【智能制造】离散制造智能工厂的五大特征；我们向华为制造部学习什么？
智能工厂：以数据为中心，自动化控制、生产调度优化、资源计划管理三位融合的智能制造过程控制管理。
在中国制造2025及工业4.0信息物理融合系统CPS的支持下，离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，做到纵向、横向和端到端的集成，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而建立基于工业大数据和“互联网”的智能工厂。
生产设备网络化，实现车间“物联网”
工业物联网的提出给“中国制造2025”、工业4.0提供了一个新的突破口。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。传统的工业生产采用M2M(Machineto Machine)的通信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过Things to Things的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
在离散制造企业车间，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。如：数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至DNC服务器，设备操作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完成后，再通过DNC网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。
生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
目前，信息技术渗透到了某些先进离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、MES、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据也日益丰富，随着柔性化智能生产的需求，对生产数据的实时性要求也更高。
在离散制造企业车间，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。
利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
生产文档文纸化，实现高效、绿色制造
构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现“制造大国”走向“制造强国”的重要战略之一。目前，在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、易丢失等。
生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。
生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统
通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械、汽车、电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此，其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
MES在实现生产过程的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨大作用。首先，MES借助信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。其次，MES在企业和供应链间以双向交互的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。
生产现场无人化，真正做到“无人”工厂
在离散制造企业生产现场，数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式(Lights Out MFG)。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓，远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢复自动化生产，整个生产过程无需人工参与，真正实现“无人”智能生产。
文章来源：MES专家
我们向华为制造部学习什么？
“ 面向工业4.0和智能制造，我们要从系统工程角度出发，从未来的商业模式规划和设计供应模式、制造模式和生产方式出发。需先把大生产体系的架构规划清楚，架构不清楚未来就会走弯路。”
— 任正非
01 产品如人品：质量第一、交付第二、成本第三
1999年，华为制造部就与德国FhG合作厂房布局和自动化设计；2002年起，在西门子管理学院的指导下推行六西格玛全面质量管理；2006年，请丰田退休董事担任精益生产顾问；2012年，又引入杜邦的安全生产先进实践。经过持续努力，产品直通率达到了97.89%（日本领先的精益生产企业水平直通率为99%）。
正是在开放的理念下，华为和世界上最好的公司合作、和世界上最优秀的人在一起，从而精炼出最高质量。质量是企业的生存之本，一流的工具是生产出一流产品的必要元素，正如任总所说：“我们所有业务的本质是实现高质量，高质量的实现是需要投入高成本的，我们一定要明白我们要的是胜利。”
“质量与交付发生冲突，质量优先；交付与成本发生冲突，交付优先”，质量第一、交付第二、成本第三的华为制造质量管理理念，是华为产品高品质的保证。产品如人品。不管时代如何变化，以客户为中心，履行对客户的承诺，始终是质量管理的根基。
02 大志小行、知行合一、让持续改善成为习惯
“管理得不细，就像走在沼泽地。管理得细，就像走在大路上，越走越快”,华为认为管理的改进，首先建立在发现问题、解决问题的基础之上。发现问题就是寻找改善点，找到改善点就可以通过改善为公司增加盈利 ，所以发现问题就是“寻宝” 。
造就精益的活动，称之为改善。改善，就是今天的工作比昨天做得好，明天的工作比今天做得更好，天天小改进，年年大进步。对于组织和个人来说，持续改善的最高境界，就是让改善成为日常习惯。丰田不是一夜成为世界第一，而是经历了六七十年日复一日地改善。“持续改善、精益生产”，正是自我批判在制造部的例行践行。
持续改善，其本质是精益求精。在视力、人手控制等生理局限下，人工装配的“精益求精”已经无法和机器抗衡。智能化、自动化工业生产的优势在于一天装配几万个部件，却可以做到分毫不差。但不断寻求自我突破和改进的工匠精神内核依然没有改变。
制造部总裁李建国介绍，原来华为生产是批量生产模式，生产过程中等待多、浪费多，周期长。面对今天的快速供货需求，华为不断加强供应链的快速响应能力，整个生产体系选择以缩短制造周期为主线持续进行精益改善，通过采用“一个流”生产模式等把制造业务做精做简，再大力推行生产自动化，并用智能化牵引，持续减少和消除各种等待和浪费，取得了生产周期、质量和效率的同步改善。
例如：原来需要八九十人的手机生产线，现在只需28人，第一台手机产出与第二台手机产出间隔28.5秒。偌大的厂房，已看不到人推小车运送物料的场景。这样的例子，不胜枚举……只有真正重视每个哪怕只有1秒的改善点，才可能取得“大收益”。每一件小事都做好了，也就是做好了“大事” 。
任总在公共关系年会上说，假大空成不了世界第一，世界第一就是一件件小事积累起来的。公共关系提升也是一个长期、持续的过程，我们不能期望做一件大事改变一个营商环境。若要在当地国家改变认知，获得理解，建立信任，减少发展阻力，需要的正是这种几年、十几年、几十年碎片化、润物细无声的过程。“大志小行、知行合一、持续改进”。
03 让精益生产插上智能化的翅膀
自动化/数字化/智能工厂内，关键资源相互连接，动态灵活调配，通过“人与物”的相互协同、“物与物”的相互通讯，达到“人与物”的最佳配置和最优配合。从大卡车向基地运货、物料自动仓储入库、生产线自动提取配件、产成品出库，全线智能化管理。大数据、可视化管理，远不止生产基地，上至全球供应商的质量控制，下至维修店的故障分析，均在指挥中心的“数字大脑”上可以随时调取，监控。生产基地的自动化/数字化/智能制造标杆车间，每一台生产设备、每一位员工，每一件物料，均成为物联网上的一个数字化、可视化、智能化的节点。
市场、研发、生产制造等环节都数字化融合和集成，工厂与客户可直接连接，可以远程验证、远程验收和远程维修/维护。比如说，客户通过虚拟环境进入工厂走一圈，就可以直接下单、甚至可以有规则地影响制造过程，满足不同用户的定制化需求，实现“设计即制造、所见即所得、制造即服务”。
Ⅰ. 设计与制造数字化融合，多角色在一个平台上工作。产品工程数据流在先进的MPM软件平台上进行研发与制造融合设计，虚拟验证和实物验证相结合。产品工程数据从PDM到MPM，再到MES+端到端集成，设计到制造多角色在一个平台上工作。产品、物料、工厂设施/生产设备和工艺流程都数字化，从而为真实的物理世界建立起一个虚拟世界的“数字双胞胎”，在设计阶段就在这个虚拟世界进行生产过程中每一步制造方案的设计/仿真/验证/优化和DFM的工具化/自动化检查；产品设计数据和工艺参数就可以免转换、一键式地灌入生产系统和生产设备，从设计源头保证产品高质量，缩短产品开发周期和试制周期。
Ⅱ. 客户订单/供应计划信息透传到制造工厂，共享式集成、自动化处理。生产信息流通过ERP把订单/计划信息透传到MES+，通过MES+实现客户数据驱动按价值流自动化生产。产业链上的供应商、制造工厂全过程互联，订单状态、供应商来料状态和生产过程状态透明可视，客户下单后即可直观看到产品制造过程。
04 自动化背后的英雄不是机器，而是人的智慧
在自动化、智能化生产过程中，人看不见了，但智慧无处不在。从提取配件到整机打包，手机生产线只有120米。连以往被认为无法随线的集中式庞大老化房都小型化、随线了，高度降到1.6米。改善的智慧，并不完全依赖硬件资源投入。只要多想、多试，一定有更好的方法。
李建国讲了一个故事，在精益改善过程中，日本顾问要求针对问题提出至少七种解决方案。为什么要七种方案？就是要把智慧充分发挥出来。针对多个方案分析利弊得失，上下游达成一致，最后再快速实施。
05 系统规范工匠科学家、工匠专家管理，提高其待遇，适当增加编制，让研发和制造从一开始便融合、打通
吸纳中国的博士、硕士，引入德国日本等发达国家的优秀博士、硕士，学习大工业的概念、学习世界的先进制造。引进统计学、系统工程学、控制学工匠科学家，引进系统工程学、统计学博士以加强研究。
自动化生产背后的英雄是人，而不是机器。在自动化时代，精兵路线，更需要加大对高端人才的引进，以及与专业领域的权威的深度合作。研发很伟大，工艺研究很伟大，管理也很伟大，就是要去掉这个界限，才能有利于整个生产体系的全流通。因此要系统性地规范工匠科学家、工匠专家的管理，提高的待遇。
商业环境改善不是靠多建一个厂，多招一个人，多投一分钱，而是靠我们的专业能力去沟通和推动，高度依赖于人才的技能与经验。所以我们采取精兵战略，重人才质量，不追求数量，在各个领域引入专家和明白人，对外广交朋友、为我所用，以“公共关系八项基本工作原则”为指引，在全球开展工作。
06 可视化、数据化应用对公共关系IT化的借鉴意义
制造部从“精益生产”向“以精益生产为基础的智能化”转变，让精益生产插上智能化的翅膀，用自动化/数字化/智能化的工具和技术改造制造业务，大幅提升了生产效率。
可视化平台给予管理者以一种超广度和深度的视觉能力，可以打破物理空间与时间的制约，展示与再现任何时间的任何对象的任何信息，从而开启一种全新的可能性。
公共关系在对外沟通平台、全球项目管理、利益相关人管理、企业声誉与舆情监测、全球资源整合等管理上，与制造部的可视化、平台化管理还有大差距，应加大IT平台、数据分析系统等的建设，为全球公共关系专家们提供实时、智能化的知识、工具与平台。
07 以规则的确定性，确保质量的稳定性
制造部的自动化生产，以高精密的设备替代人力，最大程度的降低了误差，是以规则的确定性确保了质量的稳定性。
尽管公共关系更多的是面对不确定性工作，“用法律遵从的确定性，来应对政治的不确定性”是公共关系工作的纲领，我们必须严格遵循，以保证正确的工作方向和高质量的工作输出。
以开放的心态，向业内公共关系和政府关系专家学习和合作，用追求极致的工匠精神、严格的法律遵从、更务实和有弹性的业务流程，把公共关系的工作做得更加卓越和高效，春雨润物细无声，应该成为我们每一位公共关系从业者的追求和使命。
正文来源：心声社区
图文编辑：华 营 管 理 私 塾
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
官方网站：AI-CPS.NET
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