美的:离开人力,却以人为本
朱冬 中外管理

豪掷50亿元打造智能工厂,加码家电智能制造的布局。在这场革故鼎新的变革中,相比传统工厂,美的的升级改造经历了怎样的蜕变?摆脱了人力束缚,智能工厂会是什么样?

20亿打造全流程信息化;

四大平台——大物流平台、电商平台、国际化发展平台、资金平台全力保障;

五大维度:设备自动化、生产透明化、物流智能化、管理移动化、决策数据化的全智能化突破;

C2M概念(顾客面向制造)的制造模式启用,客户从下订单到交货,12天完成,并可通过智能手机或iPad实现订单跟踪。

这就是美的智能工厂,效率驱动“精品工程”的直观体现。

智能制造的本质是通过智能化制造系统,生产出智能化的产品。《中国制造2025》、德国工业4.0,皆指向智能制造。从2011年开始,美的集团开始转型,投资50亿元建设智能工厂。美的对智能工厂的终极构想,是希望全智能工厂内外、虚实均实现互联,最终的目的是品质稳定、成本最优,这也是智能制造的价值体现。

然而,在这场革故鼎新的变革中,相之以往的传统工厂,智能工厂的升级改造经历了怎样的蜕变?智能工厂摆脱了人力束缚,它的终点会是“无人工厂”吗?

智能工厂,摆脱人工束缚

一份来自美的的数据,2011年是美的空调工人数量历史上最多的时候。彼时,工厂工人是5万人,机器人是50台,自动化率为3%2015年,美的空调工人下降为2.8万人,机器人为562台,自动化率为16.9%。预计到2018年,美的空调的工人将为1.6万人,机器人达1500台,自动化率达50%。而每个月的峰值产品,则分别为300万套、400万套和500万套,持续增加。

可见,随着机器人数量的增加,美的家用空调事业部的操作工人数量从20115万人的峰值下降到2015年的2.8万,2018年将会继续下降到1.6万。

智能化生产,摆脱了人力束缚。

举例来看,在客户端,如果用户想购买一台全智能空调,可以自主定制喜欢的外观颜色,通过手机下单后,App转到业务部门,经过设计转化——计划系统——制造系统——物料采购——生产等环节,再通过物流系统送至用户家中。

而在产品生产端:原来在生产车间流水线作业的“人工矩阵”不见了,取而代之的两条智能生产线、近200台机器人,根据大数据操作显示屏指令精准的完成产品的打孔、切割、安装、标准检测……每一个工件都会有相对应的条码,通过信息化系统识别,机器人会“知道”哪一个零件应该配套哪一款机型,并可以时时监控客户订单生产配送全过程,生产的自动化率,使得品质大大提升。

更重要的是,物流也实现了智能化操作。生产线缺少物料,App自动检测后,由机器人将物料运送到指定目的地。“如果物流实现不了智能化,便不是真正的智能工厂。”根据美的家用空调事业部副总裁乌守保的介绍,仅仅在空调的外机生产线,就有44台专业机器人,相比过去减少了41个人工操作岗位。尤其在后端包装段完全无人化操作,更是实现了机器人的全流程管控。“以前靠人工,无法确保360度无死角的检测,机器人则可以做到。从贴标签到最后完成包装都是由机器人完成的。”他向《中外管理》透露。

以上这些,只是美的智能工厂的一个缩影。但恰也证明相比较传统工厂,智能工厂打破传统工厂生产线的死板模式,从构想逐步成型。比起普通生产线,从智能生产线上做出来的产品的品质更稳定,更节省人工,工作效率更高。以往人工操作都是模糊的、靠感觉,而机器人操作可以精细到毫米级,将产品质量控制到接近完美的程度。普通生产线更换,需要45分钟甚至更长的准备时间,全智能工厂只要3分钟,这至少可以提升25%的效率。

目前,美的在智能工厂的重大投入获得了初步效果。这样的全智能工厂已在广州、武汉率先试点,计划未来五年全国各地完成升级改造,总投资额达40亿元。智能工厂转型,美的迈出了坚实的一步。

智能化生产,“以人为本”依然是准则

智能工厂,就像一个长了人类大脑的机器人工匠,会自动完成接单、生产、送货等一条龙服务,整个产销流程极少有人的参与,似乎“黑灯工厂”指日可待。那么,现存车间流水线的工人是否是一种人力资源的浪费?

对这个问题,乌守保给出了否定的回答:所谓的智能工厂、无人工厂、黑灯工厂,并不是不需要人,“以人为本”依然是不变的准则。因为所有的智能生产,应该是人机结合,终究是要服务于人,并能体现对员工的人文关怀。尤其目前还在岗位的工人,一定是有他们的工作内容,人力绝对不可能浪费!

表面上看,实现智能生产后,人力资源方面的确会发生相对应的变化,原来打螺丝的岗位没有了,但需要更多懂得机器人调整技术和生产线技术的工人,公司对技术人员的招聘和培养、培训计划也会更加重视,以贴近互联网时代的智能化生产的发展潮流。美的空调高管也曾这样表示:“我们现在工厂的基调是不进新人,将来我们生产线的工人要招本科生以及更多专业化人才,因为要面对大量的智能化操作。”

这就是所谓的人机结合,所有的机器必须也要靠人工操作来实现。以前的普通生产对员工的熟练工种、效率等要求很高,现在实现智能生产后,虽然对员工的效率要求标准有所降低,但机器人需要人来操作管理,由机器人精准执行指令。工人同时还要负责周边设备的调试和维护,他们对产品的品质,对技术的研究、加工工艺的把握会更进一步,工人的思维要和智能制造的发展匹配。

以行业典范德国宝马为例,它们的生产比起丰田等日本企业应该是高机械化的制造,但在车间里照样有四五十岁的中年女性去搬运、冲压零件。其所采用的模式是,有些方面可以用机器进行合理替代,有些则需要人力完成,而不是完全谋求无人化生产。

同样“服务于人”更不难理解,乌守保继续解释说,利用互联网将机器人设备和人连在一起组成一个系统,再利用传感器技术,读取当中的数据,通过计算机去分析再反馈到终端。此外,在工厂生产的每一款产品,都是由机器来模拟了用户的实际操作环境和模式,以此检测产品是否合格。这非常便于工作人员的监控和管理。

“尊重员工是我们的底线。必须确保员工在工作的时候认真工作,休息的时候舒适地休息。车间每天下午3点半至4点都有下午茶提供,在员工薪酬上也保证在当地城市的市场竞争力。”乌守保补充道。

前德国副总理兼外交部长约施卡·菲舍尔曾公开表示:中德两国都需要技术人才的支持,如果没有人才的话,技术再好也是没有用的。企业需要具有良好专业技术的员工,若没有培训,没有再培养,人才就不可能有技术的诀窍,不论是“工业4.0”还是《中国的2025》都会变成一纸空文。

毋庸置疑的是,即使在先进的工业4.0阶段,人力在生产过程中永远会占一席之地。人与机器、虚拟电子物理体系的分工是:人类设计产品并决定产品规则和参数,机器、虚拟电子物理体系基于这些指令,触发、比对路径并选择、优化生产。

智能工厂的终极智慧是什么?

面向未来,美的已经与日本安川电机合资设立公司,全面进军机器人产业,积极创建“第二跑道”,开辟企业新的增长空间。此外,美的也已经成为全球四大机器人公司之一“库卡”的第二大股东,持有库卡超过10%的股份。同时美的还入股了一家国内机器人制造企业,持股近20%。可以肯定,智能生产必须和现实紧密结合。

看起来,美的在智能工厂的路上越来越深入。事实上,纵观整个行业这条路并不好走。智能工厂的终极智慧又是什么,目前是否有答案?

智能生产,需要投入大量资金,攻克一连串世界性和行业性的难关。据统计,自2012年以来,美的集团累计投入使用800多台机器人,自动化改造预计投入50亿元,未来两年预计每年会有500台新增机器人投入使用,两年后保有量计划为1800台。

美的方面表示,智能化生产,按照其规划:精益化是基础,其次是自动化、而后是信息化、智能化。这其中包括:

第一,智能工厂首先是自动化,包含机器人生产;

第二,生产要实现生产透明,保障360度无死角;

第三,物流智能化,实现ID全程监控,这要求系统匹配、信息传输、器具标准化、物流品质的达标;

第四,管理移动化,即生产过程中的运行情况、数据,实现实时监督管控;

第五,决策数据化,即整个工厂所有设备运行的品质、成本、效率等都可以通过报表数据查看。

然而,实现这些并不容易。仅仅是智能工厂的系统线,每个节点的背后都需要半年以上的测试、磨合时间,同时这里面有很多工艺、技术要求相当难突破,在改造过程中,与美的合作的供应商曾一度被“逼哭”!

而且,如此高额的投入真的会比减少的劳动力成本划算吗?

从德国的实践来看,德国企业基于对自身技术有很强的认知,强调突出自己的精度、强度的优势。但从经济成本上看,却不见得具有优势,所以他们需要突破。同样问题,美的也在面临。美的敢在2012年于行业内提出“精品制造”,智能生产打造的精品工程意味着要严格按照国际化产品标准来执行,并接受监督。只有有把握细节的能力,才能决定企业的制造能力。但背后却有很多艰辛。举个例子,以前生产塑料件的间隙为2毫米,现在则可以达到0.5毫米,制造工艺的微差,却意味着模具数量级的大规模调整。

其次,现在大众观念上已接受的无人化工厂,实践中也存在一些问题。在智能生产这场浩浩荡荡的机器换人大潮中,如何在两者之间取得平衡,实现生产效益最大化,也是美的乃至于所有制造企业的新课题。尽管一线工人的薪酬水平在不断提升,但招工难以及流动性过大的问题仍然困扰着大部分家电生产企业,这也是美的加快机器换人的客观促成因素。

而与之矛盾的是,很多人去德国的智能工厂考察,发现并没有看到我们想象中那么少的人或者那么多的机器人?因为通过计算,他们认为还是人工更划算。比如西门子的一些工厂,其实还是传统的工业2.0,是大规模生产。虽然德国的人工智能研究所提出了新概念,但有些工作,还是扎扎实实地去做单点技术突破。

如今,已经踏上智能生产实践道路的美的也意识到:最初的想法是让智能工厂先在南沙和武汉进行试点,然后进行全国性复制,后来发现,复制没那么简单,越是智能化,越是面临时间、地域、技术的更迭,简单复制行不通。

智能工厂,的确需要理性看待。这条路的终极答案是什么?让我们且行且看。


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