产线在高效运行吗？
产线仍有很大改善空间，无论是资产利用率低、开动率低、产品交付周期长、产线整体运维成本高，还是产线上的工艺浪费。
在制造环节中，这些问题像几座大山把制造型企业压的喘不过气。
现在整个市场竞争非常激烈，想提升市场价格很痛苦，所以从制造环节去降低浪费有很大空间。
有一家美国新能源车企，它有大量的生产线并且自动化程度很高，但就是生产不出来车。
他们有大量的机器人，但机器人到底效率高不高？机器人之间的协作是不是有效的？是不是有大量的时间浪费在一些无谓的传递上？
所以我们要考虑制造业如何实现产线的数字化转型和高质量发展。
近五年的数字化技术发展非常迅猛，可以说近五年的发展超过了前二三十年。
一方面是因为技术成熟，另一方面是很多技术可以相对成熟地应用到制造业的一些环节，给这个环节带来高效的改善。
近些年，每家制造企业应该都提出了智能制造和数字化转型，但我们现在做的智能制造是否解决了核心问题？
效率提升了吗？成本有显著下降吗？在一些关键环节通过it和ot融合，智能制造方案有没有带来质量的改善？
如果只是增加了一些屏幕、可视化，那核心问题就没有解决。
有些方案说，我们必须构建一个基于itot融合的、面向制造环节的平台，才能为未来创造无限可能。但是这个未来什么时候来呢？如果这个未来需要很长时间甚至所需时间超过产品生命周期了，那对这个企业来讲就不是未来了。
自动化：考虑哪些环节用好自动化是比人高效的。
年，一个口罩机每分钟生产一百五十片口罩；去年上半年国内口罩机业务爆炸式增长，每分钟生产一千片，设备实现了非常高的自动化。
精益化：核心要点是实现设备的效率应用。
柔性化：柔性化是特别重要的点，现在市场竞争激烈，产品的生命周期越来越短，你的产线能不能支持产品供应商的变化。
如果产品发生变化，而你的产线需要花费很长时间调整，那这个企业如何实现产的响应市场呢？
标准化：要通过标准化进一步的降低产线里的设备种类、运维成本。
我们考虑到了自动化、精益化、柔性化，但是面对大量设备，不管是软件设备还是硬件设备，如果没有一个很好的标准化，令企业痛苦的是长期工作中日常经营和制造过程的运维。
一方面，运维的高水平人员需求及薪酬问题；另一方面，如果维系特别多的设备类型，其实对整个产线的运行是非常不便捷的，所以一定要考虑标准化。
在汽车行业我们有一个非标生产线：很多离散制造行业的企业都会提一些自己的工艺要求，技术标准，基于这些工艺要求，技术标准就形成了非标生产线。不同企业对生产线的要求差异比较大，但是我们发现非标准化是加引号的，因为它只存在于某些特殊点上。
我们统计了大量产线停台的原因，发现主要是两大部分原因：
一类是工艺上的原因，比如做一些工艺调整，但工艺调整后达不到预期，造成质量偏差，这类问题需要从工艺的角度去改善。
另一类是设备本身的故障，往往是产线上的非标设备、小设备或者为产线专门做加工的设备出现的经常性的问题，造成了整个产线运营效率低下的情况。
数字化：通过数字化技术，实时了解产线。
大家可能对虚拟调试或者说仿真很了解，特别是传统制造业的工程师。仿真是数字化的基本，虚拟调试比仿真要更进一步，它可以使我在产线实际应用前就进入到数字化环境里验证逻辑、效率、情况，所以虚拟调试能帮助企业在制造环节和产线建设环节实现智慧工厂、复杂管理......
虚拟调试的好处就是大量减少现场调试阶段，很多经历过新产线建设的朋友都知道，新产线建设像打仗一样，需要各种物资、程序，软件工程师、硬件工程师、安全工程师，水电......到了现场难免手忙脚乱，而虚拟调试可以非常轻松的将程序进行验证和确认。
智能化：根据不同的应用场景，用智能化的手段发现问题、处理问题，甚至预测问题。
以明珞汽车为例，他们有两个平台去支撑智能化。
misp平台：采集产线上各类设备细分到每秒的数据，结合数据反向的进行开通率管理、设备运营管理、维修管理、可靠性管理等，来提升产线运营效率。
智造家ime平台：产线智能化绝对不是一味的追求自动化，不一味追求自动化就意味着一些环节会有人员参与，人员参与有弊有利，有利的是人的参与会不断发挥主动性地创造，有弊的是在一些环节无法高效生产，所以如何持续分析产线上人的生产效能也是很重要的。
最后分享一下我们对智能产线的一些特征分析。
我一直在讲自动化，如果一个产线都是手工，后面的智能化和数字化根本无法实现，所以关键环节低成本稳定的智能化是非常重要的。
自动化不是必须要达到全自动化，因为这样投资成本会很高，要找到一个投资回报平衡点，非关键环节的人工可以作为辅助支撑，来极大的降低工位的投资成本。
第二部分就是精益化，也就是说我们在设计阶段一定要考虑资产的利用率，包括土地资产、人的资产、每个设备的资产......同时也要保证高开通率。
第三部分，柔性化也就是兼容性，能够唤醒支撑产线所生产的产品迭代，变化。
第四部分数字化，一个产线一定要有一个数字孪生体，这个数字孪生产线辅助产线在不同的阶段发挥不同的价值。比如在前期阶段做验证，在运维阶段做更精细的分析，从而保证产线能够持续稳定的去生产，甚至在发生问题时，可以通过虚拟调试定位问题。
第五部分，智能化就是发挥数据更深层次的价值，也就是超出数据的深度分析，在互联基础上深入的去进行分析诊断和优化，从而让整个产线高效稳定持续运行。
当然还要考虑标准化，标准化的目的就是帮助产线降低整运维成本，同时也降低设备在前期投入的复杂性，有了标准化之后，就可以进行后期的持续运维和改善。
以上是我一个简单分享，希望以后和先进制造商学院有更多机会在各个细分领域开展课程，助力为实现智能制造人才的培养。
来源：先进制造商学院