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侍乐媛:系统工业智能提升企业竞争力

文章来源: 添加时间:2019-06-24 08:50

如何打通制造业不同生产系统间的孤岛,同时实现企业及部门目标,北京大学侍乐媛教授在3月13日的未来工业智能峰会上给出了答案,发表《系统工业智能提升企业竞争力》主题演讲,天泽智云做以下梳理。

侍乐媛 北京大学教授

工信部发布的《信息物理系统白皮书》中指出,单元级、系统级、系统之系统级(SoS)是CPS的三个层次,对应的我们也将工业智能的应用分为三级:

  • 单元级:单个系统,如发动机;

  • 系统级:同质系统,如小黄车管理平台;

  • 系统之系统级(即SoS级):单元级和系统级之上更高级的系统,连通设计、制造、运维等整个生产环节,更具发展空间。

目前很多智能系统的发展都是纵向管道式的,大多建立在单个系统和同质系统上,如百万工业APP等,SoS级的智能化应用较少。在整个生产过程中,设计、制造、运维等系统间以及公司的各个部门间并没有建立很好的连接关系。

比如在一个几百台机床的车间中,运维部门发现要对某个刀具进行维护,但与此同时有一个重要的客户订单要在明天交付,综合考虑时间、资源成本等因素,是选择立即停机维护还是继续生产,什么样的决策可以实现利润最大化、让系统变得更加智能,就是系统之系统级工业智能需要解决的问题。

纵观历史,以往的几次工业革命都是通过升级生产系统而完成。

  • 第一次工业革命的蒸汽机、福特汽车的装配线,解决了人的效率低下和动能不足的问题。

  • 第二次工业革命二战后的丰田管理模式,大幅降低成本,提升生产效率和产品质量。

  • 第三次工业革命催生的各种信息系统,计算机参与到生产过程中,如ERP、CRM等。

第四次工业革命也不例外,在工业4.0时代,我们可能没法定义生产系统4.0到底是什么,但其目标非常明确,就是实现大规模定制生产。

在生产系统3.0的技术里,任何信息系统都有局限性,以ERP和MES为例。

ERP系统只涉及资产管理,可以管理企业现金流、信息流和物流,但其需要大量的人工输入数据,所以无法获取实时的系统状态,无法支撑时间敏感高的决策。

MES主要是信息采集,可以记录系统发生的所有事情,但其感知的都是基于纵向资源维度的信息,通常无法感知整体生产系统状态。

从ERP到MES之间的信息流断层,目前大多数制造企业在生产现场严重依赖于人工经验,通过手工或Excel进行生产调度管理,造成大量的损失。

Eg. 某制造厂由于上下游系统的数据断层,无法感知各系统间的关联性,只能通过定期维护保证生产质量,且生产计划变动时调动系统无法及时响应,造成的产能损失高达15%/年。

随着个性化需求日益旺盛,很多制造企业开始推出个性化定制服务,但在实践落地时却发现面临着巨大的挑战。

不同于传统的质量和成本都相对便于控制的大批量生产方式,大规模个性化定制大大增加了生产系统调度管理的协调难度,对生产效率和产品交付提出了更高的要求。

Eg. 某整车厂在三年前开始推出个性化定制,发现交付时间由20小时增加到了40小时,导致很多项目难以按时交付。

打通工业生产中的数据孤岛、信息孤岛与系统孤岛,赋能现有生产过程,补足对时间敏感性要求高,以及流程链、供应链复杂难以评估等能力,在一个系统里实现多目标、多约束的协同管理,是系统级工业智能的需要具备的基本特性。

我和我的团队在过去的20年中,综合国内外很多实际案例的研究经验和实践,研发了“坤特平台系统”,以量化/优化企业的生产计划调度为核心,实现了企业生产、库存和供应链管理的全面解决方案,提供纵横贯通的实时信息交换与共享平台,通过可视化的生产流程和数字化管理体系,完成实时优化决策。

我认为企业的竞争力是能够量化的,可以通过 (1+R)N 来规划投资的金额及方式,其中R指投资回报率,N是单位时间内的交易次数。

为什么很多人说券商金融行业相对更容易赚钱,其中一个很重要的原因可能是其交易量大,而且每次交易可见。

而制造业的交付周期一般都比较长,所以对于企业而言,除了要快速响应市场需求、提高客户满意度之外,还要尽可能缩短单位时间、增加交易次数,同样的项目一年周转十次肯定比一年周转五次的收益更高。

制造企业要有经纬纵横的数据采集、分析、应用能力,量化投入回报,实时动态优化资源,从而真正提高企业竞争力。

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