智能制造的根基是什么，现实的现场是怎么样的？

到了现在，我们很多讨论智能制造的人，并未去过现场，却大谈工业互联网、智能制造。在2014-2015年工业4.0似乎是资本的热点，发不出薪水的公司都可以涨停，大量的补贴使得很多企业都试图给自己贴上“智能制造”标签。

智能制造的根基是什么？

1  基础建模

智能制造的专家们号称要将设计、生产、运营、维护等协同起来，并通过 “数字孪生”实现虚拟的“仿真、优化”并与物理系统的交互。

现实的现场是怎么样的？

机器的设计基本上我们都是“测绘”的--没有基础的模型，那么，你打算怎么来实现这个美好的“数字孪生”？没有基础的机械建模，机器的创新设计、调试和维护都做不好，何谈再更为高级一层的全局优化。

2  运营管理

其实工厂大量的浪费就产生在细节中，很多企业抱怨制造业艰难，但看到那些工厂无处不在的浪费，这样的企业怎么可能盈利？”

量化管理构成了数字化的根基，而不是IT系统，几何尺寸、动作、良品率、效率等各个层级的量化构成了我们需要采集哪些数据、用什么模型来评估生产、达到什么样的管理运营目标。

没有精益基础运营水平的提升，连数字化要干什么应该都没法清楚。

3  互联互通

谈点技术话题，现场的根基，使能智能制造的都依赖于数字化，通信成为了关键，很多人在讨论高大上话题时候却根本不懂通信互联，如OPC UA。 

OPC UA是干什么的？很多人其实不知道，国内有多少企业开发了OPC UA基金会那里是有数的，反正我知道是没有几个的。

人工智能基础的数据集、预处理，借助于OPC UA可以很便利的实现；

应用层软件开发，基于OPC UA的SoA可以实现模块化，降低开发成本与缩短周期；

RAMI4.0、IIC的IIRA架构都是基于OPC UA传输资产、运维，以及协同的所需参数的。

但是，经常让我感慨就是为什么一点都不了解OPC UA的人在谈智能制造，他们在谈什么？

现场有神明，只有到了制造业的现场才能发现事实是什么。

工厂现场评审看什么？

无论是供应商评审、参观客户或同行工厂、收购目标评估，还是内部现时现地现物的管理，都涉及到大量的现场观察。

而现场观察往往因时间的限制，需要相关人员练就火眼金睛，在很短的时间内对现场进行快速的评估与判断。本文尝试从外部人员角度，对到生产现场看什么这一话题做初步探讨。

1  现场观察的重要性

现场观察是持续改善的基础。丰田的大野耐一将现场观察做到了极致，甚至在工厂休息日，他也会带管理人员到现场，让人站在车间安静地观察半个小时，然后指出需要改善之处。唯有如此，才能真正做到改善无止境，做到PDCA循环。

本企业人员往往对很多问题或者视而不见，或者认为无伤大雅，或者认为无法改变。也有很多管理者往往对直观信息熟视无睹，只对数字情有独钟。结果就可能挂一漏万，忽略一些关键线索，不能真正了解企业的真实状况。

作为客户，我们应该到供应商的现场，了解其成本构成、生产效率、品质管控。作为供应商，我们应该到客户的现场，了解其生产流程，以便更好地为客户服务。作为同行，如果有机会到其他工厂参观， 也是非常好的学习、对比、参照的机会。

企业运营是一个大系统，所有环节息息相关，互相影响。对于生产型企业来说，通过现场的任何细节，均可知微见著。任何大问题的产生，都可以从现场找到根源。即便是在有限的时间里走马观花，只要抓住重点，也能充分掌握工厂运作的关键信息。以下结合宏观大系统以及管理细节两方面来谈谈如何进行现场观察。

2  现场氛围

在现场首先可以直观地看到最真实的员工精神面貌，士气高昂的员工与邋遢、冷漠的员工会形成鲜明对比。与现场工人交谈几句，从工人的面部表情和肢体语言也可以得到重要的第一印象，因为这些直接反映了工人的情绪及对工厂的满意度。我参观过的一家工厂里，大部分车间都播放着欢快的音乐，一眼看过去，工人们劳动热情很高，在这样轻松愉悦的环境中工作，效率相对更高，产品的质量也会让人更有信心。

在车间走动可以注意观察是否有忙闲不均的现象，例如机器在自动加工的时候，工人长时间在旁边无所事事，或者是有的工位上的工人在长时间等待物料。存在这种现象说明工厂缺乏精益管理，人员利用率低，闲散的员工也会影响其他人的工作氛围，整体工作效率低，成本必然更高。

应该留意车间的光线是否充足，空气流通是否顺畅，现场是否有异味，噪音是否太大，车间是否整洁，因为这些也会直接影响工人的心情，进而影响生产效率和产品质量。很难想像一个现场氛围懒散、低落、冷漠，员工或心怀怨气或无所事事的工厂能够做好产品、创造效益。

3  空间利用与布局

中国的很多工厂生产车间大，利用率却很低，设备及工序布局很分散，除了浪费空间外，物料也在工厂中进行着大量无谓的搬运。而发达国家的多数工厂看起来没那么壮观，甚至略显局促，但是空间利用率高，流转效率也很高。

运输工具不但占用空间，操作成本高，还会鼓励不必要的物料移动。我在一个客户工厂看到很多电动叉车、手动叉车在忙碌地穿梭，但是其中有大量的无谓搬运。例如同一批零件从A区搬到B区加工完后再搬回A区做后道加工，然后搬到C区处理，最后还要再搬回B区，搬运的浪费简直达到极致。

原则上当天使用的生产物料应沿生产线存放，而不是在几个库存区分隔存储，工具和工装摆放应尽量靠近机器。工厂布局应保证产品流动的顺畅性，尽量避免任何隔断。如果在一个工厂中看到物料搬运距离长，搬运路线重复，或者搬运次数多，则说明布局不合理，空间利用不理想，也说明生产线没有做到尽量集结。

4  现场标准化

标准是最佳的状态和统一的执行参照。没有标准就无从执行，就没有改进的着眼点。生产现场应该有的标准很多，包括作业和品质标准，5S与安全标准、操作与维护标准，流程与返工标准、安全库存标准等等。

很多工厂现场都有SOP（标准化作业流程），我们可以观察这些标准是否有漏项、能否易于执行、中间是否有断点。检查是否写的、说的、做的一致，质量控制点是否以醒目的标志或颜色加以突出。

通过观察同一个工序的不同员工具体操作过程，可以发现其中是否有差异，包括动作的顺序、操作力度、是否有遗漏等方面。有差异说明员工缺乏标准化操作培训，则产品发生变异的可能性大大增加。我在一个供应商工厂参观时，发现不同的工人锁四个螺丝的顺序不同，也没有标准扭力参考，全凭感觉，有的工人会锁两遍，有的工人只锁一遍，难怪会发生螺丝脱落，或者一边锁得太紧导致另一边翘起来的质量投诉。

5  品质管控

现场观察应着重留意车间对于不良品的处理方式。好的工厂会将问题暴露出来，而不是将不良品和废品掩盖起来。例如用灯光聚焦废料，或用红色标签将其醒目标出，这样可以立刻知道废料是否在增加，或者生产流程的某段是否正在生产不良品。

我在一个工厂的角落看到很多不良品，从上面的灰尘可见堆积了相当长时间，但没有任何标志来说明不良的原因和问题所在。询问现场工人，回答说那些东西都好几个月了，没人清楚是什么问题，也没人处理。询问出现不良品如何处理，回答是有专人返工，也没人去深究出现不良的原因。谁敢和品质管理如此混乱的工厂合作呢？

在制品、半成品的可追溯性也可以在现场很容易地看出来。在好的工厂里，每个部件都有一张卡片或一份文件跟随流转，注明来源、经手加工的人员、所使用的设备等信息，在任何工序发现问题均可轻易追溯到源头，也便于改善。

现场可以通过工人对于零部件的防护程度，来判断品对品质管理的精细度。我在一家电机厂看到转子随意摆放在水泥地面，没有任何防护措施，这样的成品电机质量可想而知。另一方面定子竖着放在木质工作台上，工人在上部整形，下部的漆包铜线很容易因摩擦损坏绝缘漆，同样造成品质隐患。

通过观察不良品数量和比例，也可初步判断一个工厂的质量控制过程是否合格。我在参观一个供应商时，中午前后发现成品线末端堆积了20多件不合格品。经询问工人，这条流水线一天的产量平均在1000件，按此估算每天的不良品大约50件，成品不良率高达5%，这说明在前面各道工序有大量质量问题没有被发现，不良品一直流窜到最后，质量控制很弱，制造不良的成本一定很高。

6  目视化

目视化管理是很多高级管理手段的基础，是一个生产企业管理水平的直观传达。在管理良好的工厂中，目视化工具随处可见。包括工作场所的组织与标准化、结果性指标目视化、标准作业目视化、控制性指标目视化、自动防错与纠错目视化、警报机制等等。参观时，应注意寻找各种目视化工具。

目视化的管理看板，可分为静态的和动态的管理看板。静态的看板主要是传达组织长期的管理理念，动态的看板是管理者随时要把握的管理信息，更能反映一个工厂的管理水平和能力。

我看过的很多工厂车间里悬挂了大量的宣传口号，老板还很自豪地炫耀企业文化、目视化做得好。但是这些工厂很少使用动态看板，或者动态看板基本不动，数据信息几个月没有更新过。这说明看板只是做样子的，根本没有起到实际作用。

5S是现场组织与标准化的体现，是目视化的底层应用。然而由于种种原因，现实中大多数的中国企业在5S管理方面都走进了误区。在一家大型电机制造厂，生产车间一眼望过去几乎一尘不染，所有的地面都涂着漂亮的油漆，各种目视化的线条、标识等都做得很象样子，但唯独缺乏安全警示标志。过于光滑的路面摩擦力不足，人走在上面不小心都会滑倒，手推车、叉车也可能会打滑。这样的表面功夫做得很足，但还是有很多安全隐患。

7  工具设备状态

在好的工厂里，设备整洁而且保养良好，设备相关信息一目了然并且即时更新。在一个铸造厂的机加工车间，虽然各种车床都不是很先进，甚至历史很长，但都在良好的状态下运转。我看到每台机器的侧面都醒目地贴着一张卡片，上面记录着该设备的型号、采购日期、价格、供应商、维修记录、保养记录等等。此外，日常点检表也记录得很完整，有的点检表上清晰地记录着操作工发现的隐患，以及设备部门的签字及处理方案。这说明设备管理和保养形成了良性体系。

在另一家工厂，我看到一台大型真空浸漆机处于待修理状态，据说是密封橡胶圈老化需要更换，但配件要一个月以后才能到位。这台设备上没有任何维修保养记录，虽然有每日点检表，但对这样的易损件直到严重老化不能使用才发现，说明点检不到位或者敷衍了事。这台设备的故障本来可以很早就产生预警并做好相应的准备工作，不至于造成停机一个月严重影响生产交货。

在现场还可以向员工了解，操作人员和产品开发人员是否参与了设备的采购决策。一线工人和参与产品开发和生产的人员最清楚新设备的优缺点，也最了解生产线的实际需求。在很多工厂设备采购都是由高层或设备部决定，很少征求一线人员意见，导致大量后续的问题。例如我参观过一家提供机加工配件的供应商，在现场看到好几台高精尖的设备处于闲置状态。询问现场管理人员，原因是这些设备的运转需要大批量单一同型号的产品才合算，而该工厂从来都没有过这样批量的订单。此类问题本来是可以通过前期各部门的广泛介入来避免的。

此外，如果有机会观察一下设备切换过程，或者了解一下换型时间及换型之后的生产批量。看工厂是否能做到将外部作业与内部作业区分，是否能做到快速换型，切换之后的生产批量是否合理。这些都直接影响工厂的生产效率、库存和生产成本。

8  现场观察注意事项

现场观察是发现问题的最直接的手段，绝大部分问题都会在现场表现出来，可快速对工厂做初步评估，由此追根溯源，也可以减少很多工作的盲目性。本文探讨的仅仅是现场观察众多内容的一小部分，现场观察还有很多方式方法及不同的着眼点，但基本原则和需要注意的事项是一致的。

首先，不能带有色眼镜来看现场，不能怀揣着结论到现场找证据，这样往往会有失偏颇。

其次，现场不能光看表面，需要核对说的、写的、做的是否一致，需要多问几个为什么。

第三，应同时以宏观和微观的眼光来看，采用缩的方式聚焦细节，采用放的方式来看整体。

第四，尽量不做笔记，这样会影响观察和思路的连续性，也会让现场人员感到紧张。