制造業精益數字化轉型解決方案數字化在制造工廠的應用4制造工廠精益化3燈塔工廠帶給我們的啟示2制造業數字化轉型綜述1西門子精益數字化工廠5精益數字化轉型之路6精益數字化實踐分享7十字路口下，中國制造業轉型升級需求亟待方法論和轉型路徑指引中國制造業面臨的挑戰政策推進持續推進，但政企合作模式、產業落地路徑仍待探索和實踐。產業政策國內制造業處于全球價值鏈的中低端地位，產品附加值較低，產業結構調整、研發創新、數字化轉型成為產業發展的有效途徑。產業環境產品需求多樣性、迭代速度加快、定制化需求增加，同時客戶需求從有形產品向服務體驗延伸，使得制造體系的復雜度顯著增加。客戶需求技術發展迅速，高端技術與發達國家差距仍然較大，也面臨著技術落地路徑不清，規模化擴展遇到阻礙等問題。技術基礎操作工人勞動力紅利減弱，數字化人才缺乏，復合型人才和組織的培養管理成為智能制造轉型升級的瓶頸問題。人才發展提升生產和供應鏈能力、效率提高產品研發和創新能力，提高產品附加值提升客戶與消費者連接能力，擴大產品和服務營收優化企業制造運營體系，提高運營效率數字化能力和人才培養，提升基礎能力制造企業的數字化轉型現狀根據調查顯示，制約企業數字化轉型的因素主要包括專業人才不足、技術能力缺乏、管理與流程原因、觀念認識不清晰、無成功案例借鑒、轉型方向不明等；成功的數字化轉型企業借助自身及外部力量重塑數字化組織，深入應用數字化技術，推動數字化轉型；制造企業要借鑒更多成功的方法、路徑加速自身、產業乃至整個中國制造數字化轉型的進程。專業人才不足資金投入有限技術能力缺乏企業數字化轉型制約因素TOP

3管理與流程原因

29.7%觀念認識不清晰

27.0%無成功案例借鑒

25.7%轉型方向不明晰

25.7%企業文化因素

19.6%一家典型的傳統制造企業的數字化轉型困惑與問題梳理1管理類數字化轉型過程中人力資源部門的切入點在哪里？2數字化工廠相關的理論標準、規范有哪些？結合自身實際梳理數字化工廠的理論框架模型的過程中需要考慮的關鍵因素有哪些？3數字化工廠構建對組織職能轉變的需求有哪些？數字化工廠構建過程如何確保對組織能力建設與之相匹配、相適應？4針對切割、焊接作業在設備數據采集、管理監控、流程協同及智能決策等方面是否有好的經驗可以分享？5數字化轉型如何助力生產成本控制？能否詳細說明。6基于非標準件的柔性生產的數字化管理思路是什么？7信息類傳統行業在數字化轉型過程中遇到的典型問題有哪些？如何解決？8PLM

、SCM、CRM、ERP等系統不夠完善的條件下對MES系統的推進和實施有哪些影響？如何規避？9MES系統構建的關鍵路徑是什么？如何有效推行MES系統并確保其落地見效？10數字化工廠典型的數據采集形式有哪些？典型應用場景有哪些？11鋼結構行業鋼板和零配件的標識及數據采集方式等方面的意見和建議？12傳統設備（機加工設備、起重設備、焊接設備、表面處理設備等）數據采集方式有哪些？數據應用領域有哪些13鋼結構生產過程中零配件型號規格多、數量大，如何與產品結構、生產計劃及物流管理銜接進行有效管理提升流動效率？14工廠在進行智能物流規劃、導入AGV、RGV等無人物流系統時需要考慮的關鍵因素有哪些？15數字化在生產管理中的應用有哪些？生產系統數據化建設應如何搭建？16公司數據化建設應當如何搭建？有哪些好的經驗可分享？能否詳細說明。17生產類數字化工廠人和人、人和物、物和物的連接方式有哪些？典型應用場景有哪些？18設置立體倉庫的前置條件有哪些？立體倉庫的最優使用價值有哪些？19針對重異性結構件（非標件）的自動化切割、焊接設備導入的主要思路和經驗有哪些？是否有最佳實踐經驗可以分享？HR標準組織成本生產系統實施路徑數據物流自動化業務組織技術明確數字化轉型是為了什么？了解數字化轉型是什么？尤其抓手是什么？怎樣進行數字化轉型？技術方案怎么設計？數字化轉型圍繞哪些環節或場景進行？一家典型的傳統制造企業的數字化轉型困惑與問題梳理成本估算錯誤由銷售傳達過來的需求不明確研發的反應周期長，導致掉單;迫于時間壓力。導致設計的風險評估不足研發資源大量耗費在應付訂單上“銷售不受控”:

客制化訂單成為公司復雜度的主要來源接單設計相當仰賴個別工程師能力，不同人設計的產出質量不一“此訂單使用”的零部件“插單”生產導致排產周期大亂生產質量不穩定以史鑒今

識別差距

尋找路徑

補課與創新并進工業4.0智能制造1990 2000勞動生產率

關注

階段

成果1776-，亞當.斯密勞動分工理論查爾斯.巴貝奇，腦力分工和流水線的基礎1790-，伊萊.惠特尼，零件互換性流水線大規模生產經驗管理階段-早期的放任管理1911，泰勒，科學管理原理（標準化、質量檢驗）1911，吉爾布雷斯夫婦，工業心理學（時間和動作研究，生產程序圖和流程圖）1912，亨利.，（生產計劃進度圖，提出了任務和獎金制度）1913，亨利.福特，流水線（標準化、簡單化、專門化）1915，哈里斯，庫存控制管理數學模型，EOQ經濟訂購批量1930，某著名企業，霍桑實驗1935，休哈頓的控制圖和道奇羅米格的抽樣方案1947，喬治.丹捷格，線性規劃（運籌學）科學管理階段勞動生產率、質量現代化管理階段質量、成本、產品上市時間

TWI

督導人員訓練，即一線主管技

精益生產敏捷制造：快速配置資源柔性制造：多品種小批量零缺陷：質量是一次成功的6

Sigma：

DMAIC、DMADVDFSSISO

9000TOC

約束理論：瓶頸理論IPD

集成產品開發企業資源計劃供應鏈管理業務流程再造阿米巴經營管理應用服務供應商和業務外包信息技術：CAM、ERP

MRPII、SCM、MES、WMS、SCADA、DCS、工業網絡等能培訓

MTP管理培訓計劃

模擬決策技術、決策論（確定性決策、風險性決策、不確定性決策）

TQM

全面質量管理

QFD

質量功能展開（質量屋），顧客驅動的產品設計方法，在設計階段進行質量保證的方法

PDCA：Plan(計劃)、Do(執行)、Check(檢查)

和Act(處理)

田口方法：系統設計、參數設計、容差設計，正交試驗

TPS豐田生產管理方式:

JIT、自働化

QCC、QC

Plan工具應用

信息技術：CAD、PLC、MRP、CIMS、計算機、數控機床…創新管理階段資源整合智能產品智能工廠智能物流大規模個性化定制綠色工廠/碳足跡遠程運維服務數字化企業數字化研發數字化制造數字化供應鏈……新技術應用：數字孿生、人工智能、大數據分析、工業物聯網、邊緣計算、自主系統、自主機器人、5G、區塊鏈等電氣化 自動化 電子信息技術~

1900 1945 1960精益生產與數字化技術深度融合以提高資源的利用率，實現降本增效標準化產品的高效生產方式是所有制造行業發展的方向！但消費者不再滿足于標準化的產品怎么辦？至今大部分制造企業的生產還處于“桶裝水模式”，而豐田將其改進到“自來水方式”。豐田的偉大之處，在于開創了適合多品種小批量的全新的精益生產方式，就是連續單件流生產。除此之外，豐田在研發管理方面，設計連續并行的開發流程，將開發周期縮短一半時間，打造共享零部件平臺，使其模塊化、標準化、在零部件層面實現了標準化大規模自動化生產，而在組裝層面實現了消費者的個性化生產。--

豐田改進了資源的利用方式，提高了資源的利用效率。數字化讓萬物相連，人與人之間、設備與設備之間、產品與物料之間、人與設備之間、設備與產品之間自主溝通交流，自動配置生產資源實現價值流連續流動，完成每個環節生產直至送到客戶手中，跟自來水一樣的方便便宜而且還具個性化。需要一套成熟的方法論來指導數字化轉型…1.我們公司的數字化戰略是什么？2.

我們面臨著哪些機會？從哪里開始？做什么？采用什么技術和方案？3.我們需要什么樣的合作伙伴？業務、

4.運行評估與調組織、技術和人才如何協同發展？ 整，持續改進公司發展遠景目標及優先級排序數字化轉型意識成熟度評估對標差距分析學習與導入新技術定義企業提升目標、機會客戶需求變化及差異化分析分析現有提升需求

數字化應用場景規劃解決方案設計方案的優先級排序從技術和財務角度分析方案及其影響的可行性分析對工作和技術的具體影響（資源轉移、新技能的掌握）實施路徑制定，明確主要的里程碑明確項目預算項目推進、實施及監理變革管理方案功能開發與實施企業核心人才培養精益數字化運營流程與標準體系導入企業并實踐根據實施結果反饋及時修訂規劃方案根據企業真實情況，規劃數字化藍圖與路線圖數字化轉型項目實施運行優化1

數字化轉型準備與數字化成熟度評估23 4精益數字化成熟度評估明確公司遠景目標及其優先級數據驅動企業文化規劃調整持續改進數字化藍圖規劃新技術導入機會識別數字化場景公司全員建立意識規劃解決方案及優先級設定技術與財務可行性分析解決方案與企業業務融合項目管理 功能開發 修訂規劃與實施實施路徑企業核心人才培養企業精益數字化運營流程與標準體系導入打造數據驅動的業務管理對轉型效果進行評估，并及時修訂調整業務持續改進對生產效率的提升對比2012201320142015201620172018精益生產數字化技術柔性自動化、機器人精益生產與數字化技術深度融合以持續性提升生產效率2008 2009 2010 2011引用歐洲一百年老廠的運營數據進行分析精益數字化融合助力工廠轉型升級外協入庫支持對人員入庫上架作業的自動指導監數字化監控支持對生產過程中信息的數字化實時控及預警生產防錯支持生產過程中物料防錯、工裝防錯、人員認證防錯。

現場快速反應支持生產過程異常情況的實時報警及記錄采集模具、夾具、量具管理支持換模計劃管理支持模具上架、下降、履歷管理支持模具保養、維修管理支持對生產員工作業工時的自動采集記錄支持返工返修記錄的實時采集物料電子拉動支持生產線邊物料庫存的自動監控支持生產過程中物料自動拉動以及多種物料拉動模式WIP管理支持在制品庫、待檢庫、已檢庫、NC庫的管理生產數據采集支持生產過程中人、機、料等關鍵數據的實時自動采集生產設備監控支持對生產設備的報警、狀態、防錯跟蹤質量管理支持制程檢驗支持不良品控制生產約束排程支持自動排程數字化在制造工廠的應用4制造工廠精益化3燈塔工廠帶給我們的啟示2制造業數字化轉型綜述1西門子精益數字化工廠5精益數字化轉型之路6精益數字化實踐分享7國外具有代表性的燈塔工廠特征在大規模成功推行用例后，燈塔工廠成功實現了對第四次工業革命技術的應用。除可持續性和生產效率外，這些燈塔企業還在敏捷度、上市速度、批量減少、按時交付和定制化等關鍵績效指標上創造了巨大價值。為了更快響應市場需求、提升成本競爭力和落實可持續發展目標，聯合利華達帕達工廠在端到端價值鏈中采用數字化、自動化和人工智能等技術；產品開發周期縮短了50%，制造成本降低了39%，能源消耗減少了31%。雷諾集團自主研發數字化平臺，旗下的工廠實現了網絡互聯并積累工業數據；法國克里昂工廠將生產效率提高了45%，保修成本降低20%。通過引進協作機器人和AGV，提高了上市速度，車間營運效率提升了12.5%，能耗降低了5.8%。數字化解決方案與柔性生產線設計相結合后，僅需一條生產線，愛科旗下芬特公司（FENDT）就可以生產9個系列的拖拉機，馬力從72到500不等。使其生產效率提高了24%，生產周期縮短了60%。為了達成生產效率目標，該工廠采取了結構化、精益化數字工廠策略，部署了智能機器人、人工智能工藝控制和預測維護算法等技術；在產品復雜性翻倍、電力和資源消耗不變的情況下，將工廠產量增加了40%。中國具有代表性的燈塔工廠特征中國制造業面臨著個性化定制需求與日俱增、品牌競爭日趨激烈、電商業務蓬勃發展等，傾向于端到端全價值鏈數字化轉型；中國端到端“燈塔工廠”在對數字化用例的選擇上，更注重從用戶、產品、效益等維度出發，制定適合自身發展的數字化藍圖。某著名企業順德工廠大力投資發展數字采購、柔性自動化、數字質量管理、智能物流和數字銷售;實現產品成本降低了6%，訂單交付時間縮短了56%，二氧化碳排放量減少了9.6%。為了滿足上升了45%的電子商務需求，寶潔廣州利用人工智能、柔性自動化和數字孿生技術，對價值鏈上多個系統進行整合，更好地服務全渠道消費者；提升了供應鏈的響應速度，將庫存和物流成本分別降低了30%和15%，三年內的準時交付率達到了99.9%。某著名企業廠利用精益化、大數據、邊緣計算等解決方案，與供應商、工廠和客戶建立了更加緊密的聯系;在2020-2021年將訂單響應速度提高了25%，生產效率提高了31%，產品質量提高了26%。為了應對“多品種、小批量”的經營挑戰，緯創昆山工廠利用人工智能、物聯網和柔性自動化技術，在生產、物流和供應商管理等環節提高員工、資產和能源效率；將生產成本降低了26%，同時將能源消耗減少了49%。燈塔工廠突破提質增效、降本及可持續發展的局限提高生產效率提升工廠產出，提升設備OEE，降低運營成本實現定制化實現多品種、小批量的定制化生產,以批量生產的成本生產定制化產品提升企業可持續發展能力減少資源浪費，提高能源效率提高靈活性多品種小批量生產，降低庫存，縮短交期，減少換線時間加快上市速度減少設計迭代時間，縮短信長品上市時間提升質量閉環全面質量管理，降低不良率，質量追溯，減少質量損失…燈塔工廠對企業運營模式、商業模式不斷探索與創新實踐?

以實現卓越制造運營管理為主要愿景；?

典型行業有鋼鐵制品、電子制造、半導體；?

數字化建設側重于裝配與加工、設備維護、質量管理、績效管理以及數字化可持續發展。追求卓越制造運營以實現卓越制造運營管理為主要愿景；典型行業有鋼鐵制品、電子制造、半導體；數字化建設側重于裝配與加工、設備維護、質量管理、績效管理以及數字化可持續發展。追求卓越制造運營?

打造以訂單為中心的端到端供應鏈，實現客戶訂單的快速交付;?

典型行業為日用品、食品飲料；?

數字化建設側重于營銷、采購、供應鏈、物流。重點關注快速交付打造以訂單為中心的端到端供應鏈，實現客戶訂單的快速交付;典型行業為日用品、食品飲料；數字化建設側重于營銷、采購、供應鏈、物流。重點關注快速交付注重產品競爭力?

打造以產品為中心的卓越產品生命周期管理；?

典型行業有電氣裝備、工業裝備行業；?

數字化建設側重于數字化研發、采購、售后服務和營銷。注重產品競爭力打造以產品為中心的卓越產品生命周期管理；典型行業有電氣裝備、工業裝備行業；數字化建設側重于數字化研發、采購、售后服務和營銷。以大規模定制生產為主?

以大規模定制生產為主，打造以客戶為中心的體驗。?

典型行業為家用電器、汽車和服裝;?

數字化建設側重于研發、采購、供應鏈、物流、售后服務和營銷。以大規模定制生產為主以大規模定制生產為主，打造以客戶為中心的體驗。典型行業為家用電器、汽車和服裝;數字化建設側重于研發、采購、供應鏈、物流、售后服務和營銷。燈塔工廠轉型升級的核心要素全球“燈塔工廠”建設重點圍繞整個生產網絡、端到端價值鏈和商業模式轉型三個領域，打造卓越制造體系，打通端到端價值鏈，創新業務模式。與此同時，“燈塔工廠”以數字化能力和組織能力為兩大轉型基礎，為技術創新和業務轉型提供保障和支持。打造卓越制造體系■ 精益生產方式■ 柔性自動化■ 打通運營各環節數據■ 智能制造技術應用打通端到端價值鏈■ 從上游供應商到產品上市的價值鏈重構■ 企業經營管理到售后服務的價值鏈重構■ 市場營銷到研發的價值鏈重構■ 數字化產品追溯創新業務模式■ C2B、C2M■ 智能化生產■ 網絡化協同創新■ 服務型制造■ 產業鏈平臺■ 個性化定制三大抓手精益生產方式柔性自動化打通運營各環節數據智能制造技術應用從上游供應商到產品上市的價值鏈重構企業經營管理到售后服務的價值鏈重構市場營銷到研發的價值鏈重構數字化產品追溯打造卓越制造體系 打通端到端價值鏈 創新業務模式C2B、C2M智能化生產網絡化協同創新服務型制造產業鏈平臺個性化定制三大抓手兩大基礎數字化能力■ 智能制造應用場景部署■ 統一的數據治理體系■ 智能制造技術體系■ 數字化基礎設施組織能力■ 數字化人才梯隊■ 領導力與敏捷組織■ 學習型組織■ 數字化文化兩大基礎智能制造應用場景部署統一的數據治理體系智能制造技術體系數字化基礎設施數字化能力 組織能力數字化人才梯隊領導力與敏捷組織學習型組織數字化文化在實際落地中，企業要根據自身的現狀，規劃藍圖和實施路徑創新業務模式汽車制造、家具制造端到端價值鏈汽車零部件、工程機械、快速消費品卓越制造體系典型行業：鋼鐵、化工、電子元器件制造低（標準化）產品多樣性高（定制化）下消游費者產業鏈供上應游商面向企業客戶，產品同質化程度高，價格競爭激烈。通過沿精益化、自動化、數字化、智能化主線優化制造系統，實現極致的降本增效。訂單主線：面向終端消費者，在電商經濟的影響下面臨短交期壓力。通過以訂單全生命周期為主線的動態優化實現精準計劃、柔性生產、快速配送。產品主線：面向企業客戶，產品定制化程度高，并且客戶在產品質量和售后服務方面要求較高。通過產品全生命周期管理實現敏捷研發、產品質量保證和持續性的后市場服務。面向終端消費者，用戶需求較為個性化且對價格敏感。通過訂單、產品全生命周期主線的打通實現用戶需求牽引的大規模定制化（C2B）。燈塔工廠的數字化用例實現了對運營績效指標和環境可持續性的影響關鍵績效指標（KPI）改進效果觀察到的影響范圍可持續性工廠端到端可持續性生產效率敏捷性上市速度個性化定制浪費減少體（GHG）減排用水量減少能源效率工廠產能提升生產效率提高OEE提高產品成本降低運營成本降低質量成本降低庫存降低交付時間縮短換線時間縮短準時交付提高上市速度加快設計迭代時間減少燈塔工廠的數字化用例實踐革新故事：沈陽某著名企業電冰箱廠是以用戶為中心，奉行大規模定制模式的典范。通過部署一個可擴展的數字化平臺，該工廠實現了整個價值鏈的端到端連接，使直接勞動生產效率提高28%。某著名企業，中國沈陽燈塔工廠的數字化用例實踐革新故事：博世蘇州工廠在生產和物流環節實施了數字化轉型戰略；實現生產成本降低了15%，同時將產品質量提升了10%。博世，中國蘇州數字化班組績效管理數字化賦能的自動叫料系統基于最終用戶界面來配置和訂購產品智能化質量管理分配機器視覺驅動的生產周期和換線優化提高8%直接生產效率降低35%生產庫存降低10%物流成本降低6%維護成本提升10%機器生產效率燈塔工廠的精益數字化實踐西門子，德國安貝格/中國成都革新故事：為了達成生產效率目標，安貝格工廠采取了結構化、精益數字化工廠策略，部署了智能機器人、人工智能工藝控制和預測性維護算法等技術，在產品復雜性翻倍、電力和資源消耗不變的情況下，將工廠產量增加了40%。“3D模擬生產線優化”—

成都工廠員工利用3D模擬、增強現實和其他技術，完善工廠的設計和運營，促使產量提高三倍，縮短周期時間↓

40%

百萬缺陷率數字績效管理↑

100%

C/O質量保障ERP/MES/PLM整合↓

20%

周期3D模擬生產線↓

100%

客戶投訴一線員工數字化輔助系統↓

45%

勞動量自動化實施↓

30%

工程措施數字工程↑

50%

勞動效率機器人技術促進物流運營↓

20%

半成品人工智能驅動的過程控制↑

13%

設備綜合效率預測性維護技術↑

13%

流程質量遠程質量優化的高階分析平臺數字化在制造工廠的應用4制造工廠精益化3燈塔工廠帶給我們的啟示2制造業數字化轉型綜述1西門子精益數字化工廠5精益數字化轉型之路6精益數字化實踐分享7精益與六西格瑪精益與六西格瑪是幫助組織改善流程、提升績效的兩大利器！【精益】關注點：

過程聚焦點：

效率（速度/流動性）目標點：

消除浪費、提升流動發展歷史：1913

—

福特汽車1930s

—

豐田生產系統1990s

—

精益思想過程（Process）輸入

(Input)【六西格瑪】關注點：

輸出聚焦點：

有效性（質量/準確性）目標點：

消除不良、提升性能發展歷史：1800s

—

開始應用統計學分析1980s

—

摩托羅拉正式形成方法論1990s

—

通用GE公司發揚光大輸出

(Output)IPO模型圖精益大師對精益的定義大野耐一對精益的定義：持續不斷地識別和消除從客戶下單到回收現金整個時間鏈上不增值活動的系統性方法論。任何流程 時間，要么作用James

Womack個活所隱根據客戶動流動起藏的浪費都有輸入、過程和輸出，任何改善都可從這三個環節入手，改善結果要么作用于于空間。和

Jones對精益的定義：需求確定價值，按照價值流組織全部生產活動，使要保留下來的、創造價值的各來，按客戶的需求來拉動產品生產，而不是把產品硬推給用戶，暴露出價值流中，不斷完善，達到盡善盡美。引入到國內后，精益專家對精益的定義：從顧客價值出發，堅持不懈地追求在每個業務過程中消除浪費，用可能達到的最低成本（人力、設備、資金、材料、時間和空間等）為顧客提供世界級的質量、產品交付和服務等。制造業流程工業服務業最初196019801990現在– 豐田– 汽車– 鋁業– 船運– 航空– 造紙– 財務服務– 造船– 化工– 互聯網– 消費品– 石油冶煉– 餐飲– 政府服務– 醫療因精益做得好而聞名的兩個典型企業：Toyota（日本）Danaher（美國）精益在不同行業的應用精益管理在企業的落地典范–丹納赫經營體系

DBS精益思想+可落地實施的精益工具動作時間分析Hoshin

Kanri方針管理ECRS消除合并重排簡化防呆防錯線平衡Kanban

看板5S標準化JIT準時化配送/生產Kata豐田套路ToC瓶頸理論人因工程價值工程兩箱原則山堆圖Takt

Time節拍時間可落地實施的精益方法（手段）精益思想（理念）、、、、、、全局觀點與七大浪費的概念提出過量生產的浪費庫存的浪費搬運的浪費等待的浪費操作相關的浪費工藝相關的浪費不良品的浪費精益生產管理理念Value價值精益原則1站在客戶的立場上從接單到發貨過程的一切活動象開放的河流一樣通暢流動按客戶需求生產沒有任何事物是完某著名企業，需不斷改進提升效率降低成本改善質量縮短生產周期定義特定產品/服務的價值；鑒別和管理整個價值流；設計系統確保價值流動，無中斷；引入拉動系統,

滿足客戶需求；持續改進各業務活動,

達到完美。精益思想五項原則精益生產管理理念批量生產單件流生產第一招：通過“流水線生產”，優化生產流程整流化—消除逆流亂流ii)按工程順序配置設備iii)盡可能單件流生產減少中間在制品縮短制造周期精益生產實用工具第二招：實施“標準作業”，提升生產效率及產線柔性工序7工序8工序9工序4工序6工序1工序2工序3工序2 工序3工序5工序6工序7工序1工序5③④⑤⑥①⑤③ ④⑥①⑧⑦② ①③④⑤⑥②⑦測定粗材完成品存儲4人作業2人作業1人作業按節拍設定每個作業者作業內容一人承擔多工序（不同的工種）的工作設備的操作應當簡單精益生產實用工具第三招：“TPM”全員生產性維護，提升設備性能通常設備保持在最佳狀態平穩地展開生產活動流線化生產要求設備故障率最低，可動率高故障停止損失多發故障損失開機準備損失速度低下損失轉換調整損失不良、修理損失停止損失速度損失不良損失TPM

3階段 設備能力向上TPM2階段

設備管理基準構筑TPM

1階段 基本條件整備TPM

4階段

維持管理標準化自主保全專業保全預防保全精益生產實用工具F1換輪胎典型時間

5-10秒時間A品種加工設備停止B品種加工切換時間外切換時間內切換時間（SMED）第四招：“快速換產”，實現小批量生產SingleMinuteExchangeof

Die精益生產實用工具產品種類月產量班產量節拍(分)必要生產頻度前工序A60001503B3000756C90002252后工序A.B.C180004501?第五招：“平準化生產”是準時化生產的必要條件以每天需要的產品的種類及數量均衡的生產平準化生產ＡＢＣ后工序前提：

20日／月; ２班生產/天；

每班生產時間；450分鐘沒有多余的庫存可設置合理的配送人員設備不用按最大產能配備作業人員可進行合理配置整體效率最大化精益生產實用工具第六招：“在線品質”管理，在生產流程中保證品質不良！在工序中打造品質自働化作業者逐一確認→后工程檢驗人員抽樣檢查防錯防呆裝置遵守標準作業把握良品條件自工程完結把握工程狀態品質數據分析品質改善活動精益生產實用工具前道工序

A前道工序B前道工序C后道工序混載搬運在前道工序裝貨1小時在后道工序卸貨1小時前道工序后道工序運輸1小時1小時換乘式搬運第七招：“小批多頻搬運”，減少庫存，加快流動速度物流原本是不產生附加價值的作業最好的物流是不用運輸；如果運輸，JIT(準進化)運輸很重要精益生產實用工具第八招：“看板拉動”，實現以客戶需求拉動的后補充式生產‘看板’是生產、搬運的指示信息目視管理的工具：防止過量、過早的生產精益生產實用工具精益生產實用工具第九招：“5S目視化”管理，打造人人能發現異常的現場公司重大課題部門課題班組課題改善提案8D報告（或TFT)課題（或8D）報告A3報告(或QC）改善提案表5%20%50%100%副總及以上 焦點課題班組長員工部門長 焦點課題QC活動自主研改善提案第十招：“持續改善”活動，不斷追求完美至下而上、至上而下的導出各類問題，明確改善層級及參與人員，使企業全階層的人員，全員參與改善活動；通過各層級改善輸出形式的標準化，使改善經驗便于縱向積累、橫向快速展開。人員參與率

牽頭人

改善活動

輸出方式精益生產實用工具常見的精益生產應用點：精益生產管理體系客戶為客戶創造價值變革決定未來戰略規劃政策部署zVSM價值流圖業務協同規劃KAIZEN改善活動5S

可視化管理SW標準化作業價值銷售VOC

客戶的聲音NPI

新產品導入有策略的供應商整合集成供應鏈生產準備過程TPI業務流程改善PSP問題解決降低產品變異6

Sigma

六西格瑪MSA度量系統分析布局與物流規劃快速換模MM物料管理TPM全員維護技術/作業指導人員過程執行計劃質量交期成本變革持續改進是企業的生存之本人才發展過程組織發展計劃管理領導能力建設管理經理定向培訓組織文化建設體系工具、方法、思路、理論基礎等需要持續學習和實踐，并能靈活應用到業務的持續改進中。常見的精益生產應用點：布局規劃或優化通過基礎調研，全面地收集基礎數據，采用精益理念和工具進行相關的分析，進行布局規劃或優化。常見的精益生產應用點：布局規劃或優化生產線布局規劃與設備放置常見的精益生產應用點：工廠運營價值流供應商客戶/倉庫銷售訂單生產計劃生產訂單物料計劃原物料倉發貨采購信息排產計劃SMT錫膏印刷錫膏檢測高速貼片貼片檢測回流焊焊接檢測THT插件波峰焊焊接檢驗ICT在線測試MVSFIFOFIFO銷售預測產能計劃人力計劃24

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week1

day收貨Pre-actorBTSASSY預組裝激光打標功能測試高壓測試老化測試終裝包裝鳥瞰工廠運營的實物流和信息流價值流圖（VSM）分析的是兩個流程信息流程：接到客戶訂單或預測客戶的需求開始，到使之變成采購計劃和生產計劃的過程實物流程：原材料入庫開始，隨后出庫制造、產品的檢驗、停放，成品入庫、產品出庫，直至產品送達客戶手中的過程。常見的精益生產應用點：工廠運營價值流項目一期推進內容及實施范圍供應商…涂裝總裝二線總裝一線終檢入庫發貨建立按節拍生產的流線生產模式：1?現狀基礎數據及相關信息調查，問題匯總2?流線化生產方案制訂3?總裝及預裝線工位設置方案研討4?組裝線及部裝作業計劃模式的完善5?流線化生產運行及標準化實施標準化作業管理：1?《標準作業及作業標準》培訓2?工序作業內容及時間寫實3?工序作業內容及時間寫實4?作業要領書的編制5?推進作業觀察，進行作業改善打造組裝線準時物流配送體系：1?《精益物流配送》配送2?物流配送現狀數據及基礎信息調查3?組裝線及部裝線配送方案的研討、確定4?物流配送方案的運行問題點對策，方案修訂5?物流配送方案的運行與標準化自動化生產體系建設：1?員工標準遵守提升2?三檢制度落地與完善3?不良品管理4?現場品質不良分析與改善項目實施案例生產效率改善：生產效率改善明顯，改善效果達到

56.4%！25.718.9418.817.41516.30.0390.0530.0530.0570.0670.0610.0000.0100.0200.0300.0400.0500.0600.07005101520253010月11月12月1月2月3月臺/人時人時/臺坐標軸標題生產效率(

臺/

人時）人時/臺臺/人時生產效率改善效果明顯，人時每臺指標逐月下降，已達成本期項目預先設定的目標值21.84，改善效果提升

56.4

%。目標值項目實施案例質量改善：質量改善效果達成預期目標，多處質量課題需系統性推進解決！總裝下線質量問題得到改，3月總裝下線質量問題比例為0.191/臺實現下降30%的質量改善目標。主要存在問題：1，特性列表中缺失產品特性（定量標準）2，下線質量問題中外配件問題制訂課題解決目標線項目實施案例徹底消除浪費(七大浪費)盤點資產周轉率提高潛在資源掌握工具方法作業改善設備改善工序改善縮短過程周期時間改善成果解決問題變動費用削減現金流增加機會增加管理水平提升成本降低現金流增加銷售利潤人才培養精益生產管理為我們帶來了什么數字化在制造工廠的應用4制造工廠精益化3燈塔工廠帶給我們的啟示2制造業數字化轉型綜述1西門子精益數字化工廠5精益數字化轉型之路6精益數字化實踐分享7從數字化工廠視角，數字化系統與技術應用是關鍵要素ERPPLMMESCRMSCADAWIWICRM系統ERP系統MES系統自動化系統工廠網絡PLM管理大數據服務客戶數據資產數據生產過程數據機器控制數據工業以太網狀產品數據數據獲取市場需求交工藝數據運行狀態數據態數據工藝數據數據預處理訂單數據供應鏈數據機器數據質量檢測數據與IT集成數據BOM數據數據存儲能力財務成本數據質量數據能耗數據物流數據工藝實際數據環境監測數據傳感器數據設備互聯互通傳感器通訊驅動器通訊3D模型標準作業模擬仿真算法與分析運算能力驅動控制數據網絡安全工廠4.0系統功能數據虛擬生產網絡工廠自動化客戶PLC精益數字化工廠-常見的五大制造管理系統Level5供應鏈級協同Level5供應鏈級協同Level

4職能團隊協同Level

4職能團隊協同Level3工藝制造協同Level3工藝制造協同Level

1.5研發協作Level1.5研發協作Level

1圖文檔管理Level

1圖文檔管理Level2研發工藝協同Level2研發工藝協同工廠n工廠22D圖紙3D模型CAE報告本地/外地設計團隊新品工藝/質量部門投產試制采購銷售制造服務市場客戶1客戶2客戶n工廠1供應商1供應商2供應商n市場需求產品需求工裝設計

工藝指令銷售需求

客戶管理服務手冊供貨計劃交貨周期物料齊套問題跟蹤粗產能規劃文檔協作型PLM橫向集成型PLMPLM系統應用成熟度檔心文中以為以文檔為中心件心零中以為以零件為中心于型基模基于模型據動數驅數據驅動系統架構管理對象PLM系統應用PLM系統應用在下一級基礎上實現企業間的橫向集成，通過流程、系統、數據等方式有效形成客戶、企業、供應商間上下游協同，以數據提升資源配置效率并驅動業務進程在下一級基礎上實現以模型為核心的企業縱向集成，各部門圍繞模型進行有機迭代，模型在市場、工程、采購、制造、服務等職能部門的共享與協同在下一級基礎上實現工藝與制造協同，不僅實現以零部件為中心的xBOM、CAD文檔協同，更將工業工程思想融入工藝規劃與投產試制過程中在下一級基礎上實現研發工藝協同，通過xBOM、CAD文檔實現數據協同，以并行工程等方式實現組織與流程協同，提升產品可制造性，縮短產品試制時間在下一級基礎上實現了單地單團隊、單地多團隊，多地多團隊研發團隊間文檔協同，并以文檔為中心進行電子化審批實現了企業中二維與三維CAD數模、圖紙、實驗數據、CAE仿真分析等文檔的集中存儲與版本管理PLM系統應用成熟度Level5供應鏈級協同Level

5供應鏈級協同Level

4職能團隊協同Level

4職能團隊協同Level3工藝制造協同Level

3工藝制造協同Level

1.5研發協作Level

1.5研發協作Level

1圖文檔管理Level

1圖文檔管理Level2研發工藝協同Level

2研發工藝協同從精益管理的角度看，同樣都是講“一個流”的管理，精益生產主要是從看得見的“物”的流動入手，通過采取如5S、TPM、標準作業、均衡生產、看板拉動等，開展持續改善，消除等待、返工、庫存等浪費，以降低成本并增加收入；精益研發則主要是從看不見的“信息”的流動入手，通過建立可視化開發流程，消除產品產品開發過程中無效的時間、能量和物質，減少資源的使用以降低成本，同時提高產品創新、功能和質量，以增加收入。PLM系統通常面臨以下幾大核心訴求與挑戰：唯一:

全經營過程中產品定義的唯一性，即一致與準確的數據和版本。確保實現單一數據源、唯一數據模型；關聯:

保證不同領域，不同專業(需求、設計、機械、電子、軟件等）所產生的數據具有功能上的關聯性，以確保產品整體上的“一”；內聚:

任何用戶通過一個視圖或用戶界面就可以得到他想要的完整的產品信息。以BOM為例，有As-designed，As-Built等多種視圖，任何一種視圖都要求展現該用途所涉及的完整數據；可溯:

確保產品從概念到構建、報廢等全過程信息的雙向可追溯；融合:

虛擬的數字化模型與物理的實物模型的表現相一致，產品特性與市場需求的相一致；智能:

包括全領域、全過程中通用件和工程知識（Know-how）的充分和有效地應用；文檔協作型PLM橫向集成型PLMMES系統應用“MES能通過信息傳遞對從訂單下達到產品完成的整個生產過程進行優化管理。當工廠發生實時事件時，MES能對此及時做出反應、報告，并用當前的準確數據對它們進行指導和處理。這種對狀態變化的迅速響應使MES能夠減少企業沒有附加值的活動，有效地指導工廠的生產運作過程，從而使其既能提高工廠及時交貨能力，改善物料的流通性能，又能提高生產回報率。MES還通過雙向的直接通訊在企業和整個產品供應鏈中提供有關產品行為的關鍵任務信息。”制造執行系統協會(ManufacturingExecution

System

Association，MESA)MESA在MES定義中強調了以下三點：MES是對整個車間制造過程的優化，而不是單一的解決某個生產瓶頸；MES必須提供實時收集生產過程中數據的功能，并作出相應的分析和處理。MES需要與計劃層和控制層進行信息交互，通過企業的連續信息流來實現企業信息全集成。MES系統應用MES常用功能制造數據全面管理生產設備管理生產過程質量管理生產系統可視化管理生產現場異常管理設備數據采集及監視生產計劃智能排程車間物流及物料拉動成品、在制品、刀具、工裝管理產品標識及全要素雙向追溯制造數據報表分析IT系統集成JIT生產Jidoka自働化拉動生產平準化生產（節拍分析）目視化設備TPM消除浪費持續改進標準作業流線生產在制品、工裝、刀具管理設備產能、負載分析生產排程可視化物流管理系統稱重/打碼入庫單接收收貨/質檢生成任務任務下發分配庫位庫內管理盤點管理取貨出庫揀貨核驗發運過磅裝車出庫入庫出庫流程管理生成任務出庫單接收典型出入庫場景物流管理系統“制造企業面臨著確定因素，無論他們來自分供方還是來自生產或客戶，對企業來說處理好庫存管理與不確定性關系的唯一辦法是加強企業之間信息的交流和共享，增加庫存決策信息的透明性、可靠性和實時性。這正是WMS所要幫助企業解決的問題。”WMS是倉庫管理系統(Warehouse

ManagementSystem)

的縮寫，倉庫管理系統是通過入庫業務、出庫業務、倉庫調撥、庫存調撥和虛倉管理等功能，對批次管理、物料對應、庫存盤點、質檢管理、虛倉管理和即時庫存管理等功能綜合運用的管理系統，有效控制并跟蹤倉庫業務的物流和成本管理全過程，實現或完善企業的倉儲信息管理。WMS將關注的焦點集中于對倉儲執行的優化和有效管理，同時延伸到運輸配送計劃、和上下游供應商、客戶的信息交互。物流管理系統物料數據貨位類型供應商信息客戶信息任務單類型區域管理貨位管理物料管理輸送工具配置打印機管理出入點配置入庫單入庫任務JIT出庫單JIS出庫單出庫任務庫存信息查詢庫存統計地面庫信息手動移庫任務維修任務檢驗任務入庫點終端出庫點終端特殊取出點終端角色管理用戶配置權限分配報警日志任務日志操作日志通訊日志時間設置理庫任務手持終端釋放任務庫位鎖定\清除盤點管理物流跟蹤查詢ITsystem（MES/ERP）

Interface主數據資源入庫管理發貨管理庫房管理特殊訂單操作終端用戶管理日志管理IT

系統（MES

/ERP）

接口策略管理高級排產系統 AP

S自動排產動態閉環管理智能預警及自我修正用科學的算法替代人工經驗進行排產在確保交期的前提下，優化設備換型和WIP控制，目標參數可靈活調整提前預測生產資源，及時應對緊急插單實時采集生產進度數據，追溯與排產之間的差異將問題類型透明化，通過分析和解決問題持續提升運營效率提前預測和識別人、機、料等潛在的問題基于AI和知識圖譜推理，自動修正并下發排產業務功能：自動排產(Scale

up）動態閉環管理(Scale

up)智能預警及自我修正(PoC)端到端智能決策(Study)數字化工具：APS業務決策由基于經驗的試錯轉變為基于模型的優選排產分析與仿真的效果取決于對業務的理解程度結果重塑業務重點應用：SCADA

自動化數據采集與監控系統提高數據透明度采集存儲/

監視/

控制/

報警/

趨勢/

歸檔/

報表/用戶/客戶化/

集成自動化數據采集與監控系統（SCADA）設計數據采集與存儲、狀態監控、數據可視化、生產線控制、異常監視、數據歸檔、用戶管理、Web發布、客戶化開發、系統集成等功能模塊。數據采集與存儲：實現對生產現場設備數據采集；狀態監控：實現對生產車間，生產線運行狀態監視，集中監視生產線主要設備的狀態：運行、停止、故障、待機、維修等；數據可視化：實現生產過程、生產設備數據可視化；生產線控制：實現工藝控制指令、啟動、停止及急停下發到生產設備；異常監視：實現生產過程異常事件記錄，故障及報警信息的實時顯示及歷史查詢，定義設備報警種類與登機；分類統計各種停線時間與原因；數據歸檔：實現歷史數據歸檔；用戶管理：實現用戶和權限的管理；Web發布：實現B/S架構訪問系統；客戶化開發：實現客戶化開發和定制化開發，包括智能數據分析、某著名企業應用、遠程監控等；系統集成等功能模塊：實現與生產線主控PLC以及設備PLC系統、MES生產管理系統、測試數據管理系統、WMS立庫及其他IT系統等集成SCADA

自動化數據采集與監視系統又稱生成式設計等，自動生成新的設計方案，加快設計周期參數化設計方法就是將模型中的定量信息變量化，使之成為任意調整的參數。對于變量化參數賦予不同數值，就可得到不同大小和形狀的零件模型。參數化模型表示了零件圖形的幾何約束和工程約束。目標：

縮短產品研發周期，優化設計，節省成本，提高性能數字化關鍵技術-

參數化設計請按這里以示范如何利用模組的配置建立一臺卡車車廂Specified模塊 Module標準化接口Interface零部件共用配置自由度monalityConfigurability數字化產品研發-

模塊化設計擋風玻璃模塊通用性設計車頂模塊差異化設計車門模塊差異化設計后車廂模塊差異化設計保險桿模塊通用性設計下方鈑金模塊通用性設計后鈑金模塊通用性設計引擎蓋模塊

差異化設計模塊化觀念的應用：1.

整機設計參數輸入2.

模塊選擇與替換 3.

產品3D模型產生4.

模塊物料清單生成工作步驟產品總布置平臺定義模塊劃分設計參數定義模塊配置規則3D設計模板模塊封裝接口設計3D設計結構BOM清單研發業務內容基于3D模型分析模塊化產品架構規劃–基于模型的模塊化產品設計工作流數字化產品研發-

模塊化設計腳踏車前輪總成后輪總成輪胎模塊輪圈模塊輪圈模塊車架模塊前叉模塊輪胎模塊轉向系統考慮設計關聯性、裝配關系與業務特性，建立標準化、以模塊為單位、多配置的產品結構。傳統產品結構 模塊化產品結構01腳踏車01前輪總成01后輪總成401輪胎301輪圈302輪圈101車架201前叉401輪胎02腳踏車401輪胎301輪圈302輪圈102車架202前叉401輪胎模塊模型庫輪圈模塊車架模塊模塊實體1模塊實體2101車架102車架前叉模塊模塊實體1201前叉輪胎模塊模塊實體1401輪胎301輪圈模塊實體1302輪圈模塊實體2男女后前標準節點物料模塊模塊實體屬性數字化產品研發–參數驅動的模塊化設計腳踏車前輪總成后輪總成輪胎模塊輪圈模塊輪圈模塊車架模塊前叉模塊輪胎模塊轉向系統-模塊模型庫輪圈模塊前叉模塊輪胎模塊車架模塊模塊實體1模塊實體2101車架102車架201前叉模塊實體1401輪胎模塊實體1301輪圈模塊實體1302輪圈模塊實體2男女后前------訂單:性別：男性男別位前置位后置01腳踏車01前輪總成01后輪總成401輪胎301輪圈302輪圈101車架01轉向系統401輪胎201前叉單一配置產品定義標準產品結構的配置條件，并根據屬性篩選出單配置的產品。多配置產品結構條件標準節點物料模塊模塊實體屬性數字化產品研發–參數驅動的模塊化設計數字化關鍵技術-

數字孿生技術之設備的虛擬調試用虛擬調試連接自動化設備的物理世界與虛擬世界（e.g.

壓片機設備開發調試）虛擬設備連接真實HMI設備，提升操作體驗；核心部件精密，避免體驗者誤操作對實體設備核心部件的損壞；原料立體倉庫收貨區發貨區成品碼垛垃圾分揀線邊立體倉庫二樓：生產車間一樓：物料運輸提升井數字化關鍵技術-

數字孿生技術之工廠布局與物流規劃驗證數字化關鍵技術- 數字孿生技術之生產線設計驗證數字化關鍵技術-

基于工業物聯網反饋的閉環工廠仿真和工業工程優化用工業物聯網采集數據加入工廠仿真分析更準確的數據輸入生成更準確地預測結果離線分析歷史數據數字化關鍵技術-

虛擬數控與智能分析當前的設備與加工狀態模擬未來（前瞻性）機器和過程狀態-如果即將發生碰撞，機器立即停止或減速自動生成并驗證NC

程序機床狀態、刀具等數據采集、監控與智能分析數字化關鍵技術-

虛擬數控與智能分析過程分析速度慢、成本高，且只適用于一個樣本攻絲過程監控正確的過程 錯誤的過程結論：前序制造操作中的錯誤產品制造精度高，需要具備極強的質量監控與分析能力典型的螺紋質量檢驗數字化關鍵技術-

模塊化制造需要“模塊化的自動化”產業需求產線部署周期長，調試及升級改造難度大產線編程工作量大，耗時較長解決方案基于模塊化設計，通過不同工站之間的重新組合，實現生成流程的快速重組，應對柔性生產需求通過加載不同的應用軟件，實現機器人工站功能的快速切換基于CAD模型，用戶通過簡單操作即可自動生成機器人復雜運動軌跡（如涂膠、打磨等）基于SIMATIC

Robot

Integrator，可自動適配多種品牌的機器人系統技術價值高效的模塊化產線部署和升級工站高效的利用率，延長產線使用周期快速高效的編程，縮短調試時間自動化裝配 PCB自動化質檢 自動化包裝模塊化工站設計噴涂點膠裝配基于生產工藝的模塊化產線和自動化系統深度集成數字化關鍵技術-

工業機器人集成技術工業機器人與視覺技術實現鑄件的無序抓取未來工業通信，實時通信和開放的網絡通信集成于同一系統中OPC

UA能源管理SCADA

工程架構MESHMIIPC工業通信運動控制C控制器電源工業識別分布式

I/O驅動系統工業控制產品

PROFINET

OPC

UAIndustrial

Ethernet

云

MES,

ERPSCADA,

DCS現場層控制層操作層管理層云數字化關鍵技術-

互聯互通

開放集成

網絡安全領域、設備和數據分析技術的結合流程產品系統傳感器價值創造數據商業創新數據分析商業智能領域數據‘應用于商業的智能數據''e.g.Machine

Toolse.g.C

Systemse.g.

Manufacturinge.g.

Hospitals價值提高績效降低能源消耗降低成本風險規避/安全業務領域know-how設備know-how智能數據分析數據分析know-how++=數字化關鍵技術-

工業大數據與智能數據分析數字化關鍵技術-

工業邊緣計算與人工智能技術應用人工智能@

工業邊緣計算的應用，使得制造系統成為自主決策的系統。人工智能算法的成熟使得可以基于大量數據的自學習能力來進行更廣泛的智能制造應用。動態參數尋優對生產過程中的多變量進行預測分析實現智能決策，比如智能排產、質量預測、預測性維護等；對手摸轉動、熟化制兼容原有控制PID接口，通過動態參數尋優下發間距小且頻度密的上下限參數指令，實現控制過程無縫切換的同時，提高了控制精度和時效性控制精確；在醫療器械如吸氧機的裝配時，通過測量大量的零配件裝配過程的誤差，為質量的提升給出預測性調整齒輪圈變速箱的軸承損傷變速箱圖紙軸承內圈上產生的損傷03.07.0803.09.0203.10.2803.12.2304.02.1704.04.1304.06.0804.08.0304.09.2804.11.2305.01.1815.03.1505.05.10日期2.01.81.61.41.21.00.80.60.40.2a

[m/s2]警告12.07.0812.09.0212.10.2812.12.2313.02.1713.04.1313.06.0813.