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从四大件看智能制造的落地原则


日期:2018/7/31 15:00:55    来源:今日头条-南山工业书院    点击数(0)

看见四化

中国制造业到了转型升级的关键时刻,本质仍然离不开四个关键词语:自动化、信息化、数字化和智能化。并非所有制造业都要通过这“四化”实现技术升级;同一个企业的不同发展阶段也需要兼顾不同的升级策略;不同类型的制造业也需要考虑适合自身发展规律的升级路线。

吴昊阳|从四大件看智能制造的落地原则

                                                  图1 历史上中国制造转型升级路线


工业4.0的确可以助力企业转型升级,从什么角度切入是个问题。我们不妨通过中国企业在历史上发生过的几次大的转型升级来一探究竟。

从历史发展上来看,信息化升级和自动化升级基本上可以视为中国制造业转型升级的两大主线和理念载体。

信息化升级大体经历了MIS、ERP和后CIMS时代,企业在进行信息化改造的同时,往往要对企业的管理流程进行梳理甚至改制,使其与国际接轨。甚至可以说中国企业历次信息化升级实际上都是与国际接轨的历程。例如,最初的进行信息化升级的是金融财务系统,因为当时由于财务报表必须按照国际通行财会准则进行修改,同时计算机开始普及,所以企业最初是通过上计算机和电算化软件项目,客观上实现了会计准则与国际接轨。随着计算机的普及和数据库技术的成熟,各单位纷纷开发自己的小型管理信息系统(MIS),之后标准的产品越来越多,MIS公司也蓬勃发展,这时的MIS产品如库存管理、图书管理、车辆管理、客户信息管理等。

ERP的产生经历了MRP、MRPII等几个过程,后来集成了对企业外部的CRM和SCM,成为企业管理。

后来随着跨国企业越来越多地进入中国,客观上要求中国的分公司或者本地的供应商采用与之相兼容的企业信息系统和供应链管理系统。同时要求中国企业按照现代企业业务流程进行改制。所以BPR企业流程再造几乎是伴随ERP同时的概念。当时普遍公认的理念时是,引进ERP绝非采购软件,而是引进一套现代化管理体系,是思想变革。

当时在学界出现了CIMS概念热,即消除信息孤岛等。也产生了诸如并行制造、成组技术等概念。

后CIMS时代应该说是信息系统大发展时期,除了管理部门,在产品研发和设计部门,也经历着无纸化的升级,CAD、CAM相继大量使用,CAE开始应用,生产部门开始使用CAPP 和MES。

另一条主线是自动化升级。应该说从建国以后开始就已经引进国外的成套设备,重点行业(流程制造)直接进入2.0甚至3.0时代。

90年代开始,流程行业开始大量上马DCS项目。电力、石化、水泥、钢铁行业自动化程度提高迅速,同时也引进了国外的先进控制工艺。相比之下离散制造的自动化程度要远远落后,主要义采购先进数控机床为主,同时,通过设备供应商和刀具供应商快速积累工艺经验,提升工艺水平。可见自动化升级除了引进装置、设备,还间接引进了工艺。

由于设备越来越多,所以需要对设备和生产参数进行统一监控,于是出现了大量的现场数据采集并利用这些数据做成可视化界面,同时供给现有管理系统使用的需求。于是基于工业通讯技术的自动化升级继续蓬勃发展。升级也是从流程行业开始:油田数据采集、智能电表、煤矿自动化和信息采集、水泥系统监控。MES在重石油的应用。

可以说在这个时期,自动化和信息化的产品开始交会,自动化和信息化公司也开始业务竞争,而西门子也将自动化和信息化事业部门统一为一个部门,中国人开始提出两化融合。中国制造与世界先进水平的接轨基本完毕。下一步是考虑如何在工业4.0时代,继续进行产业升级。

(1)自动化

首先需要考虑“自动”与“手动”。与“自动化生产”相对应的是“手工生产”。通常讲的自动化升级都是指用自动化设备和装置替代人工。因此,凡是人做不了或者不愿意做的工作都可以通过自动化进行升级,越是动作简单、重复、繁重的生产模式,越适合采用自动化升级策略,例如搬运、包装、喷涂等;而动作越复杂,对人手灵活性依赖越大的生产模式就不适合自动化升级,例如电子产品装配、皮具制作、制衣、航空发动机装配等。当然,这里考虑的仅仅是技术层面,经济层面还需要考量生产规模和模式等问题。

按照工业4.0的定义,1968年出现的莫迪康可编程控制站器Modicon PLC(后来被施耐德收购),被视为自动化的一个划时代意义的产品。

(2)信息化管理

应该说“企业信息化”这个词是伴随着ERP的普及而流行的,而ERP的前身是MRP和MRPII。再往前推则是会计电算化软件、库存管理软件等。这类软件的流行基于数据库系统的成熟。

随着这类软件的普及,“MIS(管理信息系统)”应运而生,同时MIS市场迅速膨胀。出于对会计制度与国际接轨的需要,当时MIS的主力是会计电算化软件,当时火爆的市场也成就了金蝶、用友这样的国产软件公司。

上世纪末期,跨国公司全球布局的黄金时期。外企进入中国不仅带来了先进的管理模式,也带来了对企业管理信息系统的市场需求。跨国公司要求中国本土供应商的管理系统与之对接,倒逼中国企业大干快上ERP项目。这个时期除了捧红了一些ERP公司,还造就了不少ERP软件实施和信息系统咨询公司,诸如毕博和埃森哲。

2000年初的时候,业内对ERP的态度也是褒贬不一,但大家陆陆续都是一点一点地实践了。这样成就了当前欧洲第一软件公司SAP。

一个普遍的共识是,企业上ERP不是简单买个软件,更需要对管理流程进行梳理,破旧立新。随之而来就出现了一个流行词叫“企业流程再造BPR”,很大程度上也算是商家为了配合ERP项目搞的噱头。到目前为止,ERP通用功能已经非常成熟,而跟业务深水区的结合,正在出现全新的升级考验。

包括ERP在内,本段所提及的软件都是用MIS把企业管起来,本质上是企业商业和运营的信息化。与此同时,在产品设计、生产设备、质量管理等直接与制造相关的环节也在进行着信息化。

(3)信息化制造与数字化制造

这里不得不提CIMS(计算机集成制造系统)。CIMS要集成的对象是一个一个独立的计算机辅助软件(CAX),消除信息孤岛。这个源于美国的概念,在德国也进行了尝试,但都没有在中国的动静大。在中国,其兴起也要早于ERP。可以说ERP是面向商业的信息集成,而CIMS是面向制造业的信息集成,当时都是被当作信息化所理解的。CIMS除了要集成CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助检测)、CAPP(计算机辅助工艺)等系统模块,还明确提出了逻辑层次结构,并整合了敏捷制造、并行工程、虚拟制造等方法论范畴的理论概念。

然而,技术为它的早产付出了代价。中国也为“没想清楚就大干快上”付出了代价。

CIMS的失败就是因为它提出的时代太超前,相关技术和产品都还没成熟。而在它之后便迎来了工业软件市场的大整合时代:例如,由对CAD产品数据管理发展而来的PDM(产品数据管理),通过对产品BOM的信息化管理实现了产品“数字化”。“数字化”这个概念尽管现在被滥用,但是它应该是脱胎于3D数模的。至少在商业语境里,“数字化”要与3D图形和动态仿真同时出现。例如,“产品数字化”是指用3D数模构建产品模型,“工厂数字化”则需要面向工厂建模。

当前数字制造所处的环境,已远远超越CIMS所处的年代。大量设计软件广泛使用,大量数字化资源和虚拟化产品,已经进入主流,Digital Thread(数字主线)、Digital Twin(数字孪生)被更广泛地应用。

在过去30年中国企业现代化进程中,除信息化项目大干快上之外,还有一条自动化升级的主线。在流程制造行业(如石化、水泥、食品等),一大批分散控制系统DCS和仪表自动化项目迅速崛起,而国产的DCS如浙大中控、和利时,甚至被GE收购之前的新华控制系统,都得到了长足的发展;而在离散制造行业的是企业采购了大量数控和自动化物流设备。随之而来出现的问题就是如何获得这些现场数据,并把这些实时数据用起来。

10年前做方案时,往往会在示意图中用云彩和墙的图标两端分别画上服务器和笔记本电脑,笔记本和云彩图标之间画一个闪电符号,意为有防火墙的无线数据交换。现在的“云”方案只是在笔记本旁边加上了手机和pad图标。事物的发展,只是在增添要素而已。

说到数字化,就不能不说数据采集,就不得不提组态软件。这类产品最早是DCS或PLC厂家为方便客户开发界面而配备的开发套件,后来出现了许多独立的组态软件厂商,可以通过图形界面直观地看到数据的变化。由此产生了“人机界面(HMI)”,所以“图形化”往往指的是人机交互相关的产品或项目,比如工作站的面板和电子看板等。

现场数据采集SCADA,正是自动化与信息化的链接节点,是自动化设备和信息化管理软件的承上启下的层级,也是自动化与信息化相融合的过渡区域。

而这些早年软件留下的数据,正是当下的工业大数据“黑金”。它们深埋在设备、模块和系统之中,不见天日。工业大数据从业者,需要有非常的智慧,来解救这些黑金。

(4)智能化

智能化定义众说纷纭,就没有统一标准了。现在许多复杂一点的控制系统,似乎都被叫做“智能控制”,好像更新一代的控制系统叫做智能化。

严格意义上的智能化,必须要借助大量的建模和算法,和一些必要的人工智能技术,包括启发式算法、机器学习、深度学习等。如果按照这个标准,目前不少先进的控制系统的控制算法已经可以算是智能化,但真正智能化的管理信息系统市面上还不存在。信息系统的智能化趁势应该说是很明确的,特别是AI项目开始受到大量资金关注后,那些原本只在学术期刊上出现的,服务于制造调度算法的复杂公式才开始有了一些用武之地。

当下很多远程监控的事情,都会当成是“智能制造”或者“工业互联网”的典范,人工智能也频繁搅在其中。其实这种“远程监控”前身是“远程抄表”。最早在油田、矿井等野外设备需要监控运行状态——早期用的是电报技术(RTU),后来通过短信。在智能手机尚未普及的时代,还用过手机网页客户端,而现在基本就是成熟的3G/4G网络,外加APP客户端。

关于信息化或智能化级。简而言之:生产管理越复杂,对信息化软件的智能程度要求越高。

适合智能化升级,或者说适合选择智能化程度高的信息系统的企业通常具备以下特征:

☆ 产品系列多,工序变化多,零部件品种多,供应链管理复杂;

☆ 多以组装工序为主,多为劳动密集型企业;

☆ 典型行业:家电、服装、数码产品等。

最适合搞智能制造的比较极端的例子是产品维修,维修业务具有下列特性:

☆ 每一个维修项目都各不相同,因此生产模式属于单件定制;

☆ 每一个维修项目的工序都比较复杂,没有既定模式,几乎无章可循;

☆ 维修(生产)数据难以定义,更难以度量,难以采集;

☆ 每一个维修项目的周期无法量化,产品复杂程度越高,维修周期不确定性越大。

因此在面临这样复杂问题的时候就只有通过“智能化”才能解决问题。

当前对于智能化,大家都各自假设了外延界定,使得自动化和智能化之间、数字化与智能化之间的界线十分模糊。而当“智能制造成为国家的主战场”以后,许多稀松平常的自动化项目也被冠以智能制造之名。


生产柔性的四大象限

工业4.0体系中,个性化定制被反复提及。这就特别需要考虑生产“柔性”与“刚性”。所谓刚性生产是指大批大量生产单一或少量品种的产品,这种生产模式特别适合自动化,例如,紧固件等工业标准件的生产就是通过自动化专机实现的;所谓柔性生产是指多品种小批量,甚至单件定制化生产,这种生产模式对自动化系统的智能化程度要求较高(从某种意义上接近或等同于智能制造),比较典型的行业是汽车的混线生产和非标零件的机械加工。

图2将目前国内制造业转型升级的方向进行了划分:

X向表示产品种类的复杂程度;Y向表示生产工序要求动作的灵活程度。

吴昊阳|从四大件看智能制造的落地原则

                                                        图2 四类生产模式及典型行业


象限 I、手工柔性生产

该象限的特点是:产品种类复杂且动作灵巧度高。典型行业如飞机、航天器等复杂机电产品装配,成衣、皮具定制,家电、数码产品组装,以及前文所论述过的产品维修或返修。

这类生产对动作灵活性要求高,因此无法通过自动化手段替代人工或者替代人工的自动化设备研发投入过高。例如,目前的机器人或运动控制技术都难以达到人手的复杂和灵活程度,因此诸如皮具制作和缝纫等工作在相当长的时间内无法被机器所取代。

适合这类制造企业的生产模式,称为手工柔性生产,即生产管理组织复杂且无法实现自动化。实际上这类企业非常适合走“信息化”或“智能化”软件升级路线,既通过专家决策系统或相关的软件产品管理生产并指导工人操作。信息化或智能化软件的作用在于指导生产,避免人为失误。

实操方案一:自动配料系统

例如,保时捷发动机在装配过程中大量工序无法实现自动化,而产品多品种小批量的特点又难以避免工人在装配过程中犯错误。为调和这个矛盾,该生产系统采用集中备料的方案,发动机上的小型零部件随托盘运动到各个装配工位,装配工直接在托盘上取用配套的部件并按照电子操作终端的指示进行装配和自检即可。

此外,有类似成熟系统的汽车企业还有宝马,但它的配料仍需要工人根据物料车的指示在指定的仓库托盘中拾取,没有实现自动化。

实际上比较成熟的软件应用是在服装行业,包括红领在内的许多国内企业,成衣定制的服装集团都已经采用自动下料,配料系统:一件成衣所需要的全部布料和配件等,会通过该系统配送给某个工位或制作单元,而工人只需要按照设计要求缝制即可。

实操方案二:操作辅助终端

(电子作业指导书 + 生产数据采集系统)

视频1 克莱斯勒变速箱组装线

视频1中值得注意的是每个工位上都有操作辅助终端,工人在装配过程中严格按照电子作业指导书的每个步骤进行,同时辅助终端也记录相应的生产组装数据并发送给上位机。

以上两个方案可以看成是智能制造的雏形。自动配料方案实现柔性和单件定制化生产,操作辅助终端实现人与生产系统的数据交互;至于自动化排产、动态调度、专家决策等系统都可以在这两个技术方案的基础上实施。

象限 II、手工刚性生产

该象限的制造特点是:产品种类单一且动作灵巧度高。

典型行业如传统的服装、鞋帽业等,这类行业产品产量大,但生产过程基本上只能通过手工实现。这种靠薄利多销生存的行业除非在产品设计和工艺上做文章,否则在自动化或智能化层面几乎没有改良的余地。当然,自动装配技术在不断改进,而这也需要模块化设计理念的完善。

值得注意的是,有一些产业原本难以实现或实现成本极高的自动化生产,但随着自动化技术的进步,新的自动化生产方式也逐渐浮出水面,而这也正是中国制造转型升级的重要契机。其技术策略相当于从第II象限向第III象限转移。例如,我国有大量制造企业从事钣金焊接,由于焊接工作很辛苦环境差,所以欧美国家已经把大量低附加值的需要手工焊接的业务转包给中国企业,本土只留下容易实现自动化的电阻焊、气体保护焊、等离子焊等高附加值工艺。在这样一个市场需求下,欧美的设备制造商就缺乏开发面向低成本钣金件的自动化焊接设备。对于中国本土的设备制造商来说,这无疑是个巨大的商机。面向中国制造业特定市场的自动化专机也是中国制造弯道超车的绝佳时机。

象限 III、自动化刚性生产

该象限的特点是产品种类单一且动作灵巧度低。

典型行业就是工业标准件生产如紧固件、轴承、齿轮、五金件、连接端子、微电子等行业,以及相对简单日用品,如食品、饮料行业、纺织、印刷和制笔业等。

这类产品通常是通过专机和自动化设备实现的,而且技术非常成熟。中国大量低端制造业企业都属于这种类型的制造业,都可以通过自动化专机实现量产。

而且,这种行业一旦开发出全自动高效量产的专用设备,那么就极有可能实现对该行业的垄断,为其他竞争对手设置投资门槛。

中国 “圆珠笔芯困境”实际上就是这个道理:几大笔业集团垄断了笔芯制造设备,使笔芯的生产成本降至最低,因此中国这种市场追随者就很难获得同样的自动化系统,如果自行研发同类设备在投资上也并不划算,所以倒不如放弃这个行业,或者另辟蹊径,开发替代性产品和技术。

中国的中小制造企业里,有非常多是从事单一产品的批量化生产的,如USB线、鼠标、摄像头、拉链、打火机等。相信在未来的5年内必定会出现生产这些通用产品的全自动化生产线,也一定会在中国出现世界级的行业寡头。

中国制造发展于特定的历史时期,因此具有鲜明的特色。具体表现就是II、III象限制造业的转化。由于II象限的中国制造企业规模和市场占有率通常极大,所以通过改进设计和工艺就可以把II象限的产业转到III象限。在III象限里通过开发专机实现全自动,再配合智能化管理软件,实现柔性自动化,向IV象限进军,占领国际制造业的顶端。

象限 IV、自动化柔性生产

该象限的特点是产品种类复杂且动作灵巧度低。

最典型的行业就是汽车,目前国际上主流车型均采用混线生产模式,即自动化柔性线。这种生产系统对设备的自动化程度和软件的智能化程度要求极高,是目前复杂程度最高的生产系统。与汽车类似的还有电子行业,如电路板的生产。事实上木工是最容易实现自动化柔性生产的行业。理由是木工制造的工序简单,零件结构标准化程度较高,产品的多样性要求较高。说得更通俗些,就是木工行业与乐高积木的相似性最大。

CAD软件为木屋设计提供了非常多的标准件库,并且可以自动生成项目BOM表;CAM软件具备下料计算功能,可以在标准尺寸木料上优化毛坯下料尺寸并自动生成每个零件的NC代码;同时ERP系统将所需木料尺寸和数量发送给供应商并进行采购;木料到达车间后,生产系统可根据木料编码和尺寸决定下料毛坯,并对毛坯进行机械加工;加工好的零件被贴上标签,连同五金件打包送往建造工地,建筑团队可以根据图纸把送来的这批木料零件拼装成木屋。

从这个案例可知,由于木屋的木料零件都是直的,基本上都可以通过切割和钻孔完成,工序简单,可以在CNC上完成所有工序,因此容易实现自动化。此外,木梁的拼接相对简单,零件种类少且标准化程度高,给PLM系统的简化带来便利。与之相似的还有楼梯加工系统。

需要注意的是,实现柔性自动化绝不是单纯设备自动化升级可以实现的。它需要从设计到工艺到设备到软件的全方位统筹。

下面案例是FESTO柔性生产系统。该系统实现了单一产品订单的实时响应,也就是说,哪怕只有一个气缸的订单,FESTO可以生产。为了实现这个战略要求,首先在型材毛坯上进行简化,尽量采用通用截面的型材毛坯,以便避免频繁更换夹具。

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                                                            图3 FESTO气缸型材毛坯


铝型材毛坯的更换可以自动实现,但是固定截面的夹具则只能通过手动更换,因为人工更换夹具的速度远快于机器人,机器人的实现成本也较高,所以最终该系统采用了手动换装的方案。除了通过标准化型材降低夹具更换频率,在夹具设计上也采用便于精准定位和快速更换的零点卡盘。

吴昊阳|从四大件看智能制造的落地原则

                                                             图4 气缸铝型材固定夹具


夹具的位置是可以通过程序控制的,那么通过更换刀具和5自由度加工,该系统就可以很容易地实现根据订单要求截断不同长度的气缸毛坯,并对其进行高精度的五轴加工。

吴昊阳|从四大件看智能制造的落地原则

                                             图5 活动空间灵活的五轴加工头


软件上开发了小型APS系统,可以读取现场ERP的订单,并对其进行优化。对同类截面零件的订单进行汇总,实现了多目标优化。这个生产系统通过APS实现了从ERP到生产设备的无缝连接。APS仅仅向NC传达需要调用的程序编号,生产过程的可靠性控制仍然由设备PLC进行,同样贯彻了分级管理分层实现的原则。

“智能”体现在APS系统的实时排产和现场调度;“柔性自动化”体现在自动化夹具和五轴联动加工中心,以及快速更换工装的解决方案。

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                                            图6 可以连接设备和信息系统的小型APS及工艺监控系统


制造企业转型升级的四大基础原则

总的说来,由于自动化和信息化程度的不断加深,对于从业人员来说,生产制造过程的管理变得越来越容易。从历史经验看,制造升级与人力解放是同一过程。

机器(机械)设备的出现解放了重体力劳动,如铁匠、矿工等;自动化技术的出现,解决了繁琐体力劳动,如流水线装配工和搬运工;信息化管理系统则解放了从事繁琐的脑力工作的劳动者,如会计、仓库管理员等;数字化软件让产品设计和工艺人员不必趴在图板上画图并反复修改,同时给现场管理者更直观的图形化调度决策支持;下一步的智能化升级或将解放决策层的脑力劳动。

可见,人类的制造系统在不断地更新换代,每次升级都会解放体力和脑力,使人的创造力可以有更大限度地发挥。未来制造业的从业人员将仅进行创造性的工作,可以模式化的体力和脑力工作将完全交给智能制造系统完成。

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                                                           图7 制造升级过程


从图7中可以归纳出生产制造企业转型升级的一般规律:

产品设计和生产工艺是制造的基础,永远具备升级空间;

由于产品是制造业创造价值的最终载体,而制造业的产品永远是实物,所以产品被设计成什么样子(产品设计)和如何把实体产品做出来(生产工艺)是制造业永恒的话题。

在任何阶段投入精力研究产品设计和生产工艺几乎都是正确的战略选择。

值得中国制造企业注意的是:设计和工艺是不可分的,生产设备和工艺现状可能制约着设计,而设计的好坏又直接影响到工艺/工序路线的选择,影响到产品的功能、质量、可靠性、生产成本等。所以将资源投入在生产的前段(设计和工艺)要比投入在中段(设备及自动化)和后段(管理信息系统)会产生更大的效益。

智能制造转型升级的四大基础原则

一是只有在设计和工艺都明确的基础上才可能谈设备升级和自动化升级;

☆ 设备升级和自动化升级都是机器替代繁琐重复性体力劳动;专机的设计研发耗时费力,而且只有稳定定型后才成为标准机;

☆ 设备升级是基于产品工艺的自动化集成;

☆ 自动化升级是基于生产工序和车间物流的自动化集成;

二是只有基于管理流程的自动化才能信息化升级,用以替代繁琐重复性脑力劳动;

三是只有产品和生产数据,具有数字化表达的基础,才能谈到数字化;

四是只有基于复杂生产状态的决策系统才需要智能化。


夕阳产业也疯狂

即使是像木工机械、纺织机械这种被很多政府官员和企业家都认为是落后的夕阳行业,也在迅速地转型升级。瑞士、德国和奥地利等制造业最发达的国家已经通过技术升级,正在将木工行业改造成最接近“智能制造”和“工业4.0”理想的技术密集型产业。这个思路值得中国企业学习,不断用新技术改造旧产业和就产能,而不是一刀切地推倒重来。

实际上,采用柔性自动化生产模式的行业,比较适合进行“智能制造”升级。

在笔者看来,智能制造的特征是对复杂生产情形的决策。决策算法的有效性以及对复杂约束条件的适应性决定了智能化程度的高低。

尽管很多自动控制产品具备一定的智能算法,例如,有些加工中心可以在切削过程中根据切削力和震动频率等参数实时优化进给速度和主轴转速;或者根据床身热变形量对刀具轨迹进行补偿,但是这些技术归根结底都是工艺过程的一种前馈控制,只是控制算法更加复杂而已。这种方式,其实是归于“工艺自动化”,当然也可以叫“智能设备”。

智能化应强调对不可知事件的判断和决策,而自动化则强调对既定动作和已知事件的执行。

一台柔性制造系统可以自动识别和检测零件,并根据识别码自动选择工装,自动装夹,自动调用不同的程序完成全部加工,由于完成的这一系列活动都是既定的,并没有根据约束条件和目标进行决策,因此只能算是比较高级的自动化系统,不能算智能。

有些案例实现了按订单全柔性生产,但是由于无法进行动态调度,因此即便自动化程度已经很高,那么在我看来也不能称为真正意义的智能制造。

可见,智能化和自动化是两个独立的概念,二者只是产生的历史时期有先后。但是在项目实施过程中并没有必然的先后顺序。


结尾

生产制造企业的转型升级是一个系统工程问题,绝不是单靠几个项目、几套软件、几套自动化生产线就可以解决的。说白了,它是一次战略意义的考量,或者是对传统工厂战略的一次清洗和重生。需要从市场定位、产品设计、工艺规划、供应体系规划等整体入手。在前期决策时投入的研究精力越大,实施起来就越容易,转型升级成功的可能性也就越高。


作 者

吴昊阳:德国MAKA系统中国区负责人

编 审

林雪萍:南山工业书院发起人,北京联讯动力咨询公司