“安全”是企业发展永恒的主题 。自主可控、过程透明 、产品合规是九游会智能制造团队诠释“安全”的三个方面,自主可控代表着发展安全,过程透明代表着运营安全 ,产品合规代表着产品安全 。 在之前的系列文章中 ,我们对自主可控和过程透明进行了详尽的介绍 ,本期开始,我们将继续对产品合规进行解读 。 异常管理 企业数字化转型的重要战场 作者 / 牟旷凝 制造业的数字化转型是一次意义深远的变革 ,通过数字化手段企业不仅能够提升传统管理方式的效率 ,还可以探索更多管理的可能性 。 应对各类异常是所有企业日常管理最重要的部分 。企业管理的本质就是设定目标 、保障目标实现的过程 ,过程中产生各种偏差是无法彻底避免的,所以是否能够减少异常,高效处置异常是企业管理水平的重要体现。 在企业运作过程中主要会出现两大类的异常 :产品异常和经营异常 。 产品异常主要指制造过程中 ,产品本身出现的各类问题。产品是否合格直接影响到企业的生存 ,所以这一类异常是所有企业都无法回避 ,并且会想方设法去杜绝的,企业由此发展出一个最重要的职能 :质量管理 。 经营异常是指组织管理目标与组织管理结果之间的偏差 ,比如计划欠产 、设备利用率不足、实际成本与标准成本偏差等等 。这类异常就没那么幸运了,由于不会直接关乎企业的生死存亡 ,这类异常 ,在管理水平较低的企业中并没有得到足够重视,往往变成了“房间里的大象” 。 为了应对产品异常 ,质量管理体系发展出了一整套完整的理论和工具 ,其中最核心的支点就是戴明环:PDCA 。任何一家企业在面对产品问题时 ,如果没有思考PDCA,那是绝对不可想象的 。但是反观大多数企业面对经营异常,目前就仅仅停留在匆忙应对阶段了 。 事中管理 让质量问题不被“制造”出来 现在通过数字化手段能够明显提升企业应对各类异常的能力 。 多数企业在推进数字化转型之前 ,质量问题一般都处于“事后管理”阶段,问题往往都是“检验”出来的,质量管理的重心主要放在质量控制上,并且越往下游走对质量问题的重视程度越高,“家里”再怎么乱都无所谓,关键不能乱到客户那里去。 数字化能够明显优化企业质量管理流程 ,让品质问题得到快速闭环 ,最终体现在问题产品流出的情况明显好转。但是这仅仅是通过数字化优化管理流程,并没有从根本上提升企业的制造能力。 近些年 ,我们明显观察到企业质量问题“事中管理”能力的提升,一方面得益于国家法规以及企业自身对产品质量的重视,另一方面技术手段的发展也功不可没 。 “事中管理”是指要想方设法让质量问题不被“制造”出来 ,防范于未然,这对企业的工艺控制水平提出了很高的要求,并且在传统的技术条件下 ,这带来的成本是大多数企业所无法承受的 。 比如精密零件的加工,过去为了保证加工件的精度,需要在加工过程中针对关键工序进行一定比例的特殊抽样测量 ,然后用过程统计分析的方法监控工艺稳定性 ,这必然带来人工成本上升以及对产线节拍的影响 。当企业的客户需要这一数据时 ,由于高昂的代价 ,很多企业被迫选择通过事后汇总数据的方式给到客户,完全背离了对产品质量进行“事中管理”的初衷 。 随着图像识别等一系列在线检测技术迅猛发展,一方面检测精度明显改善,另一方面检测的成本极大降低 ,使得企业不仅可以实现加工过程的自动化检测 ,更能从传统的抽检方式转变为全检方式,这将显著提升质量管理水平 。当然检测水平发展的同时 ,质量管理软件也必须能够支撑起这一技术变革 ,有效应对海量检测数据带来的挑战。 对于过程品质管理,最重要的工具是SPC(统计过程控制)。传统的SPC软件虽然能够满足基本的数据分析要求 ,但是很难真正支撑的海量数据下的在线实时数据监控,往往沦为了事后“喂数据”出报表的软件 。 九游会 MOM 平台 HCM 中的 SPC 模块 ,能够从容应对海量数据下的实时监控要求,并且通过与HCM的 Andon 模块无缝兼容,完美支持在线品质预警以及质量问题闭环管控 。并且经过多家大型锂电池企业验证 ,能够在超快节拍百亿级数据条件下有效运作 ,同时能够100%满足国内外大型整车企业的“审厂”要求 ,助力企业提升质量管理水平 。 数字化应用 实现生产异常的精细化管理 当然从事后管理走向事中管理 ,不是质量管理的最终目标,未来随着数字化应用的深入 ,通过数字孪生技术,质量问题将在设计阶段就能够通过全面仿真和失效分析被彻底杜绝 ,转变为真正的事前管理,让产品品质异常彻底消失 。 数字化应用的深入给质量管理带来的巨大变革,同样也为企业有效管理经营异常带来了可能性。类比解决产品异常的过程 ,识别并闭环管理日常生产中的各类问题是第一步 。随着生产现场管理数字化水平的提升 ,许多企业已经将Andon模块延伸至人员异常 、物料异常、设备异常等问题的收集上 ,并且通过移动应用将这些问题快速推送至相关人员 ,拉动资源进行问题的快速应对。 比如人员出勤不足 、计划产量不足这些过去只能停留在生产现场,等待班组层层上报的数据 ,现在已经可以第一时间展现在生产管理人员的电脑和手机上,指导生产管理人员快速做出响应 。 虽然现场问题的反馈已经不再是问题,但是这些问题是否能够得到有效解决仍然很难保证。 流程化工行业 ,出于对安全考虑,对各类生产异常的关注程度远远超过离散制造企业。为了流程化工行业有效管控各类异常 ,我们尝试在国内某大型多晶硅生产企业的案例中,将非常详细的异常分类引入传统的Andon模块,并且为每类异常定义了详细的处置流程 ,将异常解决的步骤规范化、流程化 ,同时与其他业务流程进行集成 ,实现异常的精细化管理 。 比如当工艺监控模块发现某环节工艺波动超过阈值 ,系统会自动产生异常事件,并且不仅仅是把异常推送至责任人,还会根据具体情况自动推送检验任务至检验部门,拉动相关人员第一时间进行成分分析,同时完整记录事件处理过程 。 这是非常典型的将质量管理思路引入生产异常管理的场景 ,为后续的问题根因分析提供了数据,有效帮助企业彻底杜绝同类异常 。 多节点监控 确保供应链上的数据实时准确 我们在某些客户案例中对业务流程多节点的监控和处置 ,则可以理解为将经营问题从事后管理转变为事中管理的探索 。 由缺料引起的“停线”是企业计划异常的主要原因,一旦发生缺料,计划部门不得不进行“调产”保证生产线能够持续运转 ,但是这很可能增加了未来缺料的可能性 。因此最合理的处理方式是对库存的齐套性进行管理 。 在传统数字化水平不高的情况下,靠人力去检查,不仅费时费力,还很难保证实时准确。通过数字化手段 ,我们将不同的物料进行库存的分类监控,不仅对在手库存进行清晰的管理,还将容易引起缺料的专用物料和长周期物料的监控节点延伸至供应商生产过程 、供应商库存 、以及物料的运输过程 ,确保整个供应链上的数据实时准确。 并且通过计划平台的物料扩展齐套功能 ,对整个供应链的物料齐套情况(不仅是原材料)进行计算,确保计划的可执行性,在计划执行过程中 ,如果某一环节出现问题,可以留出足够的提前期拉动各个部门进行物资保障,通过全流程的有效协作 ,保障企业的生产稳定性 ,最大程度避免缺料情况的发生。 为了消除企业运作过程中的各类异常,首先要识别异常,并且对异常进行有效的管理,异常的管理有两个目标 ,短期目标是能够快速处置异常 ,把异常造成的影响降到最低程度,长期目标是通过根本原因分析 ,改善生产工艺或管理流程让异常不再发生。 这是一个漫长的过程 ,企业也将经历事后管理、事中管理、事前管理几个阶段 ,在这个过程中 ,企业的数字化能力将起到至关重要的作用。 九游会协同制造软件(HCM)包含完善的质量管理模块,重点关注控制计划的落实,通过数字化的手段 ,从策划-计划-执行-改善四个步骤形成管理闭环 ,帮助企业打造“质量管控”的“无形手” ,无论事前、事中还是事后,让异常无所遁形。