西门子仪征电机工厂,验证了新工厂自有新的妙处。这家从旁边老工厂搬迁过来的全新工厂,至今运营不到2年,但产能已经翻倍,而且全新导入了五种新产品。在这里,人们重新认识“新工厂”的价值。
机器决定车间
西门子仪征工厂的产品复杂度高,呈现极端化特点。从200克的小电机,到两吨多的大电机,相差1万倍。对于车间地基的参数,二者的要求完全不同。
制造2.5吨重的机床主轴电机,对地坪承压巨大。在建筑设计院完成地坪承重设计参数的时候,企业工程师就开始通过仿真,将未来自动化的场景融入其中。各种重载AGV的使用场景浮现上来,地坪可能出现下陷。于是,设计院开始紧急修改参数,加固地基的强度。实际上,从德国进口的高精密车铣复合机床,一开始也纳入设计地基的考量因素。这台机床还没有进入国内的时候,机床参数和震动性能,早已提前给了建筑设计院和施工方。即使如此,这台机床也用了3个月,才完成了地面水平性调试。
一个稳定的车间地基,对于机床高精度加工至关重要。看上去表面洁净划一的车间,小电机和大电机的工位,所处地基有着各自独立的支撑要求。
人们倾向于认为工厂不过是提供一个机器运行的空间,而不容易将其视为高效生产运营的一部分。然而标准厂房,往往容易阻碍高效率的制造。真正的工厂建筑是高效生产的一环。工厂其实是要在确定产线完成什么功能、产线大概布局之后,才进行设计的。机器决定工厂,而不是工厂决定机器。每个生产工厂,都要建立适合自己工厂性格的自动化。
面向自动化的设计,往往要求设计师在设计产品的时候,要考虑这种产品的可制造性。这种可制造性包括是否有利于采用自动化的产线来完成。
而仪征工厂进一步将要求前置,推动“面向自动化的厂房设计”。在将来要采用自动化二期或者三期工程时,都要对物料供给做充分的前置评估。从气液体管道,到产线设计,所有的这些空间,都要提前想到它们如何为自动化服务。
自动化改造升级,有时候需要推倒原来的装置并更新设备。“推倒重来”,就意味着规划不到位的成本浪费了。一个新工厂在运行一段时间就进行自动化升级改造,是一种可怕的浪费。对一个提前规划得当的新工厂而言,自动化是分期导入的,三五年之内不应再自动化或者数字化升级。通过仿真的前置设计,可实现“一次性设计,分阶段引入”。
用仿真软件做出“虚拟标杆”
很多企业认为仿真,就是完成工程师的验证。其实仿真还有一个重要价值,就是帮助管理者确定“最佳绩效”。工厂运营者,倾向于去各个工厂,寻找最佳的行业标杆。然而实际上,在工厂内部,可以通过仿真软件来实现一个“最佳仿真绩效”。仪征工厂最早的物料补充到生产线,一般需要5个小时。通过简单的仿真软件模拟,就发现可以做到4个小时。于是管理者提出“3小时线边”的目标。每过3个小时,生产线旁边的线边物料就得到一次补充。这意味着生产线只能放3个小时够用的零部件。
这种看上去像“拍脑门”的目标是否真的能够达到?没有人能够真切地预知。但“仿真绩效”给出了努力的方向。工程师们从改变物流行走路径开始,对五大类物流运送方式等分别进行入手优化,最终实现了2小时40分钟的稳定供货。
在这里,“仿真绩效”就是最佳实践的标杆。一个仿真驱动的工厂,仿真可以树立标杆,同时还可以引导企业用低成本的方法去实现。“仿真驱动的工厂”,本质是寻找极限绩效。对于管理者而言,仿真最有价值的输出,来自于“仿真绩效标杆” 。它让管理目标的决策过程,变得具有量化的意义。
实际上,这种对线边库存的优化,是基于一种更高的信念。那就是:车间空间布局是一种最高效的投资。生产车间的面积要更多地用来放设备,因为只有机器才是产生价值的主角。物料作为消耗品的输送,是围绕机器的运营效率而展开。”机器空间最大化,物料空间最小化“是卓越制造的关键原则。仪征厂长是一个“空间焦虑者”,眼里盯的就是单位空间的产出。“线边库存三小时”的原则,正是反映这种“极致空间效率”的理念。在建筑艺术家的眼里,空间就是优美线条的物理支撑。而在工厂厂长的眼里,空间就是一门投资回报比的商业模型。
新工厂,看上去更容易做到这一点。然而,新工厂并非只有新设备。仪征工厂有70%的设备,都是从原来工厂搬过来的。新工厂也不是全新员工,依然有70%的老员工来自老厂。真正能够让“新工厂焕然一新”的是,工厂治理的理念。
智能制造不能光想机器
同样是一波人,是什么激励了这些人在新工厂产生更高的效率?
仪征新工厂所强调的是柔性、智能以及可持续发展,正是依靠人的活力而完成。
产线的柔性,其实并非只有机器来完成,更重要的是发挥人的能动性。传统工具的部署,如可编程的电动螺丝刀、协作机器人等,以往都是由工艺与设备部门来进行部署的。而现在,工厂采用了A角和B角的部署方式。在第一台机器部署的时候,工程师是主导的A角,而一线的班组长和操作工也作为B角加入了部署队伍的行列。
当规模化量产的时候,从第二台机器部署开始,A、B角的角色开始反转。工程师退到一个支持者的B角,而一线人员则成为A角来主导后续的进程。这意味着,以前操作工只是强调操作熟练度和同一技能的深度。而现在,这些操作工则被鼓励学习更多的技能,包括简单自动化的导入。以前的奖励重点是单个产品的产量,而现在奖励机制做了调整,注重多面手的培养。从原来一个操作员,转变成一个可以部署可编程电动工具、部署简单协作机器人的人员。
实际上,由于工厂里大量采用西门子工易魔方的无代码软件部署,一线工人同样可以快速上手。支撑这些操作者的数字技术条件,已然成熟。
将工艺技能从工程师下沉到产线时,一方面丰富了蓝领的技能,一方面让工程师腾空,从而做创新型的工作。这就形成了一个“知识传送带”的机制,知识不断产生,并传递下去。
组织能复制,量产无瓶颈。这正是仪征工厂能够保持从单点突破,到快速扩展的速度优势。
工程师的知识库不断被腾空,就可以不断被填充。就像弹夹打完之后,就会装满新的弹药。总有新的目标,等待富有创意的工程师去解决。
新工厂的基本理念是基于绿色工厂和“零碳工厂”,这是未来工厂的必经之路。然而,工厂采用绿色技术方案,往往成本比较高。对于电机的喷漆,一般都是采用天然气加热进行烘烤。
出于绿色工厂的考虑,仪征工厂决定采用电加热的方式。于是远红外加热的喷漆线,作为一种技术方案进入工程师的眼底。
然而它跟传统的天然气相比,能耗高不少。更重要的是,这种全新的工艺,无人知道如何应用。做远红外的加热炉提供商,不曾涉及过电机产品。而做涂装线的供应商,没有接触过远红外的加热方式。于是西门子仪征工厂的工程师成立了四方攻关组,将远红外加热炉、喷漆线和油漆提供方,积聚在一起。在不断调整工艺路线,最终得以将这种全新工艺,引入工厂。
尽管近红外加热炉的能耗成本依然略高于天然气,但是它的加热面积大大缩小。加热炉让出了更多的空间,可以摆放更多的机器。只要有空间,就会有效益。“空间大师”在这里再次找到了综合利用效益的平衡点。
零碳其实是一种高阶思维,它可以产生全新的工序而提高竞争力。而只有工程师摆脱重复性工作的时候,他们才有精力聚焦更多的工艺改进。
小记:仿真与AI双重驱动的工厂
西门子仪征工厂的库存周转率ITR达到12,远远高于行业的平均水平。或许这是一个新工厂给予人的一种必然的期待。然而真正的原因,并非只有“焕然一新的厂房”。
在极致空间的利用上,背后需要依靠的是排产调度与生产计划。由于工厂打通了从订单到库存,甚至到供应商的全厂数据链,于是就可以采用AI 工具去监控整个供应链上的库存水平。借助数字化的工具,可以轻松地去管理每一颗物料。而只要材料管得细了,就能实现对库存的精准控制。它最终反映的是工厂的运行效率。
仿真是一个公司在 AI 时代的核心竞争力要素。仿真是大量数据的生产者,而AI对于高质量的数据则是多多益善。二者在工厂正好是相互结合,相得益彰。
新工厂是一种思维,它的支撑点就是“用好仿真用好AI”。