數字化離散制造解讀及對策研究

錢朝寧 王建表 陳明亮 路士利 洪烽立

（1.浙江迪艾智控科技股份有限公司，浙江 杭州 311835； 2.浙江大學管理學院，浙江 杭州 310058； 3.浙江盾安人工環境股份有限公司，浙江 杭州 311800 ）

成為制造業強國，是中國建設者們幾代人為之奮斗的目標。在“中國制造2025”國家行動綱領中，提高信息化程度，成為制造業彎道超車、產業升級的重要舉措。進入21世紀以來，理論界、學術界和社會各界為此做了大量工作，付出了難以計量的努力。從二十世紀末的普及財務電算化開始，到后來的ERP（Enterprise Resource Planning企業資源規劃）、MRP（Material Requirement Planning制造資源計劃）、MES（Manufacturing Execution System制造執行系統）；從二十世紀末引入的豐田管理模式（The Toyota Way）、精益生產（Lean Production），2004年倡導的精細化管理（Fine Management），到前些年風行一時的TOC（Theory of Constraints，約束理論）、近兩年一度高熱的制程仿真應用（Manufacturing Process Simulation）……，制造業的先賢們一直在信息技術日新月異的變化中，尋覓企業生存、發展和獲取更大效益的路徑。通往羅馬的路太多，百轉千回，走著走著，有可能迷失方向，還有可能迷失了自己。

因此，占制造業大多數的離散型生產企業，如何在這歷史機遇中抓住機會，辨明方向，踏上數字化、智能化制造的通途大道，在已經風起云涌的新一輪市場競爭中盡早到達勝利彼岸，已經成為不可回避的課題。不做則難以重生，做錯則陷入輪回。

一、數據挖掘、數字化孿生與智能化

傳統離散型制造企業向數字化離散制造企業蛻變，企業所有者、各級管理者、各類專業人員乃至全體員工的思想解放，知識更新，認知改變，是必要前提。雖然不必糾結于諸多名詞的精確定義，但是，充實數字工廠、智能工廠的基礎認知，卻是不可或缺的。

“數據挖掘”（Data mining），又翻譯為數據采礦、資料勘探。是一種透過數理模式分析企業內存在的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。這道菜味覺是咸的，是微咸。味覺是感覺，感覺長期形成的認識是對“咸”的知覺，把知覺定義為“咸”是概念抽象。把這種知覺叫作“咸”與表達咸的程度是數據挖掘；用軟件記錄是數字化，在“咸”發生的同時就記錄在軟件里，是數字化孿生。數字孿生（Digital Twin）可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統數字映射系統，是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程。在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期的過程；用這道菜的預定模型，在得到咸度的同時，通過運算得到加水、加糖、加鹽達到咸度標準的量，是數字化孿生應用即智能化；再通過執行機構自動實現及時且定量地加水、加糖、加鹽，就是智能化+自動化，就是未來烹調，是未來廚房，是未來工廠、無人工廠。

“治大國如烹小鮮”也可以這樣看企業。看到廠房、設備、工裝、工人，看到了客戶、產品、材料、能源，還能看到出庫單、報銷單、計劃單、日報表，會為勞動時間、班產量、合格品率、材料利用率制訂標準，還會將實際與標準進行對照以便考核。只要根據運營與管控需要，對企業的客觀存在進行數據挖掘，進行數字化孿生應用，就會打開了一扇門，一扇通往數字工廠、智能制造的大門。

第一，數字化與智能化是不可分割的伴生關系。數字化是智能化的基礎，智能化是數字化的歸宿，為智能化而數字化是處理兩者關系的出發點。智能化對象是管控模式，管控模式通過數據模型再現于數字化工廠，為管控模式而智能化是處理兩者關系的出發點；適合企業運營不同范疇的管控模式、提升運營效率的管控模式，是構建數據模型的出發點。在離散型制造業一般規律支配下，提升企業運營效率的管理思想（如生產管理的“精益生產”）與業務管理思想（如設備管理的“計劃預修制”）具有普遍性，只是因為企業盈利模式、運營方式、市場開發、產品特征、生產方式等的不同，需要明確具體應用的數據模型而已。因此，數據模型通常是離散型企業多品種、多工序、變批量、并行交錯生產方式的一般管控模式與企業特殊性的結合。

作為智能化表現形式的數據模型，是數據的形式邏輯關系。智能可以是牙牙學語、少不更事的童智，也可以是高深莫測、紛繁復雜的睿智；數據關系可以是依據基本規則建立的，也可以是依據科學對策建立的。無論是“銷售單價×數量＝銷售額”，還是 “月固定成本÷（單價-單位直接成本）＝月保本銷售量”，乃至在產能約束下，保證不同數量的多個計劃，滿足不同交貨期的復合計算模型，不管愿意不愿意，數字化與管理智能化都是伴生而來的，這就是根據管理需求進行數字化工作的初衷。

第二，數據挖掘的信息化表現形式是數字化孿生。數字化是為軟件識別進行的數據挖掘。數據挖掘對象是構成企業運營的各種必要元素，是與企業管控模式相關的事物性狀與活動狀態，其本質是信息社會的文化過程。在企業管控模式信息化進程中，人的姓名、性別，就是一種賦予事物的數據，要數字化；產品名稱、規格型號、圖號，設備名稱、規格型號、生產廠家，物料名稱、規格型號、供應廠商等企業基本元素要數字化；應控制需要，溫度、濕度、壓力、轉速、進刀量、動作行程……這些摸得著看得到的可以數字化；應管理需要，那些摸不著看不到的，如設備類別、物料類別、職能類別、技術層級、加工方法、生產工序等，也需要挖掘出來進行數字化；各種作業標準，如成品率、回收率、產出節拍、工序定員及各種用于計算的數值，更需要進行不同顆粒度的數據挖掘和數字化。

數字化孿生是將現實世界在軟件的虛擬世界中的再現。數字化孿生不僅是現實世界中事物的物質性狀再現，還包括現實世界中事物間相互關系的再現。事物間相互關系不僅表現為歸納或演繹關系，還表現為預定數據模型構建的其他形式邏輯關系。

必須認識到，數字化孿生具有顯著的時間要求。與現實世界同時或近乎同時在虛擬世界中再現的叫孿生，做不到的不叫孿生兄弟，一個班次后再現的（班次報表）叫父子，一個月后再現的（月報表）就得叫爺孫了。孿生是在時間同步上十分嚴肅的概念，是邁入數字化工廠的第一道門檻。物資早上八點出庫，下午四點才登錄軟件進行庫存賬務處理，這不是孿生；產品中午就生產出來了，下班才登錄軟件，也不是孿生；員工今天請假，第二天才登錄軟件，更不是孿生。不知道設備故障還在下達任務，貨款到賬了還不通知發貨等等，都是未能實現孿生惹的禍。當我們已能隨時知道敵我雙方位置、兵力對比，隨時協同一級戰斗群體實行立體作戰，隨時了解每一戰斗成果與戰損情況，而敵人還在命令發出不知所終、等待戰報再行部署的“盲打”，其結果就是，敵人不知道自己是怎么死的。

現實世界與虛擬世界在時間上是同步的，叫數字化孿生。不能同步的，在一段時間后才發生的，例如，按班次、按工作日、按批次的，就是用軟件實現的傳統報表，叫電子記賬本；集中各種圖表來表現各個電子記賬本結果的，叫電子展示墻，而不是隨時應對變化的“駕駛艙”。同樣都是對企業運作結果的認知，只是因為顆粒度不同。

第三，數字化孿生因管控需求具有不同顆粒度。月、周、日、時、分……是時間的不同顆粒度；一段馬路完工，與清場、測量放線、路基開挖等完工節點，是筑路工程進度的不同顆粒度；銷售計劃、生產計劃、日生產計劃、臺班生產計劃是計劃管理的不同顆粒度。一般進貨按生產批次進行賬務處理，但在按箱領料時，為了方便按箱提取領用數量，就需要按箱進行賬務處理，傳統質檢服務，靠檢驗員眼觀六路耳聽八方，但在信息化條件下要實現質檢服務的實時跟進，就需將每次服務需求在第一時間傳遞到檢驗員。高層管理需要知道為什么這一段時間“卡脖子”的總是這個事件，中層管理需要關注 “卡脖子”事件為什么半天還沒解決？而基層主管則需要及時應對持續半個小時以上容易形成“卡脖子”的問題。如果不是按ms（毫秒）反饋與控制車外圓的進刀量、走刀量，那就等著撞車，這些都是顆粒度。

數字化孿生所說的顆粒度，是將事物、事物之間關系，從現實世界中抽取到虛擬世界的數據精細化程度，它是概念清晰、相對獨立的顆粒，而不是模糊的、連續而無邊界的。它不是具體感知的直接映像，而是建立在真實感知基礎上的概念抽象。根據管控需求，準確地把握虛擬世界與現實世界因顆粒度不同而產生的差異，是數字化進程中十分關鍵的基礎工作。

數字化孿生必須以客觀存在為依據——事出有因。盡管可以用傳感器提取菜肴的咸度，但必須符合適當的溫度、時間和位置條件；盡管可以把15分鐘內一個崗位生產完成的加工對象數量作為一個批次來記錄，但不能用其他崗位完成的、其他時間完成的、本崗位未完成的來充數；盡管在軟件運算所用的BOM清單中因價值太小、運算負擔過重而未將膠帶紙列入，但并不能排除它作為產品直接材料成本的“原輔材料包裝物”屬性。員工行為管不住，專業能力夠不著，是邁入數字工廠的另一道門檻。

第四，數字化孿生必須以管控需求為目標——“無中生有”。可以建立菜肴“咸度”概念和數據，也可以建立“熟度”“甜度”“油脂度”概念和數據；可以把工序連續、節拍相等、通過輸送裝置連接的幾臺設備抽象為一個獨立的生產單元，也可以把一個員工同時操作且功能相同的三臺設備組成一個生產單元；可以從激發員工主觀能動性角度出發計量每個員工的產出，也可以從注重團隊互助的角度出發，計量一群員工的共同產出；可以從進刀量、走刀量的條件因素控制產品質量和單位時間產出數量，也可以用工件表面溫度、震動的數值限制，反制進刀量、走刀量，適應新舊刀具切削能力，取得適應刀具不同切削能力、保證質量的最高產出量。“只有想不到，沒有做不到”，這便取決于對管控的認知，取決于管理與專業團隊的智慧，取決于企業的目標建設。而不是現在怎么做，軟件怎么做，更不是ERP有什么來做。這是邁入數字工廠的最后一道門檻。

因智能化而數字化，時間同步、顆粒度、行為素養與專業能力，是認知數字化的四個重點。

二、以智能化推進數字化離散制造

基于數字化的智能化，可以籠統地分為控制智能化（工藝智能化、制程智能化）和管理智能化二類。它們都是在數據挖掘與數字化基礎上，經由相應顆粒度的實時數據采集，通過數據模型實現數字化孿生應用（統計分析、自動調控或及時介入人工干預）。

連續型生產企業的生產對象，無論有多少規格型號，其品種是較少的，這就為連續型生產提供了可能。連續型生產企業已經解決了生產工序間的作業流程關系，解決了加工工藝與工藝參數的標準與執行關系。因此保證生產設備運行正常和生產工序工藝正常，是連續型企業提升生產效率、降本增效的重點，這也是不同連續型生產企業各種DCS（Distributed Control System，集散控制系統）的共同點。連續型企業最怕“宕機”（down機），化纖企業減少“跳停”就是提升生產效率，就是降本增效的管控重點。DCS是在高度自動化設備基礎上，采用傳感技術采集工藝、設備、能源、物料等各項參數，在不同產品的預定控制模型主導下，在執行機構自動調適的同時適當介入人工干預，以期實現一定品質與效率下的協同運行，實現了制程控制智能化。

管理界、企業界做夢都在想如何將連續型生產方式搬到離散型制造業。從二十世紀初泰勒的《科學管理原理》，到二十世紀末的“精益生產方式”，我們都能從工序間的等節拍產出、一個流、拉動式計劃、準時化、TOC等對策方法中找到連續型生產的影子。在技術成熟、工藝穩定及裝備技術支持下，第一部類中少品種大批量的多數原料生產，都已“美夢成真”，控制智能化早已成為該類企業的基本配置，有傳感技術，有信息網絡，有軟件系統，還有“白大褂”、眼鏡生日夜值守的“集控中心”——“制造業的未來就是這個樣子”，人們在這里大受啟發。于是，便要求離散型制造業，拉網絡裝傳感，二維動畫3D仿真。實在不行，就把電子記賬本升級版的電子展示墻作大屏展示，并叫它“駕駛艙”，人來人往參觀，耗費了大量人力物力財力和時間。企業沒有因此得到增益，沒有因此提升競爭力，勞民傷財，陪著玩了一把，做了場“黃粱夢”。

形式和內容是統一的，把連續型產品實現過程管控模式及其數字化孿生應用形式，硬套在離散型制造企業身上是完全行不通的。

首先，樹立離散型制造以生產流程為重點的管理觀念。在同等的生產資料所有制、生產力發展水平和市場競爭環境下，無論是客戶需求、產品工藝特征選擇了離散型生產方式，還是勞動力特點、組織形式、物料供應方式、設備管理模式來源于離散型生產方式需要，企業運營各范疇需求的歸納和演繹焦點，都在于生產方式不同，產品（服務）實現過程不同。

其次，樹立以現有生產方式為背景的數字化工廠推進觀念。企業所有者們面對管理理論、管理方法和政策導向時，常常說的話是“管理不一樣”，然后下意識地將很多科學對策拒之門外。市場不一樣、產品不一樣、資源不一樣、企業生態環境不一樣，所有的不一樣都源于或表現于產品生產工藝及其實現方式不一樣，其中包括技術能力、裝備能力與生產流程的不一樣，即產品（服務）實現過程不一樣、具體生產方法不一樣。連續型生產，離散型生產，有的用的是數控設備，有的用的是普通設備。一些引進了裝配流水線，一些多工序組合裝配，不管采用精密鑄造，還是在用砂模造型加粗加工，各種的不一樣。要一樣怎么辦？增加投資，引進新技術、新材料、新裝備，引進各種人才，于是，更多企業所有者望而止步。企業現存生產方式是推進數字工廠的背景條件，而不是急于改變的對象。

最后，樹立生產流程智能化為數字化工廠主要目標。不改變現有技術能力，不改變現有裝備水平，不等于不能改變。盡管產品生產工藝及其實現方式可以千變萬化，但離散型生產的基本規律是一樣的。產品都是由可分解的物質構成的，產品物質在生產過程中都存在著裝配關系，產品都是通過一道道工序生產出來的，加工工序之間都存在著順序關系或平行關系。無論是設備或人工作業，加工的主體、時間、消耗、工裝及理化參數都是可以明確的。產品物質不同、加工流程不同、工藝方法不同——“我們不一樣”，不應該成為難以融入數字工廠改革潮流的借口，而應該成為通過數字化、智能化形成企業獨特競爭力的機會。應用現代經濟、技術與管理科學，在數字化基礎上，通過多品種、多工序、變批量、并行交錯的生產流程智能化，提升企業運行效率，是推進數字工廠的主要目標。

智能化的基本結構、智慧來源與表現方式，是企業所有者、各級管理者、信息化工作者必須具備的認知，有利于進一步深化為智能化而數字化的數字工廠推進理念。

“企業智能化蜂巢模型”示意圖表達了數字化孿生應用的四個范疇、三個層次：

圖一 “企業智能化蜂巢模型”示意圖

企業數字化孿生應用即數據模型表現的人類智慧，可歸納智能化的四個范疇，數據規則、業務模型、統籌模型、科學理念。把握各范疇智能在企業運營中的作用，有效發揮智慧能量，才能為企業數字化把好脈、運好功、瘦身健體。數字工廠不是一個臃腫的龐然大物，精兵簡政、便捷高效，首先從優化智能化結構做起。

數據規則。常識性的數據簡單關系，它的需求來源于業務模型與統籌模型。包括數據的自然屬性關系，如組成產品的物質（BOM）；組成物料批次的箱數、每項數量；組成銷售額的單價與數量；組成人員檔案的姓名、籍貫；組成訂單計劃的客戶、產品規格、數量、交貨期；組成能源消耗的各級計量表數據等，包括數據的社會（管理）屬性關系。如各種分類，統計分析中各類數據排列次序，包括設備不完好判斷、產品瑕疵判斷在內的各種標準，從不同維度定義一個對象的各種屬性等。經過千萬家企業應用的ERP系統，建立了大量的數據通用性規則，反映了現代條件下人們對數據及數據關系的普遍認知。溯其本源，是一般業務模型與統籌模型對數據規則需求的結果。根據企業需求梳理和建立數據規則，是數字化孿生應用的前提。

數據規則是數據之間的關系定義，孤立的數據是沒有意義的。一方面，應為數據規則進行數據挖掘和數字化孿生，減少冗余的孤立數據及其數字化孿生工作量；另一方面，也需要在充分認知業務模型和統籌模型的企業應用上，為數據挖掘和數字化孿生留有余地。

業務模型。獨立業務或專業范疇統計分析與反饋控制的數據關系處理方式，具有企業管控需求植入系統性、通用性模型的特征。數控設備對特定產品每一工序的加工工藝參數設定、工步順序、參數控制，是典型的專業模型；倉儲賬務、銷售臺賬、應收應付款賬務、財務報表等，是典型的業務模型；品質管理應用的散點圖、魚刺圖、直方圖，設備管理應用的動態反饋、3D仿真，也是業務模型。很多業務模型是按照國家、行業的工作標準建立的，如財務的損益表、資產負債表，污水排放的即時采集與控制處理等；很多業務模型是按照行業規范建立的，如快遞行業的單件跟蹤及其流程控制，設備管理的計劃預修制等。被業界普遍認可的業務模型，是人類智慧結晶在數字化孿生應用中的體現。

業務模型是一種常見的數字化孿生應用，是企業業務系統運行的主要表現形式。一方面，要根據企業需求，對業界通行的業務模型進行取舍，或從數據顆粒度上有所側重；另一方面，要從企業應用策略及統籌模型需求出發，設計適用的業務模型。統籌模型與業務模型相互影響、相得益彰。許多業務模型需要多業務、跨專業的數據支持，它與統籌模型的邊界是模糊的。

統籌模型。多業務跨專業統計分析與反饋控制的數據關系處理方式，具有統籌兼顧、概算平衡與符合企業運營特殊性的特征。結合物料、設備、工藝參數的DCS系統可以是一種統籌模型，結合付款情況、訂單數量與頻次、毛利水平、企業規模的客戶信用動態評估，可以是一種統籌模型；結合人財物產供銷數據的年度經營預算平衡表，結合產品結構、工序關系、產能配置的統籌計劃，結合工藝流程、工序消耗、加工對象進行細顆粒度成本結轉與核算的作業成本法等，都可以是統籌模型；結合勤務、業績與行為的績效考評，更是統籌模型。正如航空排班調度系統（Aviation Scheduling System），為提高機場運營效率而著重關注飛機位置、飛行航速、機場機位、旅客登機的數字化孿生一樣，統籌模型在數據關系處理上，更多地體現了企業的經營管理特點，是通過數字化、智能化打造企業獨特競爭力的重要工作。

統籌模型是高端智慧在數字化孿生應用中的體現。缺失企業經營理念與科學對策引導的統籌模型是沒有靈魂的，缺失統籌模型關聯的業務模型則是孤懸海外的獨島，缺失統籌模型和業務模型驅動的數據、數字化孿生，更是一盤散沙。

科學對策與經營理念。數據規則、業務模型、統籌模型這些智能化數據模型的頂層構造。首先，發展規劃、經營理念、盈利模式、經營方式等，如果不能在統籌模型與業務模型中體現，則離“空中樓閣”“紙上談兵”不遠了；其次，無論是整合營銷還是加盟連鎖、無論是精益生產還是精細化管理、無論是一站式采買還是寄售式供應，都是經實踐檢驗并被提煉總結的策略思想與方法論，其實踐性與科學性，可讓數字化、智能化建設，少走彎路、多走順路；最后，須通過業務模型與統籌模型，實現融入企業經營理念的科學對策應用。

網絡計劃技術（Network Planning Technology）是一種典型的統籌模型，通過構建作業主體（加工方法）與客體（加工對象）的相互關系，實現各個作業相互關聯的計劃進程管理。網絡計劃技術提供了節點控制法、關鍵路線法等計劃管理方法，是一種不但可以應用于工程項目，也可以應用于產品生產的科學方法。賦予網絡計劃按交期拉動作業節點，按額定數量拉動加工對象的算法邏輯，就是結合產品特征及準時化（JIT）生產思想，運用拉動式（MTO）、一個流（APF）對策，在滿足交期前提下，實現在制品流轉最快、存量最少的計劃管控需求。

管理界耳熟能詳的“平衡計分卡”（Balanced Score Card），給了我們依據當前各類資源，將企業運營策略與經營理念，轉化為經濟、技術、管理指標的方法。我們需要運用數字工廠的統籌模型、業務模型對其進行數字化，完成數字工廠的頂層設計。同樣，市場開發、營銷策略、渠道管理、薪酬模式、績效管理等相關范疇的科學管理策略，在傳感技術、執行裝置技術與網絡技術支持下，通過對工藝參數、運行參數、被加工對象參數的數字化孿生，實現生產流程自動化的科學控制策略，也能夠成為構建業務模型與統籌模型的方法論原型。

三、系統初步設計與數字化車間推進方案

推進數字化工廠，隨波逐流、人云亦云隨便裝個樣子糊弄的“濫竽充數”，求全責備、吹毛求疵就想做個錦繡江山的“畫蛇添足”，都是不可取的，“葉公好龍” “談虎色變”則更沒必要。搞清楚“我要什么”，從核心功能入手，重點突破，漸次展開，持續完善，方能達成盡快取得數字化成果，長期維護企業利益的目的。因此，數字化工廠的初步（框架）設計，直入主題的數字化車間實施方案，是推進數字化離散制造的首要課題。

“數字化離散制造系統圖譜”，是由離散型制造業一般規律形成的數字化系統構架，我們應在圖示數字集群及其關系中，植入“我要什么”，形成適合企業自身發展的數字化整體開發方案。

上例圖譜試圖用10個概念化數字集群（Digital Trunking）及其模糊關系，對數字化離散制造系統基本構造做出說明。其中，1個市場需求集群，包括生產流程在內的4個資源集群，由需求整合、工藝解析、概算平衡、智慧動態協同組成的4個整合集群，1個具有彈性拓展空間的次生需求集群。所說的數字集群，泛指圍繞一個系統功能的數據、數據規則、業務模型與統籌模型。

圖二 數字化離散制造系統圖譜

生產企業運作的本質，是通過產品在需求與資源間尋求最佳平衡。盡管產品、需求、資源千變萬化，然其相互關系與制衡策略的客觀規律性，具有方法論的普遍性意義。將這些生產企業運作元素及集合進行數字化孿生應用，即為推進數字化工廠。

關鍵在于“要什么”，什么是企業運營的管控重點。10個數字集群的信息化工作，其實都有各種成熟的解決方案。需要改變的，一是按“數字化離散制造系統圖譜”所示結構建立數字集群及其系統關系；二是按照“要什么”進行數據挖掘，進行適合顆粒度的數字化，適合時效需求的數字化孿生，適合管控需求的數字化孿生應用。

將經營理念、發展規劃、管理方略、運營模式等植入“市場需求”與企業資源關系中，輸出包括經濟、技術、管理預算（預期目標、達成階段性目標的步驟）在內的“經營預算”數據模型，成為各種業務模型、統籌模型的指標性數據來源。

“工藝解析”是自然資源整合集群，通過整合“作業資源”與“產品資源”，形成表現為“生產流程”的生產資源，為相關數據模型提供計算所需的各種數據條件變量。

“概算平衡”是整合“經營預算” “市場需求”與企業資源關系的統籌模型，通過輸出“經營計劃”給出趨向最佳的平衡結果，形成“智慧動態協同”與相關業務模型的具體指標性數據的因變量。

“智慧動態協同”則是數字化離散制造企業的主要特征，它依據“工藝解析”產品實現過程的數據模型，以“經營計劃”為目標，進行相關數據變量的即時采集與統計分析，以期通過及時、不斷地管控調適，持續推進趨向“我要什么”的運營結果。

“次生需求”則是將各業務、專業工作定位于伺服系統，它的數據、數字化孿生來源于產品實現過程。它的業務模型、統籌模型是經營需求與產品實現過程動態數據有機結合的產物，“次生需求”通過對相關業務條件變量與自變量數據的優化，服務于產品實現過程。

無論來源于產品實現過程的特殊性，還是作用于產品實現過程，產品實現過程無疑都是數字工廠的重點。連續型生產的產品實現過程具有高度同一性，生產要素具有相對穩定性，因此，硬系統的管控重點相對一致。不同的是，因市場不同、技術不同、人的因素不同，所反映的軟系統次生需求不同。離散型企業多品種多規格產品，在現存多工序間以不同流程并行交錯生產，各種生產要素（材料、設備、工裝、工藝流程、產出節拍、勞動技能、成品率等）變化多端，使得產品實現過程中的生產流程呈現出幾何級數的變數。因此，生產流程的數字化孿生與智能化管控，不僅成為數字化離散制造軟硬系統的重點，更是凸顯企業核心競爭力的重點。“正因為與眾不同，怎奈何精彩出眾”，離散型制造的數字化車間應運而生。

在離散型生產中，加工方法是固定的，為加工方法配置的作業資源及其能力（設備、工裝、工人及其數量）是相對固定的，產品的部件、組件、零件、材料的構成是固定的，產品按加工方法給出工序形成的加工次序及其要素（生產流程）是固定的。然而，不同產品、不同數量、不同交期的并行交錯生產，對企業同一作業資源的索取是變化的，對各產品生產流速的干擾是變化的，加載在同一加工方法上的負荷是變化的，由此而產生的次生需求更是變化的。這些固定和變化、相同與不同，它們在離散型生產方式中具有的同一性，為尋求不同離散型企業的共性提供了可能。

追求離散型生產流程“滿負荷下周轉最快的均衡生產”，是生產管理共識。如同一條河流出水量最大，必須始終保持高水位、快流速一樣，做到各個加工對象從第一道工序一刻不停地加工到最后一道工序，并做到各個工序都是滿負荷生產，做到24小時內都能滿負荷、高流轉生產，這就是離散型企業生產流程管控的最高境界——類連續型生產狀態。

不能滿足“滿負荷下周轉最快的均衡生產”，只會歸集到一個現象，包括資源配置、計劃不當、調度失措、設備故障、供應不足、質量卡殼、轉道不利乃至出工不出力等原因造成的各種“等待”。所有“等待”的數據表現，為待加工數量大于加工能力，其最大值的工序為“瓶頸工序”。因此，不斷消除等待的方法可以歸集到一個對策，即不斷解除“瓶頸”工序。由于導致瓶頸工序的原因和解決方法不勝枚舉，因此，就有了“次生需求”，就有了呈現管理藝術豐富多彩的舞臺。問題在于，不知道哪里在等待、即將等待或會形成等待，于是，就有了對“概算平衡”要求，就有了對“智慧動態協同”要求，就有了符合數據顆粒度的實時反饋要求。只有通過不斷的固堤挖淤、疏導增流，才能讓河流始終保持高水位、快流速。

至于如何讓設備和工人發揮最大能力，如何平衡各加工方法的產出能力，則不是僅靠數字化就能解決的。

具有離散型企業普遍性意義的“我要什么”及其解決方案，使數字化工廠、數字化車間具備了“投資少、見效快”的可行性。我們無須等到市場需求、需求整合、供應資源、概算平衡、工藝解析這些繁復數據模型“萬事俱備”，也無須裝傳感、畫3D“花錢買醉”。從信息化等于電子記賬本的怪圈中跳脫出來，甚至在簡約模式下，可以剝離那些ERP最為熱衷的，再努力也見效甚微的，包括倉儲在內的一些賬務模塊與包括管理流程在內的伺服系統。因為，在生產流程實時動態中，各種要素共同作用的較小顆粒度作業結果，展現了生產遲滯等待的“大數據”功能，讓管理者在第一時間就能針對癥結，查找原因。人不夠找人，武器不夠找武器，生產效率就能在這種實時準確的管控下不斷提升。解決了生產流程的“我要什么”，即可用不到20%的付出，解決離散型制造存在的超過80%的問題。

離散型制造生產流程數字化（數字化車間）簡約化實施方案，可以是一種通過“手機APP工序編組完工實時反饋”，實現數字化車間的解決方案。其推進計劃，是以離散型企業生產工廠為對象，用網絡計劃模型表達的數字化推進計劃。箭頭表達作業，節點表達作業間承續關系，實施單位在明確下列19項作業內容與要求的同時，明確各項作業占用時間，就能按網絡計劃技術得出項目周期，協同推進。

圖三 數字化車間項目計劃

“項目啟動”。明確推進數字化車間的決心與目標，明確作業內容與推進計劃，明確各項作業負責人與實施人員，明確作業標準與作業提交內容，明確協調辦法，動員推進。

基礎數據與數據規則。“產品結構”，明確產品工藝性類別，明確產品自制件裝配結構與齊套數量；“生產組織”，明確工廠下一級生產部門，例如，車間、工段，直至生產班組及班次分組，明確各級部門排序順序；“生產設備”，將用于產品直接生產的設備按資產編號、設備名稱、規格型號建檔；“人員崗位”，建立生產相關人員數據，為操作權限設定部門主管、計劃調度、人事處理、技術工藝、設備管理崗位，為生產班組配置生產工人，為工人的班組間臨時借用建立操作辦法；“計劃下達”，產品生產執行計劃的導入格式，產品、數量、交期，產品編碼應與產品結構的規范一致，這里不介入產能平衡，只需導入線外判定須執行的生產任務即可；“編組整理”，現有周轉器具（箱、架、車）整理，編號，按下道工序一次轉道量進行最大編組數與周轉器具盛裝量評估，確定周轉器具放置工藝流轉卡位置與放置方法。

數據整合與業務模型。“加工單元”，歸屬于車間（工段）一級的加工方法分類，并與生產班組建立關聯，一個加工單元歸屬于一個生產班組。“生產元”，完整發揮工序加工功能的獨立生產單元，如單臺設備，設備組（按固定關系進行生產的幾臺設備組合，流水線，一人操作并行生產多臺設備），勞動組（多人組合）；“工藝流程”，按每個自制件編制，按加工單元定義加工工序，工序順序，工序節拍，工序定員，最大編組數，齊套數，工序成品率，每工序可用生產元；“計劃分解”，根據計劃下達內容按產品結構，按成品率、齊套數進行每個自制件生產數量與交期的分解，并按起始生產工序所屬加工單元定位到計劃執行部門；“計件工資”，按小時工資與工時定額，或按小時工資與自制件小時產量，建立計件工資計算標準，明確產量、工時統計與輸出格式；“標識制訂”，根據盛裝具工藝流轉卡放置方法、計劃分解數據與工序最大編組數，制定帶有二維碼（條形碼）的工藝流轉卡及其生成方式。

實施作業與統籌模型。“工件盤點”，按產品結構，盤點每道工序在推進前的待生產數量，為每一工序的每一自制件數量建立共用的工藝流轉卡（在制品初始卡），給出統計與輸出格式；“生產配置”，建立生產班組主管對下屬員工與生產元的配置操作，要求每班班前做好配置，可隨時調整配置，系統通過員工完工反饋檢查工序所需設備與員工的合法性；“工序反饋”，以編組為產出計量單位，通過對工藝流轉卡二維碼的完工掃碼，給出自制件名稱規格、合格品數量、工序、產出設備與操作人、時間數據；“分析模型”，計劃進度與預測、工序待產數量與產能、加工件產出速率、設備與勞動利用率等統計分析模型；“統計看板”，分析模型的目視化表達及其部署，形成數字化車間的日常生產管理模式。

“軟件跟進”。軟件開發平臺選擇，數據表結構，數字化車間各操作界面，手機掃碼反饋APP；相關統計分析表與綜合看板設計；關注掃碼反饋操作并發數對系統的要求。

離散型數字化車間的簡約方案，有著信息化“管理扶貧”與“管理增效”功能。基礎數據挖掘與數字化，拾遺補漏，梳理與規范生產流程必要元素。數據整合，建立與完善生產流程的主業務模型，理順生產需求與生產作業資源關系，推進實施，構建統籌模型，實現生產流程的“向管理要效益”，持續增進運營效率。豎立先有再好、先細后精的推進思路，以“手機APP工序編組完工實時反饋”為抓手，實現數字化車間，三個月不是夢想，半年更為可能。

四、數字化離散制造的主要特征

數字化離散制造是信息化技術在工業領域掀起的變革浪潮，會涌現出網絡、軟件、傳感與控制技術之間不同深度的多種結合形式。在離散型企業倡導單純軟件的實現形式（又稱“純數字化”），有利于用最少的投入、最短的時間，取得適合企業需要的數字化成果。同時，我們期待在市場需求、資源能力、裝備技術支持下，實現高度智能化與高度自動化結合的離散型企業數字化成果。

必須認識到，企業數字化進程，是一場由表象到本質、由行為到意識、由強迫到自覺的變革，是一場企業所有者決策、專職部門推動、全體員工參與的變革。不管人們愿意不愿意，數字化進程對全體員工行為方式的改變，一定會引起行為習慣與行為意識的改變，其中包括個人行為與組織行為，作業行為與管理行為，一定會引起企業整體素質的升華。

數字化離散制造有如下六個主要特征：

1.全員參與。產品實現過程的作業人員行為結果與數字化孿生直接相關，其余人員的行為結果與數字化孿生直接或間接相關。無論作業結果是直接登錄還是通過裝置反饋，無論工作決策是直接修訂變量還是通過數據模型體現，無論協同調整是直接改變參數還是在作業結果中反映，在行為中植入信息化元素，糾結、痛苦、掙扎、改變，是企業活動所有參與者必須經歷的。全員行為的準確性、規范化要求，更是考驗企業組織能力、行動能力與行為約束力。推進數字化離散制造，必須領導重視，行政推動，全員動員，是一場全員參與的變革。

2.自我學習。學習是智能的基本標志，人如此，數字化系統也如此。讓數據與人的智慧發生交互作用，充分發揮數據在學習成長中的作用。實際產量與產出節拍的差異，能不斷地矯正生產元的生產能力；實際發生的平均轉道數量與最大編組數差異，能不斷地矯正預定生產周期與盛裝具要求；一段時期客戶訂單、付款動態與授信等級差異，能不斷地矯正客戶資質排序；一段時期供應商實際供應能力與其訂購計劃的差異，能不斷地矯正采購計劃的準確率等等。從多維度的數據與數據關系中，觸發觀察焦點與認知焦點，在新發現、新認知下，發掘數據，調適數據模型，改善指標，就能在數字化系統提供的學習環境中不斷成長。

3.間接管理。“看得見”管理轉變為“看不見”管理，直接管理轉變為間接管理，治療為主轉變為預防為主，這是數據運行的必然結果。“看得見”的直接管理，包括材料浪費、操作不當、設備異常、在制品積壓、供應脫節、請假加班、任務數量、應收應付等；“看不見”的間接管理，包括材料利用率、勞動利用率、設備利用率、生產周期倍率、工序產能負荷率、出勤率、計劃完成率、資金周轉率等。只管看得見、聽得到、摸得著的，漠視那些看不見、聽不到、摸不著的，是典型的趨向于簡單粗放的“家長式管理”。在“看得見”同時，從數字化系統中學會用數據與數據模型管理，兩手都硬。這是一種“頭疼醫頭、腳疼醫腳”到“治標治本、標本兼治”的轉變，一種管理“權術”向管理藝術的轉變。

4.即時反饋。按管控反應機制同步跟進要求，對需求與資源的數據變化，實現相應顆粒度的即時反饋，真正實現數字化孿生。對于離散型生產企業而言，隨時跟進生產流程，隨時解鎖瓶頸工序，進而在第一時間消弭病因，就必須實現物料出入庫的即時賬務處理，必須實現設備、工裝、人員狀態的即時反饋，必須按工序按一次轉道量進行完工即時反饋，乃至更多。否則，就不是數字化孿生，就不是數字化工廠，而是數字記賬工廠，那就“錯把馮京當馬涼”了。

5.目視看板。目視化看板，就是把“看不見”的變成“看得見”的，就是把“間接”的變成“直接”的，是一種“跟著感覺走”的“直覺”管理，一種否定之否定的升華。將主要業務模型與統籌模型用可直觀的圖表表達，并將它們按企業運營統籌要求或業務范疇關聯要求整合在一起，以便比較、映照，進行推理，同時能進行主要數據模型的數據透視，以便歸納、演繹，分析癥結。前者，如次廢工序與瓶頸工序，設備負荷與勞動負荷，應收應付與計劃完成率，資金周轉率與生產周期倍率等；后者，如定位影響勞動利用率的班組及人員，定位影響生產周期倍率的品種與數量，定位影響儲運成本的客戶與訂單等。目視看板，無論一屏展現還是分屏展現，應具備圖表的直觀性與整合性，并有預警、提醒功能。

6.行星組織。一是要有協同主要職能的運營中心；二是要有圍繞運營中心運轉的各個職能部門。結合目視看板形式，形成真正能看路行車的“駕駛艙”，而不是走過看過可以錯過的電子展示墻。管控方式變革勢必引起組織形式變革，較小顆粒度的數據即時反饋與同步跟進方式，勢必形成集中以統籌兼顧、分散以快速反應的運作機制，勢必形成層級扁平化、打破部門墻的組織系統。職能部門圍繞運營中心轉，就是圍繞企業的“我要什么”轉，心往一處想，勁往一處使，琴瑟和弦，鐘鼓齊鳴，才能在《命運交響曲》中掌握自身命運，才能在《英雄交響曲》中成就英雄偉業。