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智能制造过程中的精益化管理

马形山


智能制造是当前制造业提升劳动生产效率的首要选择,在其实施过程中引入精益化管理则能对智能制造起到保驾护航的作用。

首先在智能制造的生产线布局上要考虑各工序间的“有效衔接”,一般而言工序自动化在智能制造的项目实施中,能较充分的达到预期的目标,但实际生产过程中工序之间的衔接往往会存在效率的“浪费”,同时可能会出现后续产能提升时的二次布局调整,这就需要在整体布局时考虑3-5年的产能规划,通过工序的产能核算(包括预计的自动化项目效率),在整体布局及工序的衔接上考虑预留;工序间的产品流转通过精益管理测算最快周转,同时要统筹考虑工序的产能平衡。当然理论上平衡的同时,要考虑实际转序中可能会存在工位间的产能间隙性不平衡,对重点衔接工位可适当考虑工位“产能储备”或机动作业工位,以避免出现产能短板、以影响整体效率。要充分体现产品流转的顺畅性及预防性,顺畅性要体现在产品从第一工序到最后工序之间的流转要顺畅——其产能配置上后工序要略大于前工序,否则容易出现产品滞留现象;预防性要体现设备故障下,特别是工序产数验证等情况下,不能对前后工序产生根本性的影响,否则工序产能对生产线的影响将是严重的,且后续很难再“补”回来。

其次,智能制造中要考虑物料供应的便捷性,除物料仓库、物料站在资源集约化前提下,考虑就近、就快予以配送,同时需充分体现智能制造,把“物料流”从供应商的物料包装到生产线的使用能有机结合起来,譬如贴片岗位的应变计,常规模式是供应商按小包装供应、到公司后内部检验、仓储、领用、选片、装盒(机器人拾取),但在智能制造中可考虑一条龙处理:即按机器人贴片岗位的贴片储存盒结构在供应商处进行“包装”,岗位进行存储、在线根据ERP工单进行“核对领用”、机器人进行检验(质量、数量)等,根据需求形成相应的报表。

智能制造结合精益管理要考虑管理的对象,常规的手法一般是针对人员,而智能制造下,更需对智能设备视同人员来对待,对智能设备的“执行”方面,从人的“主动”执行转化为对设备的“预防”执行,譬如工艺执行,常规做法是对员工进行培训、在生产中核查执行情况,员工执行中有异常会反馈,而智能制造下,要工艺、品质人员主动予以定期验证机器的“执行能力”,对重点工序要配套设置“验证”工位,避免批量“执行”不良的产生;对智能设备的维护运行上,采用精益管理手段对设备进行“生命周期”管理,对核心零部件进行梳理,在预计影响正常运行时予以保养或更换,同时对预计出现的运行缺陷进行调整,确保其“操作”能保证产品质量。

加强智能制造的数据精益管理,智能生产线中产生的数据要串起来,且要从整体管理角度来整合,而不是单从各部门的数据需求角度来分别获取,如此才能完全体现数字化生产线的效果,同时产生出来的数据也要取、舍,根据管理需求定期进行数据维护,避免不必要的数据占用系统资源,让智能制造体现高效、高速运行。另需要集成智能制造下的各构成要素,如MES、APS、ERP、PDM、OA等管理应用系统,在“混合”基础上,要消化现有各能加入的管理软件的功能要素,有选择性的取舍、进行智能的有效集成。

总体上智能制造过程中推进精益化管理,要围绕“产品流”、“物料流”、“数据流”三条主线展开,多结合管理手段,特别是精益化管理来推进智能制造的最大效益输出。

 

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