山鹰纸业数字化工厂顶层架构设计

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2023-06-26 来源:新工业网
目前,数字化工厂改造转型工作在不同企业如雨后春笋般展开,不同的思想和方法也在不断地交融与碰撞,然而当前仍未形成统一的认识。因此,怎样建设一个既符合时代发展趋势,又适应行业发展规律的数字化工厂,始终是值得探讨的一个重要课题。近年来,通过不断地学习、思考,并多次与国内外知名实施方交流,笔者整理出数字化工厂建设与落地方案,期望在山鹰宿州项目建设过程中得以实施。
 
笔者提出的数字化工厂架构规划,不同于纯技术架构,而是侧重于从管理基本原理出发,基于行业特点,将精益管理思想及其他管理技术和方法工具化。为此,笔者将数字化工厂建设分为4个层级。
 
最底层为数字化管理体系,即从源头开始阐明工厂的管理方式、组织架构、关键业务及执行方式。不同于传统文件管理的编写方式,在数字化管理体系的文件编制过程中,重点强调层次、结构、逻辑与互联,为实施方开发系统软件创造条件。
 
第二个层级为数字化工厂基础层,从管理七要素“人、机、物、环、法、时、测”出发,根据行业特点和管理需求进行分类和定义,并建立相互间关联关系。图1为管理7要素示意图。
 
第三层是企业重要业务活动层。基于行业痛点,重点梳理和规划企业重要的业务活动,按活动性质分类并建立业务沟通与协作渠道;定义并量化关键业务遵循的规则和活动标准;系统梳理关键业务活动中物理实体 (含人员) 基本特征参数,最终借助实施方开发的系统软件对企业运维状态实施管理。第四层为大数据应用平台。针对业务活动中产生的大量实时数据进行分类、整理与提炼,进而通过数据建模、反向推进,实现指导业务管理工作。不仅如此,通过企业全面预算目标的分解,结合实施方开发的系统软件,能够对企业组织绩效和个人绩效进行管理,最终实现企业经营闭环管理。
 
1 数字化管理体系
 
管理体系是一个企业维持正常生产和经营活动而规划的规则系统。工厂的管理体系应该具备几个要素:①有一个好的管理标准体系作指导;②遵循基本的管理原理和管理规则;③充分体现精益管理思想,并将其植入到管理体系业务及流程中去。在编辑数字化管理体系过程中,一方面要体现上述文件起草及编辑思想,更重要的是解决企业组织、管理方法与数字化工厂的匹配问题。因此,不再使用传统文件编辑格式,而是重点突出体系结构逻辑与平台化特点,力争用简单的结构、清晰的逻辑组织文件语言。同时,合理地将企业相似的业务作为一个中心进行规划,目的是解决未来数字化工厂与管理系统匹配的问题。
 
2 数字基座
 
如果说数字化管理体系是数字化工厂建设纲领性文件,那么数字基座就是数字化工厂最基础的部分。其规划是否合理、数据定义是否正确、数据范围是否涵盖全业务管理域,是数字工厂建设和实施的关键。对于存量工厂而言,企业数字化改造工分3层建设:一是基础层改造,二是业务过程数字化,三是解决数据应用问题,即数据运用业务化。对于新建工厂,其基本方法和底层逻辑是大致相同的,这在与实施方的交流中得到了应证。国内外大型企业10年前就开展了数字工厂设计工作,如大型石化企业、国有煤电企业、核电行业等。在项目设计阶段,引入了数字化交付平台,其本质就是在项目规划、建设阶段创建一个虚拟的数字化孪生体。当然这不仅是一个静态的三维工厂。核心的是,应从管理的几个基本要素出发,结合行业管理特点,首先定义物理实体的性质 (是什么,有什么特征信息),同时确定物理实体在业务活动中遵循的规范 (岗位说明书、作业指导书、操作规程等) 并建立对应关系。所以一个好的数字基座,从源头上就植入了精益管理思想,并为企业运维和经营过程中不确性规划了原点,生动形象地破解出实体工厂的“样子”。
 
 
图1 管理7要素示意图
 
 
图2为数据基座示意图。
 
3 业务中台
 
业务中台是近两年在数字化工厂建设中提出来的新的概念和实施方法。不同企业进行数字化改造的方法存在很大差别,目前总体上分两大类:一是在现有企业信息化基础上 (如 SAP、MESERP) 上,进行数字化业务拓展和提升;二是在工业互联网平台上规划业务模块。笔者认为这两种方式都没有很好地解决数据无障碍流通问题,也没有彻底解决企业经营管理过程中全业务域数字化改造问题。对单个业务模块而言,其结构、逻辑很清晰,但就企业运营而言,则相对混乱。
 
不管是何种形式的数字化改造,都存在一个共同的核心问题,就是没有解决好业务中人、机、物关联方面问题。在所有业务活动中,人是核心要素,怎样建立以“物理实体、数字虚体和智慧人体”之间有效融合,是数字化工厂规划、建设并发挥作用的关键。
 
通过大量调研并借鉴其他行业成熟的经验,选择一种合理的中台架构,并在其架构中规划、实施全业务域数字化系统是非常必要的。在业务中台上,按照业务性质划分几个相对独立的业务中心,从源头上规划出各业务中心互联关系。这样,各业务中心依旧可以独立运行,同时数据流规则清晰,为后期在数据分析应用提供便利条件。
 
4 大数据平台
 
大数据平台是运用数据作分析、应用的载体,在大数据平台规划中,力争按管理要求、业务痛点和行业特征对业务活动中各类数据进行分类、整理,保证企业在运营管理过程中从不同维度对相关问题作关联分析。有条件时,可建立预测模型,充分暴露企业在运维和运营中隐性问题。从闭环管理原则出发,在大数据应用平台上,规划、设计企业组织和岗位绩效,供部门员工自主纠正工作中的不足。
 
5 数字工厂建设
 
对于新建制浆造纸工厂而言,笔者建议借鉴国内成熟的“数字化交付”模式 (见图3),完成数字工厂的规划、设计、施工和建设。 “数字化交付”建设模式是在引进数字化平台的基础上,从源头上完成了工厂物理实体的数字化改造工作,形象、精确地表达了未来工厂应有的“样 子”,它不仅解决了工厂建设期间工程物质、工程进度管理问题,而且为工厂建成后高效运维打下了坚实基础。
 
 
图3 数字化移交→运维
 
 
5.1 “数字化交付”对工程设计院要求
 
就工程设计院而言,在理解数字化基本逻辑基础上,应具备较高的工业建模能力,具备熟练使用数字化平台相关功能能力,同时要建立专业之间、专业与IT之间高效协同机制。
 
5.2 对数字化交付平台的要求
 
建设数字化交付平台是最终实现数字化交付的核心所在,而使用简单、维护便利、性能稳定和安全性高是交付平台所应必备的基本要求,交付平台的作用是确保各个建设单位或部门之间的资料信息能够得到及时且充分地流转和调用,从而为数字化工厂的建设和数据的智慧化管理提供充分的数据支撑。
 
5.3 交付工作的要求
 
首先,为了有序地推进数字化交付工作,保证各项工作能够按照交付进度保质保量地完成,需要配备交付组织机构 来开展数字化交付的各项工作;其次,为了保障数字化交付成品的完整性和准确性,应按照规范的操作流程进行交付。 
 
(1)建立统一交付标准。 (2)确定交付对象和信息。(3)各个责任单位或部门提交资料信息。 (4) 交付平台统一集中处理所提交的资料,审核并反馈问题和意见。 (5) 责任单位或部门修改后再次提交资料,如此反复几次,直至所提交的资料信息准确无误。 (6) 交付平台将最终准确无误的数据资料移交至交付平台的数据库。 (7) 最后,由相应的单位或部门对参建单位所交付的资料信息就是否完整、统一、正确和合规等方面进行审核,避免出现不必要的错误。
 
6 数字化工厂建设理论体系
 
在高新技术产业的主导下,智能工厂建设的自动化、可视化、无人化、数字化水平显著提升,提高了生产效率和生产质量,有效降低了生产成本,减少了环境污染,加快了决策响应速度,提高了决策能力,更加彻底地利用了资源。同时有效促进了企业结构转型升级,积极响应了国家供给侧结构性改革的号召,初步形成了智能工厂建设理论体系, 即“1234”模式。
 
6.1 一个目标
 
数字化工厂建设以 5G、物联网、人工智能、大数据、云平台等高新技术产业为依托,高效整合所有可拥有的资源,使之实现生产效率高,产品质量好,可持续发展,资源利用率高,车间无人化,能耗物耗低,环境污染小,以用户为中心,智能化物流和人性化服务,经济效益稳中向好的目标。
 
6.2 两大体系
 
数字化工厂建设具有两大根本体系:一是生产加工体系,即利用 5G工业互联网、云计算、工业大数据、VR、区块链与人工智能、机器学习等技术深度融合,对原料进行精准加工,高效制造以提高制造质量并降低生产成本;二是智能管理体系,采用人机交互式的界面可以充分利用人工智能的分析高效性、独有的创造力和商业远见进行指导,各取所长,实现管理的高效化。结合大数据分析企业跟部门和车间的运转情况,结合实际情况对机器进行充分调度,进而提高企业的运行效率和调动员工的积极性。
 
6.3 三条主线
 
数字化工厂建设具有三条主线:一是“一体化优化”,实时检测产品生产过程中的各项指标,并进行特征提取。通过制定合理生产计划、利用5G和物联网技术对产品和设备进行充分调度、及时更新生产装置,利用人工智能在4个层面上进行整体优化,实现生产全过程经济收益最大化。二是“生产集成管控”,实现科技研发层、生产制造层、物流运输层、销售管理层的协调发展,推动生产性制造向服务型制造转变。三是“全生命周期资产管理”,实现从工厂的项目筹建、制造交付,到工厂运行与设备维护、报废资产清除和售后服务的资产生命全过程数字化管理。
 
6.4 四项能力
 
运营管理始终贯穿制浆造纸智能工厂全过程,通过高效利用5G、物联网、人工智能、云平台和大数据等进行研发创新和管理创新,全面提升企业的预测感知能力、协同管理能力、预测预警能力和智能决策能力。
 
7 结语
 
鉴于行业所限和认识深度不足,笔者对于数字化工厂架构的规划,可能存在许多问题,且造纸工业领域尚无先例。但路是人走出来的,在规划、建设过程中,应边建设、边学习和思考、边消化和吸收。既要敢于试错,又不要盲目消耗、浪费资源,对此,必须达成以下几点共识。 
 
(1) 数字化工厂的建设不完全是企业一把手的事,诚然企业一把手作为决策者起着关键作用,但在规划、实施阶段,应提倡全员参入,企业上下对数字化工作的理解、领悟,应在一个频道上。 
 
(2) 数字化工厂应由业务端主导,深刻认识到行业和企业的痛点,由实施方协助完成系统设计。应充分认识到造纸工业的业务痛点在哪里,作数字化工厂到底要解决什么问题。造纸工业是典型的流程工业,在全生产系统中,各环节不是封闭作业。存在着设备正常运行、但没有产品产出的现象。从某种意义上讲,它还是一个经验性行业。大量问题靠事后分析和应急处置。所以,规划、建设数字化工厂首先要解决效率问题。通过数字化工作,要完成两个转变:一是由应急式管理向预防性管理转变;二是在积累大量数据基础上,要从以预防性管理向预测管理方向上转化。同时,应充分认识到制浆造纸行业的原、辅材料性质、装备科技水平、产品结构和质量已高度同质化。在构建产业生态时,应充分考虑产业前端和后端,侧重点应有所区别。对于前端,应建立双向透明通道,打通供应链、降低成本。对于后端,应规划单向透明通道。通过对客户信息、市场信息、竞争对手信息的采集,作综合分析、快速制订营销计划,以快打慢,赢得市场,所有这些,均需要认真研究。 
 
(3) 内部物流要作为数字化工厂建设重要环节作规划。内部物流是一个系统性概念,它涵盖工厂物质贮存、输送到使用全过程的管理;既要解决智能装备的选型和物联网、5G场景的应用,又要解决全过程数据、实时采集和流动问题。特别指出的是,所有这些物质应包括工厂废弃物的分类和管理。一个工厂进、出物质应该是平衡的,因此,通过大数据分析,工厂在运行、运营过程中存在的“漏点”很快会甄别出来。 
 
(4) 数字化工厂规划建设需要管理干部拥有系统、结构、逻辑和平台思维。解决复杂问题必须从简单入手,将复杂问题通过结构化拆分实现简单落地,这一点尤为重要。 
 
(5) 数字化工厂架构各层级既相对独立,又相互联系。数字化管理体系系统地解决了企业个体与组织、在使用企业设备、设施开展关键业务活动过程中相互作用和联系的问题。它强调的是系统性和规范性。数字基座描述的是工厂的内涵、特征、及约束规则。业务中台规划的是企业要开展哪些活动,这些“活动”中“人”“机”“物”会产生哪些变化,留下什么痕迹,以及这些变化是否健康。大数据平台是根据业务中台梳理出来的“痕迹”进行分析、诊断,判断活动是否有价值、价值多少,以及是否有挖掘的空间等。所以,不同层级所承担的任务是不同的,但它们之间有严格结构和逻辑关系。总而言之,还是应该坚定信心去做,对于错误的或不足之处,应该在过程中解决和完善。
 
作者:山鹰纸业(宿州)有限公司 吴建雄
 

  

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