推進智能制造,必須兼顧三個方面的要求:首先是必須要搞真正的智能制造,而不是給自動化、信息化等傳統(tǒng)技術戴上“智能制造”的帽子,避免喪失歷史的機遇。其次是搞智能制造的目的,必須是為企業(yè)創(chuàng)造價值,而不是去搞先進而不實用的東西。第三個要求是可行性,而可行性必須結(jié)合鋼鐵行業(yè)的特點,而不能照抄照搬離散制造業(yè)的做法。
鍍鋅鋼管廠對此事一直非常關注!
”前言
“有家工廠采用流水線的生產(chǎn)方式。生產(chǎn)的每個產(chǎn)品都可以是不同的、對應的工藝也不一樣。但工廠仍然能夠高效率、高質(zhì)量、低成本地組織生產(chǎn)。”看到這樣的描述,很多人可能會認為:這就是未來標準的工業(yè)4.0智能工廠。其實,寶鋼等先進鋼鐵企業(yè)幾十年來就是這么做的:熱軋廠、冷軋廠生產(chǎn)的每一卷鋼,都可以有不同的成分、規(guī)格、出廠檢驗標準和規(guī)格。現(xiàn)在流行的ERP、MES、PLM、CPS等概念,在寶鋼的L1~L4級計算機系統(tǒng)中其實也早就有了雛形。
“在流水線上實現(xiàn)個性化定制”是工業(yè)4.0的重要標志之一。對很多行業(yè)來說,目前還是個遙遠的理想、是下一步追求的目標。但鋼鐵企業(yè)早已實現(xiàn)了,下一步又該如何辦呢?
自從智能制造成為熱點,AR、VR、云制造、透明工廠等概念就開始滲透到鋼企。有人認為,推進智能制造就要搞這樣的技術。但我們的困惑卻是:這些技術能創(chuàng)造價值嗎?投入產(chǎn)出比合適嗎?
我們知道,智能制造的基礎是數(shù)字化,要發(fā)展數(shù)字化仿真技術。許多鋼企在多年前就在做這一方面的工作了。但行業(yè)特點決定了,這些問題非常困難,難度遠遠超過離散制造業(yè)常見的、基于三維模型的模擬仿真。方向正確,卻難以推進。
有人指出:與國外同行相比,我們的自動化水平還很低、人均噸鋼數(shù)還較低。應該提高自動化水平、趕超國外。但我認為,目前我國在自動化領域的差別主要是經(jīng)濟可行性,尤其是勞動力成本的差別導致的。從經(jīng)濟發(fā)展角度看,提高自動化水平的工作是有意義的。但是,如果僅僅是用機器代替簡單、重復性的勞動,只是補自動化的課,還是走在傳統(tǒng)自動化技術的延長線上,并非智能制造的主流。
推進智能制造的另外一個思路是從業(yè)務需求出發(fā)。十多年前,許多鋼企就提出了“大規(guī)模定制”、“從制造到服務”等戰(zhàn)略口號。但實際進展與戰(zhàn)略定位相比,卻不理想。
總之,中國的鋼鐵企業(yè)既要補課,又要面臨真正的創(chuàng)新。但創(chuàng)新之路如何走下去,需要認真地思考。
突破困境的思路
推進智能制造,必須兼顧三個方面的要求:首先是必須要搞真正的智能制造,而不是給自動化、信息化等傳統(tǒng)技術戴上“智能制造”的帽子,避免喪失歷史的機遇。其次是搞智能制造的目的,必須是為企業(yè)創(chuàng)造價值,而不是去搞先進而不實用的東西。第三個要求是可行性,而可行性必須結(jié)合鋼鐵行業(yè)的特點,而不能照抄照搬離散制造業(yè)的做法。
價值創(chuàng)造和行業(yè)特色,本質(zhì)上都是體現(xiàn)在業(yè)務上的。要落實以上原則,必須落實在具體的業(yè)務上。也就是技術要服從業(yè)務。然而,智能制造不同于傳統(tǒng)自動化和信息化的地方,在于支持業(yè)務本身的創(chuàng)新、幫助企業(yè)推進業(yè)務轉(zhuǎn)型和提升,而不是局限于當前的業(yè)務。所以,要實現(xiàn)上述原則,我們需要從業(yè)務創(chuàng)新的角度考慮三個問題:
(1)智能制造促進業(yè)務創(chuàng)新的目標應該是什么?
(2)實現(xiàn)新業(yè)務目標的技術線路是什么?
(3)為了實現(xiàn)技術線路的配套條件應該是什么?
“方法決定于目標條件和約束”。業(yè)務目標確定以后,我們要確定技術線路,而技術的實現(xiàn)受到技術和非技術因素的約束。這是我們要解決的具體問題。三個問題都不好回答。難在爭議很大,到底聽誰的。要正確認識這些爭議,就要分析這些觀點是怎么來的。正如殷瑞鈺院士所言,很多觀點來自于國外先進的離散制造行業(yè)。我們知道,行業(yè)和國情不同,目標和方法都不能直接借鑒。要趕上智能制造這趟車,必須從智能制造的本質(zhì)出發(fā)。
“本質(zhì)”又是什么呢?要認識本質(zhì)我們需要一個最基本的共識。我認為:以ICT技術為出發(fā)點、以價值創(chuàng)造為歸宿,應該是基本的共識。在出發(fā)點和歸宿之間的漫長道路,是智能制造所包含的內(nèi)容。這條道路之所以漫長,是因為涉及到工業(yè)與ICT技術的深度融合,是互相促進、互為因果的漫長發(fā)展過程。我們把這個邏輯體系內(nèi)的技術,歸結(jié)為智能制造的核心內(nèi)容。
智能制造的業(yè)務目標的業(yè)務目標
作為智能制造的業(yè)務目標,應該符合前面所述的三個基本要求。
對離散制造業(yè)來說,“在流水線上實現(xiàn)個性化定制”是最典型的業(yè)務目標。這個目標在先進鋼鐵企業(yè)早已實現(xiàn)。然而,為了實現(xiàn)這一目標,鋼鐵企業(yè)也付出了極大的代價:交接坯、余材、質(zhì)量穩(wěn)定性差、生產(chǎn)組織的困難、物流不順暢、高能耗、人員業(yè)務量大(進而導致人多、自動化水平低)、產(chǎn)品設計問題多。從這個角度看,我們可以把解決上述問題的工作歸結(jié)為減少個性化定制的負面問題。事實上,提高質(zhì)量、自動化水平、縮短交貨期、減少庫存、推進個性化服務和集約化生產(chǎn)等大量的業(yè)務需求,都可以劃歸到這個范疇中來。我們把解決這些問題作為鋼鐵行業(yè)智能制造的業(yè)務目標。從這個角度看,人們對這個業(yè)務定位的目標是熟悉的、需求也是明顯的。
于是,人們會產(chǎn)生新的疑問:對企業(yè)來說,這些問題都是老的問題,怎么能夠通過智能制造來解決呢?這里就涉及到實現(xiàn)技術目標的技術線路了。
鍍鋅鋼管廠家,實現(xiàn)業(yè)務目標的技術線路
要實現(xiàn)“降低個性化定制的負面作用”這一目標,本質(zhì)是要在具體的業(yè)務活動中更加科學、快速地決策,進行更大范圍的優(yōu)化。智能制造的優(yōu)勢,在于推進智能決策。事實上,產(chǎn)品的(外)設計、鋼種的合并、余材的處置、生產(chǎn)的組織、生產(chǎn)和產(chǎn)品異常的處置、質(zhì)量動態(tài)控制、技術服務的本質(zhì)都是做決策。過去,這些決策過多地依賴于人的經(jīng)驗,而今后則要推進智能決策來做得更好。
智能決策可以有不同的程度。可以是機器完全自動決策、可以是受人監(jiān)控的自動決策、可以是機器輔助人決策。智能決策利用了計算機突飛猛進的計算能力,可以讓決策更加科學、迅速。智能決策體現(xiàn)在算法上,但背后依托的則是數(shù)字化的信息和知識。
人們自然會有另外一種疑問:即便現(xiàn)在依靠人的決策,缺少的也是信息和知識。比如,很多問題出在用戶需求識別不準確、設備狀態(tài)不清晰、動態(tài)質(zhì)量控制的知識缺乏、不知道鋼種如何改判。這些知識往往是專業(yè)知識,在這種條件下,智能決策還不如人的決策,推進智能決策又有什么用呢?
我們認為:知識匱乏確實是個長期沒有解決的問題。知識匱乏本質(zhì)原因是“知識生產(chǎn)”的投入產(chǎn)出比問題。
我們知道,獲取知識是需要成本的,比如做實驗、培養(yǎng)人才等。在傳統(tǒng)的決策模式下,知識往往附著于少數(shù)優(yōu)秀專家的大腦中,這使得知識不能共享、難以重用、難以拓展。對于復雜的問題,受人的精力和能力的限制,往往要劃分成若干子問題來完成,進而弱化了優(yōu)化效果。這樣,知識帶來的收益是少的。而智能制造能夠推動知識的重用、推動大尺度的優(yōu)化、推動資源的共享、各個部門的協(xié)同,可以進一步推動知識的優(yōu)化、無人化少人化、管理水平的提高、智能服務以及加快交貨周期等。所以,在智能制造時代,知識帶來的效益是完全不一樣的。
要做到上述問題,不僅要加大“知識的生產(chǎn)”,更要對知識進行數(shù)字化、模型化。這個工作非常困難。但是要推進智能制造,這個困難是無法繞過的。
此外,還應該看到:智能制造所需要的知識難以數(shù)字化是鋼鐵行業(yè)的一個重要特點。冶金部原總工程師殷瑞鈺院士也多次指出這個問題。這也決定了我們在知識管理的思路上與離散制造業(yè)是有差別的。離散制造業(yè)的PLM難以直接用于鋼鐵行業(yè),也是這個道理。但是,我們認為:這個問題雖然困難,但取得本質(zhì)性進展是完全可行的。
技術線路的重點之一,是解決如何低成本高質(zhì)量地生產(chǎn)知識、管好知識,如何科學高頻度地使用知識。這樣,問題又轉(zhuǎn)化成另外的問題:平臺問題、標準問題、方法問題、組織結(jié)構問題等。例如,所謂標準問題,即要像過去管理產(chǎn)品和工藝標準那樣管理智能制造所需要的、智能決策的知識。由于相關知識是零散的,需要用平臺來管理;平臺不僅要提升人對知識的管理能力,還要與知識的應用過程對接起來。這些問題,基本上是技術問題了。
我們設想,未來的知識生產(chǎn)可能由三類人分工協(xié)作:一部分人提出原始的知識,如操作工、現(xiàn)場操作人員。一部分人將知識進行提煉和規(guī)范化,轉(zhuǎn)化成可數(shù)字化模型化的知識,如懂IT的業(yè)務專家;還有一部分人實現(xiàn)知識的數(shù)字化模型化,主要是IT技術和管理人員。這種設想,與人的專業(yè)能力局限有關。
智能制造的配套條件
知識是用在業(yè)務流程上的。在業(yè)務流程上實現(xiàn)智能化,要把感知、決策和執(zhí)行統(tǒng)一起來。這里涉及到很多的問題:如感知和決策涉及到權限,執(zhí)行涉及到資源和手段。如果沒有權限和手段,業(yè)務流程是轉(zhuǎn)不起來的。為了解決這些問題,就需要組織流程、商業(yè)模式改革。
如前所述,智能決策相關的大量知識,往往都是在人的腦子里面的。在很多場合下,知識的貢獻意味著貢獻者自己價值的貶值。面對這樣的悖論,企業(yè)需要思考考核機制、企業(yè)文化、組織設置等問題。
再看得遠一些會發(fā)現(xiàn):知識重用和業(yè)務流程、市場定位、企業(yè)核心業(yè)務密切相關。要讓知識發(fā)揮作用,必須轉(zhuǎn)型到需要知識的地方(比如服務對象的改變),要為知識的重用尋找“市場”。比如,要實現(xiàn)“制造到服務”的轉(zhuǎn)型,很可能要面對中小客戶。因為中小客戶對服務的需求才是迫切的。
殷瑞鈺院士一再強調(diào):“鋼鐵是個耗散系統(tǒng)。”這一特征決定了我們還需要關注生產(chǎn)流程本身的設計和優(yōu)化。事實上,“物理側(cè)”是“賽博側(cè)”發(fā)揮作用的基礎和前提;對“物理側(cè)”的優(yōu)化和改進,也反映了“深度融合”的思想。
智能制造是個系統(tǒng)工程,有很多的層次和側(cè)面。比如,技術要服從業(yè)務需求,尤其是新的業(yè)務需求,而新的業(yè)務需求決定于公司的戰(zhàn)略方向,戰(zhàn)略方向又取決于對外部市場的選擇,對外部市場的選擇又決定于社會發(fā)展所導致的市場本身的變化。我們設想,如果公司把快速響應、重視服務、推進無人化作為未來戰(zhàn)略目標,智能制造就是必須要做的基礎工作。