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数字化工厂建设的5个核心要点

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论坛元老

wxsunhao 发表于 2021-12-16 21:58:33 |显示全部楼层
数字化工厂建设的5个核心要点

原创 张应春 朗欧企管 2021-12-01

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智造
导读:朗欧咨询为超过200家制造业提供全天候的驻厂辅导,近年来,我们发现很多制造业企业家非常的焦虑。因为大家都在谈转型升级,特别是传统制造业受资源和人力成本的挤压,企业的经营压力越来越大,企业主都试图从数字化工厂、智能工厂寻求企业突围之道。

一时间,各种数字化相关的概念词赚足了噱头,如信息化、数据化、数字化、智能化、工业4.0、灯塔工厂、黑灯工厂等等。但我发现,企业家除了学了一堆的概念之外,并没有大的收获,依然显得焦虑、迷茫,这又大都源于不知如何迈出数字化、智能化的第一步。

为此,我结合朗欧咨询多年来驻厂辅导实战过程中的所见所闻,总结了建设数字化工厂的5个核心要点,希望对你的数字化工厂建设之路有所启发。
1、数据是实时产生还是事后统计?
数据是实时产生的,而不是事后统计,这是建设数字化工厂的可行性到了成熟阶段的标志。

为什么强调数据必须实时产生,而不能事后统计呢?这跟ERP运作的原理类似。你看为什么传统的ERP软件难以落地?其实不在于我们的软件不好,而是因为ERP统计的是结果性的数据,ERP系统里面所产生的数据,它本身具有滞后性。

什么叫滞后性?比如,早上一上班,生产部就到仓库领料,但往往要到了中午下班的时候,或者到了晚上下班的时候,仓储人员才把发料单的数据录入到ERP系统,做得稍微好一点的企业,它的系统里面的数据是每2个小时、3小时更新一次。数据不是实时产生,数据的滞后性导致ERP无法准确反馈生产状态和指挥生产,这是ERP难以落地的根源。

同样,数字化工厂的数据应该是实时产生的,我们要有数据采集终端设备,在生产的时候,员工的产量、质量、进度等数据自动更新到MES系统、ERP系统。如果是实时产生的,证明我们的数字化工厂的建设满足了至少这一条标准,如果还是事后统计的,你可能就被忽悠了,你可能没有达到真正数字化工厂建设的要求。
  2、机器指挥生产还是人指挥生产?
未来的工厂是一个什么样的场景呢?麻省理工学院博士沃伦·本尼斯讲过一个笑话:“未来工厂的组成部分是:一组机器、一个男人、一条狗。”狗负责看设备,设备负责生产,人负责喂狗。其实沃伦·本尼斯讲这个场景的本意,是告诉我们传统工厂在未来的发展趋势是数字化工厂、智慧工厂。

数字化工厂建设的目的就是让机器指挥生产,而不是人去指挥生产。我们现在很多企业里面,为什么我们要有计划物控部,为什么我们要狠抓PMC的运作管理,就是因为前文所讲的第一点,数据的滞后性问题,数据不及时性,甚至不准确性,所以我们还需要人靠大脑不断地去调整,这个时候我们需要人去指挥生产。

而真正的数字化工厂建设好了以后,其实是机器设备自动进行排产,上一个工序一完成,下一台设备就会收到上一台设备完工的指令,下一台设备紧接着就自动化生产了,哪怕我们设备的自动化、智能化没有达到这么一个阶段,至少我们下一位员工,也知道他应该干什么。

在朗欧咨询服务的企业当中,已经有两三家企业已经达到了这种生产状态,它不是设备给设备去排产,至少是上一台设备做完了,到下一台,下一个工序,员工一扫码就知道他这个岗位今天应该完成哪些工作任务。

你的工厂是机器指挥生产还是人指挥生产?如果是机器指挥生产,恭喜你,数字化工厂建设得很好;如果还是人去指挥生产,你可能还处在信息化管理的一个阶段。
3、标准化仍然是数字化工厂建设的关键
很多人会讲,“张老师,我进行数字化工厂建设就是希望能够适应小批量多品种的生产模式。”在过去,传统制造的生产模式是“少品种、大批量”,随着消费需求的升级,这种大规模生产的时代已经过去了,现在我们都强调个性化需求,个性化服务。

但是大家一定要记住,个性化需求的满足一定要建立在模块标准化的基础之上,这样才能效率最大化,成本最优化。

我们在数字化工厂建设的过程当中,要做哪些标准化呢?有4个方面:

(1)产品标准化

(2)部件标准化

(3)材料标准化

(4)工艺标准化

这是我们进行数字化工厂建设的关键,只有我们把这些产品、部件、材料、工艺都标准化了以后,我们的数字化工厂建设才能够变得可实操;我们再进行个性化的服务和个性化的产品定制,才能够让我们的效率最大化,让我们的成本最优化,让我们的产品的稳定性能够得到大的保证和提高。
  4、数据的运用比数据本身更重要
数据的运用比数据本身更重要。数据要经过收集、加工、分析和运用,才能产生价值。

比如,通过对数据的采集、分析和运用,实现设备自动开料、机器人准确定位和自动派料;依托大数据收集和分析完成预知维护;在多种终端实现定制化报告,针对不同场景为员工提供最及时可靠的关键数据,每个订单的生产进度、品质状况,每个物料的流向等都可追溯。

所以,数据的采集和数据的应用是两回事。工厂如何辨别数据的价值,以及应用数据,是数字化工厂打造的关键之一。
5、传统工厂到智慧工厂的转型路径
工厂智能化的过程需要一定的“基础建设”。就像前些年,很多工厂都在学日本、德国的自动化生产模式,其实,自动化的前提是人的自动化,强调人的职业化,你的人守规矩了,并有基本的职业化素养才能到达“人机协作”的高效状态,也才能称之为真正的自动化。

管理精细化、流程信息化、组织系统化、企业数字化、工厂智慧化,这是传统工厂转型升级的路径,每个过程不可或缺。

打造数字化工厂不是喊口号,也不是追概念,我们首先要做到管理的精细化,管理精细化最大的价值是实现人的职业化、人的“自动化”;

管理精细化做到了以后,再实现流程信息化,你可以上ERP系统、MES系统;流程信息化也解决了,这个时候,我们需要站在组织的角度去考虑我们的组织系统化,既不能靠人治做管理,也不要单纯地靠流程和制度,而是要站在组织的角度来看问题。如何站在组织的角度看我们的企业?为此我专门写了一本书《组织才能管好人》。

当管理精细化、流程信息化、组织系统化都完成了以后,这个时候就开始做数据采集,开始进行企业的数字化构建过程;在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务,这就到了智慧工厂的阶段,实现完全的自动化、智能化,如自动备料、自动上料;自动生产、组装、包装;自动品质管控;并通过ERP、MES系统的集成对材料、生产环节品质管控等各个环节进行追溯管理。

最后我再强调一点,数字化工厂绝对不是你去听一堂课,或者上一套系统、一套软件,做一个电视大屏所能解决的。

数字化工厂建设毫无疑问它具有紧迫性,但每个企业家、高管都应该明白,数字化工厂的建设是一个长期的过程,绝不仅仅是一次技术革命,它涉及到组织变革、流程变革,数字化转型本质上来说,还是人的转型。因此,它要经历管理精细化、流程信息化、组织系统化的过程。

朗欧咨询服务的企业当中也有很多企业在做数字化转型,在做得比较好的企业当中,我了解到,这些工厂基本上都花了6年以上的时间打基础。如果你试图通过几个月、一两年的时间就把数字化工厂建设好,这是不现实的,可能你的工厂规模不够大,抑或你对数字化工厂建设的理解有偏差。
结语

数字化工厂建设的5个核心要点:数据是实时产生而不是事后统计;机器指挥生产而不是人指挥生产;标准化仍然是数字化工厂建设的关键;数据的运用比数据本身更重要;管理精细化、流程信息化、组织系统化、企业数字化、工厂智慧化,这是传统工厂转型升级的路径,每个过程不可或缺。



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