离散型制造业 如何打造数字工厂？

几十年前，流程型工厂就开始进行了数字化转型。由于流程型工厂本身的装备是固定的，产品是像“液体”一样流动，所以流程型工厂的数字化更多的是自动化技术的问题，只需要把制造流程连接起来，就自然而然可以得到数据。

不同于流程型制造行业，离散型制造行业的数字化近五年才真正兴起。在一个离散型的制造工厂，有几百甚至上千台设备、人员、无数工装、刀具以及原材料、成品和半成品等，并且还有生产计划、过程质量管理、仓储物流管理、物料流转、工装维护保养、各种异常快速响应等环节，其数字化升级需要解决的问题复杂很多。

“离散型行业的数字化升级通常是管理问题，而不是纯粹的技术问题，实现数字化管理尤为重要。”宁波数益工联科技有限公司创始人兼CEO何盛华如是说道。面对众多细分行业，非常离散的设备，以及复杂的产品工艺，离散型制造业要如何打通数据？能否用标准化的方式实现数字化？

离散型制造业数字化转型的核心问题

离散型行业的数字化工厂模式目前需要解决的问题有哪些？在何盛华看来，对于离散型制造企业要实现数字化，要解决的三个核心问题是：怎么样从底层获得数据；如何运用物联网技术连接装备，实现人员、设备管理的过程数字化，并且将数据流进行金字塔型打通；最后但同样重要的是，如何去实现价值流。

离散型行业的数据获取，可以采用物联网的技术把所有设备进行互联，对设备状态数据、生产过程的数据、工艺的参数实现实时地采集。然后利用二维码和RFID这些方式，把人员、工装、产品也实现数字化。当生产设备和测量设备、管理过程都实现联网，数据就可以从底层采集上来。

在何盛华看来，要解决数据打通的问题需要从顶层设计的角度考虑，否则工厂里面就容易形成数据孤岛。“我们去过很多大型企业参观，看到尽管有些工厂里面运行着几套数字化系统，但真正进行运营管理、讨论的时候，用的往往还是纸质的单据，而单据的输入常常还是手动的。这样，数据的实时性、准确性、完整性无法保证。”他说道。

要真正实现数字化，必须要实现整个数据流金字塔型的打通：从底层数据到车间数据，再到工厂以及集团层数据，都要进行打通。那么，这是否有一定的衡量标准呢？何盛华认为，要衡量一个工厂是否达到数字化的水平，要看底层数据到达集团顶层是否是瞬时可以完成的，并且不需要例如手动输入、做报表等人为的干预。只有这一点实现的时候，才能说明数据孤岛已经消除了，工厂实现了真正的数字化。

“离散型工厂数字化的过程就是管理的变革，数字化投入必须带来价值才有意义。从全社会的角度来讲，数字化应该带来的是劳动生产力提高；从制造企业内部来讲，应该带来的是运营成本降低、质量提升、报废率下降、库存下降和周转速度加快等等运营指标的提升，为企业赋能。”对于数据价值流的实现，何盛华如是说道。

打造数字化工厂的标准模式

如何将一个线下的传统的工厂变成一个数字化的工厂？首先，要有一个智能终端连接每一台装备——例如检验人员、管理人员、物流人员的手持PAD或者智能手表，所有的异常都能够通过短信或者是电子看板的推送以及智能手表的振动提醒自动触发。其次，要把监测设备联网，构成从制造到管理的闭路循环。将这些数据流全部打通后，还要将仓储端、物流端的数据链打通。

对于制造企业来说，其最核心的部分就在于制造过程，因此，85%的数据来自于设备本身的物联。对于离散型行业来说，设备物联是非常复杂的过程，要用灵活性的方式对其进行数据采集。例如，通过一般的通用协议跟设备连接采集数据；采集信号点间接转换数据；针对特殊型号通讯协议不开放的则采用桥接的方式，桥接物联盒子进行数据采集；或者跟直接采集的数据进行软件层面的对接获得数据。

设备物联建立在硬件和软件的基础上，“我们采用RAM+Linux的主板，在上面开发相应的嵌入式软件和工业软件平台，智能终端通过几个接口，就可以面向上千种不同协议。”何盛华分享道，“在获得数据以后，可以用软件构建18个标准的模块，把90%以上工厂相关的管理功能全部实现相应的数字化，每一件产品在每一台设备的每一道工序都可以通过物联的方式采集到实时数据。这样，很多流程自动化的内容都内置到了系统当中，此时，整个物联深度和数字化广度就变得非常丰富。”

精益生产的体系在过去五十年为德国、日本、美国等优秀的制造企业所推崇，他们会应用基于精益生产方式构建的BPS、TPS、JTS等属于自己的生产方式，包括TOC这样非常实用的约束理论的解决方案。而对于离散型行业来说，由于生产的中间过程非常复杂，过去一百年所形成的生产运营理论和方法工具至今依然适用。“我们整个软件系统的构架依然要以工业知识为核心，把这些工业知识转化到软件中，才有可能将管理实现数字化、实现相应的价值流。”何盛华说道。

在设备联网之后，实际生产的过程中常常会发现采集的数据无法适用：有时候希望用以做工业大数据分析，但发现构建的数据模型无法找到相应的因果关系，更无法解决实际的问题。因此，数据要变成工厂管理的循环，现场的人机交互是非常重要的。当然，工厂数字化工厂最终结果一定要以QCD（quality, cost and delivery，质量、成本、交期）为衡量标准。“通过数字化工厂的实施，不仅要满足制造业客户端产品制造过程全生命周期质量可追溯的高要求，并且要推进QCD等各项关键生产管理指标的持续提升。”

此外，未来数字化工厂对前沿技术也要进行探索和应用拓展，例如5G技术、AI的应用、区块链技术等，每项新技术都能为数字化助力。

经验与总结

IE是工业工程理论体系，IT是工具方法，IE+IT才是完整的精益数字化工厂。无论是实践研究、人机交互、库存控制、统计质量控制、物流规划、生产计划，还是数字化的指标怎么做、数字化的拉动如何实现、数字化价值流通如何体现等等命题，底层逻辑思想依然是拥有百年沉淀的运营管理理论。现在智能工厂所在的发展阶段就是如何用最新的技术，对这些理论进行升华，实现效率的倍增——数据可以在一秒内获得流动并且得到分析，从而实现价值的闭环循环。

目前，数益工联通过给十几家分布在不同的离散型行业的制造工厂实施完整数字化解决方案，得出了非常宝贵的实践经验。“我们发现离散型行业的数字化是可以做到标准化的，只需要针对每个工厂做10%~20%的定制，就可以实现80%的标准化快速复制状态。很多应用可以往SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）方向发展，一个软件可面向多个用户。”何盛华最后分享道。

何盛华简介
清华大学2001级工业工程本科，2020级清华创新领军工程博士，宁波数益工联科技有限公司创始人兼CEO，先后在不同类型的制造企业从事生产计划、工艺管理、产线规划、信息系统实施、精益体系建设等工作。曾担任汽车零部件上市公司爱柯迪副总经理，以工业工程理论和精益思想为指导，用4年时间将2300台生产与测量设备工业物联网全联，并实现生产、质量、物流全数字化管理，成为国内汽车行业设备联网最多、管理融合最深的数字化工厂，并建成国内第一个5G全联工厂，探索并总结离散型制造行业精益数字化工厂标准模式，开发实现基于设备物联的数字化工厂标准软件平台。

来源：荣格-《智能制造纵横》


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