装备制造业数字化的内涵策划与实施

Posted 2022-08-13 数商云网络

一、前言

信息化技术已成为现代产业变革升级的发动机。“中国制造2025”明确，新一代信息技术与制造业的深度融合，已成为现阶段中国实施制造强国战略的主线工作。大型装备制造业亦如此，要在信息化时代浪潮中保有话语权，必须逐步实现数字化、网络化、智能化[1]，助力企业转型升级，打造良好创新基础，提质增效，化解系统性质量风险，保证自身竞争力。

二、数字化对装备质量管理的重要意义

我国装备制造业信息化水平普遍不高，缺乏数据采集、分析的有效途径，大部分还是以纸质资料作为载体，纸质的数据信息存在以下方面的缺点：

1.纸质工艺卡流转慢，漏项风险较大，易丢失，且过程数据记录个性化，记录不规范、全面。一件产品，可能有多个零部件，工艺卡拆分流转困难，常造成流转卡与实物脱节，无法有效保证“三按”生产。出具报告时，个性化明显，记录版本多样，数据未标准化、结构化，后期要提取、分析较困难。

2.数据的集成性低，信息传递效率低，检索时间和人员成本高昂，无法快速追溯。装备制造过程中会形成很多纸质数据记录、报告，质量管理人员需耗费大量精力去收集整理，确认资料的合格性、完整性，工作效率低。而随着产品的发运，资料被归档到档案馆某个角落，前期收集、记录的大量数据便失去了它的价值，当产品在使用过程中出现问题，需要调查原因时，资料难以查询。

3.质量资料归档、保存压力大，质量证明书编制耗时耗力，重复性劳动多。大型装备制造业，均需要专门的档案楼宇归档产品资料，保存期有限，在倒运过程中遗失、损毁风险大，没有备份，难以复原。质检人员收集过程资料后，一般还需在原始资料中逐一提取信息，编制质量证明书，汇总成册发送用户审阅留档，过程耗时耗力，且誊写错误率高，影响企业形象。

当今企业设备越来越智能化，若生产不实现数字化，已很难适应现代化企业的发展需求，智能设备功效也难以完全发挥。不建立起产品质量数据库，保证质量数据追溯，全生命周期质量管理只能是空谈。我们的企业改进、创新同样需要数据的支撑，卓越绩效模式、六西格玛管理、精益生产等方法运用，必须要有丰富的数据作为依托，才能有效分析、改进，促使生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造，实现生产系统的智能分析和决策优化。因此，数字化是企业通往现代化的前提，必须提早规划部署。

三、装备制造业数字化的方向

大型装备制造不同于简单流水作业，其涉及材质、部件多样，制造工序复杂，过程问题多变，生产数据繁杂，且自动化水平普遍不高。要实现数字化、信息化必须全盘规划，精准落实，确保我们以最便捷、直观的方式获取产品的重要数据并分析使用。

1.技术文件资料的结构化

现代企业一般都有PLM、BOM等主流技术系统，但部分技术内容却未标准化、结构化，系统间难以有效识别和自动调取。因此，我们首先要做的就是对源头数据的结构化，给予它可识别的身份标识，这是实现数字化的基础工作，保证系统间可以实现相互串联和共享。制造工艺流程和产品设计信息，一般都是企业的生产主线，是数字化系统的主干，我们的生产过程执行都是以此为依据和指导，特别是生产工艺，作为我们生产的主线，应作为主干，生产过程数据要以此为依托，挂在各个生产节点上，实现全过程的质量管控。所以，主干上能自动调用的基础数据越多越好，可以减少大量基础输入工作，提升使用体验，切实保证数字化的推行。

2.控制节点的梳理和确认

根据产品的生产特点、难点及标准、体系要求，合理设置工艺流程控制点，既要保证对过程质量的有效监督，又不宜事事监管，确定关键节点做好把控，同时，保证生产的流畅。各个控制点，应设置数据录入接口，检查人员检验后应及时地录入检验结果，生成报表，保证数据收集的便捷、及时、有效。前期需要统筹规划，对各项检验要求、报表进行梳理和统一，同时，保证我们数据录入的标准化、结构化，为后期数据的提取打下坚实的基础。这是一个比较繁杂的基础工作，是质量数字化的有效保障，一定要做实、做细。

3.评估基础设施，必要设备更新换代，以智能化确保数据化的推行

数字化必然需要一定的设备支持，比如，一些繁杂、高频工序的数据采集，单靠人工很难保证效率和准确性。因此，事前必须全盘规划，对方案的可行性进行分析和试验，比如，引入传感、打码、扫码装置，更换老旧设备实现参数自动提取等，若还是都靠人工录入，那这只是记录的电子化，不仅会增加了基层负担，也有悖于数字化初衷，应先打牢自身基础。若盲目开展数字化，规划方向错误，最后可能难以推行，反而成为生产的负担，将面临前功尽弃的风险。

4.资源的整合调用，实现产品全生命周期管理

每一个产品都有它的身份，从原材料的领用，到生产过程记录，完工检验出厂，再到现场使用情况的反馈，都应该整合调用数据库中，记录保存，以便追踪管理，在真正意义上实现全生命周期质量管控，任意阶段发现问题都能快速响应、分析处理，保证客户满意。同时，形成问题库，有助于我们举一反三，避免质量问题重复发生。

因此，数字化的核心就是要确保系统间的串联，打破以往数据孤立的格局，依托生产，整合资源，建立数据汇总分析中心。当然更重要的一步是确定公司生产要素，并对生产要素进行数字化转换。比如，生产完成及时度问题，造成生产滞后的因素很多，常规可分为人（员）、机（器）、（物）料、（方法）法、环（境）等方面，各类产品可确定生产节点与要素，系统根据实际执行，统计各个要素的滞后程度，各个要素滞后也自有原因，生产过程中操作者应进行归类记录，以便系统自动识别。

如此层层深入，便可形成直观的报表及控制曲线，观测生产症结所在，结合精益工具的运用，便可实现针对性地改善，充分发掘出数据蕴含的价值。

5.依托专业团队，加强部门合作，提升职工素养

装备制造企业缺少专业的信息化人才，一般较难靠自身实现数字化，都需要依托专业数字化团队。但企业不能只是简单的外包，应有专人投入到数字化系统的构建中，主导团队展开充分调研，及时传达需求、解决问题。部门之间要相互协作和支持，切勿各自为政，要建立或引入信息化建设管理制度，形成完善的战略管理体系。同时这也是我们数字化人才培养的契机，要保证后期整个系统的运作和维护。企业要不断提升基层员工的数字化意识，表达推行数字化的魄力与决心，如此才能保证大家迎难而上，取得成功。

四、数字化过程中的难点及注意事项

数字化规划中，我们应保证系统的以下性能和要求。

1.保证系统的适用性与先进性

需采用成熟可靠的硬件产品和软件技术构建开发框架，保证系统运行稳定。系统设计要人性化、界面友好、具有可操作性、引导性、帮助性、容错性等。因系统终端用户是人，并且大多是基层工作人员，所以界面应尽量简洁明了，权限分明。系统要具备较好的兼容性，系统功能使用不应受操作系统版本的限制，保证数据可跨平台传输。

2.保证系统的开放性与集成性

系统应采用国际开放式标准技术，具备良好的接口开放性和快速的二次开发的特性。可采用松耦合构件技术方式，快速响应业务需求的变化，有步骤地支持系统的扩展完善和应用，适应公司未来业务变化、发展的需求。系统各层次的信息要能实现充分的交流和共享，各模块之间功能和数据界定清晰，消除信息孤岛。结合实际使用需求，充分考虑用户数限制，并发数限制等条件。

3.保证系统的可靠性与安全性

合理的配置，保证系统的连续、有效稳定运行和快速响应。应考虑完善的数据与系统的容灾备份实施方案及紧急恢复预案，确保数据不丢失。例如，采用双机互备运行方式，提供安全的恢复手段，数据库发生灾难性崩溃导致数据丢失时，也可以根据备份进行恢复数据。当然，使用安全也不容忽视，若为保密数据，必须保证内外网分离，设置严格的角色认定程序，业务隔离，保障终端设备安全、生产控制系统安全和数据安全。

五、结语

企业数据化、信息化很难一蹴而就，需要基础的累积，资源的整合，全盘的规划，再通过精准、扎实地推进，才能逐步地实现，切忌操之过急，否则可能前功尽弃。整个过程会有曲折，但不应气馁，坚定信心，扎实做好调研工作，听取基层操作者的呼声，并努力实现，以此打下良好的推进基础，促使企业逐步走向数字化道路。