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美、德、日的智能制造有何不同?
2018-12-06 16:16:59 来源: 作者: 【 】 浏览:25次 评论:0

各国围绕制造业,都提出了相应的战略——美国的“国家制造创新网络”、德国的“工业4.0”,日本的“工业价值链”,当然还有中国的“中国制造2025”。那么,这些战略之间有何差异呢?而形成这些差异的根本原因又是什么?

四次工业革命的到来为各个国家提供了发展和转型的机遇,也面临竞争力格局变化的挑战,智能制造成为各国竞争的新战场。各国围绕制造业,都提出了相应的战略——美国的“国家制造创新网络”、德国的“工业4.0”,日本的“工业价值链”,当然还有中国的“中国制造2025”。那么,这些战略之间有何差异呢?而形成这些差异的根本原因又是什么?

对知识的理解、积累和传承方式差异,决定了制造哲学和文化

对制造业而言,简单地来讲即是“发现问题(比如质量缺陷、精度缺失、设备故障、成本较高、效率低下等)、了解问题,在此过程中获取信息,并将其抽象化为知识,再利用知识去认识、解决和避免问题的过程。”

了解和解决问题的手段和方法决定了所获得知识的形式,而将知识抽象化加以运用的过程和形式则决定了知识传承的形式。这个过程可以通过“人来完成”、“数据来完成”或是“系统来完成”,这也是决定一个国家制造哲学的最根本原因。

日本:“通过组织文化和人的训练不断改善,在知识承载上非常依赖人”

日本独特的克忍、服从和集体观念文化也深深地影响了日本的制造文化,其最主要的特征就是通过组织的不断优化、文化建设和人的训练来解决生产系统中的问题。这一点相信国内许多制造企业都感同身受,因为大家在接受精益培训的时候被反复强调的3个方面就是“公司文化”、“三级组织”和“人才训练”。最典型的体现就是日本在20世纪70年代提出的以“全生产系统维护(TPM)”为核心的生产管理体系。其核心思想可以用“三全”来概括:全效率、全系统和全员参与。实现方式主要包括在3个方面的改善:提高工作技能、改进团队精神和改善工作环境,以致在20世纪90年代以后日本选择“精益制造(Lean Manufacturing)”作为其转型方向,而非“6-sigma质量管理体系”。

日本企业在人才的培养方面也是不遗余力的,尤其是“雇员终身制”文化,将雇员与企业的命运紧密联系在一起,使得人的经验和知识能够在企业内部积累、运用和传承。

日本企业解决问题的方式通常是:

发生问题→人员迅速到现场、确认现物、探究现实(三现),并解决问题→分析问题产生的原因,通过改善来避免问题

最终的知识落在了人的身上,人的技能提升之后,解决和避免问题的能力也就上升了。

因此对于日本企业而言,员工是最重要的价值,对人的信任远胜于对设备、数据和系统的信任,所有的自动化或是信息化建设也都是围绕着帮助人去工作为目的,所以日本企业从来不会谈机器换人或是无人工厂。

德国:“通过设备和生产系统的不断升级,将知识固化在设备上”

德国的先进设备和自动化的生产线是举世闻名的,可以说在装备制造业的实力上有着傲视群雄的资格。同时德国人严谨的风格,以及其独特的“学徒制”高等教育模式,使得德国制造业的风格非常务实,理论研究与工业应用的结合也最紧密。然而德国也很早就面临劳动力短缺的间题,在2015年各国竞争力指数的报告中,劳动力是德国唯一弱于创新驱动型国家平均水平的一项。因此,德国不得不通过研发更先进的装备和高度集成自动的生产线来弥补这个不足。

德国的制造业解决问题的逻辑是:

发生问题→人(或装备)解决问题→将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中→对相似问题自动解决或避免

举个比较直观的例子来比较日本和德国解决问题方式的不同:如果生产线上经常发生物料分拣出错的现象,那么日本的解决方式很有可能是改善物料辨识度(颜色等)、员工训练,以及设置复查制度。而德国则很可能会设计一个射频识别(RFID)扫码自动分拣系统,或是利用图像识别+机械手臂自动进行分拣。

美国:“从数据和移民中获得新的知识,并擅长颠覆和重新定义问题”

与日本和德国相比,美国在解决问题的方式中最注重数据的作用,无论是客户的需求分析、客户关系管理、生产过程中的质量管理、设备的健康管理、供应链管理、产品的服役期管理和服务等方面都大量地依靠数据进行。这也造成了20世纪90年代后美国与日本选择了两种不同的制造系统改善方式,美国企业普遍选择了非常依赖数据的6-sigma体系,而日本选择了非常依赖人和制度的精益管理体系。

中国的制造企业在2000年以后的质量和管理改革上,大多选择了精益体系这条道路,一方面因为中国与日本文化的相似性,更多的还是因为中国企业普遍缺乏数据的积累和信息化基础,这个问题到现在也依然没有解决。

  除了从生产系统中获取数据以外,美国还在21世纪初提出了“产品全生命周期管理(PLM)”的概念,核心是对所有与产品相关的数据在整个生命周期内进行管理,管理的对象即为产品的数据,目的是全生命周期的增值服务和实现到设计端的数据闭环。


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