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【原創好文】智能制造到底能幫制造企業解決什么問題

日期: 2022-04-13
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弄明白這個問題之前,我們先得仔細的研究制造企業最大的難點是什么?
如果讓制造企業的人來說,可能五花八門的啥都有。但我就用一個詞來總結“波動”——計劃和變化之間的永恒博弈。

波動為什么會產生?



世界上任何經濟模型都有2個核心內容,那就是需求和供應,但這兩者往往都存在著匹配偏差,這類匹配偏差是絕大多數中間成本和利潤產生的原因。

智能制造到底能幫制造企業解決什么問題

匹配偏差主要體現在3個方面:

時間

時間的偏差具體的到生產過程,基本上可以用三個T來解釋:

?

TT:基于客戶需求定義的平均每一件產品的需求時間CT:基于生產實際方法和工藝實現的平均一件產品的生產時間LT:從得到需求信息到交付到客戶時間


當TT而LT則意味著客戶需求得到滿足需要等待的時間,如果這個時間大于競爭對手,那么需求自然就會流向其他的供應者
空間
空間偏差具體到生產過程,基本上可以解釋為供應者到需求者之間的空間位置偏差,這個偏差越大,所需要克服的中間成本也就越高。
最直觀的偏差就是供應方和需求方的距離,需求回流向更容易獲得的供應方,當然這個前提是中間成本優勢之下。
能力和資源
能力和資源的偏差其實是所有偏差里面最難解決的,比如專利獨有的技術會帶來特殊的供需關系,又或者特定原材料、工具、工藝、品質特性等因素。
企業對抗這種偏差的方式無非就是用庫存緩沖,用良好的計劃和排期來嘗試達到最佳的平衡水平,從而盡量讓匹配偏差帶來的價值流向自己。但庫存緩沖意味著成本,而且面對著隨時可能發生變化的需求,非常不利。
盡管排期和計劃能夠一定程度上幫助企業更加合理的調整和適應匹配關系,但是很難得到全面的信息而做出有效的調整,甚至可能一次的局部調整會是更加龐大的變化的觸發點。

偏差不可怕,可怕的是細節



但現實往往是復雜的,上述偏差之中每一個都附帶著很多影響因子。
智能制造到底能幫制造企業解決什么問題
時間因素的核心影響因子包含:

·?人員:人員技能,責任心,缺勤率等因素

·?機器:平均故障率,維修時間、換裝時間、備件齊備情況等因素

·?物料:物料質量、上料準確性、運輸方式、上料頻率等因素

·?方法:工藝方法、工藝復雜度、精度要求等因素

·?環境:生產物理環境、人際關系等因素


空間偏差也受到很多實際的因子影響:

·?距離

·?運輸成本

·?運輸方式

·?運輸條件


能力和資源偏差:

·?工藝能力水平

·?產出能力的調整能力

·?質量穩定水平

·?專有工藝


越是產品復雜的制造企業,其參與到業務過程的影響因子也就越多,假設各個環節出現的概率為P,且整個業務過程有N個環節,那么整個流程的穩定性S =P1*P2*P3*....*Pn。所當n越大的時候穩定性就越差。也正是因為上述各種因素的不穩定,帶來了制造企業最頭痛的問題——計劃永遠趕不上變化,即所謂的“波動”。

智能制造如何幫助企業解決波動問題?



首先我們得定義智能化是什么?
智能,是智慧和能力的總稱,中國古代思想家一般把智與能看做是兩個相對獨立的概念。是人類大腦中文化知識的積累。它是一種生理和心理的潛能,這種潛能在個人經驗、文化和動機的影響下,在一定程度上得以實現。

根據霍華德·加德納的多元智能理論,人類的智能可以分成8個范疇:

1.言語語言智能:指人對語言的掌握和靈活運用的能力,表現為用詞語思考,用語言和詞語的多種不同方式來表達復雜意義;

2.數理邏輯智能:指人對邏輯結果關系的理解推理思維表達能力,突出特征為用邏輯方法解決問題,有對數字和抽象模式的理解力,認識解決問題的應用推理;?

3.視覺空間智能:指人對色彩、形狀空間位置的正確感受和表達能力突出特征為對視覺世界有準確的感知,產生思維圖像,有三維空間的思維能力,能辨別感知空間物體之間的聯系;

4.音樂韻律智能:指人的感受、辨別、記憶、表達音樂的能力,突出特征為對環境中的非言語聲音,包括韻律和曲調、節奏、音高音質的敏感;

5.身體運動智能:指人的身體的協調、平衡能力和運動的力量、速度、靈活性等,突出特征為利用身體交流和解決問題,熟練地進行物體操作以及需要良好動作技能的活動;

6.人際溝通智能:指對他人的表情、說話、手勢動作的敏感程度以及對此作出有效反應的能力,表現為個人能覺察體驗他人的情緒情感并作出適當的反應;

7.自我認識智能:指個體認識、洞察和反省自身的能力,突出特征為對自己的感覺和情緒敏感,了解自己的優缺點,用自己的知識來引導決策,設定目標;

8.自然觀察智能:指的是觀察自然的各種形態對物體進行辨認和分類、能夠洞察自然或人造系統的能力。

智能制造到底能幫制造企業解決什么問題
智能化是指事物在網絡、大數據、物聯網和人工智能等技術的支持下,所具有的能滿足人的各種需求的屬性。

那么綜合來說,智能化就是讓工廠、讓設備、讓整個供應鏈具備人的智慧能力,如:

·?讓機器和人交流交互,將數據結果用語言表達出來

·?讓機器具備數據分析能力,從數據中分析出有用的信息,并分析出問題所在

·?讓機器具備視覺,能夠感知距離、方位和空間等,實現查找、對比、篩選、定位等空間操作信息的感知能力

·?讓機器具備自身的運動控制能力,實現精準、細微、協作等運動配合能力

·?讓機器理解他人的表情、說話、手勢等情緒情感因素,并采取合適的語言、運動、分析等反應

·?讓機器具備認識、洞察和自我反省的能力,從而可以不斷的來改進自身行為




智能化的作用


?


首先我們有一個明確的前提,那就是波動是無法被消除的這個認知。這個世界是由無數不確定中的確定組成的,萬事萬物皆有因果。

人類是如何實現讓企業應對波動的?這個答案非常簡單“適應”。在制造企業里面適應能力越強的公司,其生存能力和盈利能力也就越強,相應的其發展歷程也就非常的久遠,如果觀察整個世界的企業發展歷史,幾乎所有百年以上的企業都經歷過近乎奇跡般的轉折,有的甚至有多次的轉折,其實這就是它們適應能力的體現。

人類為了讓企業適應各種波動,最初只是利用人的智能將各種信息匯總在一起形成一個看起來最佳的計劃,但是伴隨著工業產品的復雜度越來越高,人類的能力已經無法做到將千千萬萬的信息都管理起來了。為此智能化就逐漸成為了幫助我們實現這種適應能力的最佳路徑,即讓一個人工智慧來實現信息匯總和最佳匹配計劃的工作。

所以為了完美的計劃,首先誕生的是MRP或者ERP系統,它們將紛繁復雜的信息收集起來,用計算機來批量,人們需要的只是制定和修改規則即可。

眼下我們常說的MES或者WMS之類的系統也與之類似,實際上是用計算機強化人們批量處理這些信息和數據的能力。

這相當于給機器、工廠、供應鏈賦予了一定的數據分析能力,但這一點都不智能,給機器設定的規則往往是歷史經驗得出,一但面對真實環境因素的變化,系統只會給你一個鮮艷的感嘆號。

這也是絕大多數上了這些系統的企業所詬病的,由于系統的柔性不夠成了壓在企業身上枷鎖。看似高效的處理能力反過來變成了抽在追趕機器的人身上的皮鞭。

那么當人類遭遇這種突然變化的情況下會如何操作?人們會展開行動,收集更多的信息,并且找到帶來問題的根本原因,從而找到讓這種波動不再產生影響的方法,并修改和優化系統的規則。

智能制造到底能幫制造企業解決什么問題
其實不管是豐田生產方式還是6sigma,又或者其他任何企業改善,都是在進行著企業適應能力的改造。

所以要想實現真正的這種智能化,還需要給機器賦予更多的能力。
自我反省能力:識別當前數據和規則的局限性,以及改進所需的信息能力,并且依據收集到的信息建立新的分析能力和信息處理規則。

空間和物理感知能力:從傳感器、攝像頭等感知設備收集針對性的數據

運動控制能力:依據獲得的新數據和新規則,來調整和修訂設備運作過程,以實現對新規則的執行。
情緒感知能力和語言交互能力:將問題總結和分析的結果與關聯方的人類進行匯報、溝通等反饋能力。

這些智能能力如果單獨的具備,并不足以形成我們需要的智能,他們還必須組合形成有邏輯認知的思維能力。為此一個所謂的智能制造企業應該具備的基礎有:

1.整個業務過程的相關因素所有變量都有數據的收集能力

o?從訂單創建到訂單交付的全流程信息數據

o?從材料下單到產品交付的全流程物流數據

o?與流程相關的全流程現金流數據


2.每個過程步驟的數據分析能力

o?過程步驟的輸入、輸出等關聯信息。比如訂單包含的信息與生產、物流、現金等個流程的邏輯關系

o?過程步驟的運作邏輯和子過程信息。比如加工步驟、工藝、生產參數等相關

o?信息的分析對比、篩選、定位等能力。比如識別設備停機的原因,是由于物料參數變化導致的,并且通過對比歷史物料參數和在庫物料參數識別問題是由什么參數變化帶來的,然后自動將倉庫的物料進行凍結、轉儲、退料等操作。

3.過程步驟中的行動控制能力
設備控制能力

o?調用生產參數、程序的能力

o?自動更換備件、模具、工裝等設備控制能力

o?識別生產偏差并且采取措施的能力


物料運輸管理能力

o?運輸能力

o?物料數量、位置等信息的識別

o?物料裝卸能力


4.分析結果的反饋能力

o?異常數據展示

o?分析過程反饋

o?采取的應對措施解釋互動能力


總結來說,智能制造實際上是對人的能力的升級那些過去我們因為統計能力、計算能力不足的情況將會被機器替代和實現。

實現智能制造的關鍵



要讓機器增強人類的能力,前提是我們必須清楚的知道人類在這個系統中承擔的什么樣的角色,和每種生產波動情形下,人們所需要的能力。
其次就是依據人們所需要的能力,來提供更加便利的輔助技術,增強人們的能力。

所以智能制造的關鍵就是要識別人的價值,然后用技術增強這部分創造價值的工作的能力。


本文為冠卓咨詢原創文字作品,任何人或組織不得對本文進行篡改,轉載或以盈利為目的行為,一經發現,將負法律責任。

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