智能制造转型与精益生产

以下文章来源于数字化演易 ，作者丁肇之

作者：丁肇之 | 来源：数字化演易，本文经授权转载

转型（Transformation），是社会和经济生活中比较流行的词汇。近些年来，在企业管理和实践领域，人们谈得较多的是数字化转型，具体到制造业，那应该是智能制造转型。如果时间倒回至十年前，服务于制造业的专家或咨询机构经常谈及的则可能是精益转型。同样是转型，智能制造转型与精益转型所涉及的对象相同，两者有何联系或不同？是不是有了智能制造转型就不需要精益转型呢？本文中，我们就这些问题做下简单地讨论。所谓理不辩不明，这些讨论将有助于我们加深对智能制造与精益生产的理解。

精益生产（LeanManufacturing，LP）是流行于欧美的说法，它还有另外一种称呼，也是其理论和实践的源头——丰田生产方式（Toyota Production System，TPS）。换句话说，日本人谈的是TPS，与欧美企业谈的是LP，两者的实际内涵差不多。关于精益生产的核心内涵，我们可以通过“精益生产屋”来了解。

图1：精益屋——精益生产的核心内涵的【1】

如图1所示，我们可以用“统一目标、一个主题、两大支柱、三项实践”来概括。

“统一目标”指的是精益生产的愿景，包括最好的制造质量（Quality）、最低的制造成本（Cost）、最短的交货周期（Time）、最佳的生产安全（Safety）和高涨的员工士气（Miracle）等在内五方面目标的融合和统一，业内人士通常将之简称为精益生产的“QCTSM”。

“一个主题”指的是基于人本主义、团队协作和消除浪费的持续改善，具体包括全员参与、共同目标、交叉培训、现场现物、寻找浪费、问题管理等理念和做法，也有人将之概括为十二个字：团队协作、消除浪费、持续改善。实际上，很多做精益咨询的专家就以价值流程图（Value Stream Mapping，VSM）来发现企业中的各种浪费，进而为企业提供精益咨询服务。

“两大支柱”，即自働化（Jidoka）和准时化（Just-in-Time）等支撑工具。具体来说，自働化包括现场制造质量的“三不”（不接受缺陷、不制造缺陷和不传递缺陷）、自动停机、安灯（Andon）、防错（Poka-yoke）、根因分析RCCA的五个为什么，准时化则包括节拍计划、单件流（Single Piece Flow，SPF）、拉式系统、SMED快速的工装换模和设备调整、集成物流，等等。

“三项实践”，或者说“三项要求”，包括生产负荷的均衡化、生产作业的标准化、生产现场的5S、信息传递的可视化（目视管理），等等。

智能制造的提法肇始于2011年德国汉诺威工业展所提出的工业4.0。与工业4.0相类似，其他国家又有工业互联网、智能制造、智能工厂等说法。从内涵表达的角度看，智能制造比工业4.0、工业互联网等说法要更为形象。

对智能制造的认识，我们可以通过工业4.0参考架构模型（RAMI 4.0）或智能制造成熟度模型等来获得，也可以将之绘制成类似于精益生产屋的“智能制造屋”框架模型。

图2：“智能制造屋”框架模型

从生产能力的角度讲，智能制造包括加工、装配、物流等生产作业的自动化、计划、物流、设备、质量等领域的运营数字化，以及决策智能化。为了实现上述三种能力，在技术支撑上靠的是赛博物理制造系统，在流程管理上要求三项集成，在数据管理上依托工业互联网平台，实现策略则紧跟制造型企业的问题焦点和管理策略，即，以产品为中心，以质量为抓手，以融合为手段，以贯通为目的。

从技术应用范式上讲，智能制造的核心内涵是互联（Connected）和智能（Smart）。其中，互联的对象不仅包括人、机、料、法、环、测等生产要素，也包括企业所提供的产品或服务，以及企业与上、下有合作伙伴的合作。智能则是建立在互联基础上的沟通、协同、认知、决策、配置和自适应。

从技术内容或工具支撑的角度来看，智能制造的主要依托是赛博物理生产系统（Cyber-Physical Production System，CPPS）。CPPS借助5G、物联网、大数据、云计算、人工智能、PLM/ERP/MES等ICT或IT系统等连接起来，形成虚拟融合的有机体。通过CPPS，制造型企业的柔性制造能力将得到大幅度的提升，并能较好地适应个性化或个体化制造的趋势。

另外，因为有CPPS做支撑，智能制造中将普遍应用到一种新型的人机交互模式——数字孪生（Digital Twins）。针对任何一个物理设施或生产要素，都可以建立与之对象的数字映射，比如，设备的数字孪生、物料的数字孪生、产品的数字孪生，而企业则可以用数字孪生网络来表示。基于数字孪生，企业可以实现实时监测、仿真和优化、远程控制等智能制造场景。

两者比较

作为制造业的转型方向，精益生产和智能制造的侧重点不同。精益生产侧重于企业运营效益的提升，即通过成本降低（节流）等措施来帮助企业提升其效益，是做减法。智能制造侧重于企业柔性制造能力的提升，即通过柔性化生产能力来承接和满足个性化，乃至个体化客户订单，是通过开拓需求（开源）等措施来帮助企业提升其效益，是做加法。

在具体细节和技术支撑上，精益生产和智能制造具有很多共通之处。比如，作业的标准化、智能化设备、防错、集成物流、防错、质量管理，等等。以设备的智能化为例，精益生产中的自働化就不只是简单的自动化，而是要求设备具有人的智能，要能够自我判断、自我控制、自我纠错，这其实与智能制造所提倡的智能互联设备（Smart and Connected Machines and Tools）的理念是类似的。

下表1从多个角度将精益生产与智能制造做了简单地对比：

表1：精益生产与智能制造的对比【2】

对比内容

精益生产

智能制造

目的

准时化和速度

高度的柔性

产品特点

带明确配置的标准化产品

个性化或完全可配置的个体化产品

需求的变化

有限的变化或将变量最小化

随机的、高度的变化

适用的生产过程

以重复式装配为主

以离散式加工为主

管控逻辑

与节拍或看板对齐

通过复杂算法来计划

控制理念

分散式自控制制造单元并通过物料超市来关联

中央式计划与分散式智能互联设备相结合

生产排程

面向消耗的分散式和均衡化

综合考虑交期、效率、优先级等因素的算法优化

工艺路线

已定义

可变和基于设备负荷的动态调整

生产触发

超市的看板补货

客户订单触发排程和工艺路线

制造原则

带“起搏器”的拉式

带有交互和动态优化的推拉结合

需求管理

以MTS为主

以MTO为主

设备特点

混合式生产单元和产线

独立、高度柔性的工作站

场地需求

通常较小

通常较大

装配

异步

同步

瓶颈

已知

变化，取决于产品

排队管理

单件流，尽量避免排队

通过算法将之最小化

供需匹配

通过超市来解耦

通过IoT和最优路径来集成

场内运输

最小化（消除浪费）

基于AGV的高度柔性

协作

可视化看板

IT系统或电子信息

沟通方式

看板、5S

IT系统或抬头显示

错误监测

防错 Poka-yoke

基于人工智能

交货提前期

较短

平均来看较长

产能利用率

高

低

生产效率

高且确定

低且变动

实施建议

从问题诉求及其带给企业的价值来看，精益生产和智能制造有很大的不同，实施时，企业需要结合自己的行业特点、产品多寡、工艺类型、投资预算等因素做相应的选择。总体上，精益生产与智能制造不是相互排斥或相互替代的关系，企业完全可以既实施精益生产，也实施智能制造，差别无非是以哪一种模式为主；即，是以精益生产为主，局部的智能制造；抑或是以智能制造为主，局部的精益生产。

一般来说，对于通用化、模块化、低附加值的产品需求，或是重复式、装配性的生产过程，可以更多地考虑精益制造转型；对于个性化、高度定制、高附加值的产品需求，或是离散式、加工型的生产过程，可以更多地考虑智能制造转型。

智能制造的某些做法也可以应用于精益生产。比如，以电子看板替代纸面看板，以基于MES系统的软安灯替代传统安灯，以基于BOM和装配记录的软件防错替代基于设备的Poka-yoke，以及通过AGV小车来做集成物流，等等。

精益生产的有效推行有助于智能制造的转型。比如5S管理、现场质量管理的三不、生产防错、标准作业，等等，可以尽可能地消除作业现场的不确定性，从而降低智能制造所需面对的不必要的复杂度和过程变异。当然，精益的理念也可用于指导智能制造转型。

另外，智能制造转型的投入金额通常要远大于精益生产所需的投入，前者往往在自动化改造和数字化建设上需要耗费大量的资金，而后者通过员工培训就可取得一定的效果。对于广大中小制造型来说，考虑到资源有限，应该优先考虑精益转型，只有在非常必要的情况下，才投入少量的资金来做数字化建设。

因此，对于广大中小制造型企业而言，精益生产转型的现实意义要远大于智能制造转型，或者说，即使要做数字化转型，中小制造型企业的工作中心首要还是怎么把ERP、MES等IT系统用好，而那些片面和高调地鼓吹中小型制造企业做智能制造转型的做法显然是不切实际或不负责任的。

结语

通过对精益生产和智能制造做再一次的认识和全面比较，我们已经发现，精益生产和智能制造都有其特定的价值和应用背景，我们不能因为“长江后浪推前浪，前浪就得死在沙滩上”，不能因为智能制造是当前的热门话题而忽视或否定精益转型的必要性。实际上，对广大中小型制造企业而言，精益转型的现实意义比智能制造转型要大得多。或者说，结合数字化来做企业的精益转型，才是广大中小型制造企业的发展主题。

参考文献

【1】Liker, J.: The Toyota Way,14 Management Principles from the World’s Greatest Manufacturer.

McGraw-Hill, New York（2004）

【2】Bruno G. Rüttimann，Lean Compendium - Introduction to Modern Manufacturing Theory，Springer，8, 140-141（2018）

转自公众号：PLM之神

赠书 《智能制造的本质》：从0到1论智造

作者：宁振波

工业和制造业是国家命脉。智能制造是国际公认的实现工业体系转型升级的新一代工业技术，能够从根本上提升我国复杂产品的创新能力和科研水平。

过去很长一段时间里，许多人错误地认为智能制造就是自动化的生产方式，认为机器人换人、无人工厂、黑灯工厂就是智能制造的“代表”。这是对智能制造非常片面的认知。机器人换人，解决的是生产现场的手工劳动问题；无人工厂、黑灯工厂解决的是生产线的人工控制问题；自动化系统可以替代人完成繁重的体力劳动，甚至辅助人完成一些简单的脑力劳动，但终究无法替代人做出最终的决策。所以，机器人换人、黑灯工厂、无人仓储和物流等，都只是在工作现场实现了无人化，并不是智能制造。

那么，何谓智能制造？我最近出版的新书《智能制造的本质》一书中多次提到：“造”仅仅是生产的概念，“制”则含有系统的思想，包含制度、方法、标准和规范。“制造”包含了产品策划、概念设计、方案设计、产品设计、试制试验、批生产、产品交付及交付后的运营、维护维修以及管理和决策等重要环节和复杂管理体系。因此，机器人换人、黑灯工厂都只是在执行“造”的部分，不能称之为“制造”，更不是“智能制造”。智能制造顾名思义就是为传统的制造赋予智能，这里的智能是指“人工智能”。通俗的讲，人工智能就是将人类的知识、经验、方法等验证无误的内容编译成软件，将原来由人执行的任务转为由计算机来执行的过程。也就是说把人的知识转化成计算机的知识，计算机支持软件运行，生成模型，完成工业产品的研发设计、工艺设计、生产过程管理、批生产交付、运行维护、大修维修以及复杂的管理体系等。

“工业强则国家强”是人类的共识。第一次工业革命发生在18世纪60年代的英国，人类从农耕文明进入工业文明，从手工业时代转向高度机械化的“蒸汽时代”。随着机器的大量使用和工厂的出现，亚当·斯密在《国富论》中第一次提出了劳动分工的观点，劳动分工使得1+1>2成为可能，极大提升了劳动效率的同时，现代管理体系也在最早的工厂管理中应运而生。劳动分工使得劳动者提高了对专项工作的熟练程度，使得新技术和新发明的应用成为可能。1840年前后，英国的资本主义工厂基本取代了传统手工工场，工业革命基本完成，英国成为世界上第一个工业国家。

以电力的广泛应用和内燃机的创新使用为核心的第二次工业革命也成称为电气革命。1931年，丹麦物理学家法拉第发现了电磁感应现象，为发电机和电动机的诞生及一切有线电器设备的创新奠定了科学基础；1866年，德国西门子研制发电机成功，电力取代蒸汽作为动力成为新能源，随后以煤气、汽油、柴油为燃料的内燃机问世，工作效率远高于蒸汽机，解决了交通工具的动力问题，推动了石油开采和石油化工工业的发展，1870年全世界共计生产石油约80万吨，而1900年石油产量猛增到2000万吨。

19世纪70年代，美国人贝尔发明了电话；1888年德国物理学家赫兹发现了电磁波，为无线通信奠定了科学基础；19世纪90年代意大利人马可尼试验无线电报并取得了成功。以上技术都为迅速传递信息提供了方便，世界各国经济、政治和文化层面的联系进一步加强。第二次工业革命期间出现的新兴工业如电力工业、化学工业、石油工业和汽车工业等，都要求实行大规模集中化生产，使企业的规模进一步扩大，劳动生产率和人民生活水平得到飞速提升。

电原本是作为动力使用的，在发展过程中，逐渐分离出弱电和强电，电子学也从弱电领域由此诞生，随着电子学的发展，人类发明了模拟电路和数字电路，数字电路的发展最终催生了计算机科学，计算机科学的发展又分离出了软件工程。从某种意义上来讲，第三次工业革命，甚至第四次工业革命都是以电的发明为基础的。

第三次工业革命也称科技革命，引领我们迈入数字化时代，以电子计算机技术、原子能、空间技术和生物工程技术的发明和应用为主要标志，各类工业软件也在这一时期如雨后春笋般纷纷涌现。在电子计算机技术、计算机软件技术的不断推动下，云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等新兴技术应运而生，也引领了我们的社会悄然进入智能时代。智能制造就是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器控制对技术工人的技能和专家知识进行建模，使智能机器人可在没有人工干预的情况下进行小批量生产。随着制造业的需求不断提升，工业软件的功能也在不断迭代。从最初的计算机辅助绘图到计算机辅助设计、从二维平面设计到基于MBD模型的三维立体设计，在C919大型客机的研制过程中，就已经实现了全数字样机设计，并且生产制造部门已经开始基于MBD模型进行后续的生产制造和装配试验，实现了无图化产品研制。完成MBD之后，还有基于模型的仿真（Model Based Simulation)、基于模型的企业（Model Based Enterprise）以及基于模型的系统工程（Model Based Systems Engineering）。未来，诸如飞机等复杂产品的研制，将会迈入“以综合模型为基础，以数字孪生为驱动”的新型研发模式。这些内容均在《智能制造的本质》一书中有详细的解读。

综上，智能制造的本质就是在前三次工业革命打下的坚实基础上，积累了大量有关产品研制的设计知识、工艺知识、生产知识、设备维修知识、管理和决策知识等，而且这些知识经过反复验证被证明是成熟的，人们通过高水平数字化技术的大规模应用，把这些知识转变成工业软件和数字化的产品模型，这些软件和模型在计算机上的执行，实现了对数字产品和物理产品更好的控制，对制造资源更优化的配置，逐步实现产品本身的智能化、产品系统结构定义的数字化、产品研制生产过程的数字化，以及庞大的零部件供应链的网络化，形成了全新的产业形态。在《智能制造的本质》一书，我把智能制造的本质简单归纳为三句话：第一，软件化的工业技术；第二，软件定义的生产关系；第三，生产关系的优化和重构。

我们中华民族在历史上从未和工业革命如此之近，第四次工业革命给了我们绝佳的机会，中国第一次可以和发达国家几乎在同一条起跑线上起跑，《智能制造的本质》一书凝结了我本人40年从事复杂产品研制的经历、思考和实践，希望可以继续和所有中国工业制造业的同仁们一起身体力行，共同推动中国工业和制造业的数字化转型和发展。以书为介，交流探讨。

《 智能制造的本质 》

作者 ： 宁振波 著

本书对智能制造的定义进行了分级解读。制造是工业体系，隶属于自然科学领域；智能是人类的特有属性，隶属于社会科学领域。理解智能制造的本质，首先要解剖这四个字。“造”仅仅是生产的概念；“制”则含有系统的思想，也是制度、标准、规范、方法；制造不同于生产。

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