精益生產|智能製造|管理前沿
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在追趕“工業4.0”的路上，西門子以成都數字化工廠，即西門子工業自動化產品成都生產研發基地(以下簡稱“SEWC”)作為樣板工程，意在展示數字化製造如何改寫工業。但如同西門子所強調的，數字化工廠只是邁向工業4.0的階段性目標。從數字化工廠到工業4.0，還有漫長的演進過程。在走進SEWC之後，結合成都工廠的一系列探索，該工廠的相關負責人與南方日報記者深入分享了關於數字化製造、工業進化和工業4.0的前沿思考。在西門子成都工廠眼中，數字化工廠與自動化工廠，到底有何區別?要追趕未來製造，人與機器之間關係如何重構?為什麼他們反覆強調，提升質量而非降低成本，才是工業進化的本質?要真正邁向工業4.0，SEWC將繼續往哪些方向進行摸索?
如果說，對工廠架構和組成的實地走讀，給我們帶來的是實踐層面的衝擊。那麼，對工廠運轉理念和管理模式的前沿解讀，相信將可以給我們帶來思維層面的更多啟示，乃至啟蒙。
“數字化工廠”不等於“自動化工廠”
數字化製造中，儘管自動化製造是重要的基礎，但數字化製造並不等同於自動化。一般情況下，很多人會以為工廠要實現數字化製造，必須先實現自動化，這其實是一種誤解。
在距離SEWC2000多公里的佛山市，不足半年前正式引進了世界工業機器人四大製造商之一的德國庫卡公司。後者宣佈，將在佛山順德建立其在華的首個機器人研發基地。
伴隨國內人口紅利逐步消失，特別是在珠三角近年頻頻受困於“招工難”等問題，一場“機器換人”的自動化革命正在“廣東製造”如火如荼地進行。這場變革不僅帶動本地機器人產業發展，也引來庫卡等國際機器人企業陸續搶灘廣東。
如果說要完全實現“數字化製造”尚需時日的話，那麼在當下，珠三角的製造業如何通過“自動化製造”，破解勞動力成本不斷上漲、勞動力結構性短缺的問題，是最迫切的現實課題。
而數字化製造的其中一個重要基礎，正是實現自動化製造。
在SEWC工廠二樓的自動物流系統部門，無需人員現場監控，每天，兩部高速運轉的取料機如同“人”一樣，依靠數字定位迅速地“抽”出對應的原材料，並通過自動傳輸軸，馬上傳送到生產車間。從工廠物料需求信息傳導到自動物流倉庫，倉庫最長只需要30分鐘就能將物料送到了車間，中間無需任何人員操作。
在這座實現了全集成自動化的工廠內，相比同類型的工廠人員最多可節省50%。
那麼，伴隨生產車間內不斷增加自動化設備，以及逐步減少勞動力，在數字化製造的不斷進化中，是否就等同於全自動化?
“要明確的是，數字化製造並不等於全自動化製造。”西門子工業自動化產品成都生產研發基地副總經理李永利強調，一般情況下，很多人會以為工廠要實現數字化製造，必須先實現全自動化，這其實是一種誤解。
以手機行業為例，如果開發一條全自動化的產線，至少需要半年以上，但按照目前手機行業的創新週期，一般情況下，一款手機從設計到實現量產普遍只在一個月內。“這時候，生產線上大部分的工作只有依靠人來完成，速度才會更快。”
李永利表示，當行業的生產線更新週期太快，投入了很高的自動化成本，但生產效率並沒有得到明顯的提升。“所以，全球所有的手機制造方案几乎都不會用自動化生產線來完成，而組裝環節也很少採用機械臂。”李永利說道。
人的生產靈活性不可能被自動化取代
人所具有的生產靈活性在很長的時間內，是無法被機器所取代的。“人與機器的關係是互助的關係。”但當企業的生產製造過程中，出現需要對複雜信息的尋找和判斷時，可以用機器來替代人。
李永利的解讀，引出的是對一個深刻問題的思考：在“未來製造”的生產線上，“人”與“機器”究竟是怎樣的關係?兩者關係如何重構?
以手機生產線為例，他認為，人所具有的生產靈活性在很長的時間內，是無法被機器所取代的。“也就是說，人是不可能被替代，人與機器的關係是互助的關係。”李永利說，在未來至少10年到20年，全球範圍內絕大部分的製造環節依然需要人去完成。
既然如此，在數字化製造中，哪些環節才需要機器去代替人?
一般情況下，當需要更新產品或者材料時，工廠需要通過分析後，才能確定停止生產相關的產品。在這個過程中，整個工廠內部需要溝通設計生產、研發、採購等部門。
但這些環節在成都工廠內，只需要在Teamcenter中更改數據就能完成。數據一旦調整，工廠互聯互通的系統和軟件就會實現自動的更新，並調整出新的生產解決方案。
“可以理解為，當我們涉及到對複雜信息的尋找、判斷的時候，是可以用機器來替代人的。”李永利說道。在這樣的願景下，引入自動化機器的工廠就像配備了電腦的超市，工人就像收銀員，在傳統的小賣部裡，工人要記住商品價格，自行計算商品總價。但實現數字化製造的工廠，就如同同時配備了電腦和掃描器的超市，收銀員只需要按照計算結果收款，而配備的機器就像一個“糾錯員”，幫助人避免出現計算和記憶錯誤。
工業進化本質 提升質量，而非降低成本
人力成本被認為是導致近年製造業競爭力下降的原因，但李永利認為，製造業不能僅僅盯著製造環節的成本，應該更加註重供應鏈成本。而數字化製造從一開始就不僅僅是為了降低成本，最大的目的在於提升質量，而高質量並不意味高成本。
近年，國內製造業遭遇的發展瓶頸中，人力成本的上漲，被認為是導致製造業競爭力下降的重要原因之一。
“很多製造業的企業主都喜歡談控制成本，但在西門子看來，質量才是企業的第一競爭力。”李永利反覆強調，“質量第一”一直是西門子成都工廠戰略目標首位，而這也是客戶眼中最重要的價值。
事實上，在他看來，很多時候企業面臨的並不僅僅是製造環節的成本，而應該更加註重供應鏈的成本。因為，即使在勞動密集型企業中，人力成本畢竟只是佔據一定的比例，而不是成本的全部。
以一個簡單的例子來看，當一款產品出廠時，它同時擁有了兩個價值，一個是出廠價值，一個是到客戶手中時的價值。“中國很多工廠生產出來的產品，出廠價值不高，但到客戶手中的價值就很高，這就是供應鏈的問題。”李永利說道。
儘管他並不認可僅僅盯著成本來談論“工業進化”，但李永利強調，數字化製造本身所帶來的高質量並不代表是高成本。
高質量在工業製造領域的重要性不言而喻。作為耐用品的工業產品，比如一款海上風力發電機的產品，一旦出現問題，不僅造成的損失不可估量，而且需要動用到直升機維修，維修的後期成本也非常高。
為此，在實現質量提升上，數字化製造首先是藉助自動化產線上的機器充當“糾錯官”的角色，比如當工人少擰了一顆螺絲，機器會自動發出警示，阻止產品進入下一個環節，通過機器的協助，減少人的出錯。
但在西門子看來，通過機器的“檢查”杜絕人在製造過程的差錯，這只是保證產品質量的基礎一步，由製造質量、研發質量以及原材料質量組成的產品質量中，更需要的是藉助數字化製造去保障研發質量和原材料質量。
尤其是如何保證原材料質量，一直被認為是製造業界最具挑戰性的一個課題。
在SEWC的數字化製造中，一個很重要的方式是對原材料進行可溯源式的管理。也就說，在這座工廠內，當來自各地的原材料被運送到車間後，所有的原材料都擁有了自己的“身份證”。這個身份證可伴隨原材料進入生產線，在每一個流程中，都會被相應的設備進行數據的採集和跟蹤，並最終儲存在後臺的數據管理中。
這意味著，一旦有原材料的質量出現問題，工廠可以馬上查找到這一批次的原材料在什麼時間點，已經走過哪些生產流程。李永利表示，無論客戶在今後什麼時間反饋質量問題，工廠依舊能夠拿出完整的數據，對這些原材料進行追溯，從而保證原材料的質量。
走向工業4.0 管理自動化才是關鍵
在數字化製造的階段，通過數據交互，已經能夠有效地提升管理效率。但要衡量是否真正走向工業4.0，不是看生產線自動化水平的高低，而是看管理水平的高低。實現管理的自動化，需要實現管理上人完全聽命於“電腦”，這才是智能製造的未來。
事實上，這樣一座代表著數字化技術如何改造工業製造的前沿工廠，距離工業4.0願景下的智能工廠仍有距離。在工業4.0的研究中，智能製造和智能工廠一直被認定為兩大研究主題。其中，關於智能工廠，被描繪成是一個分散的、具備一定智能化的生產設備，在實現了數據交互之後，形成了高度智能化的有機體，實現虛擬世界和物理世界的融合。
在SEWC中，關於推進數據交互的工作一直未曾停止過。但對於數字化工廠與智能化工廠之間的差距，李永利認為，最關鍵的一點在於是否真正實現管理的自動化。
德國安貝格電子工廠作為西門子全球首個數字工廠，是SEWC的姐妹工廠。該工廠從1989年投產至今，佔地面積與員工數量幾乎都保持不變的情況下，產能卻比25年前翻了8番。
無論是德國的安貝格電子工廠，還是SEWC，這兩家工廠每年要生產幾百萬件產品，更考驗管理的是，產品類別也達到了上千種。當涉及的產品類別眾多，而且客戶訂單數量和週期不同，如何去做好訂單管理，以及如何連通訂單管理背後的生產製造、物流配送等多個環節，考驗的正是管理的智能化水平。
相比普通工廠單憑人力做訂單的跟蹤管理以及後續生產的調度安排，SEWC的數字製造中，當ERP系統收到訂單，MES系統將自動進行生產安排，包括通知採購部門、財務部門等，整個生產包括後期的發貨全部由工具充當“指揮”，自動完成。
如果從勞動力的角度看，李永利認為，儘管在生產線上並不認可一味地以機器代替人，減少藍領工人，但在管理“白領”群體時，在管理層面，他認為可以更多地藉助機器，積極使用更多的軟件。
“因為未來製造業的衡量標準不是生產線自動化水平的高低，而是管理水平的高低。”他認為，在中國製造實現智能化提升的路上，相比硬件設備，管理水平的高低才是影響中國企業能否實現工業4.0的關鍵。他強調，要真正實現工業4.0，一大標準是管理水平達到了一定的高度，甚至實現了自動化。
“如果管理實現自動化，也可以理解為，工廠的所有決策和指令都聽命於電腦，連人也是聽命於電腦。”李永利說道，但實現這一步顯然並不容易，至少從理念上，如何讓人完全聽命於電腦，則需要一場思維變革。
但至少，數字工廠作為實現智能工廠的必經之路，已走出了第一步—讓機器代替人去做更多的決策。而等到工廠內，真正能用自動化替代人進行管理，人聽命於“電腦”的話，那麼，電腦背後所代表的製造的未來，也將來到眼前。
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