幾年前，受朋友邀請(qǐng)，對(duì)一家汽配企業(yè)調(diào)研TPM需求。發(fā)現(xiàn)工廠最大的瓶頸是交貨期，按照他們的說(shuō)法是，每天都在抓緊急訂單，一個(gè)月下來(lái)每個(gè)訂單都是緊急訂單，感覺每個(gè)部門都有責(zé)任，但最終誰(shuí)也沒有真正的承擔(dān)責(zé)任。

　　故，給出的建議：

　　1.先上MES系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)每個(gè)作業(yè)工序以及原材料供應(yīng)工序?qū)崿F(xiàn)基于訂單優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)訂單與工序作業(yè)計(jì)劃同步，工序產(chǎn)品交接即時(shí)響應(yīng);

　　2.嚴(yán)格依據(jù)訂單優(yōu)先級(jí)系統(tǒng)生產(chǎn)，并建立逐級(jí)響應(yīng)系統(tǒng)，快速處理異常;

　　3.建立訂單延誤追責(zé)機(jī)制，追溯影響訂單延誤的物料供應(yīng)、質(zhì)量、設(shè)備異常的根本原因，建立基于目標(biāo)的責(zé)任管理機(jī)制。

　　4.在梳理出訂單流向執(zhí)行層下放的基礎(chǔ)上，OEE才可能被識(shí)別，這時(shí)導(dǎo)入TPM或精益生產(chǎn)才能水到渠成。

　　5.通過(guò)MES以及匹配的運(yùn)維管理系統(tǒng)，建立數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)，以輔助決策管理優(yōu)化。

　　當(dāng)然，這是幾年前的訴求，當(dāng)“智能制造”和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從概念到政策落地，促使我們重新思考工廠管理如何做?當(dāng)工業(yè)遇上云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI人工智能，如何構(gòu)建新的數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)，如何促進(jìn)工業(yè)制造業(yè)與工業(yè)服務(wù)業(yè)的良好互動(dòng)，如何適應(yīng)新常態(tài)下的攻擊側(cè)結(jié)構(gòu)性變革需求。本文將結(jié)合TOC約束生產(chǎn)理論，梳理適合制造業(yè)(尤其是中小制造業(yè))與工業(yè)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)型的路徑。

　　制造業(yè)過(guò)程暗箱與盈利模型

　　TOC過(guò)程暗箱

　　工廠盈利應(yīng)關(guān)注三組指標(biāo):

　　有效產(chǎn)出：簡(jiǎn)單理解就是產(chǎn)品做出來(lái)并賣出去，實(shí)際上反映的是產(chǎn)品滿足客戶需求的能力，在廣義上來(lái)講，也包含產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)滿足相關(guān)方的能力，比如現(xiàn)在所提及更多的因環(huán)保導(dǎo)致限產(chǎn)、停產(chǎn)的現(xiàn)狀，實(shí)際上是對(duì)社會(huì)(自然環(huán)境)的滿足能力。故，提高有效產(chǎn)出是制造業(yè)關(guān)注的第一組關(guān)鍵指標(biāo)。

　　運(yùn)營(yíng)費(fèi)用：運(yùn)營(yíng)費(fèi)用系指工廠運(yùn)營(yíng)所必須產(chǎn)生的費(fèi)用，可以簡(jiǎn)單的理解為綜合成本，通常包括，運(yùn)維費(fèi)用，人工費(fèi)用等。這與成本會(huì)計(jì)描述的成本稍差異，在于運(yùn)營(yíng)費(fèi)用降低，不能建立犧牲有效產(chǎn)出指標(biāo)基礎(chǔ)至上，比如：不能降低原材料質(zhì)量，而犧牲產(chǎn)品交付質(zhì)量;不能降低工業(yè)備件質(zhì)量，而造成停機(jī)損失，影響交貨期，并造成運(yùn)維費(fèi)用攀升;不能降低人員工資，造成作業(yè)積極性和品質(zhì)意識(shí)下降等等。故，降低運(yùn)維費(fèi)用是制造業(yè)關(guān)注的第二組關(guān)鍵指標(biāo)。

　　庫(kù)存：庫(kù)存會(huì)影響企業(yè)現(xiàn)金流，庫(kù)存的降低依賴于：內(nèi)部因素取決于有效產(chǎn)出水平，及運(yùn)營(yíng)水平(運(yùn)營(yíng)費(fèi)用控制能力);外部取決于供應(yīng)鏈效率與質(zhì)量。這也解釋了，精益生產(chǎn)所提倡的零庫(kù)存，為何在我國(guó)的大多數(shù)企業(yè)難以實(shí)現(xiàn)的原因。實(shí)際上，只要企業(yè)的有效產(chǎn)出和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用控制起來(lái)，生產(chǎn)及運(yùn)維的計(jì)劃性提高，外部供應(yīng)鏈效率得到高效的匹配，庫(kù)存自然能得到有效的降低。庫(kù)存是企業(yè)產(chǎn)出的緩沖帶，但也是壓垮企業(yè)的最后一根稻草(現(xiàn)金流斷裂)，但從解決瓶頸的思路來(lái)講，降低庫(kù)存是制造業(yè)關(guān)注的第三組關(guān)鍵指標(biāo)。

　　制造業(yè)系統(tǒng)的三種作業(yè)線形態(tài):

　　我們將過(guò)程暗箱拆開來(lái)看，實(shí)際上不同的企業(yè)，不同的行業(yè)，設(shè)備設(shè)施的組合方式是有差異的，這也解釋了，為什么不同的行業(yè)，智能制造實(shí)施的落地措施有差異，認(rèn)識(shí)這些差異性，是提供解決思路的必須。這包含，流程作業(yè)線(V型)、流水作業(yè)線(A型、I型)、離散作業(yè)線(A型、I型)，而不同的作業(yè)線形態(tài)，其有效產(chǎn)出指標(biāo)的具體指標(biāo)指向是不一樣的。

　　流程作業(yè)線(V型)：流程作業(yè)線常見于石油、化工、醫(yī)藥、能源等行業(yè)，這些行業(yè)往往停產(chǎn)損失非常嚴(yán)重，往往伴隨安全、環(huán)境污染等事故的發(fā)生，在有效產(chǎn)出指標(biāo)體現(xiàn)為事故停機(jī)為零。在智能制造的解決方案上，以DCS集散控制+工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為主，以追求更安全、更節(jié)能、更經(jīng)濟(jì)的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。

　　離散作業(yè)線(A型、I型)：設(shè)備呈離散分布，常見于機(jī)械制造、汽車工業(yè)等。系統(tǒng)自由度決定了管理的復(fù)雜程度，這種作業(yè)線的特點(diǎn)是生產(chǎn)組織自由度很高，管理也是最復(fù)雜的。優(yōu)化方案體現(xiàn)在：1，通過(guò)自動(dòng)化流水線或單元線改造，約束其物理自由度;2.通過(guò)數(shù)字化系統(tǒng)(如MES)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)以訂單流動(dòng)和管控，約束生產(chǎn)管控自由度。在有效產(chǎn)出指標(biāo)主要體現(xiàn)在訂單延誤↓，在具體的設(shè)備應(yīng)用上沿用指標(biāo)OEE↑(設(shè)備綜合效率)。

　　流水作業(yè)線(A型、I型)：設(shè)備通過(guò)輸送設(shè)備連接成一個(gè)流作業(yè)線或單元生產(chǎn)線，系由離散作業(yè)線優(yōu)化而來(lái)，由于設(shè)備的自動(dòng)化連線，去除了中間的庫(kù)存緩沖環(huán)節(jié)，對(duì)于作業(yè)節(jié)拍協(xié)同、作業(yè)線的安定化要求比較高。優(yōu)化方案傾向于快速的異常響應(yīng)和可靠性的維護(hù)方向。在有效產(chǎn)出指標(biāo)主要體現(xiàn)在OEE↑(綜合設(shè)備效率，應(yīng)用于設(shè)備作業(yè)為主的流水線體)或OPE↑(人工綜合效率，應(yīng)用于人員作業(yè)為主的流水線體)。

　　點(diǎn)評(píng)：任何復(fù)雜系統(tǒng)，構(gòu)建于固有的簡(jiǎn)單，對(duì)于運(yùn)營(yíng)作業(yè)指標(biāo)和作業(yè)線的正確理解和歸納，是實(shí)施智能制造轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。

　　如何構(gòu)建MES制造執(zhí)行系統(tǒng)

　　對(duì)于離散作業(yè)線與流水作業(yè)線而言，交貨期異常占據(jù)了工廠40%的異?？偭浚A(yù)測(cè)性計(jì)劃與訂單計(jì)劃并行，造成訂單延誤突出，非訂單庫(kù)存及呆滯庫(kù)存高企，現(xiàn)場(chǎng)混亂。而解決這些問題，必須借助一款優(yōu)秀的MES制造執(zhí)行系統(tǒng)。

　　實(shí)現(xiàn)訂單的智能排產(chǎn)

　　由于生產(chǎn)實(shí)際過(guò)程中，計(jì)劃制定與執(zhí)行存在信息不對(duì)稱，導(dǎo)致計(jì)劃管控和問題追溯困難。故實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的第一步，是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)計(jì)劃即時(shí)匹配到工序及物料部門，使其能依據(jù)訂單緊急程度調(diào)整生產(chǎn)，以實(shí)現(xiàn)訂單的拉動(dòng)管理。

　　訂單智能排產(chǎn)的關(guān)鍵在于如何預(yù)測(cè)每個(gè)執(zhí)行工序的單件工時(shí)、傳統(tǒng)方式工作量巨大，而借助于AI人工智能技術(shù)，有助于讓這項(xiàng)工作變得非常便捷。由于工時(shí)的預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確，訂單排產(chǎn)時(shí)，會(huì)自動(dòng)判定和提醒是否可直接插單，強(qiáng)制插單時(shí)提醒哪些環(huán)節(jié)因重點(diǎn)關(guān)注和強(qiáng)化(保有已排產(chǎn)的訂單)，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)訂單計(jì)劃的優(yōu)先級(jí)排序(優(yōu)先級(jí)排序智能匹配到每個(gè)工序)。

　　實(shí)現(xiàn)訂單延誤追責(zé)機(jī)制

　　當(dāng)訂單延誤時(shí)，能通過(guò)系統(tǒng)智能追溯到主要影響環(huán)節(jié)，涉及到工序影響時(shí)，工序責(zé)任人、連帶車間主任、設(shè)備及工藝相關(guān)責(zé)任人應(yīng)承擔(dān)連帶責(zé)任。涉及到物料時(shí)，采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、質(zhì)檢、財(cái)務(wù)及工藝部門應(yīng)承擔(dān)連帶責(zé)任。只有責(zé)任主體得到落實(shí)，才會(huì)促進(jìn)其目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

　　建立數(shù)據(jù)決策模型，構(gòu)建“鼓-繩子-緩沖”系統(tǒng)

　　借助于AI人工智能技術(shù)，按照每年的執(zhí)行情況，依照一定的邏輯(單個(gè)車間參照自身數(shù)據(jù)，互聯(lián)工廠參照行業(yè)數(shù)據(jù))自動(dòng)核定標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)，這將有利于自動(dòng)核算OEE效率。

　　當(dāng)OEE與影響交貨期的工序結(jié)合時(shí)，通過(guò)不同時(shí)間段、不同產(chǎn)品型號(hào)的展開分析，以此建立“鼓-繩子-緩沖”系統(tǒng)，以瓶頸工序?yàn)楣狞c(diǎn)，實(shí)施產(chǎn)能挖盡，產(chǎn)品供應(yīng)質(zhì)量?jī)?yōu)先，聚焦瓶頸工序?qū)嵤┕芾矸椒?，包括精益改善方法和六西格瑪零缺陷管理方法的?yīng)用，針對(duì)瓶頸工序裝備，實(shí)施設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)優(yōu)先。

　　OEE與班組管理結(jié)合起來(lái)，有利于建立班組比較、形成比、學(xué)、趕、超的班組文化。(參照《數(shù)字化工廠+工業(yè)維修服務(wù)體系》第四章：建立以指標(biāo)數(shù)據(jù)為中心的管理機(jī)制。)

　　數(shù)字運(yùn)維&任務(wù)協(xié)同系統(tǒng)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

　　在離散作業(yè)線/流水作業(yè)線實(shí)施MES制造執(zhí)行系統(tǒng)管控條件下，或流程作業(yè)線，其設(shè)備運(yùn)維的目標(biāo)被確定。由于系統(tǒng)的自由度被高度約束，系統(tǒng)的可靠性與維修性要求隨之被體現(xiàn)出來(lái)，數(shù)字運(yùn)維成為重要的課題。

　　數(shù)字運(yùn)維&任務(wù)協(xié)同系統(tǒng)

　　可用度是衡量運(yùn)維能力的重要指標(biāo)，這依賴于四大通道的建設(shè)和優(yōu)化(預(yù)測(cè)性維修通道↑，創(chuàng)新改善通道↑，而被動(dòng)的事后維修通道↓，優(yōu)化保留必要的預(yù)防性維修通道↓)，這不僅有效保障有效產(chǎn)出，還能有效的降低運(yùn)維費(fèi)用，降低備件呆滯庫(kù)存。

　　為強(qiáng)化用戶體驗(yàn)，我們與訂單執(zhí)行任務(wù)(MES)結(jié)合起來(lái)，將實(shí)現(xiàn)兼容運(yùn)維四大通道的任務(wù)協(xié)同系統(tǒng)，這包括：

　　A：事后故障報(bào)修任務(wù)系統(tǒng)：作業(yè)工序發(fā)起故障報(bào)修任務(wù)→維修部門接收和分派任務(wù)→維修員接收任務(wù)或外協(xié)→到場(chǎng)確認(rèn)執(zhí)行→任務(wù)驗(yàn)證申請(qǐng)→任務(wù)確認(rèn)結(jié)束。

　　B：預(yù)防性維修任務(wù)觸發(fā)系統(tǒng)：設(shè)備員建立預(yù)防性維修周期任務(wù)→按日/周/月/等周期自動(dòng)生成分派到責(zé)任人→執(zhí)行前確認(rèn)→任務(wù)驗(yàn)證申請(qǐng)→確認(rèn)結(jié)束。

　　C：一般異常處理、預(yù)測(cè)性維修和改善創(chuàng)新任務(wù)協(xié)同。創(chuàng)建任務(wù)選擇任務(wù)屬性(設(shè)備、工藝、質(zhì)量、安全、現(xiàn)場(chǎng)等)→任務(wù)確認(rèn)并制定責(zé)任人(并定義是否屬于改善類別)→執(zhí)行前確認(rèn)→任務(wù)驗(yàn)證申請(qǐng)→確認(rèn)結(jié)束。

　　D：MRO工業(yè)品采供任務(wù)協(xié)同：維修任務(wù)備件申請(qǐng)(事后維修、預(yù)防性維修、預(yù)測(cè)性維修、改善)&部門MRO用品申請(qǐng)→智能匹配庫(kù)存→觸發(fā)購(gòu)買→驗(yàn)收入庫(kù)→出庫(kù)交付→返庫(kù)。

　　備注：一般異常處理、預(yù)測(cè)性維修和改善創(chuàng)新任務(wù)協(xié)同過(guò)程中，當(dāng)任務(wù)確認(rèn)為改善時(shí)，進(jìn)入到改善通道，未被確認(rèn)為改善通道的設(shè)備類，識(shí)別為預(yù)測(cè)性維修通道。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與智能數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

　　基于MES與數(shù)字運(yùn)維的任務(wù)協(xié)同系統(tǒng)，將工廠盈利目標(biāo)、財(cái)務(wù)目標(biāo)、作業(yè)指標(biāo)與運(yùn)維指標(biāo)有效的結(jié)合起來(lái)，通過(guò)AI人工智能技術(shù)應(yīng)用，將為用戶推送應(yīng)用于不同角色的智能分析報(bào)告。

　　但在一般異常處理、預(yù)測(cè)性維修和改善創(chuàng)新任務(wù)協(xié)同中，任務(wù)創(chuàng)建多數(shù)來(lái)自人工經(jīng)驗(yàn)依據(jù)，這將影響改善創(chuàng)新通道、預(yù)測(cè)維修通道建設(shè)的質(zhì)量和數(shù)量。而構(gòu)建于設(shè)備的物理數(shù)據(jù)應(yīng)用，將會(huì)為提供更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)依據(jù)，這包括：

　　A:重要設(shè)備或系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)，通過(guò)傳感器收集、存儲(chǔ)和失效分析建模，通過(guò)與本地或遠(yuǎn)程自診斷能力建設(shè)與技術(shù)專家協(xié)同，形成預(yù)測(cè)性維修任務(wù)發(fā)起的依據(jù)。

　　B:通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與MES制造執(zhí)行系統(tǒng)相結(jié)合，建立分析模型，識(shí)別質(zhì)量、效率、工藝相關(guān)的異常，形成對(duì)一般異常處理(質(zhì)量、工藝、安全)等任務(wù)發(fā)起的依據(jù)。

　　備注：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用，依賴于更多的設(shè)備接入和專家協(xié)同，在適合托管和租賃的領(lǐng)域，應(yīng)構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)模式，以便于解析和挖掘更深度的隱性問題。

　　對(duì)于未接入物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，還應(yīng)在手工點(diǎn)檢、離線監(jiān)測(cè)、委外監(jiān)測(cè)(如特種設(shè)備監(jiān)測(cè)、MRO社區(qū)專業(yè)監(jiān)測(cè))構(gòu)建應(yīng)用和對(duì)接平臺(tái)，同時(shí)應(yīng)強(qiáng)化預(yù)測(cè)性維修工程師的培養(yǎng)(如，參加國(guó)際振動(dòng)分析師培訓(xùn)和認(rèn)證……)。

　　“精益衛(wèi)士”人工智能維修輔助系統(tǒng)

　　參考文獻(xiàn)

　　楊明波，劉華，郭顯昌.數(shù)字化工廠+工業(yè)維修服務(wù)體系[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2017.

　　工業(yè)和信息化部黨組書記、部長(zhǎng)苗圩 親自推薦

　　第一本融入TOC約束生產(chǎn)理論、可靠性與維修性工程理論，立足智能制造(數(shù)字化工廠)、提出數(shù)字化運(yùn)維、賦能工業(yè)制造業(yè)轉(zhuǎn)型，面向工業(yè)服務(wù)生態(tài)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向應(yīng)用書籍。