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製造哲學和文化決定了國家工業4.0路徑
來源: http://www.henanhaixiang.com | 作者: AG旗艦廳國際廳機械 | 發布時間: 2016-9-12

8月28日,中國航空發動機集團正式成立。我國將大力發展航空發動機和燃氣輪機技術及產品。此舉也意味著我國將進一步向智能製造和工業4.0強國邁進。李傑教授指出:在第四次工業革命的進行過程中,每個國家所選擇的路徑和側重點非常不同,既取決於他們的製造業基礎和國情,而且更重要的是在製造文化和哲學方麵的差異。

仔細觀察第四次工業革命的進行過程,我們不難發現,這次工業革命中在過去近200年的工業積累中,美國、日本、德國等工業強國都形成了非常鮮明的製造哲學,其根源是對知識的理解、積累和傳承方式的差異。

1日本:通過組織文化和人的訓練不斷改善,在知識的承載和傳承上非常依賴人

日本獨特的克忍、服從和集體觀念文化也深深地影響了日本的製造文化,其最主要的特征就是通過組織的不斷優化、文化建設和人的訓練來解決生產係統中的問題。這一點相信國內許多製造企業都感同身受,因為大家在接受精益培訓的時候被反複強調的3個方麵就是“公司文化”、“三級組織”和“人才訓練”。最典型的體現就是日本在1970年代提出的以“全生產係統維護(TPM)”為核心的生產管理體係。其核心思想可以用“三全”來概括:全效率、全係統和全員參與。以致在1990年代以後日本選擇“精益製造”作為其轉型方向,而非6-sigma質量管理體係。日本企業在人才的培養方麵也是不遺餘力的,尤其是雇員終身製文化,將雇員與企業的命運緊密聯係在一起,使得人的經驗和知識能夠在企業內部積累、運用和傳承。

除了企業內部以外,日本還有獨特的“企業金字塔梯隊”文化,即以一個巨型企業(通常是產業鏈最下遊,直接麵對最終客戶),如豐田、三菱等為核心,形成一個完整產業鏈上的企業集群,企業之間保持長期的合作,並且互相幫助對方進行改善和提升。這樣能夠保證知識在一個更大的體係中不斷地積累、流通和傳承。
因此對於日本企業而言,員工是最重要的價值,對人的信任遠遠勝於對設備、數據和係統的信任,所有的自動化或是信息化建設也都是圍繞著幫助人去工作為目的,所以日本企業從來不會談機器換人或是無人工廠。如果中國想要學習工匠精神,那麽最應該借鑒的是日本孕育工匠的組織文化和製度。但是這樣的文化在近幾年遇到了一個十分巨大的挑戰,就是日本的老齡化和製造業年輕一代大量短缺的問題,使得沒有人能夠去傳承這些知識。日本也意識到了自己在數據和信息係統方麵的缺失,開始在這些方麵發力。這一點在日本的工業價值鏈(Industrial Value Chain Initiative,IVI)產業聯盟的構架和目標上能夠清晰地看到。該聯盟提出的19條工作項目中有7條與大數據直接相關,分別是:①遠程工廠的操作監控和管理;②設備生命周期管理;③生產線實時數據的動態管理;④設備集成的實時維護;⑤實時數據分析和預測維護;⑥雲共享和維護數據的策劃-實施-檢查-改進(plan-do-check action cyc1e);⑦通過製造執行係統(MES)將自動化生產線、運輸和人工檢測進行集成;⑧自主的製造執行係統在公司外工作;⑨能處理意外情況的製造執行係統;⑩達到從實時數據獲取製造知識;⑪以智能數據作為質量保證(故障的早期發現和阻止);⑫中小型企業製造係統使用機器人;⑬製造技術與管理的無縫集成;⑭設計和製造的物料清單與可追溯管理的集成;⑮人與機器合作的工作方式的工廠的標準化;⑯連接中小企業;⑰信息物理生產和物理一體化;⑱遠程站點的B2B收貨服務;⑲麵向用戶的大規模定製。

可以說日本的轉型戰略是應對其人口結構問題和社會矛盾的無奈之舉,核心是要解決替代人的知識獲取和傳承方式。日本在轉型過程中同樣麵臨著許多挑戰,首先是數據積累的缺失,使得知識和經驗從人轉移到信息化體係和製造係統的過程中缺少了依據和判斷標準。其次是日本工業企業保守的文化造成軟件和IT技術人才的缺失,正如日本經產省公布的《2015年製造白皮書》中所表達的憂慮“相對於在德國和美國正在加快的製造業變革,現在還沒有(日本)企業表現出重視軟件的姿態。”

2德國:通過設備和生產係統的不斷升級,將知識固化在設備上

德國的先進設備和自動化的生產線是舉世聞名的,可以說在裝備製造業的實力上有著傲視群雄的資格。同時德國人嚴謹的風格,以及其獨特的“學徒製”(co-op)高等教育模式,使得德國製造業的風格非常務實,理論研究與工業應用的結合也最緊密。

舉個比較直觀的例子來比較日本和德國解決問題方式的不同:如果生產線上經常發生物料分揀出錯的現象,日本的解決方式很有可能是改善物料辨識度(顏色等)、員工訓練以及設置複查製度;而德國則很可能會設計一個射頻識別(RFID)掃碼自動分揀係統或是利用圖像識別+機械手臂自動進行分揀。
除了在生產現場追求問題的自動解決之外,在企業的管理和經營方麵也能夠看到其盡力減少人為影響因素的努力。比如最好的企業資源管理(ERP)、生產執行係統(MES)、自動排程係統(APS)等軟件供應商都來自德國,通過軟件自動完成盡量減少人為因素帶來的不確定性。

然而,德國同樣對數據的采集缺少積累,因為在德國的製造係統中對故障和缺陷采用零容忍的態度,出現了問題就通過裝備端的改進一勞永逸地解決,在德國人的意識中不允許出現問題,也就自然不會由問題產生數據,最直接的表現就是找遍德國的高校和企業幾乎沒有人在做設備預診與健康管理(PHM)和虛擬測量等質量預測性分析。另外由於德國生產線的高度自動化和集成化,使得其整體設備效率(0EE)非常穩定,利用數據進行優化的空間也較小。
因為產品優秀的質量和可靠性,使得德國製造擁有非常好的品牌口碑。然而德國近年來也發現了一個問題,那就是大多數工業產品本身隻能夠賣一次,所以賣給一個客戶之後也就少了一個客戶。同時,隨著一些發展中國家的裝備製造和工業能力的崛起,德國的市場也在不斷被擠壓。因此,在2008-2012年的5年時間裏德國工業出口幾乎沒有增長。由此,德國開始意識到賣裝備不如賣整套的解決方案,甚至同時如果還能夠賣服務就更好了。於是德國提出的工業4.0計劃,其背後是德國在製造係統中所積累的知識體係集成後所產生的係統產品,同時將德國製造的知識以軟件或是工具包的形式提供給客戶作為增值服務,從而實現在客戶身上的可持續的盈利能力。這一點從德國的工業4.0設計框架中能夠十分明顯地看到,整個框架中的核心要素就是“整合”,包括縱向的整合、橫向的整合和端到端的整合等,這簡直太像德國製造體係的風格了!既是德國所擅長的,也為其提供增值服務提供了途徑。所以第四次工業革命中德國的主要目的是利用知識進一步提升其工業產品出口的競爭力,並產生直接的經濟回報。

3美國:從數據和移民中獲得新的知識,並擅長顛覆和重新定義問題

與日本和德國相比,美國在解決問題的方式中最注重數據的作用,無論是客戶的需求分析、客戶關係管理、生產過程中的質量管理、設備的健康管理、供應鏈管理、產品的服役期管理和服務等方麵都大量地依靠數據進行。這也造成了1990年代後美國與日本選擇了兩種不同的製造係統改善方式,美國企業普遍選擇了非常依賴數據的6-sigma體係,而日本選擇了非常依賴人和製度的精益管理體係。

中國的製造企業在2000年以後的質量和管理改革大多選擇了精益體係這條道路,一方麵因為中國與日本文化的相似性,更多的還是因為中國企業普遍缺乏數據的積累和信息化基礎,這個問題到現在也依然沒有解決。除了從生產係統中獲取數據以外,美國還在21世紀初提出了“產品全生命周期管理(PLM)”的概念,核心是對所有與產品相關的數據在整個生命周期內進行管理,管理的對象即為產品的數據,目的是全生命周期的增值服務和實現到設計端的數據閉環(closed-loop design)。

數據也是美國獲取知識的最重要途徑,不僅僅是對數據積累的重視,更重要的是對數據分析的重視,以及企業決策從數據所反映出來的事實出發的管理文化。除了利用知識去解決問題以外,美國也非常擅長利用知識進行顛覆式創新,從而對問題進行重新定義。例如美國的航空發動機製造業,降低發動機的油耗是需要解決的重要問題。大多數企業會從設計、材料、工藝、控製優化等角度去解決這個問題,然而通用電氣公司(GE)發現飛機的油耗與飛行員的駕駛習慣以及發動機的保養情況非常相關,於是就從製造端跳出來轉向運維端去解決這個問題,收到的效果比從製造端的改善還要明顯。這也就是GE在推廣工業互聯網時所提出的“1%的力量” (Power of 1%)的依據和信心來源,其實與製造並沒有太大的關係。

所以美國在智能製造革命中的關鍵詞依然是“顛覆”,這一點從其新的戰略布局中可以清楚地看到,利用工業互聯網顛覆製造業的價值體係,利用數字化、新材料和新的生產方式(3D打印等)去顛覆製造業的生產方式。

日本、德國和美國製造業創新哲學如圖1-3所示。總而言之,對知識的理解、積累和傳承方式的差異決定了製造哲學和文化,而製造哲學和文化又影響了國家在工業道路選擇的路徑和側重點。

(本文不代表微言創新觀點。歡迎投稿、轉載和商務合作,請聯係innotalk@163.com)

作者簡介:李傑,中國千人計劃專家,美國辛辛那提大學特聘講座教授,美國國家科學基金會(NSF)智能維護係統研究中心主任;自2000年起領導全球工業大數據分析與智能維護係統技術研發,2013年擔任美國白宮信息物理係統與美國挑戰項目顧問,2016年起擔任美國麥肯錫全球顧問。

本文節選自李傑新書《從大數據到智能製造》,上海交通大學出版社2016年。經作者同意授權刊載。

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