2021年10月15日-16日,由中国汽车工业协会、重庆两江新区管理委员会联合主办的“2021中国汽车供应链大会”在重庆举办,长安汽车、地平线作为官方合作伙伴全力支持本次大会。本届供应链大会主题为“补短铸长、融合创新——构建中国汽车供应链新生态”,共同探讨产业政策,交流分享技术,研判产业趋势,展示创新成果,旨在促进产业国内国际互动,凝聚产业链条上下齐心,共谋产业协同发展之路。其中,在10月15日下午举办的主题论坛“数字化转型,汽车产业链发展新动能”上,重庆精耕企业管理咨询有限公司副总经理罗亚欧发表主题演讲。
以下内容为现场演讲实录:
主持人好,现场的各位朋友好,我们是重庆本地一家做数字化工厂建设的公司。我们一个一个零部件企业,我们怎么做数字化升级。零部件企业强,我的整体实力才会强。如何突破不平衡、有差异的零部件的制造过程,大而不强,我们也把这个实践给大家做一个分享。
这是我们的一个观点,必须要做精益生产,是我们数字化工厂的核心方法论。我们做数字化工厂的目的是什么?西门子说未来是提高生产力,我们现在的目的就是要提高数字化生产力,你现有的生产关系怎么去适应新的数字化生产力的关系。
我们作为一个制造企业,尤其是零部件制造企业,应对的各种场景是非常多的,从数据基础、生产计划、到现场作业,你单独做一个东西肯定做不好,要联动起来。怎么联动,就是我们做数字化的一个切入点,你切入的一定是这个企业,而非这个企业其中的一部分。企业有很多,零部件企业的范畴也很大,有离散的,有流程制造的。我们按照工艺场景来划分整个实践方法论。对于装配业务的企业,我现场的分装与总装,拉动与配送,自动化作业,我所关注的数字化生产力,我要克服的一个拦路虎。如果我是做铸造的,铸造厂也非常多。做铸造对于企业来讲,你的铝水或者铁水品质的控制,压铸机参数与模具寿命,你变化点的控制,你得找准你是做什么的,你的痛点是什么。
如果我是做机加产品的,我的PQC的现场的质检,上次丰田给我们的PPM是20,现在我们又做了一个特斯拉的件,给我们的只有10,几乎这一个月的产量不能出一件废品,我们PQC的检验,设备加工的参数,和变化点的控制,可能就是我做机加的核心痛点,我的数字生产力要提升,可能就要围绕这些重点来做。
如果我是做注塑的,注塑企业在国内很多。上料的配比,我上的一些PP的料投入的比例,我设备加工参数和模具寿命,以及视觉识别,一定要分场景来看不同的一些症状。
如果我是做冲焊的,你的板材和卷材的换算,你的冲焊设备参数与模具寿命,一模多件,你的工艺流程中怎么去控制。列举这么多,是告诉我们自己的零部件企业本身是什么场景,我就应该针对这个场景提供专业化的服务,形成标准化的数据输出。我们未来的数字化工厂才有可能这样去建立,所以分场景去建立数字化工厂。
工艺场景的不同,决定了我们的应用上的个性化与场景化。应用是海量的,你怎么解决海量的个性,我们通过三个层次不断迭代。第一,所有的活动你要做到标准化。如果我们的活动现场最细微的地方都做不到标准化,很难说你的数据做标准化,这些前提都是你要做标准作业,你要做标准化。第二,确实要发动全员,最终解决问题是人,而不是靠数据。同样的数据可以得出两种不同的结论,甚至多个结论,最终是靠人去决策。全员精益,这个人一定不是你的管理者,而是你现场的,西门子37万员工,一定是你的80%、90%,你要动员起来,这样你的企业才可能有传承,才能够做到自由的协同。第三,我们要做创新,解放生产力,激发内生创造力。工厂的内部一定有矛盾,这个矛盾怎么去解决,你靠内部解决不了的,你要靠激烈变化的外部世界,去冲撞工厂的既有的思维,来激发创造。自己革自己的命是很困难的,必须有外力去帮助,所以通过这三个路径去实现一个数字化工厂,不是一个假的数字化,你要通过这个过程,要死过一次才能够涅槃,才能够做真正的数字化的工厂。
第二,我们反过头来,你要我死一次,才能够成为一个真正的数字化工厂,我们现在哪些环节,是我们普遍来说存在的一些薄弱项,我们认为作业标准是零部件企业普遍的薄弱项,主机厂面临的压力会更大,而且他的资金或者产品的门坎会更高,人员团队的素质会更好一些。对于零部件企业来说,这块确实是很大的薄弱项。我们在座的朋友有自己的零部件企业,工序、工艺SOP文件,PQC标准,开线点检标准,返工返修等等,这些作业标准你能说清楚没有,能够迭代化的输出,这个往往就是我们非常重要的,确实是一个薄弱项。数字化工厂我做了有几十家,每次都像开荒一样,就像做一个装修或者清洁一样,在这个方面花费的时间是很多的。所以这个难度是普遍存在,你说没有这些标准,企业也在做,什么一级供应商,二级供应商的资质也在拿,潜规则与明规则,上下不同的比比皆是,怎么去突破。所以从解决办法来讲,我们靠推动,只能靠关键的有能力的人去推动,持续靠我们的标准去做持续推动,要做全力的解耦,才能把薄弱项逐步补齐。
第三,柔性生产是趋势、产业自动化是提质的客观要求。我们在全国各地做了几个典型的,这次在西北麦格纳宝鸡工厂,它是一个座椅行业,他的自动就是RFID+PLC,他的焊接是一个流,缝纫是裁片机MDC+人工组。
这是我们在嘉兴平湖BE,89人,近4个亿产值,人均300万+。它的场景是做精加工、包装、装配,所见即所得,以及工艺SOP视频化。这是他的核心业务。
重庆本地的渝美压铸,也是福特的Q1,他做的场景,我的压铸自动打磨、模具寿命等,做的这个改造。
蓝黛丰田线,PPM20,单位品种大批量DNC,自动上下料与机械手调度。这些中间企业的困境你怎么把脉,开药方,这是辅助零部件企业不可或缺的。
营口科维,它的自动化程度相对低一些,除了CCD和一个翻转机器人,人工的很多。
第四,设备大数据分析是工艺改良的基础。
针对于我们最终自动化的设备,CNC的设备一定会取代传统的设备。这些数据对于企业有什么用?实际是对大数据做工艺改良,做分析,这块又是另外一个课题,但是对我们的品质提升,提供数据化的支撑,分析决策和运维的关键点非常有好处的。
第五,数字孪生是量产进阶的有效工具,亮出短板,倒逼管理升级。通过数字孪生实际上并不是把我好看的东西表现出来,而是把你做得不好的,比如说FTT只有70%,PPM高达2万,数字孪生一下把你的短板暴露出来了,倒逼你做管理升级。所以数字孪生对我的理解,不是通常理解的如能够知晓、了解、调整、看到,而是你做得不够好,你在同行业当中并不是你吹得这么好,把这些数据做真了之后,反过来倒逼你认识的不足,倒逼你做管理升级。
我把24小时的设备参数打出来了,你要分析为什么好,为什么不好,其实是给管理者或者企业上了紧箍咒,你以前粗放式管理可能大家不知道,你现在每一秒钟,每一小时大家都知道。通过数字孪生,它其实就像一个镜子一样的,把大家素颜的一面呈现出来,而不是美颜,倒逼你应该怎么去改,而不是自我感觉良好,既不要悲观,也不要盲目乐观。
最后是对重庆精耕的简单介绍,2006年成立,15年,专注于智能化工厂和互联网这块。做国家级标识解析二级节点1个,国家级数字工厂2家,这些数智成果,包括14年的工业经验等等。
这是我们在各个工厂做的案例,包括重庆、辽宁、浙江、河南、成都等等做了一批数字化工厂,没有通过头部企业来看中国数字化工厂零部件企业的现状,而是通过中间层去切入。中间层是在一个橄榄型模型,它的量是最大的,你怎么做针对性的改善,而不是一味要打天下,孔子有句话说得好有教无类,每个企业其实都应该开出对应的配方,目的是提高它的数字化生产力,这是我跟各位的分享,谢谢各位。
来源:盖世汽车
本文地址:https://www.d1ev.com/news/qiye/158630
以上内容转载自盖世汽车,目的在于传播更多信息,如有侵仅请联系admin#d1ev.com(#替换成@)删除,转载内容并不代表第一电动网(www.d1ev.com)立场。
文中图片源自互联网,如有侵权请联系admin#d1ev.com(#替换成@)删除。