精益制造与智能制造的逻辑关系

有这样一个现象值得一说：制造业在智能制造项目选型时经常会提出一个额外的要求，期望厂商可以提供精益相关的咨询或干脆要求项目团队中需要有精益专家顾问的角色，他们对此的解释为需要站在精益的角度进行智能制造的项目规划及实施，这样才能确保最终项目实施的效果。这个现象直接导致了MES厂商与精益厂商的联合团队的诞生，甚至还在解决方案层面进行了相应的融合，打出精益化智能制造的Slogan走向市场，又给本来就混乱的市场带来了更多的混乱。

于是精益制造或精益生产，与智能制造或数字化制造两个概念之间的逻辑关系就变得很重要，如果不理解清楚，可能会带来四不像的局面出现，虽然很多系统其实就是不伦不类。

精益制造的概念

精益制造的定义没有标准，最早开始做这件事的是丰田，所以从开山鼻祖丰田这里看看精益制造是如何理解并落实于行动中的，这是相对权威一点的。

精益生产的核心原理是“去除浪费”，这源于丰田公司创始人丰田喜一郎的观察和思考。丰田喜一郎发现，在生产过程中存在着各种浪费，比如等待时间、生产错误、过度生产等。他认为，只有通过去除这些浪费，才能提高生产效率。 精益生产的具体原则有五个，分别是价值观、价值流、流动、拉动和尽善尽美。在精益生产的核心原则指引下，具体落实到实践中，又包括以下技术执行手段，包括不限于准时生产、内建质检、看板、安灯、均衡化生产、现地现物等。

但真正把丰田的精益推向神坛的是其经营理念或企业文化，具体的表达为丰田生产方式TPS。丰田生产方式（卓越的创造价值流程）是建立在以顾客为导向（顾客拉动）、以人为中心（尊重员工，释放员工潜能）、坚持挑战（不满现状、追求卓越）、持续改善和创新的可持续发展理念的基础上的。

下面这张图代表了TPS架构的一种理解，这是丰田精益思想的集大成，可以从中看出精益在制造业真正实践的表现。

精益制造与智能制造的区别

到此可以看出这精益制造与智能制造两者是完全不同的概念，完全不同的纬度。用一句话可以直白的说明这两者的区别：精益制造是丰田企业运营的基因与文化，它覆盖企业理念、流程管理、员工/合作伙伴关系及解决问题的思路。而智能制造是一项技术，通过IT与OT的融合实现对制造业运营流程的数字化管理。

丰田精益制造所呈现出的高度和广度是一般企业难以企及的，但精益本身是非常好的理念，有极大的市场需求，因此很多精益咨询公司把精益落到技术层面，同时缩小范围，以精益的几项原则作为核心落脚点（如价值流图、消除浪费、Gemba walk等等），形成各类精益方案推向市场。不得不说，这是一个非常明智的做法，但其效果可以预见不会太出色。主要原因是精益是思想与文化，这个构建过程需要从企业的底层基因构建，一个已经成熟化的企业，想改变基因谈何容易。

看一下丰田当前领导人丰田章男在丰田内部举办研修班时谈到的对丰田生产方式的理解，这是一般精益咨询决难达成的。

1、 丰田生产方式是：Just In Time和单人旁的“自働化”。

2、 自働化本身并不是为了提高生产效率，其原点是“使某些人的工作变得轻松”，最终是以人为本。

3、 必须建立一种结构，能够及时找到异常，找到异常后可以及时停止，然后及时改进，才叫Just In Time。能够搞清楚这点的“道具”，或者说“思维方式”，就是“前置时间”。

精益制造与智能制造的结合探讨

精益制造与智能制造如何结合？这两者如何相得益彰？这是非常值得思考的事。一个是底层的管理文化，一个是落实到执行的技术部分。精益制造可以提供理念、思想支撑，智能制造可以实现业务及数据管理，这两者若能完美结合，将可以为制造业带来巨大收获。

以下基于丰田精益制造的14项原则（来源于杰弗里·莱克的书），分别探讨说明智能制造技术在其中可能产生的联系、思考或互惠。请注意一点，相对精益制造，智能制造只是技术的部分表达。

【第一类】长期理念

原则1：管理决策以长期理念为基础，即使因此牺牲短期财务目标也在所不惜。

此理念放置在推行智能制造时非常值得借鉴。反观智能制造，基本上都是急功近利的代表，企业主恨不得把所有需求、所有管理痛点都塞到项目目标中。实施商这一边无知无畏，不管什么需求，全都敢接，最后可以预见一定是双输的局面。希望这个长线思维可以生根到更多的制造业中，不盲目、清晰认知及理性看待是关键。

【第二类】正确的流程方能产生正确成果

原则2：建立连续的作业流程以使问题浮现。

此理念的核心是尽可能将生产设计为单件流，让问题尽早得以出现，尽早解决问题。这是智能制造擅长的解决领域，比如通过自动化线及MES软件控制，任何进站的产品未经过系统化放行，可能表现为质量不合格、工装寿命过期可能导致潜在风险、工艺参数超标等异常，都可以在流程上通过停线及报警的方式快速释放问题，让现场管理人员及时介入解决问题。

但在执行层面更多企业的实际方案是在自动线上如果产品出现异常，设备将自动将产品排出，而不是通过及时停线的方式来干预生产，这仍然是理念上的问题，产量优先是很多企业根深蒂固的底层思维。

原则3：使用拉动式生产方式以避免生产过剩。

这是一个大课题，背后包含三层拉动。其一是从客户到生产企业的需求拉动；其二是生产企业内部的生产拉动；其三是生产企业对其供应商的物料拉动。每一个层级的拉动都有极高的实施难度，通常需要有供应链及物流相关的专业背景作为支撑，辅以软件技术作为实现手段方能有所实践。

拉动是供应链理论和技术的结合产物，同时又要求企业有标准化的作业流程作为支撑，每一点都是必要的，否则很难做出效果。所以从推进的难易策略上建议先从厂内的生产拉动做起，多实践多总结，基于这个再逐步推广到外部。越向外围端实施，难度越大，越不可控。

原则4：使工作负荷平均（生产均衡化），工作应该像龟兔赛跑中的乌龟一样。

这是一个有争议的原则，涉及到理念的认同问题。均衡生产是不以追求效率为最终目的的，也就是均衡生产的结果可能表现为部分的时间人员是闲置的、设备是停工的。这与传统的企业追求设备利用率是有一定冲突的，这是问题的核心症结。

企业主需要想明白一件事：企业追求的是产量、是效率？还是利润？

可以通过APS软件将生产均衡作为一种KPI来进行排产模拟，提供给管理人员作为决策输入项，但现实应该是存在诸多操作障碍的。

原则5：建立立即暂停以解决问题、从一开始就重视质量控制的文化。

在MES中通过建立控制点，包括质量控制点、工艺校验点、防错校验点等手段，或通过异常控制让生产在系统层面暂停，并通知自动化在产线层面停止来控制实物与信息流的流动，让产品无法向下流动，从而实现及时干预处理。以上是智能制造技术可以实现的一种思路。

原则6：工作的标准化是持续改善与授权员工的基础。

这是精益制造与智能制造很好的结合点，并且在理念上也是一致的要求，落到技术层面，软件或自动化都要求明确的业务执行流程，流程应该是标准的，而非多变的，否则任何设计都是无从下手。

精益制造在流程层面建立标准化，智能制造负责将相关的流程软件化。

原则7：通过可视化管理使问题无所隐藏。

可视化是智能制造落地的其中一个重要目标，通过MES相关系统看板能够及时、准确的反映出现场的生产实绩，方便让管理者更快的参与到生产动向处理中。这是智能制造的一个突出能力项。除了直观的看板展示外，MES还可以主动进行信息通知，设计相关通知数据指标，可以自动进行数据的推送，让每个业务人员查收自己关注的数据，按照各自业务数据指标参与生产管理，这是更具意义的事。

原则8：使用可靠且已经充分测试的技术以协助员工及生产流程。

这个原则应该给更多的企业带来这样的启示：理性对待技术，认可其可为的，同样认可其不可为的。

【第三类】借助员工与合作伙伴的发展，为组织创造价值

原则9：培养深谙公司理念的领袖，使他们能教导其他员工。

原则10：培养与发展信奉公司理念的杰出人才与团队。

原则11：重视合作伙伴与供货商，激励并助其改善。

【第四类】持续解决根本问题是企业不断学习的驱动力

原则12：亲临现场，彻底了解情况（现地现物）。

原则13：制定决策时要稳健，穷尽所有的选择，并征得一致意见；实施决策时要迅速。

原则14：通过不断省思与持续改善以成为一个学习型组织。

以上原则属于文化与运营理念范畴，这已经不是智能制造这项技术可以涉列的。

最后总结：精益制造是一种文化、一种理念、一种运营思想，它并非是一项技术，也决不应该把其作为技术。智能制造是管理企业核心运营流程的技术，它可以为精益思想服务，为精益制造提供一种可操作工具，仅此而已。

再谈制造业流程自动化

之前浅谈过自动化技术在制造业的潜在应用场景，仍然还有很多问题值得去讲一讲，这些问题涉及到不同的技术走向，而一件事物如果涉及到有方向性的选择，那么这件事就一定需要深入的思考，权衡利弊。需要说明的是我所讲的自动化技术不局限于OT层的自动化，也包含业务流程（Business Process）的自动化，而业务流程自动化在制造业领域里仍然只是一条小溪， 还不足以对主流思想的大江大河带来冲击。

设备自动化可以提升制造业的加工能力，带来更高的效率和更好的质量，从长远来说，这是非常有价值的投资。我们可以观察到越来越多的企业在智能物流设备、自动化线、机器人等自动化领域进行了实践，单点的自动化可以快速的看到投入成效。比如测试工位的机器人，由原来需要2-3个人工进行物料的上料及周转，改为一台机械手就可以完成这个工作，对于企业来说，这是提升，无需质疑。

对于整线自动化来说，唯一比较大的问题是在适配的产品品类上，专线在制造业里是非常常见的模式，基本只用于生产某个客户的几种产品，甚至只是一种产品。这样的情况带来的主要挑战是客户能否有长线的订单来支持企业的投资，现实情况并非都是完全有保障的，客户的承诺也不代表任何东西。在这样的大背景下，如果自动化厂商能够提供更有柔性的线体设计，更高效的换模方式，可能会给这个市场带来更好的发展。

不得不承认的一个事实是大批量生产是非常利于企业OT自动化的构建的，因为大批量充分支撑了企业的利润，也在技术领域里有机会进行深入的研究与探索，这是创新必要的条件，没有足够的量的积累，是不可能在设计或工艺上有大的提升的。但是现实往往并非如此，在没有产品化的企业里，通过OEM来代工是常态化，也基本上很难沉淀。

那么对于制造业在业务流程上的自动化是否有可能实现呢？或者换个说法会更准确的描述这个含义：制造业在价值流上能否实现自动化？先说结论：当前看可能还做不到，未来是有很大的机会的。

要回答这个问题，首先先说明制造业的价值流是什么？看过《精益思想》这本书的话，可以得到一个比较准确的解释：“价值流是指从原材料采购到产品交付给客户，整个生产过程中所经过的所有环节和活动。价值流中有两种活动：增值活动和非增值活动。增值活动是指直接为产品带来价值的活动，如加工、装配等；非增值活动则是指无法为产品直接带来价值的活动，如运输、等待、检查等”。

这个定义受限于当时的历史背景，其视角基本上只定义在了从原材料采购到交付流程上，放到今天，我认为需要把这个范围再扩大一点，应该这么定义：为制造业最终创造利润的活动都属于价值流。所以价值流也包含产品研发设计、供应链计划、采购与物流、生产制造、订单交付等，没有这些业务作为支撑，企业也不可能顺利的将产品交付给客户，这是不争的事实，因为现在的企业已经不仅仅只是交付产品，高效率、高质量、低价格同样重要，同样是竞争能力的体现，缺一不可。

以上的价值流如果落到IT系统上看，会主要包括：PLM+APS+ERP+MOM，当然并不限于这些系统做为支撑，我们都知道这些系统是进行业务流程落地的，所以现在的问题变成：

1、 这些IT系统所管理的业务能否进行自动化？

2、 跨系统的业务流动能否自动化？

首先从新产品研发这个核心业务开始，目前制造业在接收到客户的需求后，从产品的概念开始到产品设计、过程设计、产品确认到最终量产环节，无不需要大量不同角色参与其中，包括但不限于市场、研发工程师、工艺工程师、质量工程师、采购及财务等部门人员。除参与的人员多外，整个开发过程也是异常的复杂，大量的标准，大量的体系需要支撑确保产品的基本能力。这是企业的核心重地，看起来自动化是无从下手的。

那么研发设计完成的Route、BOM、eSOP文件呢，是否可以自动化的传递到ERP或MOM系统呢，这是当下已经完成的比较成熟的部分，相当于打通了系统间的业务流程自动化，而非系统内部的自动化。

其次是供应链计划流程，在获取到客户的订单后，直接去采购物料然后执行生产这看起来是个玩笑，真实的情况是需要先对需求进行评审，确认需求与供应的能力差，决定是否要考虑外协的情况。下一步则是制定生产主计划，将客户的需求与实际的产能结合，安排主生产计划。下一步则是进行物料需求计划的计算，确定需要采购哪些原材料，确定需要哪些自制件，这一切都完成了以后才可能将原材料准备好，进入生产环节。

我们来看下这个流程，有机会进行业务自动化吗？目前看下来部分的业务已经在单个活动上可以进行自动化了，比如MRP就是一个例子，MRP解决了物料需求计划的自动化，这是一个巨大的进步。我们可以期待供应链计划端将来可以有更多的业务自动化产生，比如自动通过EDI接收需求，然后进行需求的评审，进行主计划的制定等。但目前真正成熟的具有普适意义的计划自动化看起来只有MRP，这也是因为SAP的普及才带来的。

下一个环节生产制造，这个环节看起来是最有机会实现业务自动化的，一条完全的自动化线除了解决加工自动化之外，还要解决业务上的自动化。生产环节的业务自动化主要包括：订单的接收、生产前的校验、生产过程跟踪及生产账务处理等。这个过程需要自动化线与MES的配合协同作业，目前完全有机会实现真正业务上的自动化。

业务自动化最终的结果会取代大量的IT系统，这是终极状态。我并不认为业务自动化是遵循现有IT系统的逻辑然后将其自动化，应该是取而代之的概念。就如当下RPA、流程挖掘的理念，放在制造业可以进行点的尝试，但很难有变革性的突破，这个根源在于这项技术在制造业还没有出现业务引爆点。

引用PayPal创始人彼得·蒂尔的商业经典著作《从0到1》中的商业理念来说明，就是技术要有突破性，而不是稍有改进，需要10倍高于竞争对手才是机会，如果做不到，就需要去创造。

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