“精益”二字是服裝生產最量化的方式

精益是數字化的根基，是一種不斷改善經營效率，是消除浪費的一種資源最大化利用，是發揮成本效率的途徑，是企業不斷提升競爭力，最終實現經營的利潤率最大化。

精益對生產中的過度生產、等待、運輸、過度加工、庫存、缺陷返工、走動、人才浪費進行了聚焦，並提出了諸多的方法予以消除，這些與生產製造單元的經營目標緊密相關。我們總把計算機、MES/ERP這些理解為數字化系統，但是，數字化的根基是“數字”——是基於“量化管理”的管理科學思想，因此，所謂的數字化運營的本質在運營，而非數字，數字只是實現的數字化運營的手段。

之所以說精益是數字化的根基，在於精益為生產提供了各種量化方法、工具，例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目視化管理、看板等，這些使得工廠成為了一個可以被量化、視覺化、透明化的工廠，一切都服務於經營目標：質量、成本與交付能力。智慧工廠的效能指標要求是基於精益的可量化而定義的，這些是數字化運營、智慧製造、工業4.0等所有概念必須去實現的目標。

傳統上，我們僅站在自動化行業的角度理解自動化，就是感測器檢測、控制迴圈、顯示、趨勢報警，然而，當我們把自動化放在智慧製造大環境下，我們會發現它扮演的角色是服務於運營本質的。

從傳統生產運營角度而言，採用人工搬運、加工的過程顯然與機器的速度無法相比，尤其是談到智慧製造的整合生產，將繼續削減中間不必要的環節——精益中所定義的不增值環節。

高精度的伺服定位與同步、機器人整合製造使得產品質量及其一致性不斷提高，這些都是機器相較於人而言更為重要的作用。

運動控制不僅提供了高精度的加工質量，而且還確保了生產的柔性，就像在各種機器上，運動控制扮演讓生產更為靈活的角色，通過引數設定，伺服系統自己規劃加工曲線，確保平滑的工藝切換。

當然了，自動化系統還扮演了精益的視覺化管理角色，包括趨勢、報警，當然也包括生產中的能源、維護、品質資料向管理系統的輸送，當然，也接受來自管理系統的指令，如新的訂單加工引數、工序等。

自動化已經讓標準化的大規模生產達到了極高的水平，但是，當生產的個性化需求變得越來越多的時候就產生了新的挑戰，從精益角度，質量、成本與交付都成了困難：

不良品率：當印刷批次變小時，開機浪費將提高不良品率，使得質量實際上下降；

成本：當不良品率提高，成本顯然提高，而個性化生產帶來的工藝切換時間也會造成成本上升、當機也會造成成本的損耗，而從個性化產品成本計量角度，必須將成本分配在每個批次的產品上，那麼這個生產計劃中的能耗、機器效率就變得更為重要顯著提高了成本。

交付能力顯著下降：工藝切換的時間消耗、當機、返工這種在大批量生產已經非常成熟的解決方案在個性化時代就會放大，使得交付下降。

從這個角度來觀察生產製造的要求就會發現，在更大的全域性來優化產線成為了必然，例如：

（1）如何讓生產運營過程最大的協同來消除中間的時間、能耗等浪費？

（2）當有裝置停機產線如何自動分配負載？

（3）在批次降低質量迭代週期變小時如何削減開機浪費？

（4）工藝切換的時間耗費如何降低以達成快速交付？

再回到運營角度來思考，智慧製造必須藉助於資訊的透明來分析問題，資料連線起來，才能全景的觀察產線，才能尋找運營的優化。

因為資訊化解決了以下幾個問題：

① 共享資料模型使得資料物件變得簡單，可以較為便利的方式對資料進行採集；

② 使得跨平臺的系統之間可以進行資料基於標準與規範進行互動；

③ 垂直行業資訊模型的整合更為垂直方向提供了資料便利。

不僅要梳理資料的傳輸，也要明白資料的流向—即用途，也是要服務於生產運營的。

自動化建立在對單個控制任務的調節，即使多變數系統通常也是在一臺機器、一個子系統中，而生產的全域性優化要在更高維度，而這個時候，計算能力、模型能力已經超出了目前的機理模型。因此，智慧化是必須建立在精益運營、自動化、資訊化之上的全域性的優化問題，通過更為全域性的模型，對市場端的需求拉動、工藝設計與輔助製造、供應鏈、生產製造環節、運營維護整個的協同，就形成了整體的基於裝置狀態、生產訂單、能源消耗、財務成本等共同構成的“尋優”，並給予運營“決策支援”。（sofastsoft . com）