制造业转型升级的路径与模式

2020-06-22 10:34:24 dcrjagah 19

制造业是指所有加工天然原材料并在物理或化学变化后成为新产品的行业,无论是动力机械制造业还是手工制造业。无论产品是批发还是零售,都被视为制造。根据国家统计局《国民经济行业分类与代码(GB/T  47542002)》,中国的制造业包括13-43个主要类别。

改革开放以来,中国制造业,尤其是民营企业,长期以来一直是以出口加工为主的低端制造业,处于价值链的低端。为促进产业转型升级,国家制定了以信息化促工业化、以工业化促信息化的战略方针,即两者相结合。近年来,随着德国工业4.0概念的引入,中国相应出台了“中国制造2025”和“互联网+”的指导政策,试图利用中国在互联网和信息技术领域的优势,推动制造业转型升级。

制造业信息化主要是在ERP、供应链、设计、办公自动化、自动化、制造执行系统等领域。在过去,它主要是基于产品销售,代理和外国制造商的整合。近年来,越来越多的国内制造商开始通过项目实施进行干预。仅生产执行系统和行动计划就有近100个。这些企业拥有相对强大的软件开发能力,了解工厂、车间、机器、材料和人员的管理流程。他们自己开发了制造执行系统、存取点和其他软件。然而,这些软件很难形成标准化和统一的产品,因此很难发展壮大。大多数MES和APS软件实施制造商通过项目实施来维持其存在。此外,制造企业现在也缺乏资金,要获得更高的资金进行信息化改造并不容易。

制造企业的转型升级涉及到更换机器、自动化生产线、提高工人的专业技能、提高管理水平和企业高层的远见等。它不能通过实施一套软件或信息化来改变和实现。

传统的制造模式是大规模批量生产模式,是标准化、流程化的企业业务管理模式,是预制化、固化化的软件和服务模式。然而,新一代消费者在互联网环境中成长,受到多元文化的熏陶,追求越来越个性化和差异化的品味,这使得传统的研发、设计、生产制造、产品和服务流程面临越来越多的不确定性、多样性和复杂性。因此,传统生产方式的规模化、标准化和预制化已经不能满足日益增长的定制需求。中国传统制造业的新一轮洗牌是不可避免的。这些企业的出路不是转型就是升级,以提高竞争力。

为了真正改造和提升制造业,我认为我们应该按照国家制定的顶层设计和战略规划,从供应方向价值链高端进行改革,利用中国互联网发展的优势,开辟中间流通环节,直接联系和满足用户需求,使需求驱动生产,满足个性化需求,释放过剩产能。

近年来,由于庞大的人口基数和市场需求的发展,中国互联网发展已居世界领先地位,拥有7.1亿互联网用户和9.8亿移动互联网用户。这里有巨大的消费需求。在电子商务领域,仅JD.com、淘宝和天猫就占据了80%的用户流量。他们掌握了用户的消费习惯,可以通过大数据轻松分析用户的肖像和消费习惯,从而掌握个性化需求。然而,他们目前的电子商务平台只能销售库存,不能直接与工厂连接。

这给了制造业一个很好的机会。制造企业转型升级的路径和方向应该是信息化、自动化、智能化和服务化。建设数字化工厂,自动化应该通过机器人而不是人工来实现,信息化应该通过软件来实现,柔性生产模式应该通过大数据和人工智能来实现,跨企业的上下游信息透明,协同设计和生产应该通过协同供应链来实现,互联网用户应该直接面对,个性化时代的定制生产和服务应该最终得到满足。

在未来,将会有一个电子商务和工厂通过的平台。这些过程可以是个性化的订单下达、订单的批量集成、工厂筛选、工厂能力检查、订单的工厂确认、上游原材料供应采购确认、过程确认、调度模拟和确认、物流周期确认、经销商确认、总成本确认、产品设计参数传输、材料采购和供应、生产计划和调度、生产和制造监控、物流分配、产品交付、产品使用跟踪和反馈。

为了实现这样的生产和服务模式,工厂应该首先信息化,但现在的信息化不同于过去,特别是对于中小企业,这并不意味着购买大量的软件,如企业资源规划软件,供应链软件,客户关系管理软件等。

在个性化服务导向和定制化生产模式的新时代,整个生产模式是智能化和柔性化的,需要柔性化和适应性。然而,传统软件面向大规模标准化制造,难以适应复杂、快速、多变的个性化需求。

因此,云中会有灵活定制的云服务模块,可以在云中建立虚拟工厂,满足制造企业的订单接收、物料清单配置、采购、计划、物流配送、客户服务等需求。

获取订单后,在云端虚拟工厂中,企业可配置产品、物料、产品原型、原材料供应和采购,依据订单排产,仿真模拟,分配物流和分销商。订单需要的原材料采购需求对同样在云端的上游供应商透明,自动触发上游供应商的排产或发货。所有设计、采购、生产、装配、运输、销售环节都是通过云端同步,让不同的供应链实体连接起来,自发产生供需关系,和资源上下游传递。

在企业端,传统的像ERP这样的大型固化软件也会被更加灵活的云服务的模式取代,可能是在企业内部的私有云,但是集成了各种管理系统,将各个系统的数据抽象成一个个抽象服务,服务可以进行各种组合,再通过流程将人员服务、自动化服务、工程服务结合起来,这样就能够做到人与人的协作、人与机器的协作、机器与机器的协作、机器与系统的协作、系统与系统的协作,在这个基础上没有ERP概念了,唯一的是与业务相关的服务。

对于企业内部已经部署了MES、ERP、WMS、PDM等系统的,通过共享的数据服务总线将各个系统之间实时的协议、数据转化,打通各自独立的孤岛,形成数据驱动的业务流。再集成生产控制PLC,外部集成物流拉动计划,形成纵向、横向、端到端的集成。

对于工业4.0来说,一个重要的概念就是CPS,即Cyber Physical System,就是软件信息世界和物理机器世界的融合统一,如同中国的太极图,阴中抱阳,阳中付阴。也就是机器世界中有软件的控制和指令,信息世界中有机器的运行信息。

制造企业的机器、机床、设备、刀具等,都需要通过传感器、适配器、PLC等以SCADA、MTConnect/OPC协议,连接到物联网平台,对设备的加工、运行数据进行采集、处理、检测、分析,并传送到企业服务总线,洞察产品制造执行过程中的缺陷、问题、关联、关系,实现对设备的预防性维护、能耗分析、加工参数优化等。

而对于从信息世界到物理世界,则需要通过智能机器人生产线接受智能化系统的控制指令,例如AR+机器人。

在汇总了设备大数据、生产大数据、运营大数据、管理大数据之后,在企业私有云的大数据平台上,可以进行机器学习,模型算法抽象,找出数据之间的隐藏关系和联系,揭示内在规律,通过对时间、质量、成本、效率的关联分析,以及质量分析、生产分析、物料分析、仓储分析、销售分析、客户分析等,了解合格率、故障原因、设备利用率,实现全局调度优化。为企业提供透明展现、通知提醒、预测和运营优化辅助决策。

在以上大数据分析的基础上,可以基于售价、服务水平、库存、总成本、采购、物流、生产周期等约束和目标,推算出所追求的利润模型、成本模型、服务模型,实现基于供应商协作的主生产计划优化,做出需求预测、采购预测、订单预测、交货时间预测,实现利润、营收、成本、服务的价值最大化。真正将数据和信息,变为知识和智慧。

制造业转型升级需要从封闭系统走向开放系统,通过网络合作实现制造资源从局部优化向全局优化的演进。因此,企业不仅要实现制造端的数字化、智能改造,还要与云连接,实现跨区域的、跨企业的、跨行业的联合设计、联合研发,交叉重组传统序列、独立的、在时间、空间范围内零散的研发工作,整合多种设计资源。研发过程将从串行向并行演进,业务合作将从单环节合作向全服务全供应链合作演进,从传统的长期固定合作向不确定随机合作演进,从而实现从产业链层面合作向生态平台的演进。

总之,从大规模生产到定制生产,创建柔性制造生产范式,到去中心化、去固化、面向过程的企业管理模式,实现小规模多频率、分布式、智能分布式制造,订单驱动、社会协作将是制造业未来的发展方向,也是相应的制造信息化。它还将基于云计算、大数据、物联网和人工智能,软件将倾向于微服、灵活配置、按需组合、互联模式。