机电产品智能生产绿色性评估方法研究

程军强 欧亚高科系统集成有限公司

当前企业智能化改造的重要内容之一便是打造智能车间、智能工厂，我国2015年至2018年示范的300多个智能制造项目中就有约三分之一的企业在建设智能车间或智能工厂。其中的根本目的便是引入先进制造技术、智能装备实现自动化、智能化生产。其中，“机器换人”已成为智能生产的主要特征之一。据统计很多企业都通过机器换人实现了大幅度员工的减少，也即实现智能生产的“少人化”。这些在智能制造企业内部实施的“机器换人”、智能化改造对产品生产有着积极的意义，例如：改进生产力、生产效率、产品质量，降低劳动力成本等；增材制造可给企业的低成本产前制造和小规模定制带来可能。鉴于这些负面的或者不确定的环境、社会影响，需要合适的方法对以“机器换人”为主要特征的智能生产进行量化评估，探索其是否绿色、绿色性程度如何。本文主要聚焦智能制造资源要素层的生产阶段，并主要结合车间层进行智能生产的绿色性评估方法研究，最后对海尔智能冰箱工厂开展的某智能生产技术进行案例分析。

一、绿色性评估范围与流程

一方面，机电产品智能生产的实现需要多材料、装备、基础设施的支持，本文称之为“智能生产准备”，这其中包括由供应商负责的和由智能制造企业自身负责的过程。这些准备工作会带来定量的环境影响（因为一旦材料、装备选择确定后，其单位过程的环境影响也就已经确定），而相关的社会影响不予考虑，因为这与机电产品智能生产不太相关，且只发生一次。另一方面，智能生产执行代表了智能生产的主要过程，是探索产品生产阶段绿色性的关键环节，包括其对环境和员工的影响。此外，机电产品智能生产也可能会对其他过程造成间接影响，如存在，则也需纳入机电产品智能生产评估系统以全面认识其必要性和价值。

事实上，对于很多生产技术而言并非从准备到执行都发生显著改变，其绿色性探索也并非需要包括从原材料开采直至产品制造完毕整个过程。为聚焦重点、减少评估工作量而又能准确评估机电产品智能生产的绿色性，特做如下合理规定：

（1）智能生产技术若只是改变了部分生产活动，则只需对该部分进行绿色性评估，而不需计算那些不变过程的绿色性。例如，智能制造企业选择采用新能源为装备提供动力，那么决策者只需比较传统能源与新能源生产过程的绿色性即可；又如，智能制造企业采用先进装备进行某部件生产，能够改善该部件生产过程的环境影响，如果之后的装配过程并不发生变化，那么只需对该部件生产完毕之前的相关活动进行绿色性评估即可。该部分主要对产品生产全过程中的部分过程进行绿色性评估，是机电产品智能生产绿色性评估的基本单元，也是探索筒单生产技术绿色性的主要方式。

（2）智能生产技术若完全改变了产品生产的方式方法（例如，增材制造），那么需要从原材料获取到产品制造完毕整个过程进行绿色性评估，这是探索复杂生产技术绿色性的主要方式。

二、智能生产环境影响评估

该系统主要由三部分构成：

（1）由供应商负责的智能生产准备部分，该部分又包括一次性交付的产品生产过程（例如，加工设备）和持续性交付的产品生产过程（例如，智能产品制造所用原材料），前者环境影响为固定数值，不随生产过程的进行而变化，后者环境影响则会因生产技术而变化（因为不同技术所需材料种类和数量会不同）；

（2）由智能制造企业负责的智能生产准备部分，该部分主要是企业为实现智能生产而做的整体改造，包括物理系统改造（例如，新建智能化车间）和信息系统改造（例如，应用智能排产系统），它们不是单独服务于一项生产技术或一件产品制造过程，因此它们运行的环境影响需要折算到具体评估系统之中；

（3）由智能制造企业负责的智能生产执行部分，该部分即产品制造的核心环节，由多个离散的制造过程共同构成。该制造过程会按照设定好的过程参数，应用相关装备、能源、辅助材料等对输入的原材料或零部件进行加工，之后会输出所需产品并产生一定排放，造成一定的环境影响。此外，如果该制造过程会对“三废”进行回收处置，则该过程也纳入在评估系统之中。

此处对该评估系统的功能单位作如下说明：智能制造情境下的生产活动可能为柔性化制造，每件产品可能并不是按照同一种参数进行单一、重复性的生产，因此以一件产品为功能单位来评估，只能回答“该技术生产某一具体个性化产品的环境绿色性如何”，而不能得到“该制造技术一定环境友好或不友好”这种结论，这也是智能生产的典型特征；其次，一件产品生产的环境影响可以计算，那么多件产品的环境影响也可以按照同样方法计算，为便于理解，本章只以生产一件产品为功能单位来比较新旧生产技术的环境绿色性。此外，对于用于比较的原生产情境，主要通过原生产数据进行相同评估系统和功能单位的环境影响评估，如为全新的生产过程，则不进行比较评估。

三、智能生产的社会影响评估

（一）边界及功能单位确定

与环境影响评估一致，机电产品智能生产对员工的社会影响在范围内进行。该评估系统主要包括了一定数量的相互关联或独立的制造过程，其中主要参与的便是各个过程的企业员工，而智能生产技术准备过程对员工的影响不予考虑，因为这些过程与智能生产都不直接相关。与环境影响评估不同，单件产品的制造过程并不能全面地反映智能制造情境下员工受到的各种影响，因此，机电产品智能生产员工影响评估的功能单位定义为“所有参与智能生产全过程的员工平均的工作情况”。此处需说明：“所有员工”“平均工作情况”的规定主要用于避免单独某一天、单独某一人、单独某一件产品生产可能存在的片面评估结果；第二，环境和社会影响评估中功能单位不一致，但不影响整体评估，因为本文并不进行两个维度绿色性的合并。

（二）清单数据分析

此部分主要结合第二章提出的身体健康影响（W1）、心理健康影响（W2）和员工发展影响（W3）三类一级社会影响指标进行相关的二级指标构建和数据收集，形成单个员工社会影响维度的清单数据结果。与环境清单数据分析不同，社会影响清单数据不与具体制造过程的输入输出直接相关，而是取决于员工在相应工作岗位的实际工作经历。鉴于部分社会维度的二级指标是非定量的数据，即使可以定量化也缺乏直接转化成W1、W2和W3的特征化因子，因此，本部分的清单数据分析方法不仅要使得各二级指标能够反映实际情况，并且能够定量化以用于社会影响评估。

机电产品智能生产包括了多个子过程，毎个子过程又可能包含多个参与员工。最为理想的社会影响评估是能够对每一参与员工都进行社会影响评估，因为智能制造的人性化实质上关乎参与其中的每个员工，也即需要对每一位员工进行单独的二级指标清单数据分析。但由于对每一员工进行一次数据收集、分析耗时耗力，这在实际工作中很难开展，因此如果无法实现，可由智能制造企业决策者直接进行5项二级指标的综合评估，也即企业自评估。

基于上述分析，对于有多个员工参与的智能生产情境，其社会维度的清单数据分析结果可能有如下三种情况：

（1）对每一员工都进行清单数据分析：需要对各子过程的所有参与员工都一一进行实际调查和对5项二级指标打分，该部分清单数据分析结果为所有参与员工的打分结果的集合，个数为所有参与员工的人数，这是最佳的清单数据分析结果，但耗时耗力；

（2）对每一过程都进行清单数据分析：由企业决策者结合参与每一子过程员工的平均工作情况而进行5项二级指标主观打分，该部分清单数据分析结果为每一子过程员工平均打分结果的集合，个数为子过程个数；

（3）直接对所有过程及所有员工进行一次清单数据分析：由企业决策者直接给出产品制造中所有员工工作情况的平均值，该部分清单数据分析结果为所有过程、所有员工的一个平均打分结果，个数为1，这是在上述两种方案都无法实现的情况下选择的清单数据分析方法。

单个员工或平均一个员工的社会影响评估和绿色性总得分的计算方法已于上文进行了详细阐述，本节首先总结多过程、多员工情境下的社会影响评估方法，之后进行社会绿色性解释研究。根据实际评估项目的目的、要求和所能做的程度，机电产品智能生产的社会影响评估主要包括以下三种方案：对每一员工都进行清单数据分析的情境；对每一过程都进行清单数据分析的情境；直接对机电产品智能生产整体进行清单数据分析的情境。

四、结语

构建了智能生产过程对员工特殊影响的指标体系，进而综合考虑了生产过程对环境和人的影响；拓展了LCA/SLCA的应用场景，通过基于情景分析的结果解释可以准确对智能生产的绿色性进行全面判断，而通过一次次的绿色性评估，可形成“机器换人”或智能生产技术的绿色性规律，以便于企业长远地、绿色化地、人性化地发展智能制造。