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传统制造业的数字化转型主要在转什么?

精益MES的规划与推进要点

有一句话叫以终为始,这是郭超辉老师经常提的。具体来说,就是问题牵引、指标保证、运行改善。一定要对指标进行分析,逐级落实功能模块来支撑指标数据,没有任何功能模块是多余的,如果实施MES就有功能模块,这个功能模块做完了,不能为生产改进或者为指标的改善提供支撑,这个模块一般是可有可无的,这也是为什么之前有很多企业做了机床的数据采集,状态监控等等,其实只是采集出来,并没有和管理业务、工艺业务融合,所以说没有和指标挂钩,从这个角度来说,是没有用的。

这是我认为最核心的思路,基本原则是三个方面:

第一,自我完善,MES具有自我修复运行的特点。

第二,兼容性强,MES具有对业务鲁棒支持的柔性与弹性的特点,管控力度的粗细,MES相当于无极的适应。

第三,适应变化,MES能够适应企业管理的持续改进与完善,比如原先抽象的统一信息模型,要把它变成物化实体性质的数据分发中心,固化的业务流程逻辑,可不可以做成柔性化可配置的业务流程引擎。比如紧密耦合的功能模块,能不能做成基于服务封装的细粒度功能模块,也就是说一些架构是需要思考的。具体怎么做,是需要技术,我认为现在的技术还都不是很完善,但可以往这个方向努力。

精益MES核心问题的解决思路,可以琢磨一下,这是一些案例。

第一个,工时不准的问题,我认为可以对工时和数据逐步统计,同样的活可以统计三次,五次,最近的几次用了多长时间,作为基准或者标准,这样就形成一个MES系统自成长自愈合的局面,工时数据就越来越准确。

第二个,复杂分批周转下的精细管控,在将来大规模定制生产情况下,批量可能是1,怎么进行生产组织,怎么进行生产跟踪,MES系统能做到对精细的管理,对订单当中每一件进行控制,订单就是你对哪些件做了组合而已,这个相当于降维打击,通过极端变化的高维,从容应对各种中间状态的低维,这就是系统的柔性和弹性,这也是做系统的时候要考虑的,未雨绸缪。

第三个,手工粗放管理痕迹或习惯会扰乱系统的正常运行,比如工人挑活,可以在系统里面做一些控制,工人登录进去之后看到列表,只能看到当前能看的,不允许挑活,如果工人干活物料并没有可选择的物料,只有当前应该正确干的活,这个物料才在,这也是一种精益的思想,这就需要线上和线下一起努力来做,不能把它完全推给系统来做,也不能完全推给线下来做。这样就可以形成自组织规范化的运行,有时候我们也说一句话,MES系统的建设,要更加配套的管理制度,为什么?其实就是在说这方面的事情。

对于精益MES来说,刚才说以终为始,要挖掘它的指标,对指标进行分解,而这些指标都是要落实到工作模块里面的,就是说要对精益MES的数据进行挖掘。给大家举一些例子,大家可以揣摩一下。比如工程数据,可以做一个动态的统计,工人随着时间的延展,生产效率是否有提升。比如基于SOP的操作改进,可以掌握不同的工人在生产同样工件任务的时候,时间差异有多大,为什么,要做分析。另外一个就是历史数据渐进统计,渐进统计工序的工时时间,工时就会越来越准,也有利于系统运行,否则数据不准,系统运行也有很大问题。

员工分配,可以统计库存工人出入库所进行的操作数量,分析彼此之间的差异,可以找出原因进行改进。比如订单的流转周期,可以从时间维度统计流转周期,不同时期的流转周期变化是什么样的,比如订单第一道序从开始干到最后一道序离开,在这个时间里面待了多长时间,所有待的时间都是待制品,都是变相的库存,这个就需要做改进。对供应模块提出要求,比如APS要进行排产的时候,能不能排成单元化生产,相当于第一道工序干完,第二道工序马上安排到另外一个资源上面来进行,在做计划的时候能不能做成这个样子。

另外作业按期执行率,不仅是订单按期交工,包括工序,假如说规定很严格,下午两点半要开始干活,是不是开始干,如果两点四十才开始干,要做精细的分析,才能对业务功能模块从精益或者说数字化的角度提出一些工艺要求。

比如资源工序的关联关系,我认为对企业来说都是潜在的有价值的东西,工序任务匹配,每道工序在历史上都有哪些资源上进行过生产,各自生产所用的时间是多少,工件的加工质量怎么样。都要做延伸性的统计,而不是仅仅是事后,工件加工质量怎么样,为什么加工质量这个样子,它和前面的资源是有关系的。

历史作业资源安排模式,每道工序历史上在哪些资源的加工应用次数,是不是总是让工人重复性的干活,我认为重复性的干活,干的熟练,工艺图纸消化理解也快,这些产品生产效率、质量方面都有保证。有的企业说我也是这么干的,但是做APS排产的时候是不是就应该考虑这个因素,而不是说仅仅是你去派活吧,派给谁算谁,看起来计划也不错。为什么APS有时候执行起来企业说不太好用,这也是很大的原因。

生产准备按时到位率,比如物料是否按期到位,可以统计不同的物料按期到位率或者缺件率,发现供应链很多的问题。另外可以发现提升部门之间的协同,为什么这个业务在这个环节处理不过来,是信息没传递过来,要进行统计,为什么没有及时处理。即使用APS进行资源配置,也是一种多维资源的并行约束,要求生产准备制造要素要齐备,就是说各个部门要协同,发现到底谁在拖后腿。

库存周转率更多是物料从购买入库到现场使用的周期是多长时间,单个时间长,都是隐性的成本。用精益的思想对MES数据进行价值挖掘,这个基础上通过过程指标来对MES里面各个功能模块提出一些更好的要求,不是说这些要求很高,而是说这些要求会直接面向问题,这样系统的建设也就不会跑偏。

推进数字化业务管控系统,实施方法论,是很大的话题,我简单说。我们做事情都希望水到渠成,希望一切都是顺理成章的发生。怎么才能顺理成章?我们要考虑几个方面。

第一个,瓶颈痛点驱动化。不能无病呻吟,任何一个功能模块,都是要解决问题的,这是势能驱动的源头,所谓的木桶短板效应,说的也是这回事。

第二个,复杂问题简单化,复杂问题简单化意思是这个问题要规范,不能特别随意,比如说这个业务流程靠人来执行,是这么来执行,明天换一个人,就另外一种方式执行,这样这个系统也是没法做的,这是为了将总体势能细分为一个条理化。

第三个,简单问题规范化,这是为了消除势能驱动当中的各种干扰因素。

第四个,业务功能场景化,就是供应商和企业沟通的时候,一定要站在场景的角度来说,形象化、清晰化。

其实数字化转型是一个很大的话题,精益生产也是一个很大的话题,MES也是很大的话题,今天给大家做分享就是三个方面,之间的关联关系是我自己的思考。可能还不成熟,只是跟大家做个参考,请大家斟酌。我也有公众号,叫智能制造随笔,有兴趣的话大家可以关注,我会经常写这方面的文章。谢谢大家。

作者信息:王爱民,北京理工大学数字化制造研究所所长,长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。

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