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,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。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。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3个小时用的零部件。

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。生产车间的面积更多地用来放设备,因为只有机器产生价值的主角。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,以往都是由工艺设备部门来进行部署的。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。 

规模化量产的时候,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。

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“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,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 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”。