理和控制中的三个层次，如图4所示。

ERP系统中的生产计划、MES中的生产计划,以及设备控制是生产管理和控制的三个不同层次,作用各不相同,相互之间无法替代。这三个层次分别由不同的软件系统加以实现,相互之间既有联系,又有区别。三个层次数据信息的详细程度和时间节拍不尽相同,各司其职。

ERP系统中的生产计划,是产品级的生产计划,涉及整个企业或集团的主生产计划,也是基于理想状态的一个生产计划,是企业宏观指导的生产计划。MES中的生产计划,根据主生产计划的要求,分解为零部件的物料清单(Bill of Material,BOM)。如果是自制的零件,还需分解为零件加工工序,制定作业计划。在制定作业计划时,要考虑企业车间中实际生产设备的负荷,也就是在满足主生产计划规定的时间范围内,生产设备是否有空闲安排加工零件。如果是外购件,需要装配为部件或产品,那么要制定装配作业计划。

按照传统的企业生产管理的金字塔计划和控制模式,将MES仅近似理解为执行系统,这是不全面的。MES应是企业生产管理集成的核心软件系统,是一个生产指挥系统。

企业金字塔计划和控制模式如图5所示。首席执行官根据董事会作出决策,管理整个企业,指挥部门经理或主管去实施各项具体活动。同理,在离散型制造中,MES根据ERP系统中的生产计划,分解出零部件物料清单表、零件加工工序订单,根据实际生产资源,详细优化并作出加工计划,分配加工任务。与此同时,根据实际生产过程情况的反馈,及时调整作业计划,实时实施智能生产调度,使生产计划与生产实际进程保持同步,进而真正实现在计划优化目标下的生产,使企业取得最佳的经济效益。实际生产过程情况的反馈,可以通过MES中机器数据采集和工况数据采集终端得到,普遍采用监控与数据采集系统(Supervisory Control and Data Acquisition System,SCADAS)。由此可见,MES管理着企业的实际生产进程,实现生产计划与实时智能生产调度,是生产管理的“首席执行官”,因此完全可以将MES称为生产指挥系统。

MES小而精。小指这一系统针对一个车间、一个单元或一条生产线的一个生产单位,精指这一系统统一考虑了这一生产单位中的所有资源,并精确地为每个班次做出优化资源配置,根据所反馈的实际生产状况,迅速做出修正,使生产计划与实际生产保持同步。这样的同步也称为虚实同步,可以使实际生产在优化的计划和合理可行的资源配置下进行。

企业通过实施EMS,可以在以下几个方面获得显著的益处：

(1) 通过作业计划优化,在同样的生产资源环境下,提高10%～20%的效益；

(2) 根据精确的生产进度控制,实现准时生产法,减少50%左右原材料库存和在制品积存量；

(3) 通过合理的作业计划和实时智能生产调度,将生产设备综合效率提高为原来的两倍；

(4) 实现生产过程的透明化,最大限度保证最短的产品交货周期；

(5) 实现产品质量的实时监控,保证100%质量原因追溯率；

(6) 合理配置人力资源,通过精确的工作量和薪酬计算,调动员工的积极性。

6 结论

智能制造与智能工厂是发展的方向,在特定行业、基础好的企业中,应该开展这一方面的应用研究。对于大多数企业而言,应该开展局部,如智能制造单元、智能产品、智能生产线等的应用研究。

工业4.0的精髓是创造新的价值链和价值网络,并不断提高数字化程度,最终实现自动化和智能化。

智能制造的核心是数字化、信息化、智能化,目的是提高企业产品设计、制造和服务能力,使企业在市场竞争中获得生存或主导地位。

实施MES是企业提高经济效益的最佳切入点。

笔者最后提出一点建议：不能解决企业的生存问题,就不要涉及数字化制造；不能实现企业的长远发展,就不要奢谈智能制造。

参考文献

[1] 欧阳生.精益智能制造[M].北京:机械工业出版社,2018.

[2] 朱铎先,赵敏.机·智:从数字化车间走向智能制造[M].北京:机械工业出版社,2018.

[3] 沈斌.准确理解制造执行系统(MES)[Z/OL].http://blog.sceincenet.cn/blog-39413-1191053.html,http://blog.sceincenet.cn/blog-39413-1191819.html,http://blog.sceincenet.cn/blog-39413-1193019.html.

Abstract： The industrial development strategic plan of each country represented by German Industry 4.0 and China Manufacturing 2025 was introduced, the sub-health symptoms of most manufacturing enterprises was analyzed and the argument that digitization is the basis of intelligent manufacturing was discussed.In terms of the implementation of intelligent manufacturing, on the one hand it must be directed at the present status of the enterprise, on the other hand, it must face the future development trend.The MES was analyzed, and the production plan in the MES and the production plan in the ERP system were compared.Three stages of intelligent manufacturing development, three levels of production management and control, as well as the enterprise pyramid plan and control mode were given.MES is the best cut-in point in the process of implementing smart manufacturing and improving economic efficiency.

Keywords： Intelligent Manufacturing Digitizing DevelopmentMES Overview

中图分类号：TH16

文献标志码：A

文章编号：1000-4998(2020)01-0001-04

收稿日期：2019年9月

作者简介：

沈斌(1955—),男,教授,主要研究方向为制造系统与自动化、工业4.0与智能制造。

(编辑 尔 东)