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盤點(diǎn)各國(guó)之間不同的智能制造技術(shù)

3lpN_ofweekgong ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-11 11:04 ? 次閱讀

在西方國(guó)家有這樣一句話:To live well, a nation must produce well,說(shuō)明制造業(yè)是一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力最重要的體現(xiàn)。

在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)泡沫和經(jīng)濟(jì)危機(jī)后,世界各國(guó),尤其是發(fā)達(dá)國(guó)家開始重新意識(shí)到制造業(yè)的重要性,也在重新審視自己競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)劣勢(shì)。

第四次工業(yè)革命的到來(lái)為各個(gè)國(guó)家提供了發(fā)展和轉(zhuǎn)型的機(jī)遇,也面臨競(jìng)爭(zhēng)力格局變化的挑戰(zhàn),智能制造成為各國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的新戰(zhàn)場(chǎng)。各國(guó)圍繞制造業(yè),都提出了相應(yīng)的戰(zhàn)略——美國(guó)的“國(guó)家制造創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)”、德國(guó)的“工業(yè)4.0”,日本的“工業(yè)價(jià)值鏈”,當(dāng)然還有中國(guó)的“中國(guó)制造2025”。那么,這些戰(zhàn)略之間有何差異呢?而形成這些差異的根本原因又是什么?

1、對(duì)知識(shí)的理解、積累和傳承方式差異,決定了制造哲學(xué)和文化

對(duì)制造業(yè)而言,簡(jiǎn)單地來(lái)講即是“發(fā)現(xiàn)問題(比如質(zhì)量缺陷、精度缺失、設(shè)備故障、成本較高、效率低下等)、了解問題,在此過(guò)程中獲取信息,并將其抽象化為知識(shí),再利用知識(shí)去認(rèn)識(shí)、解決和避免問題的過(guò)程?!?/p>

了解和解決問題的手段和方法決定了所獲得知識(shí)的形式,而將知識(shí)抽象化加以運(yùn)用的過(guò)程和形式則決定了知識(shí)傳承的形式。這個(gè)過(guò)程可以通過(guò)“人來(lái)完成”、“數(shù)據(jù)來(lái)完成”或是“系統(tǒng)來(lái)完成”,這也是決定一個(gè)國(guó)家制造哲學(xué)的最根本原因。

2、日本:“通過(guò)組織文化和人的訓(xùn)練不斷改善,在知識(shí)承載上非常依賴人”

日本獨(dú)特的克忍、服從和集體觀念文化也深深地影響了日本的制造文化,其最主要的特征就是通過(guò)組織的不斷優(yōu)化、文化建設(shè)和人的訓(xùn)練來(lái)解決生產(chǎn)系統(tǒng)中的問題。這一點(diǎn)相信國(guó)內(nèi)許多制造企業(yè)都感同身受,因?yàn)榇蠹以诮邮芫媾嘤?xùn)的時(shí)候被反復(fù)強(qiáng)調(diào)的3個(gè)方面就是“公司文化”、“三級(jí)組織”和“人才訓(xùn)練”。最典型的體現(xiàn)就是日本在20世紀(jì)70年代提出的以“全生產(chǎn)系統(tǒng)維護(hù)(TPM)”為核心的生產(chǎn)管理體系。其核心思想可以用“三全”來(lái)概括:全效率、全系統(tǒng)和全員參與。實(shí)現(xiàn)方式主要包括在3個(gè)方面的改善:提高工作技能、改進(jìn)團(tuán)隊(duì)精神和改善工作環(huán)境,以致在20世紀(jì)90年代以后日本選擇“精益制造(Lean Manufacturing)”作為其轉(zhuǎn)型方向,而非“6-sigma質(zhì)量管理體系”。

日本企業(yè)在人才的培養(yǎng)方面也是不遺余力的,尤其是“雇員終身制”文化,將雇員與企業(yè)的命運(yùn)緊密聯(lián)系在一起,使得人的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)能夠在企業(yè)內(nèi)部積累、運(yùn)用和傳承。

日本企業(yè)解決問題的方式通常是:

發(fā)生問題→人員迅速到現(xiàn)場(chǎng)、確認(rèn)現(xiàn)物、探究現(xiàn)實(shí)(三現(xiàn)),并解決問題→分析問題產(chǎn)生的原因,通過(guò)改善來(lái)避免問題

最終的知識(shí)落在了人的身上,人的技能提升之后,解決和避免問題的能力也就上升了。

因此對(duì)于日本企業(yè)而言,員工是最重要的價(jià)值,對(duì)人的信任遠(yuǎn)勝于對(duì)設(shè)備、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的信任,所有的自動(dòng)化或是信息化建設(shè)也都是圍繞著幫助人去工作為目的,所以日本企業(yè)從來(lái)不會(huì)談機(jī)器換人或是無(wú)人工廠。如果中國(guó)想要學(xué)習(xí)工匠精神,那么最應(yīng)該借鑒的是日本孕育工匠的組織文化和制度。但是這樣的文化在近幾年遇到了一個(gè)十分巨大的挑戰(zhàn),就是日本的老齡化和制造業(yè)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(shí)。

日本也意識(shí)到了自己在數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)方面的缺失,開始在這些方面發(fā)力。這一點(diǎn)在日本的“工業(yè)價(jià)值鏈產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”的構(gòu)架和目標(biāo)上能夠清晰地看到。該聯(lián)盟提出的19條工作項(xiàng)目中有7條與大數(shù)據(jù)直接相關(guān)??梢哉f(shuō)日本的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略是應(yīng)對(duì)其人口結(jié)構(gòu)問題和社會(huì)矛盾的無(wú)奈之舉,核心是要解決替代人的知識(shí)獲取和傳承方式。

但日本在轉(zhuǎn)型過(guò)程中同樣面臨著許多挑戰(zhàn):首先是數(shù)據(jù)積累的缺失,使得知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)從人轉(zhuǎn)移到信息化體系和制造系統(tǒng)的過(guò)程中缺少了依據(jù)和判斷標(biāo)準(zhǔn)。其次是日本工業(yè)企業(yè)保守的文化、造成軟件和IT技術(shù)人才的缺失,正如日本經(jīng)產(chǎn)省公布的《2015年制造白皮書》中所表達(dá)的憂慮:“相對(duì)于在德國(guó)和美國(guó)正在加快的制造業(yè)變革,現(xiàn)在日本企業(yè)表現(xiàn)出重視軟件的姿態(tài)?!?/p>

3、德國(guó):“通過(guò)設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)的不斷升級(jí),將知識(shí)固化在設(shè)備上”

德國(guó)的先進(jìn)設(shè)備和自動(dòng)化的生產(chǎn)線是舉世聞名的,可以說(shuō)在裝備制造業(yè)的實(shí)力上有著傲視群雄的資格。同時(shí)德國(guó)人嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)格,以及其獨(dú)特的“學(xué)徒制”高等教育模式,使得德國(guó)制造業(yè)的風(fēng)格非常務(wù)實(shí),理論研究與工業(yè)應(yīng)用的結(jié)合也最緊密。然而德國(guó)也很早就面臨勞動(dòng)力短缺的間題,在2015年各國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)的報(bào)告中,勞動(dòng)力是德國(guó)唯一弱于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型國(guó)家平均水平的一項(xiàng)。因此,德國(guó)不得不通過(guò)研發(fā)更先進(jìn)的裝備和高度集成自動(dòng)的生產(chǎn)線來(lái)彌補(bǔ)這個(gè)不足。

德國(guó)的制造業(yè)解決問題的邏輯是:

發(fā)生問題→人(或裝備)解決問題→將解決問題的知識(shí)和流程固化到裝備和生產(chǎn)線中→對(duì)相似問題自動(dòng)解決或避免

舉個(gè)比較直觀的例子來(lái)比較日本和德國(guó)解決問題方式的不同:如果生產(chǎn)線上經(jīng)常發(fā)生物料分揀出錯(cuò)的現(xiàn)象,那么日本的解決方式很有可能是改善物料辨識(shí)度(顏色等)、員工訓(xùn)練,以及設(shè)置復(fù)查制度。而德國(guó)則很可能會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)射頻識(shí)別(RFID)掃碼自動(dòng)分揀系統(tǒng),或是利用圖像識(shí)別+機(jī)械手臂自動(dòng)進(jìn)行分揀。

又比如,德國(guó)很早就將誤差補(bǔ)償、刀具壽命預(yù)測(cè)、多軸同步性算法、主軸震頻補(bǔ)償?shù)冉鉀Q方式以功能包的形式固化到了機(jī)床中,因此即便是對(duì)制造工藝和操作并不熟練的工人也能夠生產(chǎn)出可靠的產(chǎn)品。也正是這個(gè)原因成就了德國(guó)世界第一的裝備制造業(yè)大國(guó)地位。

除了在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)追求問題的自動(dòng)解決之外,在企業(yè)的管理和經(jīng)營(yíng)方面也能夠看到其盡力減少人為影響因素的努力。比如最好的ERP、MES、APS等軟件供應(yīng)商都來(lái)自德國(guó),大量的信息錄入和計(jì)劃的生成及追溯通過(guò)軟件自動(dòng)完成,盡量減少人為因素帶來(lái)的不確定性。

然而,德國(guó)同樣對(duì)數(shù)據(jù)的采集缺少積累,因?yàn)樵诘聡?guó)的制造系統(tǒng)中對(duì)故障和缺陷采用零容忍的態(tài)度,出現(xiàn)了問題就通過(guò)裝備端的改造一勞永逸地解決。在德國(guó)人的意識(shí)中不允許出現(xiàn)問題,也就自然不會(huì)由問題產(chǎn)生數(shù)據(jù),最直接的表現(xiàn)就是找遍德國(guó)的高校和企業(yè),幾乎沒有人在做設(shè)備預(yù)診與健康管理(PHM)和虛擬測(cè)量等質(zhì)量預(yù)測(cè)性分析。另外由于德國(guó)生產(chǎn)線的高度自動(dòng)化和集成化,使得其整體設(shè)備效率(OEE)非常穩(wěn)定,利用數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的空間也較小。

德國(guó)依靠裝備和工業(yè)產(chǎn)品的出口獲得了巨大的經(jīng)濟(jì)回報(bào),因?yàn)楫a(chǎn)品優(yōu)秀的質(zhì)量和可靠性,使得德國(guó)制造擁有非常好的品牌口碑。然而德國(guó)近年來(lái)也發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題,那就是大多數(shù)工業(yè)產(chǎn)品本身只能夠賣一次,所以賣給一個(gè)客戶之后也就少了一個(gè)客戶。同時(shí),隨著一些發(fā)展中國(guó)家的裝備制造和工業(yè)能力的崛起,德國(guó)的市場(chǎng)也在不斷被擠壓。因此,在2008—2012年的5年時(shí)間里,德國(guó)工業(yè)出口幾乎沒有增長(zhǎng)。由此,德國(guó)開始意識(shí)到賣裝備不如賣整套的解決方案,甚至同時(shí)如果還能夠賣服務(wù)就更好了。

于是,德國(guó)提出的工業(yè)4.0計(jì)劃,其背后是德國(guó)在制造系統(tǒng)中所積累的知識(shí)體系集成后所產(chǎn)生的系統(tǒng)產(chǎn)品,同時(shí)將德國(guó)制造的知識(shí)以軟件或是工具包的形式提供給客戶作為增值服務(wù),從而實(shí)現(xiàn)在客戶身上的可持續(xù)的盈利能力。這一點(diǎn)從德國(guó)的工業(yè)4.0設(shè)計(jì)框架中能夠十分明顯地看到,整個(gè)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(jiǎn)直太像德國(guó)制造體系的風(fēng)格了,既是德國(guó)所擅長(zhǎng)的,也為其提供增值服務(wù)提供了途徑。所以第四次工業(yè)革命中德國(guó)的主要目的是利用知識(shí)進(jìn)一步提升其工業(yè)產(chǎn)品出口的競(jìng)爭(zhēng)力,并產(chǎn)生直接的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。

4、美國(guó):“從數(shù)據(jù)和移民中獲得新的知識(shí),并擅長(zhǎng)顛覆和重新定義問題”

與日本和德國(guó)相比,美國(guó)在解決問題的方式中最注重?cái)?shù)據(jù)的作用,無(wú)論是客戶的需求分析、客戶關(guān)系管理、生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量管理、設(shè)備的健康管理、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品的服役期管理和服務(wù)等方面都大量地依靠數(shù)據(jù)進(jìn)行。這也造成了20世紀(jì)90年代后美國(guó)與日本選擇了兩種不同的制造系統(tǒng)改善方式,美國(guó)企業(yè)普遍選擇了非常依賴數(shù)據(jù)的6-sigma體系,而日本選擇了非常依賴人和制度的精益管理體系。

中國(guó)的制造企業(yè)在2000年以后的質(zhì)量和管理改革上,大多選擇了精益體系這條道路,一方面因?yàn)橹袊?guó)與日本文化的相似性,更多的還是因?yàn)橹袊?guó)企業(yè)普遍缺乏數(shù)據(jù)的積累和信息化基礎(chǔ),這個(gè)問題到現(xiàn)在也依然沒有解決。

除了從生產(chǎn)系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)以外,美國(guó)還在21世紀(jì)初提出了“產(chǎn)品全生命周期管理(PLM)”的概念,核心是對(duì)所有與產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周期內(nèi)進(jìn)行管理,管理的對(duì)象即為產(chǎn)品的數(shù)據(jù),目的是全生命周期的增值服務(wù)和實(shí)現(xiàn)到設(shè)計(jì)端的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

數(shù)據(jù)也是美國(guó)獲取知識(shí)的最重要途徑,不僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)積累的重視,更重要的是對(duì)數(shù)據(jù)分析的重視,以及企業(yè)決策從數(shù)據(jù)所反映出來(lái)的事實(shí)出發(fā)的管理文化。從數(shù)據(jù)中挖掘出的不同因素之間的關(guān)聯(lián)性、事物之間的因果關(guān)系,對(duì)一個(gè)現(xiàn)象定性和定量的描述和某一個(gè)問題發(fā)生的過(guò)程等,都可以通過(guò)分析數(shù)據(jù)后建立的模型來(lái)描述,這也是知識(shí)形成和傳承的過(guò)程。

除了利用知識(shí)去解決問題以外,美國(guó)也非常擅長(zhǎng)利用知識(shí)進(jìn)行顛覆式創(chuàng)新,從而對(duì)問題進(jìn)行重新定義。例如美國(guó)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造業(yè),降低發(fā)動(dòng)機(jī)的油耗是需要解決的重要問題。大多數(shù)企業(yè)會(huì)從設(shè)計(jì)、材料、工藝、控制優(yōu)化等角度去解決這個(gè)問題,然而通用電氣公司(GE)發(fā)現(xiàn)飛機(jī)的油耗與飛行員的駕駛習(xí)慣以及發(fā)動(dòng)機(jī)的保養(yǎng)情況非常相關(guān),于是就從制造端跳出來(lái)轉(zhuǎn)向運(yùn)維端去解決這個(gè)問題,收到的效果比從制造端的改善還要明顯。這也就是GE在推廣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)所提出的“1%的力量(Power of 1%)”的依據(jù)和信心來(lái)源,其實(shí)與制造并沒有太大的關(guān)系。所以美國(guó)在智能制造革命中的關(guān)鍵詞依然是“顛覆”,這一點(diǎn)從其新的戰(zhàn)略布局中可以清楚地看到,利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)顛覆制造業(yè)的價(jià)值體系,利用數(shù)字化、新材料和新的生產(chǎn)方式(3D打印等)去顛覆制造業(yè)的生產(chǎn)方式。

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原文標(biāo)題:智能制造在美國(guó)、德國(guó)、日本有什么不同?

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    在5G時(shí)代的浩瀚海洋中,數(shù)字化與智能化的發(fā)展正如春潮般洶涌,它們是產(chǎn)業(yè)未來(lái)航向的必然趨勢(shì)。尤其對(duì)于那些傳統(tǒng)工業(yè)制造業(yè)的巨輪,若想充分駕馭市場(chǎng)需求的海洋,就必須緊跟智能制造的步伐,利用
    的頭像 發(fā)表于 01-29 11:52 ?1085次閱讀
    如何理解<b class='flag-5'>智能</b><b class='flag-5'>制造</b>和<b class='flag-5'>智能</b><b class='flag-5'>制造</b>系統(tǒng)?