【智慧製造】離散製造智慧工廠的五大特徵；我們向華為製造部學習什麼？

智慧工廠：以資料為中心，自動化控制、生產排程優化、資源計劃管理三位融合的智慧製造過程控制管理。

在中國製造2025及工業4.0資訊物理融合系統CPS的支援下，離散製造業需要實現生產裝置網路化、生產資料視覺化、生產文件無紙化、生產過程透明化、生產現場無人化等先進技術應用，做到縱向、橫向和端到端的整合，以實現優質、高效、低耗、清潔、靈活的生產，從而建立基於工業大資料和“網際網路”的智慧工廠。

生產裝置網路化，實現車間“物聯網”

工業物聯網的提出給“中國製造2025”、工業4.0提供了一個新的突破口。物聯網是指通過各種資訊感測裝置，實時採集任何需要監控、連線、互動的物體或過程等各種需要的資訊，其目的是實現物與物、物與人，所有的物品與網路的連線，方便識別、管理和控制。傳統的工業生產採用M2M(Machineto Machine)的通訊模式，實現了裝置與裝置間的通訊，而物聯網通過Things to Things的通訊方式實現人、裝置和系統三者之間的智慧化、互動式無縫連線。

在離散製造企業車間，將所有的裝置及工位統一聯網管理，使裝置與裝置之間、裝置與計算機之間能夠聯網通訊，裝置與工位人員緊密關聯。如：數控程式設計人員可以在自己的計算機上進行程式設計，將加工程式上傳至DNC伺服器，裝置操作人員可以在生產現場通過裝置控制器下載所需要的程式，待加工任務完成後，再通過DNC網路將數控程式回傳至伺服器中，由程式管理員或工藝人員進行比較或歸檔，整個生產過程實現網路化、追溯化管理。

生產資料視覺化，利用大資料分析進行生產決策

目前，資訊科技滲透到了某些先進離散製造企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、MES、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在離散製造企業中得到廣泛應用，尤其是網際網路、移動網際網路、物聯網等新一代資訊科技在工業領域的應用，離散製造企業也進入了網際網路工業的新的發展階段，所擁有的資料也日益豐富，隨著柔性化智慧生產的需求，對生產資料的實時性要求也更高。

在離散製造企業車間，每隔幾秒就收集一次資料，利用這些資料可以實現很多形式的分析，包括裝置開機率、主軸運轉率、主軸負載率、執行率、故障率、生產率、裝置綜合利用率(OEE)、零部件合格率、質量百分比等。在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大資料，就能分析整個生產流程，瞭解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警訊號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。

利用大資料技術，還可以對產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效資料都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造企業改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在裝置生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

生產文件文紙化，實現高效、綠色製造

構建綠色製造體系，建設綠色工廠，實現生產潔淨化、廢物資源化、能源低碳化是中國製造2025實現“製造大國”走向“製造強國”的重要戰略之一。目前，在離散製造企業中產生繁多的紙質檔案，如工藝過程卡片、零件藍圖、三維數模、刀具清單、質量檔案、數控程式等等，這些紙質檔案大多分散管理，不便於快速查詢、集中共享和實時追蹤，而且易產生大量的紙張浪費、易丟失等。

生產文件進行無紙化管理後，工作人員在生產現場即可快速查詢、瀏覽、下載所需要的生產資訊，生產過程中產生的資料能夠即時進行歸檔儲存，大幅降低基於紙質文件的人工傳遞及流轉，從而杜絕了檔案、資料丟失，進一步提高了生產準備效率和生產作業效率，實現綠色、無紙化生產。

生產過程透明化，智慧工廠的“神經”系統

通過建設智慧工廠，促進製造工藝的模擬優化、數字化控制、狀態資訊實時監測和自適應控制，進而實現整個過程的智慧管控。在機械、汽車、電子資訊等離散製造行業，企業發展智慧製造的核心目的是擴充產品價值空間，側重從單臺裝置自動化和產品智慧化入手，基於生產效率和產品效能的提升實現價值增長。因此，其智慧工廠建設模式為推進生產裝置(生產線)智慧化，通過引進各類符合生產所需的智慧裝備，建立基於製造執行系統MES的車間級智慧生產單元，提高精準製造、敏捷製造、透明製造的能力。

MES在實現生產過程的自動化、智慧化、數字化等方面發揮著巨大作用。首先，MES藉助資訊傳遞對從訂單下達到產品完成的整個生產過程進行優化管理，減少企業內部無附加值活動，有效地指導工廠生產運作過程，提高企業及時交貨能力。其次，MES在企業和供應鏈間以雙向互動的形式提供生產活動的基礎資訊，使計劃、生產、資源三者密切配合，從而確保決策者和各級管理者可以在最短的時間內掌握生產現場的變化，做出準確的判斷並制定快速的應對措施，保證生產計劃得到合理而快速的修正、生產流程暢通、資源充分有效地得到利用，進而最大限度地發揮生產效率。

生產現場無人化，真正做到“無人”工廠

在離散製造企業生產現場，數控加工中心、智慧機器人和三座標測量儀及其他所有柔性化製造單元進行自動化排產排程，工件、物料、刀具進行自動化裝卸排程，可以達到無人值守的全自動化生產模式(Lights Out MFG)。在不間斷單元自動化生產的情況下，管理生產任務優先和暫緩，遠端檢視管理單元內的生產狀態情況，如果生產中遇到問題，一旦解決，立即恢復自動化生產，整個生產過程無需人工參與，真正實現“無人”智慧生產。

文章來源：MES專家

我們向華為製造部學習什麼？

“ 面向工業4.0和智慧製造，我們要從系統工程角度出發，從未來的商業模式規劃和設計供應模式、製造模式和生產方式出發。需先把大生產體系的架構規劃清楚，架構不清楚未來就會走彎路。”

                                       — 任正非

01 產品如人品：質量第一、交付第二、成本第三 

        1999年，華為製造部就與德國FhG合作廠房佈局和自動化設計；2002年起，在西門子管理學院的指導下推行六西格瑪全面質量管理；2006年，請豐田退休董事擔任精益生產顧問；2012年，又引入杜邦的安全生產先進實踐。經過持續努力，產品直通率達到了97.89%（日本領先的精益生產企業水平直通率為99%）。

        正是在開放的理念下，華為和世界上最好的公司合作、和世界上最優秀的人在一起，從而精煉出最高質量。質量是企業的生存之本，一流的工具是生產出一流產品的必要元素，正如任總所說：“我們所有業務的本質是實現高質量，高質量的實現是需要投入高成本的，我們一定要明白我們要的是勝利。”

        “質量與交付發生衝突，質量優先；交付與成本發生衝突，交付優先”，質量第一、交付第二、成本第三的華為製造質量管理理念，是華為產品高品質的保證。產品如人品。不管時代如何變化，以客戶為中心，履行對客戶的承諾，始終是質量管理的根基。

02 大志小行、知行合一、讓持續改善成為習慣 

       “管理得不細，就像走在沼澤地。管理得細，就像走在大路上，越走越快”,華為認為管理的改進，首先建立在發現問題、解決問題的基礎之上。發現問題就是尋找改善點，找到改善點就可以通過改善為公司增加盈利 ，所以發現問題就是“尋寶” 。

        造就精益的活動，稱之為改善。改善，就是今天的工作比昨天做得好，明天的工作比今天做得更好，天天小改進，年年大進步。對於組織和個人來說，持續改善的最高境界，就是讓改善成為日常習慣。豐田不是一夜成為世界第一，而是經歷了六七十年日復一日地改善。“持續改善、精益生產”，正是自我批判在製造部的例行踐行。

        持續改善，其本質是精益求精。在視力、人手控制等生理侷限下，人工裝配的“精益求精”已經無法和機器抗衡。智慧化、自動化工業生產的優勢在於一天裝配幾萬個部件，卻可以做到分毫不差。但不斷尋求自我突破和改進的工匠精神核心依然沒有改變。

        製造部總裁李建國介紹，原來華為生產是批量生產模式，生產過程中等待多、浪費多，週期長。面對今天的快速供貨需求，華為不斷加強供應鏈的快速響應能力，整個生產體系選擇以縮短製造週期為主線持續進行精益改善，通過採用“一個流”生產模式等把製造業務做精做簡，再大力推行生產自動化，並用智慧化牽引，持續減少和消除各種等待和浪費，取得了生產週期、質量和效率的同步改善。

例如：原來需要八九十人的手機生產線，現在只需28人，第一臺手機產出與第二臺手機產出間隔28.5秒。偌大的廠房，已看不到人推小車運送物料的場景。這樣的例子，不勝列舉……只有真正重視每個哪怕只有1秒的改善點，才可能取得“大收益”。每一件小事都做好了，也就是做好了“大事” 。

        任總在公共關係年會上說，假大空成不了世界第一，世界第一就是一件件小事積累起來的。公共關係提升也是一個長期、持續的過程，我們不能期望做一件大事改變一個營商環境。若要在當地國家改變認知，獲得理解，建立信任，減少發展阻力，需要的正是這種幾年、十幾年、幾十年碎片化、潤物細無聲的過程。“大志小行、知行合一、持續改進”。

03 讓精益生產插上智慧化的翅膀 

自動化/數字化/智慧工廠內，關鍵資源相互連線，動態靈活調配，通過“人與物”的相互協同、“物與物”的相互通訊，達到“人與物”的最佳配置和最優配合。從大卡車向基地運貨、物料自動倉儲入庫、生產線自動提取配件、產成品出庫，全線智慧化管理。大資料、視覺化管理，遠不止生產基地，上至全球供應商的質量控制，下至維修店的故障分析，均在指揮中心的“數字大腦”上可以隨時調取，監控。生產基地的自動化/數字化/智慧製造標杆車間，每一臺生產裝置、每一位員工，每一件物料，均成為物聯網上的一個數字化、視覺化、智慧化的節點。

市場、研發、生產製造等環節都數字化融合和整合，工廠與客戶可直接連線，可以遠端驗證、遠端驗收和遠端維修/維護。比如說，客戶通過虛擬環境進入工廠走一圈，就可以直接下單、甚至可以有規則地影響製造過程，滿足不同使用者的定製化需求，實現“設計即製造、所見即所得、製造即服務”。

Ⅰ. 設計與製造數字化融合，多角色在一個平臺上工作。產品工程資料流在先進的MPM軟體平臺上進行研發與製造融合設計，虛擬驗證和實物驗證相結合。產品工程資料從PDM到MPM，再到MES+端到端整合，設計到製造多角色在一個平臺上工作。產品、物料、工廠設施/生產裝置和工藝流程都數字化，從而為真實的物理世界建立起一個虛擬世界的“數字雙胞胎”，在設計階段就在這個虛擬世界進行生產過程中每一步製造方案的設計/模擬/驗證/優化和DFM的工具化/自動化檢查；產品設計資料和工藝引數就可以免轉換、一鍵式地灌入生產系統和生產裝置，從設計源頭保證產品高質量，縮短產品開發週期和試製週期。

Ⅱ. 客戶訂單/供應計劃資訊透傳到製造工廠，共享式整合、自動化處理。生產資訊流通過ERP把訂單/計劃資訊透傳到MES+，通過MES+實現客戶資料驅動按價值流自動化生產。產業鏈上的供應商、製造工廠全過程互聯，訂單狀態、供應商來料狀態和生產過程狀態透明可視，客戶下單後即可直觀看到產品製造過程。

04 自動化背後的英雄不是機器，而是人的智慧

        在自動化、智慧化生產過程中，人看不見了，但智慧無處不在。從提取配件到整機打包，手機生產線只有120米。連以往被認為無法隨線的集中式龐大老化房都小型化、隨線了，高度降到1.6米。改善的智慧，並不完全依賴硬體資源投入。只要多想、多試，一定有更好的方法。

        李建國講了一個故事，在精益改善過程中，日本顧問要求針對問題提出至少七種解決方案。為什麼要七種方案？就是要把智慧充分發揮出來。針對多個方案分析利弊得失，上下游達成一致，最後再快速實施。

05 系統規範工匠科學家、工匠專家管理，提高其待遇，適當增加編制，讓研發和製造從一開始便融合、打通

        吸納中國的博士、碩士，引入德國日本等已開發國家的優秀博士、碩士，學習大工業的概念、學習世界的先進製造。引進統計學、系統工程學、控制學工匠科學家，引進系統工程學、統計學博士以加強研究。

        自動化生產背後的英雄是人，而不是機器。在自動化時代，精兵路線，更需要加大對高階人才的引進，以及與專業領域的權威的深度合作。研發很偉大，工藝研究很偉大，管理也很偉大，就是要去掉這個界限，才能有利於整個生產體系的全流通。因此要系統性地規範工匠科學家、工匠專家的管理，提高的待遇。

        商業環境改善不是靠多建一個廠，多招一個人，多投一分錢，而是靠我們的專業能力去溝通和推動，高度依賴於人才的技能與經驗。所以我們採取精兵戰略，重人才質量，不追求數量，在各個領域引入專家和明白人，對外廣交朋友、為我所用，以“公共關係八項基本工作原則”為指引，在全球開展工作。

06 視覺化、資料化應用對公共關係IT化的借鑑意義 

        製造部從“精益生產”向“以精益生產為基礎的智慧化”轉變，讓精益生產插上智慧化的翅膀，用自動化/數字化/智慧化的工具和技術改造製造業務，大幅提升了生產效率。

        視覺化平臺給予管理者以一種超廣度和深度的視覺能力，可以打破物理空間與時間的制約，展示與再現任何時間的任何物件的任何資訊，從而開啟一種全新的可能性。

        公共關係在對外溝通平臺、全球專案管理、利益相關人管理、企業聲譽與輿情監測、全球資源整合等管理上，與製造部的視覺化、平臺化管理還有大差距，應加大IT平臺、資料分析系統等的建設，為全球公共關係專家們提供實時、智慧化的知識、工具與平臺。

07 以規則的確定性，確保質量的穩定性 

        製造部的自動化生產，以高精密的裝置替代人力，最大程度的降低了誤差，是以規則的確定性確保了質量的穩定性。

        儘管公共關係更多的是面對不確定性工作，“用法律遵從的確定性，來應對政治的不確定性”是公共關係工作的綱領，我們必須嚴格遵循，以保證正確的工作方向和高質量的工作輸出。

        以開放的心態，向業內公共關係和政府關係專家學習和合作，用追求極致的工匠精神、嚴格的法律遵從、更務實和有彈性的業務流程，把公共關係的工作做得更加卓越和高效，春雨潤物細無聲，應該成為我們每一位公共關係從業者的追求和使命。

正文來源：心聲社群

圖文編輯：華 營 管 理 私 塾

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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