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中国重汽集团动力公司信息中心主任姜琦:智能制造引领企业创新发展

2016-09-24

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天上之水,不辞九曲之苦,终成华夏澎湃之强音;万里长城,屹立苍穹之下,构筑中华骄傲之图腾。崇吾之山,率土之滨。天耀中卫,太阳之城。花儿杞乡沐霞光万道,世界沙都乘万里长风。   金秋九月,秋高气爽。宁夏中卫,既揽西北风光之雄奇,又兼江南景色之秀美,碧水蓝天,湖光沙色,林荫碧翠。在这美丽的“世外桃源”,2016年CIOC全国CIO大会在此盛大举办,来自全国300余位CIO共聚一堂,最接地气的观点、最实用的实战经验、最前沿的技术、最新的产品在此汇聚,碰撞出属于CIO的精彩的火花。   以下为中国重汽集团动力公司信息中心主任姜琦在2016年CIOC全国CIO大会上的发言,其演讲题目是:智能制造引领企业创新发展。  
中国重汽集团动力公司信息中心主任 姜琦   姜琦:首先感谢范总和陆总对我的委托和信任,让我作一个汇报。我知道大家昨天晚宴很兴奋很辛苦,今天到场很不容易,首先谢谢大家。我们公司是重汽二级公司生产发动机,所以很多事情是我们自己一手一手把它发展起来的。直接进入我们今天的话题。   我的题目是智能制造引领企业创新发展,主要分三个方面。第一个从产业角度看智能制造,第二个一点事例分享,第三部分是展望。   第一部分从产业发展看智能制造,这个话题有点大,但是我想到毕竟我在制造业干了这么长时间,确实有一点自己的想法,所以在这里跟大家分享一下。我们都知道我们国家包括整个产业的分类是三大产业,也就是农业、工业和第三产业,主要就是服务业。三大产业在整个国家的经济支柱起到很大的重要作用,首先说农业,我们是一个几千年的农业大国,中国到目前为止还是农业人口占了很大一部分。记得2000年在湖北有一个乡党委书记叫李昌平,他当时上书总理说了三句话,道出了农业在中国的现状,引起了国务院很大的重视。大家可以看到从2004年以来,中共中央每年1号文件全是关于农业的,也就是说至少在政策层面国家对农业给予了很大重视。   第三产业在国家GDP当中的占比是一个国家是否发达的重要标志,像在欧洲发达国家一直在大力推广第三产业,也就是说第三产业是很重要的指标。而工业,至少在目前我们国家高能耗、高污染,这就是对工业的反应,而工业已经被妖魔化了,我说改革开放三十年对中国发展最大贡献的恰恰就是工业。世界67%的蔬菜,30%的大米,80%的大棚,50.1%的猪肉等等都在中国,而我们人口只占19%,也就是说中国农业的发展在数字上已经远远超越了世界上许多发达国家。而这是另外一组数字,在经济学上有一个说法叫乘数效应,也就是说在服务业投入1美元,它对其他产业带来的效益全部在1美元以下。   我们谈另外一组数字,其实很多很多国家,美国、英国、瑞典、日本、法国,全部在目前来讲推出了自己振兴工业晋升制造业的战略。当然我们知道现在广为人知的就是德国的工业4.0。工业4.0可以说是中国智能制造的一个雏形,德国4.0提出在先,我们中国制造2025在后,各有侧重。德国4.0是西门子首先提出来的,更多侧重技术和模式,中国制造2025更多侧重政策和产业,但是他们有一个共通点就是智能制造。也就是说智能制造是整个目前来讲,世界制造业发展的一个共同目标。   下面这是我对智能制造的一点小小看法,应该说我们重汽公司是在2008年开始和德国的公司合作生产目前新型的重型卡车,几年来我们做了一些工作,下面跟各位领导汇报一下。   先打个广告,我们动力公司生产的产品基本上以内销为主,用于我们重汽集团内部整车的生产。我们动力公司首先引进了德国的发动机,当然我们会进行消化和吸收。我们新建了工厂,也提出了用先进的理念打造,提出了更高的要求。   首先机加工方面,这是我们整个系统的架构。我们比较特殊,我们是个二级公司,我们看到上面部分是我们集团,也就是说我们整个销售、技术和产品的订单包括售后服务,全部是由集团公司来负责的。而我们只负责发动机的生产,包括售后质量的改进怎么来做,还有一系列工作。这是我们的软件架构,红色部分是重点投入的,最早的MES更多侧重于车间生产,现在的发展和ERP界限不是那么分明了。我们当时上的时候没有提ERP的概念,我们当时叫信息化管理平台和制造执行系统,应该是介于MES和ERP之间的一个产品。因为我们设备比较先进,重点是在制造执行这方面。   首先是机加工,因为中国机加工水平相对还是差一些,影响发动机产品质量的主要还是铸造和机加工环节一些关键零部件的生产。为了提高产品质量我们在项目之初引进了德国的一个生产线,西门子的控制系统具有很高的自动化程度,对机加工实施了整线的监控,生产的监控,生产数据的统计分析等等。应该说机加工做到信息化管理,这方面做的还是比较成功。我们现在所看到的是,我们管理人员在办公室看到的整个生产线的工艺布局,每台设备的状况都可以实时显示出来,绿色代表正常运行,红色是故障,黄色是待机,黑色是停机。这个为各级管理者提供了一个很准确的现场状况,设备人员和技术人员都可以准确实时地看到状况,能够比较便捷地去处理问题。   我们经过测算在总体效率、数量,以及各个方面对整个机加工效率提升很快。当然机加工相对比较独立,我们当时上的是在装备,也就是在订单、计划、工艺、物流等等,这条整个生产线的管理我们付出很大心血。一直到2012年上线,我们的信息化有一点优势是跟着整个生产线的建设同步进行的,也就是说我们设备到厂,包括工艺布局到厂,我们一步一步跟进,我们整个信息化工作也是总体分布去实施的。我们对自己也提出了一些比较切实的办法,而我们没有过多地去追求一些太高端的东西。   因为整个系统比较复杂,我想把几个做的比较实际的方面,给大家汇报一下。首先是BOM,我们知道在技术领域的说法是技术先行技术标准,而在重汽公司有一个缺陷,就是所有设计都在集团。当然有一句话集中力量办大事,我们把所有人员集中在集团,但是存在一个问题设计和制造是存在差异的,而这种差异是设计人员看不到的,只有到了现场才会发现。每次出来的都有很多错误,有工艺上的、设备上的、产品、库存、采购等等方面都存在问题。在上MES的时候首先要解决这个问题,在集团和数据之间做了一道闸,每天进行数据对比,发现差异之后会通知到技术人员,至于差异是否接受是由技术人员根据现场情况做判断,这样就避免了工艺上的错误。   这给大家展示的是我们做配送计划的人员他自己手里的一些数据,一个Excel表。以前这些所有状况在我们的设计报告当中是体现不出来的,我们做配送计划的人员必须每天把计划导出来形成一个表格,然后把这些数据导入形成最终的装机明细再发布,这个工作他每天要做4个小时,这也是我们当时认为很头疼的事情。后来我们首先做了一件事,提前做维护。还有比较特殊的情况,比方我们产品有进气门、出气门、左支架、右支架,这些在实际装机过程中必须使用一个厂家,等等很多特殊情况我们都提前维护。我们的技术人员只是很轻松地能够实现在设计到制造的转变,也就是说这项工作对我们整个生产提升很大。这几条意见是我们的装配人员写下来提给我的,人总是会犯错误的,我们把数据标准化之后,就避免了这种错误。   采购。在这方面我们做了很大工作,其实我们最终的解决办法还是相对比较简单,我们自己给供应商配送了一个电子商务平台,后台数据和我们的MES系统是打通的。供应商登录这个平台之后可以实时看到他自己的订单,到我们公司的情况,库存,以及合同的信息,发票登记,我们实现了网上结算的概念。这个页面做的很简单,一方面是因为我们能力有限,另一方面我们考虑到七八百家供应商信息化水平有差异,如果我们做的很复杂很好看,实际上应用起来会很麻烦。这样我们用一种很简单的方式解决了我们和供应商的交互。我们用一个统一的标准给供应商统一发放打印软件,这样一方面给供应商提供便捷,另一方面在我们的管理上也会相对比较规范一些。   这就是我们给供应商提供的几个单据形式。比方说所有包装上统一标签,最后这个是发货清单,这个是供应商在发货之前根据我们的软件打印出来,重点在这个二维码。这个工作一方面保证了数据的准确性,另一方面也大大提高了物流收货的效率。因为以往经常出现的情况就是在仓库整车货排队,我们的物流出货很麻烦,生产又缺件,这样提高了物流效率,另外一方面也促进了生产有序性。   我们系统也会给每一种物料到货形成质检单。货收到之后会自动形成一个质检单,我们质检人员会根据清单去做,也提高了质检效率。订单,每一笔订单的完成情况。双方能够比较准确地看到每一笔货的到货情况和未到货情况,也便于采购人员和供应商交流,提高订单完成的效率。因为我们是国有企业,国有企业各种各样不规范的情况是存在的,包括要求也是不断在提。像我们现在对采购也在不断地去改进各个方面的,包括收获、份额的管理,当然份额是很个很敏感的话题,份额的管理也是很复杂的。   物流,管物就是管钱,物流涉及到一个资金的问题。对我们生产来讲最主要的就是能够实现一种精准协同的物流配送,来保证我们生产的有序进行。物流可能主要关注两个方面,一个是时间要素,一个是数量要素。时间包括的这些要素都会准确地考虑,包括数量,需求数量、库存数量,这些都是和物流相关的一些数据。物流配送还有几个原则,这些也是我们在物流交流当中逐步解决的一些问题。   在我们的三方物流、生产缓存区、线边缓存区、成品下线过程条码化。我们曾经出现这样的情况,一箱钢套第一层10个,第二层就成9个了,我们不知道是供应商还是我们的问题。我们尽量从入库出库包括交接的时候条码化,因为数据是真实反映库存和物料信息的,这样保证了数据准确性,也简化了交接的效率。   第三部分是现场管理,因为发动机的生产400多种零部件,而且整个发动机售后过程当中会出现各种各样的问题。以往的情况,我们往回追溯的时候是没有数据去支撑的,以前的时候我们中国重汽被假赔误赔这种情况非常严重,甚至出现上亿几亿的假赔误赔,因为很多不良厂商包括用户会拿假件向我们索赔,我们没有数据支撑去识破他,那我们只能去认,后来我们严格加强管理。   特别是数据采集这块,发动机装备过程是很严密的,我们现场用的很多数据采集很复杂,我们在这里也是一点点,用我们的经验去解决这个事情。这是我们生产线的一个过程,我们在后台装了西门子的模块,每一台发动机到货之后信息会写进去,之后会把信息读出来,提示每台装机的指示,这样保证了装配工人能够简单地看到本机位的装机状况,一旦出现错漏系统也会报警,防止错漏装状况。我们发动机大概采集了300多个加工过程参数,还是在不断地改进,因为产品质量要求越来越高。而且我们的发动机现在看市场销量势头还是比较好,所以我们更要用信息化手段提高产品的质量。   这是我们整个发动机的质量,当然这是一部分,我来之前领导提到因为涉及到产品保密的要求,这只是一部分。在重汽集团,在汽车行业,我觉得我们这边做的还是比较完善。   监控,因为生产过程,MES要求透明化生产,这种透明化不仅仅出现在数据上,还要体现在生产过程当中。这种监控体现在各个方面,还有财务数据的监控,那个我也删掉了,因为觉得比较敏感。这就是我们当时做了许多监控界面,为各级管理者,这种监控数据是根据各个部门提出的诉求我们不断满足他,实现这个功能。   整个数据从工位级、车间级、工厂级,逐级采集,逐级透视、监控,生产数据的汇总给我们整个生产过程实现了更加透明化。也就是说我们整个系统的应用应该说我们总结了有几个方面,对我们来说是提升。一个是生产的效率,第二个达到双向质量追溯,这块很重要,因为质量就是生命。实现精益化生产,我们确实做到了精益化生产的概念。最后提高了整个生产执行能力。2012年一直到现在我们做了大量工作,前几年我们工作压力其实很大,我现在之所以能够参加这个会议,是因为我们的工作一方面得到了认可,一方面在生产信息化管理之下比较有序,我们相对来说压力小一些,应该说目前来讲相对比较轻松,我们现在要做的是逐步改进。这就是我们这几年做的主要工作,最后是一点点小小展望。   首先从我们自身来讲,刚才讲到我们信息化做了很多工作,其实我们2011年做的时候还没有智能制造这个概念,至少我们还不知道,后来我们发现至少是在沿着这条路走。现在我们想怎么去进一步提升?大家都在进一步,我们不进一步就落后了。我们提了很多概念,这只是一部分,我们希望把我们的数字化工厂、车间,管控更加透明、完善。有几个方面,一个是生产环境,温度、噪音、粉尘,这方面监控起来能够提高环境。比如说能源消耗,其实能源消耗对企业来讲很重要,如果把这些能源有效管控起来合理分配,对企业来讲是节约成本的。而且能源消耗做的是否精细,也是我们现在去考虑的一个方面。比方说对电来讲,可以管工厂、车间、生产线,还可以管设备,就看你怎么投入怎么去做。包括视频监控,我们考虑是不是现场的一些关键工序以视频监控来做,来记录整个加工过程,包括设备等等。   另一方面,还有一点我们国有企业还有一点政治上的要求,因为公司每天不断会有各级领导来参观,智能制造做的工作很多,但是没有展示出来。集团领导也提出要求,我们做智能制造一方面要实用性,另外一方面还要具有可展示性,来参观要有可展示的方面。这个工作确实只有信息化来做,我们也在逐步推进。当然这作为制造业来讲,可能还涉及到一个投入的问题。   最后是我对现在智能制造的看法。智能制造的基础,制造执行系统。我觉得智能制造咱们国家侧重于产业,比较务虚。大家谈的最多的是ERP,但实际上对制造单位来讲车间级透明化生产是最重要的,实现这一点的最重要手段就是制造执行系统,也就是MES。   智能制造引领企业是否由制造向服务转变?这个我打了一个问号。是不是我们制造企业有这种由制造向服务转变的可能?   智能制造使得核心技术的发展更为关键,这一点我深有体会。我们产品整个制造业设备核心技术还不是我们中国的,我们知道那些西门子控制系统全部来自于国外。有一家设备的资深顾问给我讲过,那个产品,那个控制系统在之前欧盟是禁止对中国出口的,仅仅是因为后来中国是个潜在的市场他无法忽视,就允许卖到了中国,但是关掉了很多功能,也就是说我们拿到的是一个被阉割的功能。这一点我觉得对于我们来说,我们讲智能制造,我们讲信息化做了很多工作,是感到很欣慰的。但是对底层的核心技术其实中国这方面我认为是比较弱,这可能是制约中国智能制造发展的一个很关键的方面。   最后一点,智能制造我个人觉得更应关注环保、能源及资源再利用。刚才讲到工业被妖魔化,原因就是高能耗、高污染。我觉得更应关注环保、能源的有效利用和再利用,我觉得这是制造真正能够造福世界造福人类的一个很重要的因素。   最后给大家分享,清代有个诗人张维屏写了一首诗《春雷》。我觉得智能制造让我们感受到了春的生机,我觉得我们这些人员应该时刻做好准备,多多学习,多多参加范总的会议,共同提升,让我们共同开放,这就是我整个汇报全过程,谢谢大家聆听。   扫码打赏嘉宾:
 


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