精益 | 智能制造不能脱离精益管理和信息化
以制造业发展历程来看，机械化、精益管理、信息化是迈向智能化企业的必经阶段。对这几个阶段的理解有利于制造企业对自身的智能化现状有比较清醒的认识，并设计出适合自身状况的智能化发展之路。
制造价值链及智能化历程
机械化
工业制造的发展起源于蒸汽机的发明，也就是我们常说的第一次工业革命。蒸汽机的引入第一次实现了机器设备对人工的替代，从根本上改变了原来以人工劳动带动生产发展的经济增长方式，使得在生产力发展中起决定性作用的生产要素从土地和劳动力变成了以机器为代表的资本。不管后面几次工业革命的核心生产要素如何改变，各类生产机器设备一直是以物理形式存在的生产过程的直接参与者，也一直因应不同时代的要求不断发展。
上图是制造价值链的基本建模，横向从物理实体世界、工业生产运营和商业贸易管理三个层次对虚拟世界和实体世界的业务交互进行区分；纵向从用户需求、产品研发、采购与物流、生产运营和分销体系等角度列出个功能领域的主要活动。第一次工业革命的重点都在最下面一层实体世界的资源执行上，而不是工商业运营优化上。
机器的使用使得社会生产效率有所提高，人类社会财富开始快速增长，但其离散化的生产效率很低，成本高昂；动力（能源）的获取成本很高。受这两个原因的制约，工业产品并没有真正成为大宗消费品，使更多人享受工业革命的红利并释放这部分的市场潜能成为第二次工业革命的需求。
精益管理
福特流水线的发明使得汽车生产效率大幅提高，而成本大幅下降，成为第二次工业革命的起点。但是流水线在带来成本和效率改善的同时也给生产管理带来了巨大挑战，管理复杂度急剧提升，人们迫切需要在管理上有新的突破。经过长期的摸索，以日本丰田的“精益制造”理念为代表的新兴管理思想脱颖而出，在相当长一段时间内推动着制造业的发展。精益理念并没有引入新的物理资源参与到制造过程，是从管理角度提升优化资源配置和使用，推动各种长期积累的最佳实践在制造管理中的应用，在消除浪费，实现低成本、高质量的短交期交付上起到了重大作用，尤其是在小批量、多品种的市场环境下。
精益理念是从虚拟世界入手优化物理实体世界的开始，贯穿于图二的工商业运营管理过程中，成为企业达成管理目标的重要工具，已经开始有了数字化双胞胎的影子。
信息化
精益管理理念的执行在早期主要依靠人，各种最佳实践是否执行到位依赖于人的能力。随着工业产品复杂度和精确度的增加，制造过程的分工越来越细，产线内部的协同越来越复杂，供应链协同越来越困难，原来完全依赖人工来贯彻执行精益理念的方式生产运营在效率、稳定性和可靠性方面逐渐成为瓶颈。此时各类信息管理系统和自动化等数字化技术开始广泛应用于工业系统中，信息化和自动化构成了第三次工业革命的主要特征。
信息化的对象依然是图二中所示的业务过程，在供给侧以最低的成本、最好的质量、最快的速度向需求侧提供产品，只是以前通过人工执行的各领域最佳实践通过信息系统的方式给予固化下来，生产设备的自动化程度大大提高，改善了人工执行状态下的低效率、易出错现状。
A.商业贸易管理：该部分覆盖从客户订单的采集与管理、对供应商的原材料采购，工厂内部的生产规划到产品分销，不包括实际的生产执行部分。主要由客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、分销系统（DIS）等信息系统管理。
B.生产管理运营：主要包括生产执行及研发管理，信息化以生产执行系统（MES）和产品生命周期管理（PLM）为主。
C.实体世界：包括以物理形式参与制造过程的主体及生产资源，主体指的是供应商、客户、物流运输单位、甚至公司的员工等，这些主体是价值流动的核心驱动力；而像物流叉车、生产设备、厂房等生产资源是制造价值实现的基本物理要素。信息化阶段的重点在于业务管理流程的信息化和生产设施的自动化，比如MES对生产过程中的设备参数与产品参数的数据采集与分析，与设备PLC的互动来进行防错控制等。但是相对于下一个智能化阶段来说，虚拟世界与实体世界的数字化连接和信息交互的广度、深度还远远不够。
信息系统的实施不仅加速单一层次的信息流动，还推动了三个层次之间物流、信息流和资金流、实体设备层的紧密集成，使精益制造理念贯彻更迅速、彻底，很大程度上缓解了厂内产线协同和整体供应链协同的压力。
智能化
信息化系统实施加速精益理念的贯彻执行，有力的推动厂内产线协同和供应链协同改善。但很显然制造系统并没有因为各类信息系统的支撑而杜绝所有问题，制造业务中还依然存在很多问题。我们希望有一天生产制造的过程就像咖啡店的咖啡制作过程一样，一端放入咖啡豆，另一端出来的就是浓香四溢的咖啡。但实际情况是生产质量问题时有发生，生产设备总是异常停机，生产和供应链协同也不顺畅，市场预测不准确等等，这意味着固化在各类系统中的管理经验和流程制度还不足以解决制造业的所有问题，还不足以达到类似咖啡机的生产状态，还需要有更多的管理知识和经验来避免异常问题的发生。
这些更多的管理知识和经验为什么没有在长期的制造实践中被总结出来？容易被识别和归纳总结的知识相对来说都是比较显性的，比如业务流程是否合理，如何避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性等。而有些隐性问题隐藏比较深，是工业生产中不可控的风险，比如设备性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨损等，这些隐性问题积累到一定程度后会导致显性问题的发生，比如设备的衰退最终会导致停机，精度的缺失最终导致质量偏差等，就如同冰山一样，显性问题仅仅是冰山一角，而隐性问题则是隐藏在冰山下的恶魔。
依靠人工去识别隐性问题进而改善制造系统已经不能满足要求，依靠人的知识和经验去驱动生产系统已经达到了生产力的边界，此时需要转向有第四次工业革命之称的智能制造来突破瓶颈。智能制造以自动化设备、信息系统和大量数据的积累为基础，用智能化的方式突破人工知识和经验总结的瓶颈，用大数据、物联网、云计算、人工智能等前沿技术解决知识的大规模产生、传承和分享问题，最大化优化制造业务运营，提升生产效率。
与信息化阶段一样，智能制造的智能化对象依然是上图中制造价值链模型所示流程和实体设施，但在自动化设备和信息系统之上会形成专门的智能分析层，自动化设备和信息系统为智能分析层提供数据支撑，智能分析层分析的结果反馈给信息系统，对信息系统的执行进行实时优化，信息系统又通过与实体世界的交互将优化延伸到实体层。形成一个完整的闭环。本文后面会在技术架构部分对这个过程进行详细分析。
核心要素迭代
通过制造业发展历程，可见制造业智能化并不是突然实现的，是在一次次的核心生产要素迭代中逐步发展，如下图所示，每一次核心生产要素的迭代都是以前一次核心生产要素为基础，实现限制生产力发展瓶颈的突破。智能制造的核心生产要素是知识，但需要以自动化设备和信息系统的大量数据积累为基础，从而解决知识更新缓慢的问题；而信息系统的实施又要以精益管理的推行为依托，没有良好的管理基础，信息系统的实施很难成功，信息系统的应用突破了精益管理中的人工效率低下瓶颈；以生产设备为代表的实体世界自动化水平、数据采集与交互能力、边缘计算能力在每一次迭代中不断增强，和虚拟世界一起推动智能化融合。
核心制造要素迭代
因此我们谈制造企业智能化，不能脱离生产设备状态、企业管理能力和信息化水平，不能仅仅依靠智能化技术实现智能制造。先进生产设施的引入、精益管理的推广和信息系统应用都是智能制造体系不可或缺的一部分。制造企业在推进智能化之初，需要对自身的企业发展阶段有较清醒的认识。
文章来源：奔向智能制造
