创建和实施工业4.0战略（制造商的观点）

许多制造商正在努力制定与他们的业务需求相一致、确保所选技术和系统顺利采用的Industry 4.0（I4.0）战略。本文件为制造公司提供建议，以实现数字进步的好处，同时避免颠覆性技术带来的潜在陷阱。 引言 作为一名拥有数十年在车间与工程、技术和运营管理经验的生产行业专业人士，观察I4.0“革命”如何在制造业各个垂直领域和行业中展开，这非常有趣。 在审视和评估了航空航天、汽车、工艺和一般离散制造业务中的设施，以确定它们采用I4.0原则的需求和准备情况后，很明显，没有“一刀切”的解决方案。每个公司，在某些情况下，甚至各个部门，都有其独特的需求和需求。然而，如果正确应用，它们中的每一个都能从中受益并看到显著的价值。 目录 公司如何实现I4.0迁移？制定策略 方法 创建路线图和时间表 避免的挑战和陷阱 案例研究 自动导引车（AGVs） 自动存储系统和跟踪技术 自动VSMS和拣选照明技术 制造执行系统 绩效指标报告和分析 面临的重大问题系统集成 经验教训 结论和建议 关于作者 公司如何实现I4.0迁移？ 制定策略 第一步是理解和定义方法。 通过采取以下三个步骤： 我坚信，实现智能制造是一个旅程，而非终点。对于任何一家公司而言，这一旅程始 2. 实施路线图和时间表3. 应对挑战和机遇 每个公司都需要从对自身当前制造成熟度的全面理解开始，这种理解是通过他们自己的内部指标，与行业同行的比较来衡量的。这些指标几乎总是围绕着安全、生产力、质量、成本、交付和士气（SPQCDM）的参数。在这一背景下，关于公司的未来业务战略，包括产品组合、客户群体和服务的市场，这些信息为领导层提供了一个坚实的基础，以便制定实施路线图和时间表。 这两项输出作为领导层定义和创建I4.0路线图的指南。 生产计划与调度以及工厂领导层，以及如人力资源、内部关系、公用设施及工厂工程与信息技术所有部门的支持功能。 通过图片和文本，立即调取缺陷历史和根本原因分析，创建报告并立即发送给相关利益相关者以采取纠正措施。 方法学 构建智能制造策略应从基层做起，而非自上而下——源自车间。企业必须评估其代表性工厂当前成熟度，以涵盖各种制造工艺、自动化程度和由当地/国家需求驱动的运营差异。往往由于未能理解和定义I4.0解决方案必须如何赋能并影响日常运营，导致许多倡议停滞不前，甚至被放弃。 额外优势是更快地纠正和解决，这也提高了生产线和工厂的产品质量指标。在此例中，获得的关键见解是质量和功能对数字技术和解决方案的需求及益处。当这些见解汇总并得到评估中所有其他工厂的 VOC（原产浓度）支持时，它们应该构成质量功能数字战略的一小部分，并在定义整体制造数字路线图和时间表时找到自己的位置。 VOC（客户之声）捕捉痛点并确定职能部门为了改善绩效指标所需的内容。它应揭示可横向部署的最佳实践。VOC结果还生成可用于构建技术解决方案投资案例的定量数据。 例如，一位在大型工厂环境中进行审计/检查的质量检查员表示，如果他可以使用数字平板电脑而不是纸质清单，他的生产效率将提高10%。使用平板电脑，他可以记录他的发现 在这些评估中，确保您还捕捉到与制造所有功能相关的客户之声（VOC），包括直接和间接功能。这应包括生产、质量、维护、物流和供应链。 2. 智能制造成熟度矩阵 制定一份路线图和时间表 评估报告还应包含一个智能制造成熟度矩阵（SMMM）。这是通过评估定义智能工厂的五个维度的所有功能所得： 一个良好的综合成熟度评估练习应产生一个定量报告，包含两个输出： • 助力员工 • 数据驱动决策 •智能机器 • 技术基础设施 • 智能办公场所 1. 当前成熟度水平 当前一套能力的成熟度水平因客户而异，但针对制造业的四个核心功能分别进行了定义： • 生产 • 质量 • 材料供应• 维护 SMMM为领导层提供当前制造足迹的状态和成熟度的摘要概述，以帮助确定智能制造能力的可行性。 每个功能中每个能力的成熟度通常按照1到5的等级进行评定，最低水平定义为“反应型”。成熟度在定义、集成和协调方面逐渐提高，直至达到最高成熟度水平，“主动型”。此外，还应记录所需的成熟度水平。所需的成熟度水平由核心功能实现其自身定义的世界级制造关键绩效指标（KPIs）所需因素决定。 当前成熟度与期望成熟度之间的差距被用来确定核心功能中所需的各项举措。然后，定义实施这些举措的数字和技术赋能工具。这些确定的举措被纳入路线图的考虑之中。 挑战与需避免的陷阱 自动化垂直输送物料搬运系统和拣选照明技术 一旦确定了倡议路线图，就会制定实施时间表，以特别针对客户的优先事项、需求和情况。 大量零部件组装的变体自然导致了在生产线上的零部件数量大幅增加。为了这些组件的有序供应和在线组装，装配线上部署了带有实时库存跟踪和广泛的光标拣选系统的全自动垂直存储机（VSM）。 然后，每个倡议都作为一个独立项目执行，包括一个项目负责人和跨职能团队，该团队负责在规定时间内完成交付成果。 在执行阶段——这一点适用于所有种类的技术和系统——对技术/系统选择进行彻底尽职调查非常重要。在存在多种需要相互接口或集成技术的情况下，这一点尤为关键。以下我给出的例子就是一个制造商通过艰难的方式学到了这一点的情况——试图在一个新建的I4.0工厂的新线路上实施多种技术、推出新产品并进入生产，所有这些都安排在一个激进的时程中。 采用VSM系统时，问题和故障模式与获取准确实时库存以及为装配线提供按序组件供应所需的上线时间有关。对VSM中进入的材料进行手动扫描以及对VSM中的组件进行准确拣选的依赖导致库存报告和跟踪不准确。此外，由于机械/电气/控制故障导致VSM停机，导致装配线停工。人们意识到，将VSM应用于与生产线节拍时间相关的按序组件供应是不切实际的，因此VSM后来被重新部署到仓库中用于组件的离线存储。整个按序组件供应随后转移到了带有拣选到灯系统的人工按序套件架。 案例研究 即时制（JIT）- 日本工业标准（JIS）一级供应商为了向原始设备制造商（OEM）工厂提供按顺序的部件组装，新建了一座工厂。该公司设定了雄心勃勃的目标，即在全球范围内实现生产效率、质量和交货的世界级性能指标，因此评估并选定了多项新技术以实施，包括物料搬运系统（MHS）、制造执行系统（MES）、部件追踪与追溯（TT）、质量错误预防（EP）、性能指标报告和仪表盘（PMR）。 自动导引车（AGVs） MHS选用的主装配线设备为自动导引车（AGV）。这对公司来说是一项新的尝试，在此之前的装配线一直使用更传统的传送带系统，因此工程师在设计、工程实施以及为装配线开发AGV传输模式时，必须经历一个自然的学习曲线。 在使独立式AGV系统工作过程中，针对沿线上不同区域的控制速度、站点的启动和停止、车辆移动以及零部件处理等与控制系统相关的问题得到较为迅速的解决。 自动化存储系统与跟踪技术 该部件组装的变体数量非常高，需要维持一个庞大的在制品（WIP）库存以供应装配线。公司决定采用一个完全自动化的多级载体系统，并配备高度复杂的控制系统来携带这个在制品库存和缓冲库存。载体将携带多个部件变体，并使用该系统中用于实时跟踪部件的RFID技术。这个自动化库存系统再次与公司过去使用的更手动化的存储和检索系统大相径庭。 在将这个自动化在制品库存系统设置为独立模式运行时，遇到了一些复杂的问题，这些问题超出了计划时间才得以解决，包括与载体路由和跟踪的控制系统以及零部件跟踪的RFID系统相关的问题和故障模式。 制造执行系统 学习到的经验教训 显然，在上述案例研究中，该工厂试图过快地利用I4.0技术做过多的事情。 MES软件被特别选择和开发，用于该工厂，以处理许多功能——从WIP库存系统到按顺序提供零部件： • 预装配操作• 自动导引车（AGV）装配线• 标签打印管理、按顺序的套件以及其他组件供应至装配线• 装配线上的防错• 站点上的工作指导显示 虽然技术本身是稳固且相对成熟的，但正确且分阶段地应用它们是顺利成功实施的关键。在这种情况下，更好的做法是在对某一技术（例如，RFID）或系统（例如，MES）进行全面评估和选择后，首先在一个选定的区域内进行概念验证（PoC）。PoC的实施可以提供经验、见解和需要避免的陷阱。基于这些信息，实施可以成功扩展，避免许多问题、工作绕行和返工。 这是公司迄今为止最广泛的应用MES功能。在实施过程中及之后，甚至在生产爬坡期之外，都经历了非常高的问题和故障模式，不得不采取许多权宜之计和临时解决方案。 性能指标报告与分析 预计在MES系统实施到位后，将开发一个自动化的报告系统，用于报告和仪表板的工厂指标，以及用于质量和维护的分析功能。 正如本案例研究所示，许多问题的根本原因在于网络规划和设计在支持制造过程中的实时通信需求方面的不足。对于关键任务应用，低延迟、高可用性和安全通信是必不可少的。此外，随着对支持移动性的需求迅速增长，无线通信已成为舞台的中心。对这些技术（例如5G、WiFi）的评估和选择，以及将它们提前纳入网络策略和设计，具有至关重要的意义。这加上计算或处理数据以实现实时决策和数据分析（边缘计算）的能力，是成功实施工业4.0解决方案的基石。 进一步向下延伸，为生产主管、维护技术人员、质量检查人员和物料配送人员规划了基于平板电脑的移动解决方案。 面临的主要问题 RFID在零部件装配跟踪中的应用，贯穿整个库存系统、预装配操作和装配线，是一项重大挑战，尤其是在本案例中，由于序列遵守要求。RFID“分区”错误导致零部件跟踪和库存遗漏/错误，造成停机时间、生产线停止、错误零部件装配构建，并最终导致向客户交付的零部件装配配置或序列不准确。作为解决方案，主装配线上的零部件装配跟踪不得不退回到条形码标签扫描。 系统集成 该制造执行系统（MES）与多个自动化系统接口，包括库存系统、AGV生产线、VSMs、防错措施和性能指标报告等。由于MES中开发了大量的复杂功能，系统很快就陷入了困境，导致通信时间严重滞后。关键实时动作处理，如部件组装扫描确认、按顺序标签打印、防错确认、按顺序订单与VSMs的通信、在工位屏幕上向操作员展示作业说明等，处理时间很长，错过了交易事件。结果对在线速度、质量和运行时间产生了直接影响。包括顺序错误、组件供应、指令和防错等问题，导致了操作员周期时间超支、不正确的部件组装配置构建和生产线停止。 另一个重要教训是系统集成的做法。同时引入了几个新的系统（公司此前没有相关经验），包括AGV、VSM、完全自动化的带顺序交付的库存系统，这些系统需要与MES和RFID跟踪技术集成和接口。很快便意识到这项集成工作在技术层面上带来了多重挑战，而项目时间表中并未预留充足的时间和资源来解决这些集成问题。 作为解决方案，MES功能不得不进行去内容化——工作指令、非关键性的防错、循环时间和停机时间数据、性能指标报告的数据收集都被移除，并安排在系统稳定支持核心操作后，在稍后日期再重新添加。 更先进的数字解决方案，如针对不同功能（质量、维护、生产和物流）设计的移动（基于平板）解决方案，被推迟实施，直到其他必需的功能完全实现。 此外，无论系统（例如MES）的功能需求规范（FRS）做得多么好，在生产操作实施过程中，都将出现许多新的用例/备选流程流程场景/故障模式。一个很好的例子是部件装配序列处理。虽然MES的开发是为了根据工程团队设计的流程来处理这个功能需求，但实施过程中的流程有几个“例外”以适应操作需求——包括可能导致序列中断的点，新质量检查点（在这里可以将部件放出来，稍后再放回去），以及由于材料不可用而在特定位置的设置。 结论及建议 智能制造不是一个终点。它是一段通往日益提高的成熟度和收益水平的旅程。这段旅程始于一个自下而上构建的、定义清晰的策略。 从成熟度评估开始，捕捉VOC（Voice of Customer，客户之声）结果，以深入了解当前状况，然后识别I4.0技术所能提供的改进机会。在此基础上，制定一套旨在通过制造组织的SP