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智能制造实现之路:“三化融合”

2017-10-23 09:45
来源: e-works

目前,国内智能制造更多的是聚焦在制造过程智能化。我们发现,很多时候企业在试图对制造能力进行提升的过程中,会陷入盲目“智能”的误区:仅仅针对某些业务点上智能提升的需要,而孤立地引入自动化设备或信息化系统,结果反而解决不了问题,甚至还可能带来更多的麻烦。

先举两个实际遇到的例子:

第一个案例,某企业的物料配送,物料分为大件、小件和标准件。在配送过程中,发现小件和标准件的按时配送基本能满足,就是大件配送的效率低。于是该企业在智能制造改造过程中,引入立体仓库和堆垛机,并配套建设了WMS系统,大幅提高了大件的出库效率,也提升了仓库的管理水平。但是,新的问题却逐渐显现出来:发现订单中大件与小件、标准件成套备料不匹配,大件快速的通过立体仓库出来,但是小件和标准件整个循环立柜效率不够,存在大件在等待,小件配送不及时的情况,车间生产需要的按时配送还是没法完成,立库也无法发挥出最大效能。

我们重新审视和分析这个问题的产生和解决办法,首先就要从精益的角度来考虑,建立一个立库不是为了智能化而智能化,而要考虑匹配不同类型零部件的配送效率,从而实现均衡化生产;其次,需要通过MES系统根据生产计划提前发出齐套性需求,再设立小件、标准件分拣区,预先合并订单再将物料分播到每个订单中。通过这样的改变,基于精益化思想,通过信息化与自动化融合推进,真正实现全面的由生产拉动配料的需求,全面提高生产效率。

第二个案例,是一家军工企业,它面临的问题是人工漏检的问题,比如产品表面划痕的检测、螺钉螺母等标准件的安装是否到位的检测等等。企业针对这个问题启动了智能化改造项目,在工位安装了产品外观检测机器人,可以通过不同角度的拍照与系统预定义的检测标准进行比对,从而实现实时的检测,在线分析并给出检测结果。但是,在实际操作中还是出现了问题,发现在混线生产时,由于产品检测标准不同,需要人工对检测标准和程序进行更换,而系统的切换和预定义的工作所需时间很长,这样反而降低了检测效率。另外一点,项目没有充分考虑到机器人识别率的问题,机器人工作时需要不断动态变换拍摄角度,经常会因为光线不足或系统比对有误等问题而造成拍摄失败,这时就需要重新拍照,从而又影响了整个生产的节拍。

同样的,我们再基于精益生产的角度来分析这个案例,重新进行规划:首先此处是否必须使用机器人是值得商榷的,毕竟机器人的投资成本相对较大。考虑到在线检测的稳定性,实际也可以采用固定的拍照设备。比如,通过使用多个高分摄像头架设在不同的角度同时进行拍摄,在系统中同时快速比对照片,发现问题单独进行补拍;在信息化方面,则由MES系统统一管理,根据订单产品快速选择相应的检测程序和检测标准,从而达到在质量和效率方面同时满足精益生产目标。

还有其他很多类似的例子,我们反思,现在中国的智能制造很热门,但是智能制造的目的是什么?智能制造不能只是“头痛医头脚痛医脚”,智能制造的最终目的是,企业提高质量、降低成本、提升交付能力,也就是常说的QCD。而企业管理经营的终极目标则是精益化,做智能制造不能抛开根本而逐本求末。当前企业面临的一大问题是,做自动化的不懂信息化,做信息化的不懂精益化,而想办法把三者放一起,又会有多系统集成的重重困难。所以,现在智能制造市场,已不仅仅是单个系统或单方面的孤立地思考问题,市场需要的是整体解决方案。

因此,结合多年的制造自动化、信息化的实践经验,我们认为,当前智能制造的实现,必须要结合“精益化”,“信息化”和“自动化”三方面的同步建设,即“三化融合”。三化融合的特征在于以精益思想为指导,交互推进制造信息化和自动化。也就是说,一方面,通过自动化和信息化的融合积累大量的数据基础,在后面数据分析挖掘中必须要融入精益化的原则和思想,加入人工的经验总结,梳理并建立适应于企业发展的合理化精益业务模型和计算机模型,逐步地能自我决策和自我修整,最终形成智能制造。另一方面,在制造过程中,还需要通过MES等IT系统掌握具体的、实时的生产信息,支撑对生产过程瓶颈问题的准确分析,驱动自动化工具和设备做出准确的判断和响应,实现精细化的生产管理与过程控制,从而减少浪费、实现精益生产。三化融合是当前智能制造落地的切实有效的实现途径,是国内制造业尤其是大型企业迈向智能制造的必由之路。

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