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1)提高生产效率(同期对比提高10~80%),摆放有序,动作浪费减少;2)提高库存周转率15~50%,材料定置管理,库存浪费减少;3)设备故障率降低10~50%,整治跑冒滴漏,维修时间缩短;4)品质不良率降低10~50%,封样识别提升,关键工序管理;5)缩短作业周期5~30%,加工落点减少,保证交期;6)降低生产成本10~40%,培养员工节约意识。
人员效率提升40%;设备综合效率提升50%;不良率减少30%;设备维护费降低30%;制造成本降低30%;设备重大故障降低至0;人员工伤事故降低至0;
1)设备改善与TPM活动深化,实现设备安定化;2)规范作业,提高品质,实现品质管理安定化;3)通过小组改善,多能工培训,实现人员安定化;4)改善物流,提高产品加工效率,实现产品效率化;5)通过均匀化生产,一个流生产,标准作业,实现作业安定化;6)实施全面目视管理,目标管理,持续改善,实现管理规范化,持久化
1)构筑生产系统,标准化、效率化,经济化的制造文化;2)通过能力培训及团队意识,相互合作,提高解决问题能力;3)现场体验作业,敢于承担责任,做到“自觉、自发、自治”;
【品质管理咨询基本信息】功能定义:标准管理体系完善,过程品质受控,关键节点及环境管理明确,有改善预防能力;导入时机:来料品质、生产直通率、成品合格低及客诉等问题频繁发生不受控等;适用范围:所有类型制造企业;辅导周期:1-3年;辅导方式:分段式驻厂咨询;
1、核算出企业运营各领域的成本改善空间;2、明确成本浪费发生主要原因,并制定中长期改善方案;3、每年改善10%以上的显性财务成本,包含采购费、劳务费、能源费、品质失败费、物流费用等;4、建立隐性财务成本的管理系统并运营,包含生产周期的缩短、库存周转率的提升、人均生产效率提升等。
1.降低生产不良率,提升合格率;不断地运用PDCA循环改善;2.剔除多余的作业动作,严格按照标准化操作;3.缩短生产周期,合理的调配产线员工不要让其等待;4.减少机器停机时间,充分利用现有资源;5.减少搬运 减少空间。
【安全管理咨询基本信息】辅导时间:6个月以上驻厂辅导;辅导方式:诊断+培训+指导+评价+持续提升;适合企业:制造型企业;服务重点:骨干队伍培训;侧重于辅导效果转化;侧重于机制体系固化。
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新益为精益生产咨询公司概述:随着工业4.0的提出,“互联网+”、“数字化”、“智能化……”等概念在制造业迅速走热。其中,智能制造是一系列为制造业带来效率和新机遇的技术。精益生产如何走进智能制造,如何帮助制造企业更智能地工作、更好地规划和以前所未有的信心开拓市场?
精益生产与智能制造
德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统(Cyber—Physical System简称CPS)将生产中的供应,制造,销售信息数据化、智慧化,最后达到快速,有效,个人化的产品供应。
“中国制造2025”与德国“工业4.0”的合作对接渊源已久。2015年5月,国务院正式印发《中国制造2025》,部署全面推进实施制造强国战略。那么,精益生产如何走进智能制造呢?
一、明确智能制造必须服务于企业经营
无论我们对于智能制造,用何种定义与实现方法进行探讨,我们都必须以企业的经营战略为目标。
企业的经营在于:
1、为消费者/客户提供质优价廉的产品;
2、为股东投资确保回报;
3、为保障员工的福利。
这是企业经营者必须考虑的,也是企业作为整体的价值所在。
当下对于智能制造的讨论多数聚焦于技术之实现,多是以局部看全局,而另一方面,为了智能制造而上系统也是偏离了企业经营之本质,如何理清经营与智能制造间的关系,建立有效的路径分析与判断,并逐次有效地实施整体战略,对于企业而言,尤为重要,因为,这关乎企业长久的存亡,而非短期之政策红利。
二、每个概念所扮演的角色如何?
尽管我们不能把已经实现的称之为概念,但是这里将以其所对应的领域来进行阐述。
1、精益是数字化的根基
精益是一种不断改善经营效率,发挥资源,包括核心的人的能动性力量,持续学习不断改善,让企业不断提升竞争能力,消除浪费就是一种对资源的最大化利用,发挥成本效率的途径,最终去实现经营的利润率最大化。
精益对生产中的过度生产、等待、运输、过度加工、库存、缺陷返工、走动、人才浪费进行了聚焦,并提出了诸多的方法予以消除。这些与生产制造单元的经营目标紧密相关。
我们总把计算机、MES/ERP这些理解为数字化系统,但是,数字化的根基是“数字”,是基于“量化管理”的管理科学思想,因此,所谓的数字化运营的本质在运营,而非数字,数字只是实现的数字化运营的手段。
之所以说精益是数字化的根基在于精益为生产提供了各种量化方法、工具,例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目视化管理、看板等,这些使得工厂成为了一个可以被量化、可视化、透明化的工厂,一切都服务于经营目标:质量、成本与交付能力。
智能工厂的性能指标要求是基于精益的可量化而定义的,这些是数字化运营、智能制造、工业4.0等所有概念必须去实现的目标。
2、自动化的角色
传统上,我们仅站在自动化行业的角度理解自动化,就是传感器检测、控制循环、显示、趋势报警,然而,当我们把自动化放在智能制造大环境下,我们会发现它扮演的角色是服务于运营本质的。
(1)确保效率
为什么要自动化?从传统生产运营角度而言,采用人工搬运、加工的过程显然与机器的速度无法相比,尤其是谈到智能制造的集成生产,将继续削减中间不必要的环节——精益中所定义的不增值环节。事实上,在自动化程度上,连续型生产的自动化程度要更高。
(2)确保生产质量
高精度的伺服定位与同步、机器人集成制造使得产品质量及其一致性不断提高,这些都是机器相较于人而言更为重要的作用。
(3)提供生产灵活性
运动控制不仅提供了高精度的加工质量,而且还确保了生产的柔性,就像在各种机器上,运动控制扮演让生产更为灵活的角色,通过参数设置,伺服系统自己规划加工曲线,确保平滑的工艺切换。
(4)提供上行数据采集与下行指令执行
当然了,自动化系统还扮演了精益的可视化管理角色,包括趋势、报警,当然也包括生产中的能源、维护、品质数据向管理系统的输送,当然,也接受来自管理系统的指令,如新的订单加工参数、工序等。
3、数字化/信息化的角色
自动化已经让标准化的大规模生产达到了极高的水平,但是,当生产的个性化需求变得越来越多的时候就产生了新的挑战,从精益角度,质量、成本与交付都成了困难,几个例子来说明:
不良品率:当印刷批次变小时,开机浪费将提高不良品率,使得质量实际上下降;
成本:当不良品率提高,成本显然提高,而个性化生产带来的工艺切换时间也会造成成本上升、当机也会造成成本的损耗,而从个性化产品成本计量角度,必须将成本分配在每个批次的产品上,那么这个生产计划中的能耗、机器效率就变得更为重要-显著提高了成本。
交付能力显著下降:工艺切换的时间消耗、当机、返工这种在大批量生产已经非常成熟的解决方案在个性化时代就会放大,使得交付下降。
从这个角度来观察生产制造的要求就会发现,在更大的全局来优化产线成为了必然,例如:
(1)如何让生产运营过程最大的协同来消除中间的时间、能耗等浪费?
(2)当有设备停机,产线如何自动分配负载?
(3)在批次降低质量、迭代周期变小时如何削减开机浪费?
(4)工艺切换的时间耗费如何降低以达成快速交付?
再回到运营角度来思考,就会发现,智能制造必须借助于信息的透明来分析问题,数据连接起来,才能全景地观察产线,才能寻找运营的优化。
而制造级的数据采集由于垂直行业的差异性一直是一个挑战,而事实上在最近几年运营智能制造的项目中这一问题也比较突出,造成了很大的障碍,这也是为什么信息化系统成为了热点的原因,因为信息化解决了以下几个问题:
(1)共享数据模型使得数据对象变得简单,可以较为便利的方式对数据进行采集;
(2)使得跨平台的系统之间可以进行基于标准与规范的数据交互;
(3)垂直行业信息模型的集成更为垂直方向提供了数据便利。
不仅要梳理数据的传输,也要明白数据的流向——即用途,也是要服务于生产运营的。
4、智能化--全局优化与决策支持
自动化建立在对单个控制任务的调节,即使多变量系统通常也是在一台机器、一个子系统中,而生产的全局优化要在更高维度,而这个时候,计算能力、模型能力已经超出了目前的机理模型。
因此,总结而言,智能化是必须建立在精益运营、自动化、信息化之上的全局的优化问题,通过更为全局的模型,对市场端的需求拉动、工艺设计与辅助制造、供应链、生产制造环节、运营维护整个的协同,就形成了整体的基于设备状态、生产订单、能源消耗、财务成本等共同构成的“寻优”,并给予运营“决策支持”。
三、知识化人才培养-并非题外话
知识化人才培养探讨的是智能制造从精益基础到智能的过程,考虑知识与人才培养的关系对于智能制造同样至关重要。
人是最为重要的一个环节,在整个制造过程中,从精益的持续改善、到自动化控制的机器设计、信息化乃至智能化的学习等,这些都将依赖于人的智慧传输成为“标准”、“规范”,可重用的,能够让知识成为一种可被系统重复利用,并能自己不断学习升级,用于最终的优化决策。
不仅软件复用,人的知识经验也必须复用,实物的材料和非实物的时间都是资源,而人的智慧、经验更是资源,从性价比的角度来说,人的经验具有巨大的潜力,这是更为重要的资源。
智能制造是精益生产发展的必然趋势,我们应该通过上述的方法加强企业精益生产的实施,提升企业走向智能制造的进程。在这里提醒大家,不是所有的企业都适合智能制造,必须要有一定的基础。
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