数字化工厂规划之七剑下天山

柏隽

数字化工厂落地规划领域的七把宝剑，通过体系化的规划方法和手段保障企业实现制造业数字化、智能化、网络化和协同化，满足制造业个性化、服务化和生态化的发展需求，促进制造业加速转型升级和提质增效。

相传世间有七把绝世神剑，每隔百年这七把绝世神剑便会现世，更有传言得七剑者便可号令天下，武林中人争相夺取。它们分别为莫问剑、游龙剑、青干剑、舍神剑、天瀑剑、日月剑、竞星剑，此七把神剑是铸剑大师晦明在天山上经过七个不同剑境所铸。

此一刻，数字化工厂规划作为当前智能制造落地的首要环节，可以帮助企业在数字化转型升级的过程中明晰企业的核心优势、发展瓶颈， 并根据现有状况找到可行的落地路径。七把神剑在手，数字化工厂尽在囊中。

莫问剑 VS 方法论

企业在数字化转型过程中会遇到各种各样的问题，生产领域的、信息化领域的、自动化领域的，因此需要建立顶层框架来进行思考。笔者研究参考了众多工业4.0框架体系后，提出了针对企业的数字化转型的“金字塔容器”模型，对既有的制造金字塔进行了改良，成为一把衡量顶层视角的莫问之剑。（图1）

“金字塔容器”模型的重点，是根据企业现状从管理咨询维度、运营咨询维度以及IT信息化维度，分解智能制造时代数字化车间、数字化工厂和数字化企业的层级关系，面向落地和实施。

最底层是数字化车间，主要是车间设备、PLC和HMI。中间层是数字化工厂，一般是由控制系统和运营系统组成，有MES和SCADA。最上层是数字化企业层，包括ERP、PLM还有电子商务、客户关系管理等。旁边是每一个层次需要的不同运营咨询的方法论，比如说5S、TOC、shopfloor是在车间管理层面，LEAN属于工厂层面。旁边还有两朵云是有关数据分析的服务，目前大家听到最多的是有关设备的数据分析，其实再往上面还有一些订单数据、产能数据分析的服务，这也是很大一块数据的宝藏没有被挖掘。

金字塔容器模型核心解决三大领域的问题，分别是数字化工厂战略规划、数字化工厂详细设计和数字化工厂运营实现。（图2）

战略规划里面核心要做的重点是现状分析，企业首先得了解自己的现状和企业的数字化远景，这样才能知道差距到底在哪里。数字化工厂的详细设计需要去做数字化的企业架构分析，架构分析EA是当前企业信息化规划领域全球范围的一个最佳实践，但是在自动化、数字化领域还是有所欠缺，需要再往工厂和车间的数字化层面深入一些。对于中小型制造业企业来说，通过剪裁和定制，构成了数字化工厂详细设计的主要包含内容。

数字化工厂运营实现包括精益生产的导入及运营，软件以及硬件设备的选型，实施计划的关键行动路线。其实最核心的就是IT和OT的融合，包括各种关键运营、设备、管理的数据在纵向地自动流通和横向地自动流通。

美国的国家标准院NIST也给出了智能工厂的规划途径，制造业企业往往说不清楚数字化工厂到底该怎么做？在新建工厂或者改造老工厂的时候都需要做哪些事情？美国国家标准院其实给出了比较好的体系方法，在Factory Specification工厂详细设计里面共计有39个子项，用来规范数字化工厂的详细设计，帮助企业在数字化转型的时候不至于盲目。

当然，美国给出的这个体系也过于庞大，对于中国的中小型制造业企业，需要在此基础上做一些剪裁和定制，更贴近国内的企业实际状况，才能使数字化转型真正做到有的放矢。

簡单归纳，数字化工厂规划是这么一个迭代过程，首先是收集信息，这里的信息不都是指信息化、数字化的领域，往往是需求相关的、产品相关的、工艺相关的、物流相关的、安全相关的，这些都是企业最核心的生产要素。再往下要做分析归纳，这里面包括产品族分析、xyzabc库存矩阵分析、工艺流程分析和价值流分析。

根据分析归纳的结果，首先做宏观布局规划，其中包含功能区域规划、功能区面积需求计算以及各功能区布局组合优化。然后是微观布局规划，包括工作站设计、生产线设计、生产单元设计、站间物流设计。最后是验证和决策，可以通过仿真模型的设计来辅助最终决策。

竞星剑 VS 现状分析

现状分析该怎么做，首先得知道企业的自身做得到底怎么样，了解自身的状态首先需要有一个对标的体系。美国的制造成熟度MRL评级标准，把制造成熟度分为从1到10十个等级，对知道制造业企业的全面数字化该怎么去做非常有帮助和指引作用。

现在大家都迫切地需要数字化转型，但是不知道该怎么做，或者说怎么往下细分，具体该细分到什么样的层次，都有很多的疑问。其实再往下细分的话，可以分到运营管理层、研发与设计层、生产层、物流与服务层等。举例来说，其中运营管理层里面还可以往下细分到成本管理、持续改进、供应商策略与管理以及人员绩效与组织发展等。（图3）

以前在接触智能制造、数字化工厂的时候，脑海里第一浮现的大多是工厂里的传感器、大数据、机器人之类的。好像觉得跟我们的成本管理，人员绩效组织发展没有太多的关系，但其实数字化工厂是一个整体，各个细节各个层面都融合在了一起。智能制造是产品和生产模式的变革，包含了从研发、产品设计、生产规划、工艺规划、生产执行以及服务交付等整条企业价值链的优化。

日月剑 VS 愿景规划

柯林斯在1994年出版的《基业长青》一书中，讨论居世界前列的18家高瞻远瞩公司基业长青的理由，得出的结论是：那些能够长期维持竞争优势的企业，都有一个基本的经营理念，基本的理念是这些公司发展史的最重要的成分。这种核心理念，柯林斯将它定义为“愿景”（Vision）。之后，彼得圣吉的《第五项修炼》中又重点强调“塑造共同愿景”。马克利普顿令人信服地解释了一个强大的愿景规划如何从CEO头脑中的理念转而变为组织成功成长的引擎。

企业在做数字化转型升级远景规划的时候，同样需要明确分析数字化企业的愿景。愿景是一个具体的目标，一个将来的生动画面，它既是可以被描述的，又是具有挑战性的。同时，它还指出了一个组织工作的具体方法，以及在这个组织工作的人们的期望获得。其实，这就是企业的数字化战略。所谓数字化战略，就是对企业的内外部环境做出科学分析，并根据企业的远景目标，提出企业未来在数字化转型中所采取的行动，然后付诸实施，并对实施过程进行监控、对实施结果进行评估。endprint

大多数企业的数字化远景再往下细分，又可以分为数字化设计与仿真、数字化制造、数字化运营与管理以及数字化工厂数据服务。有了愿景，就有了清晰的目标可以对标，找出自身的不足，朝着数字化转型升级远景目标前进。

青干剑 VS 价值流分析

精益生产，是衍生自丰田生产方式的一种管理哲学。精益生产方式是战后日本汽车工业遭到的“资源稀缺”和“多品种、少批量”的市场制约的产物。它是从丰田佐吉开始，经丰田喜一郎及大野耐一等人的共同努力，直到20世纪60年代才逐步完善而形成的。

精益生产方式源于丰田生产方式，由美国麻省理工学院组织世界上17个国家的专家、学者，花费5年时间，耗资500万美元，以汽车工业这一开创大批量生产方式和精益生产方式JIT的典型工业为例，经理论化后总结出来的。精益生产的工具和方法非常多，是非常庞大的一个体系，包括车间管理、防差错系统、全员生产维护、低成本自动化、工厂可视化、持续改善、价值流分析等。

价值流分析是企业在做数字化工厂规划很关键的一个环节，“数字化工厂”拆开了看是由“数字化”和“工厂”组合而成的，首先得有工厂、有业务才能谈得上数字化。工厂业务的优化是数字化的核心目标，不能舍本逐末。价值流分析就是要把企业的生产理顺，企业需要知道产品的客户需求节拍和各个工序的生产周期，通过节拍和生产周期的比较分析，可以明确需要改进的环节，从而采取针对性的措施进行调整。

当生产节拍大于生产周期时，生产能力相应过剩，如果按照实际生产能力安排生产就会造成生产过剩，导致大量中间产品积压，引起库存成本上升、场地使用紧张等问题。如果按照生产节拍安排生产，就会导致设备闲置，劳动力等工等现象，造成生产能力浪费。当生产节拍小于生产周期的情况下，生产能力不能满足生产需要，这时就会出现加班、提前安排生产、分段储存加大等问题。因此，生产周期大于或小于生产节拍都会对生产造成不良影响。

价值流分析改进的目的就是要尽可能地缩小生产周期和生产节拍的差距，然后通过生产线平衡Line Balance对生产线的全部工序进行负荷分析，分析完了就会清楚哪些地方需要降低制品库存？哪些地方需要建立看板和超市？哪些工序是要合并的？哪些加工周期是需要缩减的？通过调整工序间的负荷分配使各工序达到能力平衡，作业时间尽可能相近，最终消除各种等待浪费现象，提高生产线的整体效率。

工厂布局规划貌似与智能制造和数字化工厂没有直接的关系，但是任何一家企业都会面临两种情况，一种是老工厂地方不够用，或者产线、物流路线设计不合理，再怎么修补也不能满足产能提升；另外一种情况是建造新工厂，那么新设计就要做物流布局和路线的规划，如何提升生产线的精益程度，最大程度避免浪费，这些关系是非常密切的。

天瀑剑 VS 信息化规划

当前企业基本围绕分布式建设走向数据大集中，数据大集中完成后，企业信息化建设必然存在应用系统多、系统间交互复杂、数据共享迫切、技术架构优化等问题。企业架构是一种从企业战略出发去梳理业务架构，进一步分析和规划IT架构，并用于指导、规范计算机信息系统建设的理念和方法，是当前数字化工厂、数字化企业规划所采用的一种最佳实践和方法论。

通过对企业架构的分析，在对业务战略和业务流程理解的基础上，对企业的信息系统进行总体规划和科学实施，从而可以将企业的业务战略和业务流程与具体的信息系统紧密地结合起来，为企业描绘出一个未来的数字化企业中业务、数据、应用和技术互动的蓝图。（图4）

通过企业架构的分析，可以帮助企业回答很多以前没有想清楚的问题——公司有多少业务流程？流程之间是怎么衔接的？这些业务的目标是什么？哪些业务是有规范，没有流程？哪些业务是有规范，有流程？哪些业务又没有规范，又没有流程，急需要建立？有流程的业务又是通过什么样的IT平台来支撑运行的？是用ERP实现呢，还是用MES实现，亦或是用PLM实现？如何去界定？业务部门提出某一业务需求，改需求是通过软件包呢，还是在现有系统上进行改进呢？如果是在现有系统上实现，在哪个系统上实现好呢？如果使用现有产品构件，用哪个构件呢？我的系统要取员工信息，但员工信息来自哪个系统呢......

制造业企业在数字化转型升级的过程中，随着业务规模的扩展，会涉及越来越多的信息化平台，不同的平台之间需要做数据的集成和打通。ERP和MES之间需要传递什么数据？ERP和PLM之间需要传递什么数据？PLM和MES之间的数据交互又是如何？MES会给SCADA传递什么指令，得到何种类型的数据反馈？如果这些数据交互没有梳理清楚，那么上了信息化就又是建成了一个个的信息孤岛，不能最大化发挥信息系统的价值。

尤其现在随着智能制造的大热，上MES系统成了很多制造业企业在做数字化转型的核心手段。在ERP时期，ERP实施成功率很低，其实放到现在上MES也是一样的，涉及企业生产管理的方方面面，如果没有规划好匆忙上线，不仅不会提高效率，还会因为生产流程的打乱影响产品交付和客户满意度。MES的导入需要正确的规划，严谨的供应商选型，科学的实施，这三个重要的环节缺一不可。

舍神剑 VS 自动化规划

自动化是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。在数字化工厂规划领域，核心的三大规划内容分别是生产自动化規划、物流自动化规划和现场总线规划。（图5）

生产自动化规划主要体现在自动化生产线的设计，通过自动化输送及其他的辅助装置，按照生产流程将各种自动化专机连接成一体，并通过气动、液压、电机、传感器和电气控制系统使各部分的动作联系起来，使整个系统按照规定的程序自动地工作，连续、稳定地生产出符合质量要求的产品。由于行业的差异性和产品的特殊性，不同企业的自动化生产线设计没有完全一样的，但大体上都可以分解为加工单元、搬运单元、分拣单元、提取安装单元、操作手单元、供料单元和检测单元。endprint

物流自动化规划指的是不同工序之间物料的转运模式，上下料实现的方式，物流自动调度实现的策略等。只有将不同工序间串联起来，才能实现智能化工厂设计目标。比较好的操作方式是通过布局规划以后，清楚认识不同工序间物流的难度，认识到可实现的形式，然后将物流自动化方案揉入布局，观察分块与整体的效果，评估风险点，优化方案。

现场总线规划要保证系统运行的可靠性、实时性、多任务和多回路分布特性。需要考虑网络节点数、节点的位置分布、总线速率和传输能力。由于各种历史原因，企业的现场设备往往都是老、中、青并存，为了保证系统设备的互联、互操作和互换性，还需要考虑总线设备之间遵从的协议以及网络的升级和设备的替换。现场总线是联接信息层和设备层的关键技术，是智能生产、智能物流、智能服务等业务，得以实现的关键所在，也是互联网技术和制造技术相互融合的关键所在。

游龙剑 VS 仿真建模规划

数字化工厂的规划包括整个工厂、车间、生产单元（生产线）和设备、工位等层次。与传统制造技术相比，数字化制造技术的关键是建模与仿真技术。建模和仿真技术不仅仅是一种计算机辅助分析的支撑技术，也是企业从传统制造向可预测制造转变的一种新方法、新模式。这样企业可以构建虚拟的数字化工厂环境，以期在实际工厂建设投产之后，就能对其性能进行系统和综合评价优化，数字化工厂仿真建模规划也存在一个不断规划、调试、优化的过程。（图6）

数字化双胞胎模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，通过仿真建模可以快速地帮助制造业企业回答如下问题——工厂的布局、生产及吞吐能力能否满足生产需求？设计的生产线能适应订单数量的变化和品种的变化吗？要多大面积，要多少设备、多少工人，怎么去布局？生产线是否较好地平衡？生产线的各部分是否能正确控制和同步运行？

企业可以通过修改或者仿真建模一个工艺段，完成工艺验证，然后在整个生产流程中进行试生产，并且反馈真实工厂的运行情况，从而积累工厂运行数据，直观展示，辅助决策，达到制造规划与物理制造的完美融合。

七剑游走完毕，企业可以按照这个思路建立一个整体的认识。需要反复思考的是，在未来一段时间内，适宜可行的数字化发展目标是什么？为了实现数字化战略目标，企业所需要的核心能力和資源是什么？在减少产品上市时间，减少设计修改，降低生产费用以及库存，实现精细化管理，提升产品质量等方面，企业应该做什么，如何做？回答好这些问题，数字化工厂的规划方可收放自如，七剑方可齐下天山。endprint