【美华5分钟商学院 】德国学者：智能学习工厂中的成功实施案例

徐老师

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德国学者：智能学习工厂中的成功实施案例

德国达姆施塔特工业大学生产管理、技术与机械研究院院长、工业生产程序学习工厂创始人，黑森州Mittelstand 4.0协会首席发言人Prof.Dr.JoachimMetternich出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　JoachimMetternich：女士们、先生们，大家早上好，我德国达姆施塔特工业大学生产管理技术与机械研究院的院长，我们学院主要研究的方向是机械工具还有切割的流程，能源生产管理以及如何进行更加有效性的生产，那今天我跟大家要探讨一下关于工业4.0的话题，以及我们的工业生产力中心的一些工作。

　　在这里我不能说自己是工业4.0的专家，其实我更多的是从行业角度，从事生产管理方面的研究，所以我今天分享的内容主要是如何将工业4.0和精益生产结合在一起。

　　首先我们不谈工业4.0，先来介绍一下我们的学习工厂。传统的工厂面临着很多的挑战，比如人口的变化，现在德国人口的老龄化是比较严重的，缺乏年轻的劳动力，而且还有新技术的出现、全球化、以及一些不确定的比较有波动性影响的环境变化，这些都会对现有的工厂造成挑战。

　　我也有过一线的生产管理经验，我一直在思考如何能让我的学生满足未来的职业需求，而且如何让工人能够更好的适应未来的挑战和变化。

　　我们通过设立这样的学习工厂，能够让需要培训的人真实的感受到现实工作当中那些需要解决的问题，然后针对这些问题进行一些实际的研究和模拟，同时这是一个模拟的环境，所以学员们也不需要百分之百的保证最后交付一个多么高的质量，或者是效率，只是说在这个以问题为导向的环境当中训练他们解决问题的能力。当他们接受完培训回到工作岗位的时候，就能够发现自己其实在解决问题方面提升了很多。

　　因为各个公司的部门分立是非常严重的，大家都是各自为政，比较欠缺协作精神，我们希望让这些接受培训的人员能够从流程性的角度去思考问题，关注组织和流程目标，而不单单是自己的目标，他们应该了解到他自己做的这些事情对于整个公司和流程会产生什么样的影响，这一点其实在现在的培训和教育当中是比较欠缺的。

　　我们需要区别一下知识和能力，在这个培训当中，关注的并不只是知识的传递。如果是知识的传递的话，可以让学生写论文，参加考试，去重复老师教给你很多的事情，这个叫做知识的积累，但是能力远远大于知识的积累，需要在根源上去找出问题，让人能够有能力在一个挑战性的环境当中取得成功。希望这些工作人员要真正的从感情上面去接触工厂的环境，即使是在晚上睡觉的时候，躺在床上也应该去想工厂里面发生什么样的事情。

　　学习工厂其实对提升培训学员的能力是非常有效的，因为它是真实的一个工作环境，把他们放在真实的工作环境里面去，而不只是模拟。我们也不仅仅是泛泛的纸上谈兵。我们有正式和非正式的学习，有坐在教室的课程，同时在讲完一部分知识之后，马上就到车间去实际操作。而且这些受训的人们也会比较积极的参与，比较投入，因为他们学到的这些都要应用到实际操作过程当中去，他一定要非常积极的参与。

　　还有自我组织自发式的学习，给他们提出一些问题，当他们自己学习到了一定的知识和技能之后，就让他们自己想办法把问题解决掉。老师不会给出解决方案，需要自己去找办法。这个就是特别真实的体验过程。我们的合作伙伴有20多家公司，他们会把员工派遣到学习中心进行学习。

　　我想从一个比较有生产经验的角度稍微批判性的去思考一下工业4.0。一般在描述工业4.0的时候，可能都会有一个理想化的画面展现给大家，机器之间自由的通信，工作人员比较灵活的去调整自己的工作时间，木料各方面都特别的清楚，它在那个位置，但是从实际有的经验的人来讲会觉得现在这样的情况可能还不是很现实。

　　那现在我们所描述的工业4.0，它的一些愿景和精益生产之间其实还是有某些矛盾之处的。工业4.0智能的产品在整个生产流程中知道去到哪个步骤。我本人也在博世工作过，生产汽车零部件有一些特定的CPK的指标，如果不满足这个指标的话，这个部件是不允许在某一个部件被生产的。之前我们都是自己来安排这个生产节拍的，但是在工业4.0里面，它就是由客户来去决定这个生产节拍。

　　还有一点这个工业4.0就是要鼓励创新，少一些例行公事，但是从经济生产的角度来讲，希望是标准化的工作，一但说某个员工它对于标准没有统一理解的话，可能就会造成产品质量很大的问题，所以我不希望它有太多创新的工作方式。工业4.0要有一个自我优化的生产系统，但是从经济生产这个角度来讲可能这个很难，不知道是由谁来去发现这个优化的需求，那就需要在精益生产里面要去发现它的不正常情况，再做一些优化。工业4.0是允许这个系统是有复杂性的，但是从精益的角度希望这个系统体系是简单的，然后很稳定的就按照标准来去操作。

　　在德国的学术界也有很多的讨论，比如两个教授，有一个教授认为工业4.0在精益生产的环境下是根本不可能实现的，另外一个教授说如果你再不去改变自己的商业模式，4年之内你会被市场所淘汰，我个人对这样的争论倒不是特别感兴趣。
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　　最关键的问题是工业4.0能带来什么样的价值创造，流程创造更多的客户价值让他们愿意去掏钱去买你的产品和服务，这比单纯的在学术上探讨它可行不可行可能更现实一点。

　　一个商业模型，包括3个部分，第一个就是架构有哪些价值，其次是独特的客户价值，最后就是客户愿意付费。因为我也不是商业模型和价值创造的专家，我更擅长的是生产，有些我的同事提出了关于生产的数字化精益改造，这个是一般的工作。

　　作为一个有精益生产背景的人来讲，我更感兴趣的是下面这些话题。做经济生产原来的自动化的生产参数等等。在过去整个从现场的设备，一直到SPS人机交互，还有MES，链接是单点单线路链接也是比较僵化的这种连接。现在有这样的一个可能性就时时的在不同的设备之间随意搭建起这种链接的桥梁，进行时时的数据交换这个是比较有意思的。

　　举一个例子。之前传感器和SPS之前是不可以直接对话的，现在通过加上这样一个智能桥的设备，就可以通过蓝牙信号用平板电脑等移动终端直接度读取传感器上面的设备数字。这个也是实际已经生产的产品，是一个起动阀。你可以直接用自己的手机平板电脑去读取它上面的数据。通过这样的读取，检测到是不是有漏气的现象，可以时时的了解它的工作状态。给它做一个诊断知道它正在发生什么事情。如果对每一个这种工具都能够对它的状态进行时时监控，特别是在汽车生产像这些高压的一些设备上面，它就很有帮助。

　　这样就可以避免这种非正常的停工，在了解到它可能需要维护的时候，可以计划一下，在下周六定期维护的期间，可以把这个工具稍微维护一下。像宝马通过使用这样的一种流程，它可以把它OEE，机器效率提升2%到3%，这个还是挺大的一个进步。结合一下工业4.0，它怎么能够应用到精益生产当中，怎么在我们的学习工厂当中去应用这个工业4.0。我们做了一个行业调查，收集了15个最佳的实践都是从行业当中提取的这些实践，把它综合了一下，应用到我们学习工厂。编制了相应的教材来培训人员。学术界和行业谈论的话题不太一样，在谈到工业4.0的时候，学术界更多的谈云，大数据CPS智能，在行业更多关注的是怎么能够进行把这个接口进行标准化，每次来了新的设备不需要再走出去编程，怎么能够保证一个稳定的数据传输价值流的链接能够比较顺畅，总是有相应的信息可以提取到，两个中间大家关注的就是这种智能传感器和IT的安全性。

　　作为一个精益生产的人员来讲，最重要的是重视效率。将来更多的都是定制化生产是特别注重个性化的小批量的生产。那工业4.0在这个方面肯定就能够发挥非常大的作用。现在我们正在做的就是协助人员能够在它的工作当中更好的让他们了解到产品的信息。

　　不是说倡导所有的工作都自动化取代人力，我们需要使用人力，但是会通过某些自动化的流程提供支持。这是在学习工厂的大致流程，比如说像这些组建下面都承载着信息，而且这些工具上面也都是又可以被追踪的信息，同时可以去监控它整个的状态，就是这一个零部件处于一个什么样的状态，还包括数字的车间管理能源监测等等。

　　我们是怎么来协作协调这些系统？首先我们是有一个云的，然后是有ERP他们研究机构所提供的云解决方案。首先我们会去检测它的这个流程的状态，比如说它的循环周期的时间能源消耗，它的压力还有流动的级别以及机器的状态。

　　我们还会去提取生产流程的数据，现在是处在一个什么流程状态，还会提取关于这个产品本身的状态。我们比较注重的在这一方面一个亮点就是能够把产品的信息和流程的信息匹配起来。只是收集流程数据的话只能叫做大数据。能被称为智能数据的，你要把这个流程数据和产品数据匹配在一起。如果能够把这个流程信息和产品信息匹配在一起，比如说一旦某个产品出现了问题，是在什么时间哪一台机器上它当时流程的状态是怎么样的，有没有什么非正常的情况发生，这样很快速的就能够识别出这个问题产生的根源，作为经济生产来讲，这种快速识别问题根源是非常关键的。这个就是精益生产的思维方式。那我们是从哪提取数据，从传感去按照SPS的控制器等等，我们中间有很多路由链接的设备，还有放大器等等通过这些把数据结合到这个云上面去。

　　而且我们有这个数字化生产车间管理，在每一个零部件上都有RF发射信号的标签在上面，你就可以在早上跟大家见面开会的时候安排流程解决上一次问题，很快就能看到这个零部件生产环节的状态。我们介绍的是一个柔性的智能当中，在过去的生产管理当中，所有辅助的资料都是纸面的书面的。

　　过去因为它都是这种纸面的一些辅助材料，所以说一旦有些规格发生了变化，参数发生变化，或者说它的图发生了变化，这就需要它这个准备这些材料的部门大量的工作。所以说导致经常他们拿到这个材料并不是最新的，有很多都是过期了的，如果不是最新的指导文件来去工作，就有可能犯一些错误，客户就有可能找你的麻烦。

　　现在推出的这种柔性化、数字化的辅助系统包括这个产品的信息，还有员工的信息可以很快的被推送出来，这个员工到了这个地方拿到这个产品直接就可以读取关于产品的信息还有需要的一些辅助的资料。

　　当这个工人到这个工作台的时候，知识背景技能背景以及这个产品上面的一些信息，在这个系统里面就会直接提取出来。

　　通过这个工作在识别员工比如专家级的，给他提供的信息可能就特别简化，如果是中等经验的提供的就是更多一点的信息，如果是正在培训的没什么经验，完全所有的信息都得给他提供。这个已经在我们工厂里面使用了。


　　最后一个部分，我们因为受到德国经济部的委托，还有工业4.0的一些执行机构的委托，我们的学习中心要负责对中小企业进行培训。这个是我们需要去操作的一些领域吧，里面包括流程效率是我本人特别擅长的，还有人力4.0新商业模式，人员管理。这个可能对中国来讲也挺有意思的，因为这些公司是不需要付任何费用的，他只需要把他的员工，送到我们这边来就可以去培训。将来在中国会有十个左右这样的中心。

　　我们主要就是做一些价值的流的分析，分析这些员工人是怎么和数据打交道的，还有包括数据质量人是怎么去收集数据的怎么去应用数据，最后形成了这样一个图在这个图里面我们就是增加了一些人和数据之间交互的一些环节。通过这样的分析，可以帮助我们这些受培训的人员，也针对他自己公司的情况来去分析一下有哪些环节是可以提升效率的。这个学习工厂不仅仅是培训一个非常理想的基地，而且很多公司还找到我们帮他做公司流程的一个测试。

　　工业4.0和精益生产是可以携手并进，然后发挥更好的效率，虽然说有很多需要再去值得进一步探讨的事情，但是还是能够一起发挥协同效力。价值流的分析，工业4.0角度分析，数字化的车间管理都是非常重要的。
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