編者按：本文發(fā)表于2015年2月27日的《IDC制造業(yè)視野》，作者鮑勃?帕克（Bob Parker）是國際數據公司（IDC）負責研究業(yè)務(wù)的集團副總裁。公司下決心把智能制造付諸實(shí)踐并不是一件容易的事情，本文認為這可以從整體設備效率（OEE）入手，并介紹了OEE的三個(gè)因素：效能、利用率和收益率。通過(guò)運用智能制造的若干原則，可以找到改善勞動(dòng)力、材料和能源效率的機遇。

當今科技行業(yè)的熱點(diǎn)不斷，被炒作最厲害的當屬物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）。也許，你已經(jīng)非常熟悉這一概念--技術(shù)供應商希望把你個(gè)人和職業(yè)生活的方方面面聯(lián)系起來(lái)，以此改善服務(wù)質(zhì)量。在制造行業(yè)，這個(gè)技術(shù)熱點(diǎn)涉及智能制造的概念（即歐洲的工業(yè)4.0）。

對于制造行業(yè)來(lái)說(shuō)，這些概念并非前所未聞（以前就出現過(guò)“機器到機器”的概念）。由于最近的技術(shù)進(jìn)步，我們可以把數據的捕獲、連接、遠程控制和分析整合起來(lái)，提前兌現關(guān)于信息—物理制造的承諾。

IDC公司就智能制造這一主題與業(yè)界展開(kāi)對話(huà)，匯總發(fā)布了《智能制造--通往未來(lái)工廠(chǎng)之路》。該報告構建了智能制造給企業(yè)帶來(lái)的益處。

企業(yè)高管都接受了一個(gè)必然發(fā)生的事實(shí)，那就是信息—物理制造是未來(lái)的趨勢。他們直覺(jué)上理解響應型業(yè)務(wù)能力的競爭價(jià)值，然而，要從零開(kāi)始實(shí)施智能制造是一項非常艱巨的任務(wù)。為了協(xié)助客戶(hù)完成這一流程，IDC鼓勵相關(guān)公司可以從打造整體設備效率（overall equipment effectiveness，OEE）入手，整體設備效率包括效能、利用率和收益率等考量因素。

效能：超額完成計劃

效能是一項生產(chǎn)能力指標，通常表示為實(shí)際產(chǎn)量除以預期產(chǎn)量（或標準產(chǎn)量）。因此，如果一臺機器的預期生產(chǎn)能力是每小時(shí)10件產(chǎn)品，而其實(shí)際產(chǎn)量是每小時(shí)11件產(chǎn)品，那么，這臺機器的效能就是110%。顯然，效能非常重要，因為如果一臺機器可以生產(chǎn)更多的產(chǎn)品，企業(yè)就可以在不增加新產(chǎn)能?情況下銷(xiāo)售更多的產(chǎn)品。然而，從智能制造的角度考慮，效能不應當僅僅包括機器效能這一個(gè)維度，還有以下幾個(gè)方面：

--勞動(dòng)力效能：工廠(chǎng)員工均能夠管理更多的機器。

--材料效能：優(yōu)化設置和生產(chǎn)序列，以減少材料廢棄量。

--能源效能：優(yōu)化流程的能源消耗，包括減少設備轉速等方法。

通過(guò)應用智能制造的原則，可以在所有這些維度中找到提高效能的機會(huì )。

利用率：提高可用性

如果一臺高效的設備出現故障，那么該設備就不再具有可用性。制造商通常利用效能乘以利用率來(lái)表示生產(chǎn)率。利用率是一項簡(jiǎn)單的指標，計算方法是累計運行時(shí)間除以總運行時(shí)間。因此，如果上述舉例的機器99%的時(shí)間都可以正常運行，那么其生產(chǎn)率就是108.9%（110%乘以 99%）。

歸根到底，可用性就是要保持設備正常運行。資產(chǎn)管理信息指的是對運行狀況的了解、對設備故障的預測和為盡量減少損壞而頒布的禁令等。這一分類(lèi)比較常見(jiàn)，也是一家公司企業(yè)資產(chǎn)管理（enterprise asset management，EAM）系統的有機組成部分。資產(chǎn)管理包括不同的層面（如表1所示）。

資產(chǎn)管理可以超出操作設備的范圍，可以包括工具、模具、夾具、固定裝備和檢測設備，這些設備都必須保持健康的狀態(tài)，并得到良好維護。這一領(lǐng)域也是許多公司測試如何部署和使用智能制造相關(guān)技術(shù)的共同起點(diǎn)，因為資產(chǎn)管理對生產(chǎn)過(guò)程的侵入性較小，可以產(chǎn)生快速的回報。

質(zhì)量：實(shí)時(shí)測量

效用的最后一個(gè)要素是可靠性。已經(jīng)有很多方法把電子機械環(huán)境試驗室、機械卡尺等測量工具及設備獲得的信息轉換成數據記錄。但信息的復雜性也在日益增加。智能制造主張將這些數字讀數和其他數據進(jìn)行匯總和整合，構建更嚴謹的根本原因分析和糾偏行動(dòng)能力。

提高可靠性并不僅僅是對檢查設備數據的整合。制造公司需要具備的能力之一是對設計實(shí)驗（design for experiments，DFE）的支持能力。這個(gè)概念的內涵是，如果管理層認為工廠(chǎng)可能存在問(wèn)題，他們可以啟動(dòng)特定部分的數據采集，并對上限和下限進(jìn)行測試，以更好地識別可能導致質(zhì)量問(wèn)題的一系列條件。設計實(shí)驗一直是六西格瑪方法體系的一部分，但過(guò)去都是手動(dòng)執行的。智能制造方法可以幫助這個(gè)關(guān)鍵質(zhì)量函數實(shí)現自動(dòng)化。

當然，設計實(shí)驗的應用范圍不僅僅是質(zhì)量參數的測試。設計實(shí)驗可以用于資產(chǎn)運營(yíng)的相關(guān)實(shí)驗，但是最有趣的應用案例可能是提高產(chǎn)量（效率）的A / B 測試。舉例來(lái)說(shuō)，想象一下，一個(gè)車(chē)間有兩條設備類(lèi)似的生產(chǎn)流水線(xiàn)。運營(yíng)管理部門(mén)想確定使用這些流水線(xiàn)生產(chǎn) X 產(chǎn)品的最佳校準和操作方式。一個(gè)流水線(xiàn)使用了一組參數 （例如，流水線(xiàn)速度、人員配備、材料質(zhì)量），稱(chēng)之為A測試；而另一個(gè)生產(chǎn)線(xiàn)使用一組不同的參數（B測試）。通過(guò)比較設備、材料、勞動(dòng)力和能源效率的結果，公司可以選擇最佳的組合結果。

收益：進(jìn)行量化

在實(shí)施商業(yè)論證之時(shí)，設備綜合效率的改善必須與易于理解的財務(wù)指標進(jìn)行綁定，這些指標包括企業(yè)資產(chǎn)回報的主要要素：收入和成本。

通過(guò)改善工廠(chǎng)網(wǎng)絡(luò )的設備綜合效率，公司可以享受更高的收入水平。然而，產(chǎn)量增加并不能簡(jiǎn)單導致收入增加，還必須考慮如下幾個(gè)方面：

--滿(mǎn)功率。在當前階段，如果公司可以將生產(chǎn)的產(chǎn)品全部售出，而且在提高產(chǎn)量后，也可以相應增加銷(xiāo)售量的話(huà)，那就很簡(jiǎn)單：提高產(chǎn)量就意味著(zhù)增加收入。

--客戶(hù)滿(mǎn)意度。智能制造能力使得企業(yè)能夠更加適應客戶(hù)的需求。按時(shí)交付高質(zhì)量的產(chǎn)品可以提高客戶(hù)忠誠度，因此，能力的提高成為關(guān)鍵，可以提高現有客戶(hù)預算份額的占有量，也可以從競爭對手那里挖到更多客戶(hù)。

--避免資本支?。這個(gè)建議可能比較宏觀(guān)，但是如果公司已計劃大幅增加收入，那么提高產(chǎn)量則意味著(zhù)可以對新產(chǎn)能進(jìn)行優(yōu)化，從而節省寶貴的現金。

--產(chǎn)品品種。伴隨著(zhù)越來(lái)越多的客戶(hù)要求個(gè)性化或甚至定制產(chǎn)品，智能制造能力會(huì )成為滿(mǎn)足這些要求和增加收入的關(guān)鍵。

商業(yè)論證中更直接明了的理由是降低總體成本的可能性。在種類(lèi)繁多的可能性中，我們選取了如下幾個(gè)：

--材料成本。可以通過(guò)增加材料的效率，減少原材料報廢。節約量因制造和情況的不同而有巨大差異。

--能源效率。理解生產(chǎn)決策對能耗的影響可以降低成本。IDC公司預計能源成本節約范圍為10%至 30%。

--勞動(dòng)力成本。智能制造使得員工能夠控制更多的機器。一個(gè)經(jīng)驗法則是每增加八個(gè)儀表和裝置，就可以減少一名員工。

--維護成本。應用更多的預測分析以及對維修人員進(jìn)行更好的評估，這些做法可以降低5%-65%的維護成本。這個(gè)范圍非常大，既取決于設備的復雜性，也取決于公司當前的成熟度級別。舉例來(lái)說(shuō)，如果大部分的維護還屬于損壞/維修或預防性維護，那么就存在大幅降低成本的機遇。

--不良質(zhì)量成本。關(guān)于不良質(zhì)量的成本是有據可查的，一個(gè)經(jīng)驗法則是可靠性每增加1%，長(cháng)期的利潤率就可以提升1%。

每一個(gè)合理性證明都取決于公司的特定情況，因此并不需要包括所有方面。然而，在許多情況下，已經(jīng)足以證明投資的合理潛在收益。

（趙  燦 編譯）