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數(shù)字化進(jìn)程是一場(chǎng)改革。無(wú)論什么樣的變革都是為工廠的盈利能力賦能。每個(gè)工廠的數(shù)字化進(jìn)程都要量力而行。不能期望一蹴而就。尤其不能為了自動(dòng)化而自動(dòng)化，為了智能化而智能化，否則數(shù)字化就是透支明天的政績(jī)工程。

互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展解決了信息差，物流行業(yè)的遍地開(kāi)花解決了地域差。消費(fèi)者開(kāi)心地得到了實(shí)惠。但是工業(yè)界的日子可是越來(lái)越難過(guò)。利潤(rùn)越來(lái)越低，競(jìng)品越來(lái)越厲害，似乎總有人比你做的好、做的快、賣的便宜。

工業(yè)界都在紛紛尋求更好的模式提高生產(chǎn)效率。 

讓大家更頭疼的是這個(gè)浮躁的時(shí)代，技術(shù)沒(méi)見(jiàn)到革新，名詞越來(lái)越多：工業(yè)4.0，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，智能制造，數(shù)字化工廠，柔性制造，離散制造......

作為企業(yè)主，顯然是不可能花心思理解這些名詞的，有心也無(wú)力。就想簡(jiǎn)單粗暴的問(wèn)一下：

1. 怎么降本增效？

2. 智能制造也好，數(shù)字工廠也好，具體怎么落地？

我們用生活的例子來(lái)解釋：

一個(gè)工廠和人體有很大的相似性。那一個(gè)人要想身體更好，怎么做呢？首先我們要知道身體哪里好和哪里不好。針對(duì)性的哪病醫(yī)哪。那怎么知道哪里好或者不好呢？我們?nèi)フ裔t(yī)生，不管是中醫(yī)還是西醫(yī)。一方面要測(cè)量數(shù)據(jù)，一方面要和標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)比。比如我們會(huì)稱體重，測(cè)心率，測(cè)肺活量，先通過(guò)數(shù)字可視化讓我知道身體的狀態(tài)，然后通過(guò)和參考值對(duì)比知道身體是處于什么狀態(tài)。

說(shuō)回工廠。咱們要想降本增效，首先要知道工廠的健康狀況。按照上面邏輯，咱們首先要解決的是信息可視化。通過(guò)報(bào)表把每個(gè)車間，每條線，每臺(tái)設(shè)備，每個(gè)人，每個(gè)產(chǎn)品的信息展示出來(lái)。通過(guò)實(shí)際值和理論值的對(duì)比找出虧損點(diǎn)或者可優(yōu)化點(diǎn)，有的放矢。

那問(wèn)題來(lái)了，怎么收集這些數(shù)據(jù)呢？尤其是有些工廠都沒(méi)有自動(dòng)化設(shè)備怎么做？

【數(shù)據(jù)收集】

還是以醫(yī)學(xué)的例子來(lái)回答，沒(méi)有西醫(yī)以前，人們就不看病了嗎？望聞問(wèn)切也是測(cè)量啊。如果沒(méi)有條件做到自動(dòng)化收集，一定不要等。咱們先用能實(shí)現(xiàn)的方法開(kāi)始收集。

• 如果工廠已經(jīng)有了自動(dòng)化設(shè)備，咱們可以直接通過(guò)OPC或者工業(yè)數(shù)據(jù)采集卡來(lái)抓取數(shù)據(jù)。甚至現(xiàn)在有了集成的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)可以更容易地抓取數(shù)據(jù)。

• 對(duì)于自動(dòng)化程度較低，甚至沒(méi)有自動(dòng)化的工廠，咱們可以先從手動(dòng)的數(shù)據(jù)收集開(kāi)始。當(dāng)然如果成本允許，可以考慮逐步過(guò)渡到用一些APP來(lái)收集數(shù)據(jù)。對(duì)于關(guān)鍵位置，我們可以采用外加傳感器的方法來(lái)收集特定數(shù)據(jù)。

【數(shù)據(jù)展示】

有了數(shù)據(jù)以后，咱們就可以把數(shù)據(jù)進(jìn)行分類展示。用分級(jí)匯總的方法。一方面把工廠目標(biāo)分解到車間目標(biāo)，分解到生產(chǎn)線目標(biāo)，分解到機(jī)器目標(biāo)，分解到某一產(chǎn)品目標(biāo)。另一方面把實(shí)際數(shù)據(jù)按照產(chǎn)品匯總，按照機(jī)器匯總，按照生產(chǎn)線匯總，按照車間匯總，最后按照工廠匯總。然后把實(shí)際值和理論值進(jìn)行對(duì)比。分解得越細(xì)，越容易定位問(wèn)題的根源。

為了把問(wèn)題呈現(xiàn)得更清楚，我們可以借助一些易讀性報(bào)表。如果小工廠沒(méi)有條件，至少可以用excel來(lái)做可視化展示。如果條件好的，可以用一些低代碼BI工具，比如PowerBI，Microstrategy、織信Informat等。

【數(shù)據(jù)分析】

通過(guò)數(shù)據(jù)展示，我們實(shí)際上已經(jīng)可以很大程度上看到工廠的問(wèn)題所在。套用“二八”定律，工廠大部分的問(wèn)題都集中在20%的分類里。在這20%的問(wèn)題里，我們又繼續(xù)逐層解剖一步一步的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題根源。

一般我們把實(shí)際值和理論值的差異稱為損失。損失分為可以優(yōu)化的損失和不易優(yōu)化的損失。什么區(qū)別呢？

• 可優(yōu)化的損失是指的我們?nèi)庋劭梢?jiàn)或者憑借經(jīng)驗(yàn)就可以解決優(yōu)化的損失。比如員工的技能水平，原材料的質(zhì)量，設(shè)備零部件損壞等。這樣的問(wèn)題，我們一般通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或者外部技術(shù)支持就可以解決。

• 其他的損失就是不易優(yōu)化的損失。比如某類產(chǎn)品的合格率或者生產(chǎn)率一直停留在一個(gè)水平。機(jī)器也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，人員操作也沒(méi)有問(wèn)題。那是怎么回事呢？這時(shí)候我們就可以借助工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的這樣人工智能技術(shù)來(lái)幫助查找原因。

【問(wèn)題解決】

1、局部問(wèn)題：解決具體問(wèn)題不能一概而論，畢竟每個(gè)公司有每個(gè)公司的特點(diǎn)。通用的且最好的方法論是豐田的精益管理體系。關(guān)于精益管理，我們會(huì)專門(mén)討論怎么在工廠部署精益管理，尤其是怎么用數(shù)字化的方法部署精益管理。一方面，我們?cè)跀?shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上可以繼續(xù)使用魚(yú)骨圖來(lái)更深層次的分析問(wèn)題根源，使用Kaizen工具來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。另一方面我們也可以考慮是不是有可替代的自動(dòng)化機(jī)器，比如工業(yè)機(jī)器人來(lái)代替人工重復(fù)性高，容易出錯(cuò)的工序。

2、統(tǒng)籌問(wèn)題：除了具體問(wèn)題，最復(fù)雜的其實(shí)是統(tǒng)籌問(wèn)題。工廠這么多部門(mén)這么多工序，最大的問(wèn)題是調(diào)度協(xié)調(diào)，而一般不是某個(gè)機(jī)器或者某員工的效率問(wèn)題。那怎么才能更好的優(yōu)化計(jì)劃調(diào)度呢？ 

這就需要我們做高級(jí)的智能排產(chǎn)?，F(xiàn)在市面上也有一些排產(chǎn)工具能實(shí)現(xiàn)基本功能，但是肯定不能做到盡善盡美，多少都需要是要借助于自己工廠的計(jì)劃調(diào)度員經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。所以沒(méi)一家工廠都要盡早的開(kāi)始開(kāi)發(fā)準(zhǔn)備自己的智能排產(chǎn)工具。統(tǒng)籌考慮用戶訂單需求，原材料供應(yīng)，倉(cāng)儲(chǔ)空間，生產(chǎn)線生產(chǎn)能力，設(shè)備人員可用性，發(fā)貨周轉(zhuǎn)速度。計(jì)劃做的越智能，工廠才會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)越快，才能更好的抵御訂單調(diào)整，原材料供應(yīng)調(diào)整等等各種因素的臨時(shí)性干擾。當(dāng)然要想做好這樣的統(tǒng)籌，上面的數(shù)據(jù)收集分析是前提。

回過(guò)頭來(lái)總結(jié)，落地?cái)?shù)字化工廠實(shí)際上是做好三個(gè)層面的事情：

• 底層設(shè)備自動(dòng)化：用機(jī)器代替人的簡(jiǎn)單重復(fù)性勞動(dòng)，比如機(jī)器人手臂，A/RGV, ASRS。

• 中層數(shù)據(jù)可視化：把工廠的狀況呈現(xiàn)出來(lái)。讓每個(gè)層級(jí)都能知道自己負(fù)責(zé)區(qū)域每個(gè)訂單的情況，每個(gè)設(shè)備的情況，每個(gè)人的情況，每個(gè)產(chǎn)品的情況。當(dāng)然信息化的過(guò)程一般離不開(kāi)信息系統(tǒng)。我們可以根據(jù)工廠特點(diǎn)，選擇性上馬ERP，MES，WMS，EMS，TPM等不同的信息化系統(tǒng)。

• 高層規(guī)劃智能化：統(tǒng)籌訂單、生產(chǎn)能力、設(shè)備、人員、材料等各方面情況，盡可能的把計(jì)劃調(diào)度做到可靠且靈活。比如使用APS。

在這三個(gè)維度上，我們還要循序漸進(jìn)，依照PDCA（Plan計(jì)劃、Do執(zhí)行、Check檢查、Action處理）螺旋式遞進(jìn)上升。當(dāng)企業(yè)數(shù)字化到了一定程度以后，我們才可以而且必須考慮數(shù)據(jù)的中心化存儲(chǔ)。試著采用“低代碼APaaS”快速搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)，開(kāi)發(fā)中臺(tái)，業(yè)務(wù)中臺(tái)。隨之而來(lái)的是企業(yè)信息化架構(gòu)的改革，運(yùn)作模式的調(diào)整。

現(xiàn)在市面上智能制造方案往往不分青紅皂白，言必稱自動(dòng)化/大數(shù)據(jù)/人工智能，動(dòng)不動(dòng)就建議工廠上MES。幾百萬(wàn)幾千萬(wàn)幾個(gè)億砸進(jìn)去，工廠的數(shù)據(jù)報(bào)表是更酷炫了，然而效益并未增長(zhǎng)。好比來(lái)了個(gè)大廚，傾你所有給你做了滿漢全席，看起來(lái)很豐盛，然而吃完這頓也許就只能等著要飯了。本末倒置，這不是工廠數(shù)字化智能化的目的。

數(shù)字化進(jìn)程是一場(chǎng)改革。無(wú)論什么樣的變革都是為工廠的盈利能力賦能。每個(gè)工廠的數(shù)字化進(jìn)程都要量力而行。不能期望一蹴而就。尤其不能為了自動(dòng)化而自動(dòng)化，為了智能化而智能化，否則數(shù)字化就是透支明天的政績(jī)工程。