由上海報業(yè)集團 | 界面新聞主辦，東浩蘭生會展工業(yè)商展作為支持單位的2023【創(chuàng)智工業(yè)論壇】于9月21日國家會展中心上海洲際酒店圓滿落幕。作為中國工博會的同期論壇，主辦方攜手知名專家學者、行業(yè)大咖、資深媒體人展開了多場主旨演講、高峰對話，洞察工業(yè)領(lǐng)域發(fā)展趨勢，暢談業(yè)態(tài)創(chuàng)新發(fā)展話題，共同探討雙碳時代帶來的綠色、智慧、可持續(xù)城市藍圖，描繪更智能、更可持續(xù)、更具韌性的制造業(yè)新圖景。
論壇現(xiàn)場，埃森哲大中華區(qū)工業(yè)X事業(yè)部董事總經(jīng)理張思民發(fā)表了主旨演講《智能制造：制造運營知識的數(shù)字化與智能化進程》。
以下是演講文字實錄：
剛才聽了新望院長的講座，我個人很受教，從宏觀視角了解了中國智能制造發(fā)展的進程。現(xiàn)在我們換一下腦子，從微觀的視角看制造。制造的核心不在辦公室，而在車間。我和我的團隊大部分時間都在車間，我們會穿鐵靴子，穿防護服走在車間，看設備，看產(chǎn)品質(zhì)量等等。制造最大的現(xiàn)實就發(fā)生在車間。接下來我會從車間的角度切入，從這樣一個微觀的角度跟大家討論智能制造的發(fā)展基礎(chǔ)是什么？
我今天要談的話題，涉及到了智能制造里面的“智造”到底是什么。從2015年德國人提出工業(yè)4.0，中國提出了智能制造2025，很多同行們把興奮點放在“智能”上，逐漸忘記“智造”到底是什么。雖然兩個詞在字面上存在小小差異，卻讓我們走了不少的彎路。
我右手邊是中國制造能力成熟度模型，它把一家制造企業(yè)的智能制造成熟度分為五級，第一級是管理規(guī)范，拋開軟件、系統(tǒng)、數(shù)字化設備不講，就看管理是否規(guī)范。如果規(guī)范，就是第一級成熟。有規(guī)范的辦公室流程，有規(guī)范的工藝路線流程，再用流程信息和生產(chǎn)自動化的兩個技術(shù)加持，那這個企業(yè)實現(xiàn)了二級成熟度，這兩級拾級而上，沒有什么問題。
我們開始進入智能制造的時候，就有非常大的誤解和誤區(qū)，包括中國和歐洲的同事，美國的同事在做的時候，都進入到誤區(qū)，誤區(qū)是什么呢？可能因為拾級而上的圖給大家誤解，或者智能的詞給大家誤解，認為數(shù)據(jù)代表一切。數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造，并驅(qū)動產(chǎn)生價值，這個信仰導致我們走了幾年的彎路，而且有大量投資沒有收到任何實效。
現(xiàn)在再往回看的時候，我們做了這么多失敗的項目，那么為什么走這么大誤區(qū)呢？原來2往3跳的時候，不是拾級而上的過程，而是斷崖條約的過程。這個過程要讓從業(yè)者換一個腦子思考智能制造意味著什么。當我們沒有換的時候，投入了大量的數(shù)據(jù)在里面，包括額外傳感器和攝像頭等等，建造完到了第三級以后，等著四級到來。只在數(shù)字化平臺就投入數(shù)千萬以后，投入后我們認為四級來了，數(shù)據(jù)該產(chǎn)生價值了吧？？結(jié)果沒有產(chǎn)生價值或者投入100萬回報100萬這樣的投入產(chǎn)出比。制造不像房地產(chǎn)，我們是幾塊錢幾塊錢掙的，為什么不出現(xiàn)第四級呢，為什么到三和四級上不去了呢？因為這存在非常大的認知鴻溝，首先從框架上來講，我們說1-2級遵循了工業(yè)3.0的框架，工業(yè)3.0的框架是什么呢？在1995天產(chǎn)生的框架，ISA95框架，從三級開始往上走的時候，遵循另外一個框架，工業(yè)4.0的參考架構(gòu)，它既是思維框架也是參考架構(gòu)。這兩個參考架構(gòu)從思維方式和解題思路上完全不一樣的。簡而言之，橫亙在一級二級到三級四級中間的，是鴻溝，因此順勢而上的做法不適用，完全是轉(zhuǎn)換腦子思考問題的。
接下來介紹一個全球制造公司的案例。我非常認真地認為他們將要從一個如今的勞動密集型的生產(chǎn)制造企業(yè)變成未來的一個無人制造企業(yè)，或者自適應制造企業(yè)。這句話是他們講，同時他們也認真在做，我們和他合作的過程當中逐漸形成了五個面，橫梗在一二級到三四級之間的思想鴻溝。待會兒一步步講，第一個是到底什么是智能制造，我在這個行業(yè)里做了很多天了，智能制造這個詞打出來以后，幾乎每個人，旁邊街道上隨便拉一個人可能沒有見到過是智能制造的版本。這是第一個困惑。第二個是數(shù)字化，到底什么是它？后面相對來講，把上面數(shù)字文化理解以后，下面相對來說比較容易理解了。
我選的這家企業(yè)，有上億的美金、歐元的投入正在執(zhí)行。這家企業(yè)說我們未來的工廠是黑燈工廠，我們今天叫開燈工廠，因為車間的確有很多人。什么是黑燈工廠呢？他們的副總裁說，未來工廠里，生產(chǎn)工程師在家里上班，每一個星期只去一趟車間，把產(chǎn)品的換產(chǎn)去一下，然后又回到家里，因為工廠自己在生產(chǎn)自適應，當你有訂單變更，物料變動自適應調(diào)整，這是非常偉大的理想，我們一步步往前走。
面對這樣的愿景，我們需要具備什么樣的思維方式呢？今天的制造，99.99%的企業(yè)，基本上以這樣的制造模式做的，這是1995年ISA95發(fā)布以后大家遵循的模式，上面有他的目標，基本上圍繞成本、質(zhì)量交期三大目標展開。為了實現(xiàn)質(zhì)量、成本、交期，我們下面有生產(chǎn)管理、質(zhì)量管理、庫存管理、檢修運維關(guān)系，以及可持續(xù)制造綠色管理，我們把生產(chǎn)組織分成兩部分，白領(lǐng)的部分辦公室，里面主要做兩件事，第一個工藝路線的設計，第二個生產(chǎn)計劃。下面灰色部分是生產(chǎn)車間，執(zhí)行工藝設計和執(zhí)行生產(chǎn)計劃，這個組成以后，就變成了生產(chǎn)制造企業(yè)了。
這樣的發(fā)展已經(jīng)發(fā)展了幾十年了，但是痛點是什么？痛點是，上面的計劃和后來的變化，如果變化以后下面的物理實體制造怎么去響應這個變化呢？上面的工藝路線設計，下面的工藝控制，能控制得了嗎？這兩個方面都有斷鏈子的地方，我們通過開會的方式，白領(lǐng)和藍領(lǐng)一起開個會，到底是工藝路線的設計問題，還是生產(chǎn)控制問題？生產(chǎn)經(jīng)營投訴，上面怎么計劃老變，剛排完產(chǎn)，物料剛進來又變更了，又插了一張單子，搞得每張單子計劃達成率不夠，這樣解決下來沒有問題，我們管它叫事后解決亡羊補牢，當你市場在穩(wěn)定的時候，其實沒什么，晚一天解決不會出大事，晚一個月解決也不會出事，但是市場越來越不穩(wěn)定，自打零售互聯(lián)網(wǎng)以后，把消費者慣壞了，他們認為明天就要把購買的產(chǎn)品送到家，交期要達到這個程度，成本要極低，而且要定制化的，這幾個矛盾加起來把所有制造人逼瘋了。
智能制造計劃到執(zhí)行，工藝到控制，幾個月一個周期，變成幾秒一個周期能做到嗎？都能做到隨需而變敏捷了嗎？工廠不就活了嗎？這的確是我們的目標。
所謂的工業(yè)4.0智能制造，實際上在計劃和物理的實現(xiàn)上，中間加了數(shù)字化和智能化兩個關(guān)鍵的技術(shù)，這個技術(shù)本身從制造行業(yè)來講并不新，因為互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成熟了，只是這個技術(shù)用到制造的時候，一開始提出來的時候，互聯(lián)網(wǎng)給制造人帶來的誤區(qū)，認為大數(shù)據(jù)就一定有價值，大數(shù)據(jù)帶來一切，數(shù)據(jù)不要錢的，不用白不用，給我們帶來非常大的誤區(qū)。
首先在工廠里面，包括數(shù)字科學家，背景來自于零售互聯(lián)網(wǎng)的，進到車間以后最大的不適應沒有數(shù)據(jù)，當他要數(shù)據(jù)的時候，車間人說你瘋了，你這么要，工廠沒法開了，比如說我們訓練一個質(zhì)量控制模型，確保生產(chǎn)線下來質(zhì)量每件東西都達標的，從互聯(lián)網(wǎng)出來的人說，你給我2萬條次品數(shù)據(jù)讓我訓練，車間人一聽瘋了，不要說2萬條次品數(shù)據(jù)，200條次品數(shù)據(jù)領(lǐng)導把我殺了。但互聯(lián)網(wǎng)是天天有這樣的數(shù)據(jù)，而且不要錢的。而這邊三個月下來特征數(shù)據(jù)，不敢叫次品數(shù)據(jù)，質(zhì)量有偏差的合格產(chǎn)品的數(shù)據(jù)也就100來條，哪有一萬條，沒有這樣的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)不夠就進行數(shù)據(jù)采集，車間里面的數(shù)據(jù)采集成本非常高的，互聯(lián)網(wǎng)里面每天發(fā)生幾億條的交易數(shù)據(jù)，微信數(shù)據(jù)，在車間里面要采集一條數(shù)據(jù)，就要加一個傳感器，時間周期到成本上極高的，這樣的情況下沒有的數(shù)據(jù)的情況下，建數(shù)據(jù)湖，其實在車間里面有大量無效數(shù)據(jù)，設備每一秒，每毫秒都產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以忠實地存下來，不下一個月一個TB沒有了，再不下一個月一個機房都沒有了，這些數(shù)據(jù)沒有特征，可以扔掉一點意義都沒有。大數(shù)據(jù)沒有特征的數(shù)據(jù)是無效數(shù)據(jù)，無效數(shù)據(jù)不能做任何智能決策，怎么辦？原來的大數(shù)據(jù)思想、互聯(lián)網(wǎng)思想徹底扔掉，車間里面沒有那樣的氛圍，智能制造的關(guān)鍵先不要考慮智能，先考慮制造是什么，用什么樣的思想方法把我們原來制造的知識，用這個表達式表達出來，我們這條路走通了，以后再看智能制造的時候，永遠看到的不是工藝路線，不是生產(chǎn)計劃等等，把這些很重要的知識，我們永遠用它來表達出來，就是這個方程y=f（x1，x2，x3，…，Xn）表達式，用這種方式考慮制造的問題恍然大悟了。y就是所有制造企業(yè)追求的績效、KPI，不外乎質(zhì)量、成本、交期，不管是煉鋼的、造車的、做電車的、做食品加工的就這三件事質(zhì)量、成本交期。然后要完成產(chǎn)品的質(zhì)量成本交期，你有一些變量，這些變量在制造里面也不會出人、機、料、法、環(huán)、測，出不了五指山，這些人機料法環(huán)測通過什么方式組合在一起，最后形成了某個產(chǎn)品的質(zhì)量、成本、交期的結(jié)果，這是關(guān)鍵點。這是f要表達的事情。f是什么呢？f原來在用人來管理工廠的時候，我們對他感覺并不大，只要有一個有經(jīng)驗的廠長和有經(jīng)驗的工藝工程師，有經(jīng)驗的操作團隊，f自然在腦子里，我開會就明白，我哪個機臺的，它個物料形成的，我們第二天解決，或者下一個月解決。但是如果讓AI解決的時候，這個f要細化，結(jié)構(gòu)化表達出來，這里面就是知識和智能。知識和智能在實際構(gòu)建應用軟件的時候到底是什么？我們要更細節(jié)地描述出來，將數(shù)字文化的關(guān)鍵名詞明確定義出來，不能界面上隨便拉一個名詞就有版本，只能有一個版本，第一個什么是目標，第二個什么是智能？什么是知識？什么是信息？什么是數(shù)據(jù)，以及他們之間的關(guān)系是什么？
早幾年踴躍的數(shù)據(jù)入湖時，磁盤越多越好，每毫秒出來的數(shù)據(jù)，恨不得加一個房子存起來，總有價值的，大部分時間里面這些數(shù)據(jù)完全浪費磁盤空間。來源有來自IT、ERP的、MES，也有來自設備的，PLC自動崩的數(shù)據(jù)，來自各種各樣傳感器。當數(shù)據(jù)什么時候顯現(xiàn)一點價值呢？當這些數(shù)據(jù)分門別類，對應到車間里面的生產(chǎn)實體的時候，開始產(chǎn)生一點點價值了，人機料法環(huán)測這些數(shù)據(jù)對應起來的時候，這些數(shù)據(jù)有信息了，原來那個澆鑄機的五個工藝參數(shù)，原來澆鑄機的狀態(tài)由那五個工藝參數(shù)定義的。
這些信息早幾年大行其道，我們臨時來看智能制造。當時政府機構(gòu)支撐幾百萬的基金，看看智能制造，帶著領(lǐng)導去看3D動圖，好炫，從控制塔里面有3D控制動圖，機器人轉(zhuǎn)來轉(zhuǎn)去什么的信息，光看這個信息。光看每個設備PLC蹦來蹦去的時候，代表你真的知道這個電池或者車怎么造出來的嗎？當然不是。原因你要知道這些生產(chǎn)要素之間的關(guān)系，你才知道工藝路線，你才知道這個產(chǎn)品是怎么造出來的，它的質(zhì)量為什么產(chǎn)生偏離，你要往下一層走。你要獲取知識，這個比剛才那個稍微復雜了，在這些實體之間，工藝路線串起來，這個是知識。工藝路線不同的產(chǎn)品有不同的工藝路線，每個工藝路線是這家企業(yè)絕對的知識產(chǎn)權(quán)，這是秘密。
可口可樂的原漿的工藝路線絕對不會告訴你的，這就是知識，我們到此才講這叫數(shù)字化。市場上有太多把數(shù)字化這個詞用爛掉了，因為這個詞好賣。不管什么東西往上貼一個東西叫數(shù)字化，價格提高20%-30%，其實在我們實施的這些人來講，到這一級是數(shù)字化，我把生產(chǎn)制造的過程的實體，用一種方式表達出來，這是真正數(shù)字化的表達式，表達出來以后，我們說這個工廠的工藝路線被數(shù)字化了，也就是說我這個外行，如果拿著這張圖，我都能造出他要造的東西出來，這是最大的商業(yè)機密了。
為什么要這樣做呢？如果沒有AI，智能需求，不能用數(shù)字化表達出來，開會就好了，如果真要實現(xiàn)剛才那家企業(yè)說，要做到無人工廠，開會是AI自己開會，不是人在開會的時候，必須讓工廠的過程，他的一個表達式，這個表達式使AI看得明白的，一旦看得明白以后，不是比你聰明，只是比你勤奮而已，而且轉(zhuǎn)得非常快，可能用3個小時開一個會，用72小時執(zhí)行，最后用了一個月解決了這個問題，他可能這個圈60秒做完了，前提是要讓他知道，整個工藝路線在這個車間里面到底怎么回事？實體現(xiàn)在發(fā)生什么？實體關(guān)系發(fā)生什么，在哪出錯了，能識別出來，這就是智能知識信息和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，最終實現(xiàn)量化運營目標，質(zhì)量、成本、交期。
當我們真的要把一個工廠交給智能的時候，不得不用智能的思維方式解釋描述這個工廠，我們才敢把這個物理工廠交給智能，這是早幾年最大最大的誤區(qū)，以為下面幾層懟到幾TB以后工廠就智能了？絕對不會的，因為缺了321的部分，這是最大的誤區(qū)。
剛才講了下面我們這個工廠表達式表達出來， y=f(x1,x2,x3,…,xn)，X就是生產(chǎn)、制造、過程，就是人機料法環(huán)造他們之間的關(guān)系，用數(shù)字化的方式表達出來，通過AI解讀最終實現(xiàn)y質(zhì)量、成本、交期的結(jié)果。
我們進入關(guān)鍵使能技術(shù)，中間最大的關(guān)鍵，我AI要理解下面的生產(chǎn)制造的動態(tài)的運營過程，中間有一個關(guān)鍵的翻譯器，就是數(shù)字孿生，又麻煩了，數(shù)字孿生這個詞又有20種解讀，20種解讀里面，19種解讀，3D動圖給領(lǐng)導看的，領(lǐng)導覺得很炫，車間里面覺得有什么用，你對著他3D看完沒有用，質(zhì)量還是這個問題，成本還是這個問題，我們要加一個運營數(shù)字孿生，就是具備生產(chǎn)、制造的知識，而且是能動態(tài)的態(tài)式感知的能力，這是數(shù)字孿生，有了它和AI聯(lián)合起來以后，數(shù)字空間和物理空間，真的能做到有知識的交流和互動，最后產(chǎn)生最好的結(jié)果。最終，我們構(gòu)建在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上，形成了我們聯(lián)動的體系，最后這個工廠就從有人逐漸形成無人。
這是一個例子，右手邊下面是一個3D動圖大屏，關(guān)鍵有用的是右邊運營數(shù)字孿生，能做到實時的分析，通過AI決策，最后實現(xiàn)上面的目標，上面目標是實際數(shù)據(jù)灰色部分人在操作這條產(chǎn)線的時候，得到的質(zhì)量分布你看到越扁平越差，越扁平越遠離6個西格瑪，藍色的部分是AI數(shù)字孿生的產(chǎn)線，質(zhì)量部分收窄了，越接近6個西格瑪。
我們怎么執(zhí)行呢？通常用價值驅(qū)動的智能制造。智能制造是跨年度，一步步來的，是迭代的。不是像ERP用16個月做出來，這個事情不會發(fā)生的，它是用迭代的方式，小步快跑的方式做的，從KPI開始理解成本質(zhì)量、成本、交期到打通它，最后在四個關(guān)鍵領(lǐng)域形成項目群，每個項目3-4個月。從最小可執(zhí)行產(chǎn)品的項目，形成有質(zhì)量的項目群、檢修運維、生產(chǎn)管理、庫存的，生產(chǎn)制造的四大活動，現(xiàn)在逐漸加了第五大活動綠色，形成一堆的3-4個月項目群，最后逐漸形成整個工廠和整個企業(yè)的制造和智能化。
另外我們怎么推動智能制造呢？這直接拷貝互聯(lián)網(wǎng)的思想，迭代，對制造的人一開始比較陌生。大膽假設，那家企業(yè)說未來全球200家工廠做到無人化，要做到工廠自適應，但是每一步都是非常非常小的一步，從一個產(chǎn)線開始做起，雖然全球有幾十種產(chǎn)品，加上SKU幾百種產(chǎn)品，上千條產(chǎn)品，但是一個產(chǎn)品一個產(chǎn)品來，一旦證明成功就快速擴展。
最后講一個實際例子，它發(fā)生在中國工廠。如果大家在車間里待過，會知道這是SPC的質(zhì)量分布圖，每個點代表那個批次或者那個產(chǎn)品的質(zhì)量點。理想化的程度是在12.0這邊，但實際它是散點分布散點的。我們要解決的是怎么把它收窄，無限接近于12.0的標準。把人為操作的扁平曲線收窄左1到最理想綠色曲線，這是綠色制造，也是四個小項目解決的問題。解決之后講起來其實蠻簡單的，把這些人作為師傅，它的知識轉(zhuǎn)化為知識圖譜和運營數(shù)字，孿生以后教會AI的徒弟，AI徒弟取代師傅做了同樣的事情。為什么會有改善呢？因為師傅從發(fā)現(xiàn)問題到解決問題，平均下來他們標準的管理流程是從發(fā)現(xiàn)質(zhì)量偏離到最后解決質(zhì)量偏離花費95分鐘。小徒弟經(jīng)過幾個月的學習后，60秒走完閉環(huán)，相當于95分鐘里面的94分鐘放出去的羊，補不了牢了，可能回爐再造，而這個小徒弟每一分鐘看著羊籃子不讓羊走掉，所以這個質(zhì)量改善了，這就是收窄的過程。
謝謝大家！
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