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。

精华 钢企老兵漫谈从大数据到智能制造

中国钢铁行业面临着复杂而严峻的形势。

一方面，中国城市化进入了平台期，导致需求增速放缓。同时，由于供应过剩和市场竞争加剧，钢铁价格持续下滑。

根据国家统计局的数据显示，钢材价格指数在过去一年中下降了约10％。

另一方面，铁矿石等原材料价格居高不下，

根据中国矿业协会的数据，铁矿石价格在过去一年中上涨了约30％。

这种“两头挤压”导致钢铁企业利润下滑。

更加叠加疫情影响和俄乌冲突等外部不利因素，进一步加剧了国内钢铁行业的困境。钢铁行业似乎已经“入冬”。

想起刚毕业的时候穿梭于钢厂的忙碌，我对这个行业还是有一些了解有些体会的，记载了我的那段青葱岁月，可惜的是当年的人们大都走散了。遂邀请一直还在联系的当年老客户来讲一讲他对钢企数字化转型的认识，这是一位真正的实干专家，当我们是毛头小子的时候，他已经可以叫教我们很多专业知识了。面临当前的这种形势，钢企怎么办呢？

下文为他的主要思考和体会：

这个题目是应朋友之约开始构思开篇的。朋友知道我是钢企中工作20年老兵，发来一篇《中外钢企在数字化转型方面有哪些差距？》，看后就让我写写钢企，于是我就开始构思这篇文章的。

说实话，这么多年一直在国内的钢企行业内交流，接触国外钢企不是直接接触或者机会很少，第一次在加拿大我看到河边的钢厂，大片红色氧化铁与周围环境区别很大，也和国内钢企一样，打消原来对国外钢企好奇的样子。

随后关注到国外钢企的信息化、智能化和数字化方面是个怎么的样子，最早看到的是浦项和新日铁。

有幸在这篇文章中看到一些总结内容，总结很精炼，有种让人一窥全貌和提纲挈领的感觉。下面谈谈我个人的体验。

1. 美国 “国家制造业创新网络（NNMI）计划”，在制造业的4个重点领域列出了9个创新中枢项目。

2. 日本《2015年版制造业白皮书》，将3D打印、人工智能和智能ICT作为转型升级的轴心。

3. 韩国提出了《制造业创新3.0战略行动方案》，在3D打印、大数据、物联网、ICT服务等8项核心智能制造技术中发力。

4. 法国提出了《工业新法国2.0》，将智慧物流、新能源开发、智慧城市、未来交通等9个重点领域作为改革的重心。

5. 中国出台了《中国制造2025》，将工业化与信息化“两化”深度融合发展作为主线，力争在10个重点领域实现突破性发展。

以上内容这些行动背后都有一定客观环境的思维和逻辑存在。德国提有“工业4.0”，我们提“中国制造2025”；美国提出“工业互联网”，我们提“互联网+”；日本精益制造，我们提工匠精神。

由以上的内容看到智能制造并不只是一个技术体系或文化，更重要的是背后对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思维。其实也是“心外无物”。

1.智能制造的动因

《中外钢企在数字化转型方面有哪些差距？》中提到的第一点就是“数字化转型的动力不一样”，这个是真切的感受。国外是自发的多，国内政策要求的多。什么国内还是有高人的。

那么“智能制造”究竟是一种制造还是一种思维，我在这里分析一下。

首先是世界各主要经济体纷纷从自身的现状与优势出发，制定了应对新一轮制造业革命的国家战略。

2.智能制造的核心

制造系统核心要素就是即材料、装备、工艺、质量和维护。只要在钢厂从业的人或者是制造业待过的人，这些要素是极容易理解的。如今放置在我们现在信息技术水平的环境中，我们就得多一个内容就是“建模”， 早些时候现场叫专家系统，区别于传统的要素和现在的要素。

早些年我在现场听到很多传说关于那些老师傅的经验在演绎的精彩传奇。

钢企的经历我陆陆续续经历机械化、电子化、自动化（半自动、全自动）和信息化。

这个过程引入信息化分层概念和方法论，即基础自动化、过程自动化、生产执行控制、企业资源管理和决策支持。这中间涉及到很多基础自动化和过程自动化中的专家系统，我们就能从中看到无论是机器换人、物联网，或是互联网+，解决的只是材料、装备、工艺、质量和维护的调整方式和途径，只是在执行端更加高效和自动化，并没有解决智能化的核心问题。

所以说，智能制造所要解决的核心问题是：如何对制造系统中的料、装备、工艺、质量和维护要素的活动进行建模，并通过模型驱动材料、装备、工艺、质量和维护要素。智能制造所要解决的核心问题是知识产生、利用知识和创造价值的过程。

我们人类生产制造历史发展也是这样的。手工时代的原始知识积累、到工业社会开始的质量和效率的全面提升、再到知识积累速度提升到全面质量管理，这个时候就是以事实和数据为导向。最后我们就是出现了销产一体，这个时候就要向预测延伸。

逐步对生产全过程中的材料、装备、工艺、质量和维护，利用建模进行透明化、深入和对称性的管理，实现从问题中产生数据，从数据中获取知识，再利用知识避免问题的过程。

3.智能制造的实现

其实，我们理工科的出身的人都学过概率和数理统计。很早的时候，我们就开始了大数据。在这个“大数据”仍然非常热的现在，我认为不只是技术，而是一个现象，是利用数据、发掘数据或是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。

通过分析数据，从而预测需求、预测制造、规避和利用风险，通过数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的。

我们在如今项目管理、信息系统中逐步提到知识管理，其实制造系统的核心，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。问题和知识是目的，数据是手段。

各国的发展当把“数据”换成“人”之后就是“工匠精神”，换成“自动化生产线和装备”之后就是德国的“工业4.0”，换成“互联网”之后就变成了“互联网+”。

所以利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式，主要是把问题变成数据、数据变为知识和回到知识变为数据，还得注意显性和隐形的知识。

问题和知识是目的，而数据则是一种手段。

当把“数据”换成“人”之后就是“工匠精神”，换成“自动化生产线和装备”之后就是德国的“工业4.0”，换成“互联网”之后就变成了“互联网+”。

今天我们来谈大数据实现智能制造，是因为大数据的研究已经成为一个日益受到关注的行为，而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。

4.智能制造的CPS

对于CPS网络设计，我们可以通过网络层面的机器网络接口进行网络健康分析的交互连接。

如果有CPS的这个基础，我们才能真正的数字化一个钢企，一旦CPS网络级基础设施到位，机器到网络，通过网络接口交换信息。

我个人认为钢企中CPS是大数据发展中如空气、土壤和水一样的生态条件，只要有这个东西，假以时日一定能取得成绩。

钢企网络是分层的，很多时候彼此隔离的。

CPS网和我们的那个信息网络还是有区别的，来源是来自于现场控制的。

上面提到的基础自动化和过程自动化中的通信系统就是CPS的源头。

再往上面就是信息网络，那些生产执行和企业资源管理是在信息网络这一层面的。

控制系统本身就有模型、控制器、通过控制器控制模型等这样的概念，经过提炼后产生CPS的概念。

国内的钢企中只有能够建设并掌控这个CPS，才能真正的获取状态感知与数据收集、数据处理与分析、科学决策、精准控制的能力。

5.智能制造的安全

《中外钢企在数字化转型方面有哪些差距？》中的第四点提到信息安全，我认为钢企是特别重视信息安全的，而且重视的手段比较单一。

一是个人猜测是现场人员对范围中设备和技术掌控不足导致的。

二是钢企的生产过程非常复杂，涉及到工业生产中的多个环节。由于现场操作存在风险和威胁，钢铁企业通常会采取拒绝现场操作的基础自动化技术来减少现场人员的参与。也就是说，在一些可能存在安全隐患的环节，钢企会通过自动化技术来实现部分操作的自动化，减少人员直接参与，降低风险。

三是钢企往往不会公开讨论遭到攻击的问题，这通常是因为他们担心这会暴露出自身管理能力不足或关键技能缺失的问题。而拒绝与外界分享信息则是为了保护自身安全的一种措施，然而这种做法也会阻碍一些工作的推进。

在中国钢企波动频繁、大规模整合并购持续发生、环保安全压力日趋加重的大背景下，如何转型实现智能制造才是钢企面临的挑战，多数钢企采用夯实基础和试点推广方式进行的，这个是个持续的过程。业务、技术、组织和变革转型是都需要有战略定力和久久为功的决心，也要得机而动，也要顺势而为。

6 对当前钢企转型的综合判断

趋势：

钢材消费结构正在发生变化，制造业需求相对较好，而建筑用钢需求偏弱。

地产用钢需求的下降对钢铁总量需求和结构性用钢需求产生了影响。

钢筋、线材产量增幅较小，中厚宽钢带产量增长较大，说明了钢铁行业正在进行产品结构性调整。

我国人均住房面积已足够，存量房销售困难，房地产消费进入下行阶段。

建筑钢材在整个钢材减量下行是必然的，但装配式建筑、钢结构等材料在未来占比会上升。

钢铁企业兼并重组加大，行业集中度提高，中小钢铁企业将退场。

钢铁企业向下游延伸力度加大，在直供、精加工和深加工方面发展。

钢铁供应链的构建力度将加大，自成生态才能持续发展。

推行平控政策是因为钢铁产量增长与需求不匹配，以及原料需求和行业利润分配问题。

钢铁业需要优化调整产业结构，进行市场的兼并重组和资源的整合。

由于人口老龄化和劳动力缺失，数字化智能化机器人代替人工将成为趋势。

降本增效和器械精密制造的需要也将推动智能化创新。

激光拼焊技术在成本和效率上有优势，在汽车板材方面有应用前景。

新能源政策的走向和个性化定制化服务也是智能制造的发展方向。

办法：

钢铁供给侧改革是解决当前钢铁行业问题的现实解决方案。

实现供需动态均衡是保障钢铁行业平稳运行的关键。

钢厂加大高附加值产品生产力度，包括板带材、高端产品等。

钢铁行业需调整产品结构，增加高品质、高收益产品，通过数字化和绿色发展适应新环境。

上中下游供应链应实现协同发展和重新分配价值。

钢铁业应打通内外双循环，开拓国际市场，更多依靠市场机制的调节。

钢铁业应大力发展智能制造，数字化智能化转型将是未来的发展方向。

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