一种集成精益制造与制造执行系统的新方法
Gianluca Drsquo;Antonioa *, Joel Sauza Bedollaa , Paolo Chiaberta a Politecnico di Torino, corso Duca degli Abruzzi 24, 10129 Torino, Italy
摘 要
为了应对全球化的竞争，企业公司在提高生产制造效率上采取了许多措施。从广泛的角度来看，采用精益制造方法或信息通讯工具的实现启用这两种方法多年来被认为是相互排斥的。目前工作的目的是定义一种可支持开发人员和从业人员对制造执行系统和精益制造方法进行集成的方法。本文列举了一个航空领域的案例研究来对此方法进行验证。
关键词：制造执行系统；信息工具；精益制造；方法论。
目 录
- 概述
目前，企业公司日益受市场需求的驱动，竞争激烈，工作节奏快，工作时间不断压缩。一方面，制造业正经历生产周期缩短和生产批量减少的阶段；另一方面，产品种类的多样性及产品的定制逐渐增加，客户需求正急剧地发生变化。因此，为了维护和提高他们的竞争优势，各工业部门的领导管理层应当进行生产流程优化，提高生产效率。
当今公司已经可是实现精益生产：Womack et al.在对日本丰田公司工作理念的描述中已对相关内容具体介绍。这种方法依赖于消除浪费和减少非生产过程，以此使生产集中于增值操作过程，依照客户要求的进度生产高质量产品，并使浪费量达到理想状态。另一种方法是借助自动化技术与信息技术等工具，它们有助于改善对工艺的规划与控制，增强制造过程中的每一工序步骤的性能。多年来软件类的格局和目标已经发生了改变，且仍在高速发展。当今的工作重点是将各信息工具与各公司的部署系统进行集成（例如，加强属于同一个供应链的公司的信息集成）。
几年来，精益制造和信息技术被认为是相互对立的。一方面，精益的理念是“越少越好”：为了提高公司业绩，库存、可变性、材料处理、选项和选择必须尽可能减少。相反地，信息技术的理念则是“越多越好”：通讯工具使之更好地管理更多信息，增加了灵活性、功能性、多样性。然而，根据参考文献【2】，这两类工具不论是在概念上还是在应用上都是互补的：信息技术工具是一种更高层次的规划系统，而精益生产与车间控制及执行活动息息相关。
然而，为了定义改进策略与评估其影响，数据采集与分析是必要的：精益制造方法的采用并不能排除信息技术工具的集成。因此，在过去的几年里，信息技术工具不断地被改进升级与发展，用于处理过程监测与控制活动。在这个领域中，制造执行系统扮演者一个关键的角色：它们负责收集与分析数据，并分派结果信息。在现有的技术中，一个全面的可支持精益生产的制造执行系统的部署依然缺乏。本文的宗旨在于填补这一空白。在第二节的背景内容中详细介绍了制造执行系统与精益制造。第三节介绍了一种基于精益制造原则的制造执行系统功能集成的新方法。第四节提出了一个有关航空领域的案例研究。结论与最终意见载于第五节。
- 背景
2.1制造执行系统
制造执行系统通常是部署在设计传统制造业公司中的信息技术工具。制造执行系统可以在组织层面进行信息交换，通常由企业资源规划（ERP），以及车间控制系统（通常包括几个不同的、高级定制的应用软件）提供支持。图1为支持制造的信息工具框架中制造执行系统的定位示意图。制造执行系统最初应用于化学与制药领域的重点行业；后来，这种系统逐渐普及，但是在很长一段时间里，这种工具被认为只适用于大型企业。在二十一世纪初，制造执行系统被认为可为更小的公司提供有利的支持。
管理制造执行系统的任务在标准ISA95和IEC62264中已给出定义。制造执行系统有两个主要目的。首先，系统可以处理自上而下的数据流：管理层提供的需求与必要性必须转化成满足这些目标的最佳执行顺序。该顺序需最大程度利用现有资源（例如人员，机械设备，材料，库存等），并考虑过程约束（如加工过程和节拍设置以及工作站能力等）。
图1 MES在一个工业框架内的定位示意图
制造执行系统的第二个目标是管理自下而上的数据流。有关工艺性能和产品质量的数据可在车间层进行收集，制造执行系统的作用是收集这些数据，通过适当的数学技术对进行分析，并提取出综合信息，为战略层提供当前状态的详细信息。可能的话，分析应该是实时进行的，以便系统及时做出决定，并以一定的速度控制生产过程。最近，低成本、小型、易于使用的传感器的发展使监控系统大量普及，用以评估产品质量和工艺性能，并支持生产过程的改进。
2.2精益制造
Muda是一个意为浪费的日语词汇：它指的是需要专用资源但不创造价值的一切人类活动。丰田公司总经理Taiichi Ohno在制造业中引入了muda的概念，以表示虽有需要资源但对生产过程与产品都不增加价值的活动。他特别定义了七类通常会对生产过程造成影响的不利因素：（i）生产过剩；（ii）等待；（iii）运输；（iv）再加工；（v）库存；（vi）移动；（vii）不合格品。
废弃物不会增加产品价值：客户不愿意为其买单，制造商必须减少浪费来增加利润，提高竞争力。一种消除muda的方法就是精益制造：这是一种受日本管理方式启发的方法，尤其是丰田生产系统。
对精益制造和信息工具的集成一直存在争议。然而，最近一项研究表明，公司需要提高信息工具的使用程度才能实现精益生产。制造执行系统在这一领域的重要性也已被证明。Cottyn首次开发了一个制造执行系统与精益目标相一致的框架。他定义了一种自动价值流映射方法：价值流程图受益于制造执行系统，因为它是丰富的信息和历史数据的来源，可用于定义持续发展运动。另一方面，制造执行系统受益于自动价值流程图，因为它本身不包含有关价值流的信息。该方法通过家具公司和食品饮料公司的案例研究得到验证。在以前的工作中，制造执行系统对精益生产的支持已经通过对巴士和客车零部件供应商的案例研究进行了讨论。尽管如此，将制造执行系统的数据分析与调度能力和精益实践完全集成的方法依然缺乏。
- 方法论
如前一章节所述，制造执行系统负责输入数据后通过适当的技术进行分析并分发结果。这种方法既适用于自上而下的数据流（例如由战略层下发的订单和目标转化为制造计划），也适用于自下而上的数据流（来自车间的反馈信息）。这种使制造执行系统能够支持精益制造的开发方法包括三个步骤：
- 确定所面临的废弃物的类别：根据第二节中的类别对可能影响工艺性能的各种废弃物进行识别和分类。
- 过程描述：为了确定废弃物的来源并确定可能的敢于措施以改善性能，必须对该过程进行结构清晰、详尽的描述。
- 数据分析：分了开发用于制造执行系统的数学技术，必须定义输入数据的来源，输出目标信息和数据转换信息的技术。
第一步是在生产工人的支持下进行的，他们知道过程的实际情况；后两步的描述如下：
3.1 生产过程概述
为了尽可能地定义模型，使用分层表示。它基于两类合作执行制造过程的项目：组件和资源。前一类包含在这些项目中通过制造过程变换来（半）完成的物体。对资源的定义来源于ISO 15531标准：“企业为生产商品或服务而处理的原材料的除最终产品零部件以外的一下设备、工具和手段。”这两组都由物理对象和信息组成，可以进一步分类为输入项和输出项。
输入组件。为了更好地解决分类问题。该组可分为以下三个小组。
- 供应商。他们提供原材料或半成品待进一步加工。他们可以使外部合作伙伴，也可以是同一家公司的上游制造过程。与物理对象一起，必须提供一组信息，例如所提供的零件属性（如：材料成分，化学，机械，电气特性）以及它们的制造历史（每个零件生产完成后，供应商所属方与所属地）。此外，供应商的约束条件必须是已知的（例如供应能力，成本和对新订单的应对能力）。这些信息由ERP进行管理和分配。
- 计划。这个输入项包含计划生产所需的信息，从而控制车间。在推式生产系统中，需评估组件的间隔时间和变化量，以及生产批次的大小、相反地，在拉式系统中，需提供关于客户需求信息（每时间单位的平均期望数和变化量）。制造执行系统负责此信息，因为它负责优化生产计划于流程。
- 设计。第三类输入与生产零件所需的指令有关：材料，机器，零件程序，参数，加工区域的工件位置。此外，公差要求和成品的尺寸大小必须已知。
输出组件。可分为两个小组。
- 工艺性能。当然，该流程提供了（半）成品，以及一系列用于表征生产线的性能指标，其中包括：生产周期，在制品，生产量，队列，机器平均利用率，变化量，故障发生率。这些数据可以被存储和进一步分析（例如通过时间序列分析），以综合生产线在时间尺度上的收益。
- 质量。关于产品质量的信息对制造商来说是强制性的。它可能来自简单的“通过或不通过”测试，也可能来自基于传感器部署的更复杂的监控系统。此外，质量信息可以通过线上测试和线下校验获得，也可以通过在生产过程后在专用领域进行检查（例如在受控环境中进行计量测量）。关于返工和废料发生率的信息是必要的。性能和质量信息都由制造执行系统进行管理。该系统收集数据，通过适当的数学手段进行分析和合并，并向战略层提供详细的综合报告，验证流程是否正确，是否进行有价值的工作，是否有必要进行调整。
输入资源。可定义以下两组。
- 可重复使用资源。该组包括零件生产后在制造过程中可重复使用的所有资源。在这些资源中，有操作人员，运输方式和机器设备；最终，可能需要设置操作来恢复资源的初始状态（例如：操作人员的休息，铲车电池充电，机器工具的更换）。必须存储制造过程开始时有关资源状态的信息。
- 一次性用品。该组收集用于生产过程目的的不能重新使用或恢复的资源，例如：机器消耗的能源和液体（压缩空气，润滑-制冷剂），或是在有限数量的生产后必须更换的工具。
输出资源。该组也可以分为相同的两组类别。
- 可重复使用资源。物质输出量与提供的输入量相同。然而，制造过程改变了它们的状态：因此，必须收集它们在生产过程后的状态信息。
- 一次性用品。考虑到这些组件的性质，生产过程结束后除了废料外不收集任何信息。必须收集有关生产过程中消耗品的信息。
必须对生产过程前后获得的数据进行比较，以评估其实际影响和成本。负责此任务的工具是制造执行系统：它负责车间信息，分析信息并向战略层提供报告，以检查生产过程是否以经济可持续发展的条件下运行。
3.2数据分析方法
制造执行系统的目标之一是嵌入智能数学技术，将数据转换为有价值的信息。在文献中给出了数据和信息的几个定义。笔者也认为，数据是离散的值，是无条理的，未经处理的，因此没有任何具体含义。相反地，格式化的信息则可视为实际情况的反映。DIKW（数据-信息-知识-智慧）层次结构是数据转化为信息最普遍的范例：它通常以金字塔形态来表示，以数据为基层，智慧为顶端；这个层次结构的每一层，都是其上面一层的基本前提。然而，尽管数据与信息之间的区别是明确的，但对于前者转换为后者的过程却没有那么一致。因此，严格定义分析和处理收集的数据的技术起着关键作用。
本方法论中引入的数据分析方法由以下五个关键步骤组成。它是智能监控系统领域中所定义的策略的改编；在这里，该方法被扩展和推广，以便处理集成于生产设备中的监控和控制系统，以及分析在车间收集到的一切数据。
数据源。首先，必须
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