1913年春,世界上第一条汽车流水装配线在福特的工厂里出现了,大规模流水线带来了生产方式的一次伟大革命。由于高效的批量流水生产作业,汽车生产所需的时间、成本和资源大幅下降,汽车也从刚发明时极为昂贵的奢侈品变成了消费者能负担得起的交通工具。
图1-风靡一时的福特T型车
大批量生产的优势非常明显,也就是经常说的“规模效应”。大批量生产会显著降低采购成本,通过简单的削减供应商数量,赢得更大的采购量,就可以让一个企业降低成本。同时,质量迭代也是需要过程的,大批量生产中产品质量出现的问题被统计出来,明确改善的方向,材料、加工工艺、流程都可以被优化。
一百多年过去,大批量生产已经达到炉火纯青的地步,提高生产效率、降低生产成本的潜力不断被挖掘。一代代工业人在机器、人工训练、流程优化等领域的努力,使得大批量生产为我们创造了“廉价的”物资,人们才得以拥有了如今丰富的物质生活。
在物资匮乏的时代,只要生产出产品就可以卖出去。因此,在20世纪初是没有柔性制造这一概念的。二战后,市场快速蓬勃发展,同时全球化竞争使市场逐渐由生产者转变到消费市场,消费者拥有了话语权。
人们不再满足于自己穿着与别人同样的衣服今天,对于一个女性消费者而言,“撞衫”是不可接受的。对于那些追求品质的人们而言,定制服装意味着与众不同,然而高企的价格以及漫长的交货周期使个性化只能服务于富裕阶层,无法普及。
就像100多年亨利福特的批量生产让普通家庭消费得起汽车一样,今天,是否有一种生产方式的变革能让人们消费得起个性化的产品,并且可以快速交付?
大规模定制(MassCustomization)应运而生,这一思想最早由Akin Tomer在其著作Future Shock中提出是:
以大规模生产的成本和时间提供满足顾客特定需求的产品和服务的运营模式,即从大规模生产标准产品转变为有效地提供满足单个客户需求的产品或者服务。大规模定制采用柔性过程和柔性组织结构,以提供个性化的产品和服务,从而使整个制造过程敏捷化,而这种产品和服务价格又必须与标准大规模生产相竞争。
基于柔性制造的大规模定制在全面综合成本、质量、柔性和时间等竞争因素的前提下有效地解决了需求多样化与大规模生产之间的冲突,从而为现代制造企业提供了一种全新的竞争模式。
由于汽车工业具有非常大的产能和激烈的市场变化,因此汽车工业一直走在大规模定制的前列。今天管理学界的运营管理、敏捷制造、5S、6 Sigma等管理方法与工具均源自于汽车行业大量的实践。尽管在汽车以外的大量产业,大规模定制、柔性制造尚未能够达到较高水平,但个性化的挑战却同样变得迫切,越来越多的行业对于推进柔性制造同样有着巨大的需求。
个性化定制并非像我们想象那样的美好对于传统的批量生产型制造模式而言,定制化不啻为一个巨大的“灾难”。
让我们来看一下定制化生产带来的挑战。简单的说,精益生产可以把生产的整个过程分为增值和不增值部分,增值即指稳定的生产出合格的产品,而其它如上下料、等待、当机都属于“不增值”,而不增值就成为了浪费。
比如开机浪费,对于很多机器,如包装、印刷、塑料等设备,开机时的调校是必须的过程,这对于大批量生产而言占比较小,但对于小批量订单来说,就意味着不良品率的上升;
此外,还有切换时间,机械调校的时间随着订单变化的频率在整个生产中的比例也会提高,而这会降低设备的综合效率。
开机浪费、停机等待、减速损失等都属于“不增值”变成了成本。因此,在传统生产中,个性化将会导致成本的上升,进而影响整体企业的产品竞争力。
什么是柔性制造?维基百科对柔性制造系统的定义是由具有柔性能力的制造系统,系统可以响应无论预知或非预知的变化。这里的柔性生产通常包含两种类别:
第一类是机器柔性,包含系统生产新的产品类型的切换能力,并能改变部件作业执行次序;
第二类是工艺柔性,使用多台机器对同一部件进行作业的能力。柔性制造系统的主要优势在于对制造资源高度灵活的管理,尤其适用于大规模生产中的小批量产品制造。
在过去很多年中,柔性制造除了在汽车制造业中取得突破外,在其它领域受制于各种因素推进缓慢。随着大批量生产达到瓶颈,消费者的个性化需求日益强烈,实现“差异化”是企业赢得竞争的必由之路。
科技创新为柔性制造的发展带来了曙光,并重新定义了柔性制造的疆界。
1、更多的设备具有智能性,软件定义成为趋势:
设备能够适应更多产品的生产,单一设备面向更广泛的产品生产而设计。随着伺服系统的大量使用,诸如裁切这类动作仅需设置尺寸规格、速度即可完成同一裁切刀辊应对不同规格的生产,而灌装系统则会自动根据液体的密度、容器的规格进行灌装曲线的计算和执行。
2、通信互联:
过去丰富的总线变为了障碍,实时性、拓扑结构等都对柔性制造系统的推进造成了困难。现在的实时以太网技术、OPC UA技术以及未来的TSN技术都使得这些变得更为简单高效,为柔性制造提供了发展的基础。
3、边缘计算:
集中式控制是过去单机与产线的显著特点,逻辑、运动控制、机器人的协同需要集中的控制单元进行协同。随着边缘计算应用于对多个产线的全局优化,基于信息的“策略与路径”成为柔性制造更高层次的需求。同时,边缘计算还实现了数据的透明化,如同精益的看板一样,清晰地反应设备与产线的性能、状态,从而可以及时进行调整。
图2 边缘计算为全局协同优化带来提升
4、柔性输送系统:
传统的输送系统有很多障碍,包括机械磨损、生产重组不灵活、不易变化以及需要缓冲等。而新一代的输送系统则完全突破这些瓶颈,具有非常大的灵活性,并且易于重组、可复用、无磨损、低维护并且占地小。它彻底改变了生产的组织形式,使得同一产线可以生产不同的产品;根据负载变化同步减速提速,实现与其它设备的协同;降低机械系统复杂性,并简化生产中繁冗的流程。
5、工业机器人:
在柔性生产中,工业机器人扮演着极其重要的角色。
让我们先回到汽车行业,以为长安福特提供的超柔性化白车身解决方案为例,该方案包含车身总拼定位系统、柔性车身定位系统、柔性车身输送系统、激光焊接系统以及机器人滚边系统。比如其中的车身总拼定位系统,多达6种车型的车身可以共用同一条生产线完成制造,多种车型生产的快速切换只需18秒,帮助客户根据市场需求灵活调节生产,有效降低投资成本、提高生产效率和市场反应速度。
作为智能工厂现场层的终端执行机构,机器人及其所具有的高精度和高柔性特点对整个生产线的各道工序都提出了更高的要求,甚至能够重塑整个生产流程,促进整个生产环节品质的提高和效率的改善,推动整个制造业向着更为智能的方向发展。
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