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制造哲学和文化決定了國家工业4·0

文章編輯:股票配资世界發布日期:2019-03-06 10:54 浏覽次數:

8月28日,中國航空發动機集團正式成立。我國将大力發展航空發动機和燃氣輪機技術及産品。此舉也意味着我國将進一步向智能制造和工业4.0強國邁進。李傑教授指出:在第四次工业革命的進行過程中,每個國家所選擇的路徑和側重點非常不同,既取決于他們的制造业基礎和國情,而且更重要的是在制造文化和哲学方面的差異。
 
仔細觀察第四次工业革命的進行過程,我們不難發現,这次工业革命中在過去近200年的工业積累中,美國、日本、德國等工业強國都形成了非常鮮明的制造哲学,其根源是對知识的理解、積累和傳承方式的差異。
 
1日本:通過組織文化和人的訓練不斷改善,在知识的承載和傳承上非常依賴人
 
日本獨特的克忍、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組織的不斷優化、文化建設和人的訓練来解決生産系統中的問題。这一點相信國内許多制造企业都感同身受,因为大家在接受精益培訓的時候被反複強調的3個方面就是“公司文化”、“三級組織”和“人才訓練”。最典型的體現就是日本在1970年代提出的以“全生産系統維護(TPM)”为核心的生産管理體系。其核心思想可以用“三全”来概括:全效率、全系統和全員參與。以致在1990年代以後日本選擇“精益制造”作为其轉型方向,而非6-sigma質量管理體系。日本企业在人才的培養方面也是不遺餘力的,尤其是雇員終身制文化,将雇員與企业的命運緊密聯系在一起,使得人的经验和知识能夠在企业内部積累、運用和傳承。
除了企业内部以外,日本還有獨特的“企业金字塔梯隊”文化,即以一個巨型企业(通常是産业鍊最下遊,直接面對最終客戶),如豐田、三菱等为核心,形成一個完整産业鍊上的企业集群,企业之間保持長期的合作,并且互相幫助對方進行改善和提升。这樣能夠保證知识在一個更大的體系中不斷地積累、流通和傳承。
因此對于日本企业而言,員工是最重要的价值,對人的信任遠遠勝于對設備、數據和系統的信任,所有的自动化或是信息化建設也都是圍繞着幫助人去工作为目的,所以日本企业從来不會談機器換人或是無人工廠。如果中國想要学习工匠精神,那麼最應該借鑒的是日本孕育工匠的組織文化和制度。但是这樣的文化在近幾年遇到了一個十分巨大的挑戰,就是日本的老齡化和制造业年輕一代大量短缺的問題,使得沒有人能夠去傳承这些知识。日本也意识到了自己在數據和信息系統方面的缺失,開始在这些方面發力。这一點在日本的工业价值鍊(Industrial Value Chain Initiative,IVI)産业聯盟的構架和目标上能夠清晰地看到。該聯盟提出的19條工作項目中有7條與大數據直接相關,分别是:①遠程工廠的操作監控和管理;②設備生命周期管理;③生産線實時數據的动态管理;④設備集成的實時維護;⑤實時數據分析和預測維護;⑥雲共享和維護數據的策劃-實施-檢查-改進(plan-do-check action cyc1e);⑦通過制造執行系統(MES)将自动化生産線、運輸和人工檢測進行集成;⑧自主的制造執行系統在公司外工作;⑨能處理意外情況的制造執行系統;⑩达到從實時數據獲取制造知识;⑪以智能數據作为質量保證(故障的早期發現和阻止);⑫中小型企业制造系統使用機器人;⑬制造技術與管理的無縫集成;⑭設計和制造的物料清單與可追溯管理的集成;⑮人與機器合作的工作方式的工廠的标準化;⑯連接中小企业;⑰信息物理生産和物理一體化;⑱遠程站點的B2B收貨服務;⑲面向用戶的大規模定制。
可以說日本的轉型戰略是應對其人口結構問題和社會矛盾的無奈之舉,核心是要解決替代人的知识獲取和傳承方式。日本在轉型過程中同樣面臨着許多挑戰,首先是數據積累的缺失,使得知识和经验從人轉移到信息化體系和制造系統的過程中缺少了依據和判斷标準。其次是日本工业企业保守的文化造成軟件和IT技術人才的缺失,正如日本经産省公布的《2015年制造白皮書》中所表达的憂慮“相對于在德國和美國正在加快的制造业變革,現在還沒有(日本)企业表現出重視軟件的姿态。”
 
2德國:通過設備和生産系統的不斷升級,将知识固化在設備上
 
德國的先進設備和自动化的生産線是舉世聞名的,可以說在裝備制造业的實力上有着傲視群雄的资格。同時德國人嚴謹的風格,以及其獨特的“学徒制”(co-op)高等教育模式,使得德國制造业的風格非常務實,理論研究與工业應用的結合也最緊密。
舉個比較直觀的例子来比較日本和德國解決問題方式的不同:如果生産線上经常發生物料分揀出錯的現象,日本的解決方式很有可能是改善物料辨识度(顔色等)、員工訓練以及設置複查制度;而德國則很可能會設計一個射頻识别(RFID)掃碼自动分揀系統或是利用圖像识别+機械手臂自动進行分揀。
除了在生産現場追求問題的自动解決之外,在企业的管理和经營方面也能夠看到其盡力減少人为影響因素的努力。比如最好的企业资源管理(ERP)、生産執行系統(MES)、自动排程系統(APS)等軟件供應商都来自德國,通過軟件自动完成盡量減少人为因素帶来的不确定性。
然而,德國同樣對數據的采集缺少積累,因为在德國的制造系統中對故障和缺陷采用零容忍的态度,出現了問題就通過裝備端的改進一勞永逸地解決,在德國人的意识中不允許出現問題,也就自然不會由問題産生數據,最直接的表現就是找遍德國的高校和企业幾乎沒有人在做設備預診與健康管理(PHM)和虛拟測量等質量預測性分析。另外由于德國生産線的高度自动化和集成化,使得其整體設備效率(0EE)非常穩定,利用數據進行優化的空間也較小。
因为産品優秀的質量和可靠性,使得德國制造擁有非常好的品牌口碑。然而德國近年来也發現了一個問題,那就是大多數工业産品本身隻能夠賣一次,所以賣給一個客戶之後也就少了一個客戶。同時,随着一些發展中國家的裝備制造和工业能力的崛起,德國的市場也在不斷被擠壓。因此,在2008-2012年的5年時間里德國工业出口幾乎沒有增長。由此,德國開始意识到賣裝備不如賣整套的解決方案,甚至同時如果還能夠賣服務就更好了。于是德國提出的工业4.0計劃,其背後是德國在制造系統中所積累的知识體系集成後所産生的系統産品,同時将德國制造的知识以軟件或是工具包的形式提供給客戶作为增值服務,從而實現在客戶身上的可持續的盈利能力。这一點從德國的工业4.0設計框架中能夠十分明顯地看到,整個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,这簡直太像德國制造體系的風格了!既是德國所擅長的,也为其提供增值服務提供了途徑。所以第四次工业革命中德國的主要目的是利用知识進一步提升其工业産品出口的競争力,并産生直接的经濟回報。
 
3美國:從數據和移民中獲得新的知识,并擅長颠覆和重新定義問題
 
與日本和德國相比,美國在解決問題的方式中最注重數據的作用,無論是客戶的需求分析、客戶關系管理、生産過程中的質量管理、設備的健康管理、供應鍊管理、産品的服役期管理和服務等方面都大量地依靠數據進行。这也造成了1990年代後美國與日本選擇了兩種不同的制造系統改善方式,美國企业普遍選擇了非常依賴數據的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。
中國的制造企业在2000年以後的質量和管理改革大多選擇了精益體系这條道路,一方面因为中國與日本文化的相似性,更多的還是因为中國企业普遍缺乏數據的積累和信息化基礎,这個問題到現在也依然沒有解決。除了從生産系統中獲取數據以外,美國還在21世紀初提出了“産品全生命周期管理(PLM)”的概念,核心是對所有與産品相關的數據在整個生命周期内進行管理,管理的對象即为産品的數據,目的是全生命周期的增值服務和實現到設計端的數據閉環(closed-loop design)。
數據也是美國獲取知识的最重要途徑,不僅僅是對數據積累的重視,更重要的是對數據分析的重視,以及企业決策從數據所反映出来的事實出發的管理文化。除了利用知识去解決問題以外,美國也非常擅長利用知识進行颠覆式創新,從而對問題進行重新定義。例如美國的航空發动機制造业,降低發动機的油耗是需要解決的重要問題。大多數企业會從設計、材料、工藝、控制優化等角度去解決这個問題,然而通用電氣公司(GE)發現飛機的油耗與飛行員的駕駛习慣以及發动機的保養情況非常相關,于是就從制造端跳出来轉向運維端去解決这個問題,收到的效果比從制造端的改善還要明顯。这也就是GE在推廣工业互聯網時所提出的“1%的力量” (Power of 1%)的依據和信心来源,其實與制造并沒有太大的關系。
所以美國在智能制造革命中的關鍵詞依然是“颠覆”,这一點從其新的戰略布局中可以清楚地看到,利用工业互聯網颠覆制造业的价值體系,利用數字化、新材料和新的生産方式(3D打印等)去颠覆制造业的生産方式。

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