浅谈CMMM四级评估(二)模型实践

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2023-01-16 来源:电子标准院CESI 
企业通过CMMM二级、三级评估,经过一定时间的模型应用和项目实施后,希望确定下一阶段的智能化建设方向,努力成为四级智能制造标杆企业。那么本篇聊一聊企业如何应用CMMM模型向四级提升,希望能给企业智能化建设开拓一些思路。
四级能力的建设主体在企业自身
 企业在过往三级建设时,可以通过资金投入,外部实施力量快速实施项目,大多数企业在完成信息系统、数字装备的部署、验证后,都能看到明显成效。然而,四级的难点就在于可借鉴的成功案例少,很多企业在这一阶段开始迷茫,不确定方向,方向有了又不确定怎么实现,实现了又不好验证效果或难以达到预期效果。
由于企业所处行业不同,战略侧重点不同,智能化需求不同。而外部解决方案供应商,很难深刻理解企业自身的“复杂性”(见上篇,产品制造的复杂性),外部更多的是提供思路、方法、工具、系统框架;而对“复杂性”的探究,企业有更深刻的理解,因此四级建设的能动性就到了企业手里,借助外部工具,吸收转化为企业内部能力。
企业成为智能化建设主体,重要一步就是企业智能化人才体系建设。这里可能存在误区,认为智能化人才主要是企业IT人员,特别是对于一些企业从二级、三级能力建设过来,IT一直担当智能化建设的主力军,但建设到一定阶段,IT人员会感觉智能化建设长期停留在原地,日常就是不断维护系统,或者认为企业各方面建设都很完善,没有新的建设项目;有些企业还会主动从各业务部门收集智能化建设需求,但发现各业务部门也提不出需求。企业向四级发展出现瓶颈。
解决问题的关键是将IT人员与制造业务人员的能力相融合。IT人员需要下沉懂业务,各职能人员需要懂智能化;但事实上也发现,一些IT人员平日忙于维护系统,很少有时间沉下去了解业务的复杂性,而且企业的各方业务也很多;因此,更需要业务职能人员懂智能化,培养智能化意识。
在评估过程中经常发现,智能化建设好的企业,业务部门人员更懂智能化,甚至一些人员具备软件开发能力。在四级评估答辩时,业务人员将生产优化预测模型讲的更为清晰,包括模型的机理、影响因子、边界条件等,而IT人员更多是描述系统框架、技术应用、功能实现。
当然,业务人员的能力培养过程较为复杂,需要企业建立氛围环境、平台工具、组织活动,甚至建立管理制度予以保障,有效激发员工的智能制造意识。企业IT人员也需要向业务人员传递智能化技术的实现原理,这样业务人员遇到具体问题时,才知道智能化技术能否解决问题,需要具备哪些条件,进而通过智能化技术将日常的知识和经验显性化,提升制造系统的智能化水平。【人员技能3a\3b\4a\4b】提出人员能力提升的多项举措。
在人员能力建设过程需要注意两点。第一是管理者的表率作用,各职能部门主管要深入一线懂智能化,部分企业把操作设备、使用软件作为关键用户的事,管理者高高在上,不使用也不操作,开会还拿线下报表,这样应用智能化的氛围就难以形成。
第二是培养人员的“数据敏感度”,生产大部分时间都是正常运行的,但“与众不同”的数据更值得关注与研究;比如,哪些设备故障的频率较高,哪些设备故障的维修时间较长,哪些设备故障对整体产出的影响较大?这样,对于异常数据的收集、监控、分析,以及触发一些潜在问题的洞察,也会引发业务人员提出智能化建设需求。

四级能力建设是一个长期过程
时常听到企业说“我们今年目标是通过三级,明年目标通过四级”。管理者有这样的目标是好的,确实也有企业实现了,但即使通过四级评估,也不代表企业四级建设的终结。
通过CMMM四级评估的企业,四级条款不一定是完全实现,仍存在能力弱项,特别集中在计划与调度、设备管理、能源管理等能力子域。我们也看到,上面提到的组织建设、人才培养也是一个长期持续的过程。此外,四级建设的长期性还表现以下几个方面: 
 
伴随业务变革的智能化升级
制造企业发展经历着变化,比如:产品定位变化(常规大众产品,创新差异产品),产品线扩充(低端、中端、高端),生产工艺上下游延伸(光缆、光纤、预制棒),产线增加(几条线、十几条、几十条),生产模式变化(大批量生产、大规模定制),这些变化都会导致管理“复杂性”增加。而这些变化是受市场需求潜移默化的影响,以及企业发展战略不断调整引发,最终企业发觉现有的智能化能力不够用了,于是“复杂性”的提升导致新的智能化需求提出,触发企业智能化全面升级。但由于企业面临的环境复杂,业务管理模式变化的过程不会很快,且以往的智能化能力都有一定兼容、扩展能力,加之智能化升级的决策会有一定滞后,因此,智能化全面升级需要较长的时间。
 
源头问题的梳理和探究
智能化建设需要很多的资金投入,进口装备、设计软件需要投入的更多,那是否只要企业有资金、供应商愿意提供技术,大家的制造水平就相近呢?
企业差异化能力体现在管理水平,除了对人的管理,也包括更好的应用已购买的资源,而对于四级企业应再“下沉”一层,探究其制造本源和机理,于是从产品质量提升到工艺参数优化,从生产工艺优化到装备技术改造,从买来应用到完全自主。四级的很多条款就是引导企业不断探究更深层次的机理,【计划与调度4b】对于优化调度的探究,【生产作业4b】对于优化设备参数的探究、【设备管理4a\4b】对于降低设备故障率、提高效率的探究,这个过程伴随着影响因子的识别、量化关系的确定、优化模型的验证等一系列过程。企业能把资源应用好就需要一个过程,再去寻求深层次的突破更需要一个循序渐进的过程。
 
智能化环境迭代完善
很多企业会发现,在较长一段时间智能化水平并未发生变化,装备和信息系统不断更新,却又功能相近。曾经评估一些企业,ERP软件品牌更换2、3次。企业每次选择的时候,可能只是看中其中一部分功能,后来随着不断的功能追加、定制开发,渐渐对真正的需求越发清晰,最后当平台的技术架构都无法满足时更换平台,或者参与供应商的装备和平台研发,或者企业自己独立构建。
虽然这一过程会导致有些三级建设的内容会推翻重来,但因此平台具备了更强的功能性、扩展性、易用性,也因此一些制造企业在总结工业经验基础上,构建了工业互联网平台。这个过程是在不断夯实智能化底座,为四级建设打好基础,也是促使企业在后续智能化建设中目的更明确、策划更全面、要点更清晰。

四级能力建设的核心思想
  企业四级能力建设有哪些方向可以引导呢,这里总结为16个字“降低复杂、动态平衡、整合资源、抵御风险”。
 
降低复杂
随着企业发展,制造“复杂性”都将从各维度提升,四级企业面临的问题更加突出,如果复杂性未能有效解决,就会降低企业运行效率。因此,降低复杂就是应用智能化,使我们的制造过程更简单、更顺畅、更敏捷,不管是产品研发,还是生产排程、生产控制等方面。这就需要根据复杂场景,进行知识与经验总结,辅助业务活动快速处理。比如,【产品设计4a】面对系列化产品的设计复杂性,采用模块化、参数化设计加快产品研发,【工艺设计4b】面对典型特征的工艺相似性,利用工艺知识为工艺设计与规划提供决策,【生产作业4a】面对多品种产品混线生产,根据产品与程序匹配实现生产指令自动下发,【计划与调度4a】面对多任务、多资源、多约束的复杂性,实现作业计划自动优化排产调度;以及在【集成4a】面对信息系统间点对点集成的复杂性,采用ESB、ODS等技术路线,使集成运维工作更为敏捷。
 
动态平衡
企业生产过程一直受到外部环境、内部资源变化影响,不可能一直按既定的路线、流程、模式等正常环境生产出产品,指标异常就在“不确定”的时候出现,于是整个生产过程就处于一方面尽可能保持正常,一方面又尽快的在异常中恢复,这样交叉进行,智能化要解决的就是这种动态平衡能力。
有时这些异常有明确的指标判断,显性异常,比如产品质量指标超差,还有的是隐形异常,比如工艺指标趋势表现偏离。不论是哪种异常,首先都需要建立指标参照体系,监控哪些指标,指标在何种范围是正常的,是结果性的,是趋势性的,还是关联性的。在国标三级条款里就是要建立这些指标并进行监控,如【设备管理3b】设备OEE指标、【能源管理3a】高能耗设备能耗评价指标、【计划与调度3c】生产进度指标,指标制订的合理性本身也是数据分析的过程。
四级的动态平衡就是要针对这些指标的异常结果做出反馈,消除这些“不确定”带来的复杂性,进行敏捷响应,实现短周期平衡;而制造系统经过一定时间运行,指标值不断验证,指标类型及其边界需要重新校正调整,优化使其更为合理,进行长周期平衡闭环。
短周期动态平衡,比如【设备管理4b】对设备OEE异常的设备进行分析,确定影响运行效率的因素(单元供料不及时、前后工序节拍不平衡、设备工艺参数不合理),自动进行工艺和计划调节。【计划与调度4b】面对物料短缺、质量异常、设备宕机等各类异常情况,自动进行生产调度调节,使其恢复到正常生产状态。长周期动态平衡,比如【采购4c】在积累了供应商历史供货表现后,优化供应商评价模型,使其更能反应供应商供货绩效;【物流4c】结合运力资源能力、运送节点、运输任务优化资源装载能力和运输路径,降低运输成本,提高物流效率。
 
整合资源
这里“资源”的范围较广,不只是企业的物料、设备、工装、能源、软件、数据等,还包括企业内部的组织、岗位、业务活动。【组织战略3b】提到对岗位结构的优化和调整,就是结合企业智能化建设,进行相应岗位的职能调整与岗位结构的整合。
一方面,通过平台围绕产品全生命周期整合数据,比如【数据4a】企业级的数据中心,【产品设计4b】实现设计模型在内的全面数据归档,【产品服务4c】将产品使用、运行过程的数据整合,并优化产品运行性能。另一方面,通过智能化应用实现各职能岗位的业务活动协同、传递信息,整合组织内部资源。比如,【产品设计4d】整合产品研发与生产、物流、销售、服务业务协同需要的BOM等资源,【销售4b】整合线上与线下销售渠道与需求资源等。
此外,相比在三级(集成级)重点关注的软件系统和硬件设备间的数据集成,在四级里更强调实时的“软硬一体”无缝整合。比如,【仓储配送4a】基于生产调度指令,实现物料从仓储区域到生产区域的自动配送,这一过程涉及生产管理系统、排程调度系统、仓储系统、配送系统等软件系统与数字化仓储设备、数字化配送设备、生产单元设备等硬件系统的联动交互,交互的每个动作包含着指令下达、收到回应、驱动执行、执行完毕等消息传递,软、硬件频繁交互也将生产组织和设备运行紧密结合一起;同样,【计划与调度4b】对于生产异常的实时优化调度,需要软硬一体的模式实现。
:文中出现【计划与调度4b】表达形式,代表国家标准GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》中,“计划与调度”能力子域,四级,b条款,即“应实时监控各生产要素,系统实现对异常情况的自动决策和优化调度”
 
抵御风险
相比“动态平衡”消除已发生的异常,抵御风险是赋予制造系统的预知能力。提前知道风险,防范潜在问题发生,将损失降到最低,即四级标准提到很多的“预测”。
为了构建风险预测模型,首先需要找到表征风险的指标,这需要基于日常经验与知识的积累,也就是三级条款提到的“知识库”,同时要保证“指标”是可实时采集或度量的。其次,需要给出指标趋势变化的边界范围和各级临界值,量化风险大小。然后,针对风险采取的措施,建立解决方案对策模型,将风险控制在一定范围内。最后与实际情况对比,验证模型对风险预测的准确性,并不断优化模型。
有些指标可以直接预示风险,如监控质量特性指标的趋势变化;有些与风险产生存在关联关系,间接预示风险,如通过工艺指标的趋势变化预测产品质量的变化,有些关联还由多重因子导致,比如【设备管理4a】设备故障预测性维护,可能涉及设备关键部件多指标运行表现、外界环境影响、产品加工参数等。
四级条款强调的就是企业抵御风险,建立预警预测模型的能力。比如,【采购4b】采购风险模型、【生产作业4c】质量预测模型,【安全环保4a】安全风险的动态识别、【安全环保4b】环保排放风险,【仓储配送4c】罐区冒罐风险,以及【信息安全4c】工业信息安全风险,提升主动防御能力。同时,在【产品服务4a\4b】将风险预测延伸到产品运行使用环节,感知产品运行的潜在风险,比如对电梯、发动机产品建立远程运维监控与优化性能服务,在抵御运行安全风险的同时,增加了产品附加值。
综上,企业四级能力建设是一个长期过程,其智能化建设成果代表了企业深耕行业的看家本领,也是区别于其他企业的优势能力,其应用成效也会确保企业处于行业竞争领先地位。
当企业四级能力建设取得阶段性成果,可以考虑进行CMMM四级评估,对建设成果进行检验,并确定下一步改造提升方向。下一篇《浅谈CMMM四级评估(三) 以评促建》我们谈一下如何面对四级评估进行准备,更好的实现以评促建。
 
专家介绍
杨卓峰,工学博士,CMMM®高成熟主任评估师、培训讲师 ,《智能制造能力成熟度模型》相关标准主要起草人之一。
 
 
 

  

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