JNTY体育：精益管理做不好？可能是少了数字化这把“尺子”

作者 | 耿峰

策划 | 高玉娴

实现产品高质量同时是否就意味着高成本投入？诞生于上世纪 50 年代的精益思想，期望实现的正是“高质量、准交付、低成本”之间的平衡。

但是，经过数十年来的引入和实践，精益思想和管理模式在我国制造企业中的推行之路一直并不顺畅jnty有限公司。究其背后的原因，在最新一期的 InfoQ《超级连麦. 数智大脑》直播中，青岛中集冷藏箱制造有限公司（以下简称“QCRC”）CIO 耿峰谈及四大挑战，包括——数据割裂、管理资源投入大、缺乏端到端实时绩效监管以及一线工作要求高效快速。

在其看来，很多企业推行精益化多年之所以效果不理想，主要是因为少了一把“即时、客观、透明”，能够反映企业各个环节运行过程和结果的“数字化”尺子。

因此，作为全球规模最大的冷藏集装箱制造基地，QCRC从 2013 年开始建设数字化工厂，在这个过程中，始终秉承的是“工业化+数字化+精益化”的理念核心。其中，工业化相当于企业的肌肉，精益化相当于企业大脑，数字化化则是企业神经。精益化指令要通过与业务深度融合的数字化的管理体系，下到到工业硬件现场，才能持续实现管理水平和竞争力的提升。

以下是分享全文（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）（点击链接可查看完整直播回放）：

首先，从时代背景来看，如今全球进入VUCA（ Volatile 不稳定 、 Uncertain 不确定 、 Complex 复杂 、和 Ambiguous 模糊）的时代，这已经是全球宏观经济的主要趋势，同时意味着我国经济发展的外部环境中的不确定因素也越来越多。

另外，在十四大之后，我国的发展主基调是高质量增长，中国制造业将加速向高质量发展，从而持续优化产业，调整供给侧。在这个过程中，科技创新将成为新的战略核心，数字经济将成为经济增长的新动能，全球数字化进程将持续加速。

在这一背景下，企业必须以业务模式的变革为起点，完成五大转型：第一，向市场化的竞争模式转型；第二，也是我们今天重点要讲的，向精益化的管理模式转型；第三，向平台化运营转型；第四，向制造业服务化模型去转型；最后，就是向创新与集成供应商的模式转型，构建生态。

我们可以看到，现在全球灯塔工厂或者灯塔企业的数字化应用，都是横跨端到端全价值链广泛部署的。比如：

• 在数字化研发环节，使用 3D 仿真、数字孪生、高阶分析等技术，面向整个精益研发体系去做搭建；
• 在数字化采购端，利用技术实现 MRP（物料需求计划）的全线提升，供应链的贯穿打通、供应商材料质量追溯，以及预到货等等；
• 在数字化生产环节，就需要与精益化相结合，对整个精益制造体系实现数字化，表现在设备的预见性维护、智能化能耗管理等方面；
• 在数字化物流环节，对交付全流程进行数字跟踪和追溯，不管是线内还是线外的，做到全物料的动态管理；
• 在数字化供应链环节，利用端到端实时供应链可视平台和高级分析优化交付管理；
• 而最后的数字化服务环节，是架设在物联网上的增值服务，是未来的蓝海，它的核心是基于大数据的智能维保与售后增值服务，将服务的结果反馈到前端的研发，形成端到端的闭环，进而再去迭代产品。

为了实现这些目标，我们必须要谈的是数字化转型至关重要的四类技术：

一是透明化技术，比如人机界面、VR、MR、AR 等等；二是智能化技术，包括机器学习、深度学习、先进分析等等；三是精益化，即整个企业从研发到交付全价值流（包括商务价值流和制造价值流）的覆盖，主要是基于业绩、KPI，基于整个动态经营过程中的运营成本和利润进行优化；四是自动化技术，包括自动化装备、机器人、AGV 自动导向运输车、流程自动化等等，最终打造一个现下比较流行的“黑灯工厂”或“无人工厂”。

再来看 QCRC 自身的实践。我们从 2013 年开始建设数字化工厂，在这个过程中，秉承的理念就是以工业化、数字化、精益化为核心。

其中，工业化主要是生产现场的自动化，包括生产设备、AGV 等等这些硬件的升级，从而对硬件能力进行深挖，实现预防性设备维修、产能负荷提升、人员与设备能力精准匹配等目的；数字化（过去是信息化）主要是利用多年来建设的 ERP、PLM、CRM、MES 等系统助力管理升级，达到精准配送、实时管理、成本可视等目的；精益化是企业经营管理等核心理念和体系，强调以客户价值为中心，优化“人机料法环测”各个节点，包括完善标准化与规范化作业、少量库存储备、事前质量预案等精益基本功。

这三者之间的关系——工业化相当于企业的肌肉，精益化相当于企业大脑，数字化化则是企业神经。精益化指令要通过与业务深度融合的数字化的管理体系，下到到工业硬件现场，才能持续实现管理水平和竞争力的提升。

但是，中国制造企业长期以来一直缺乏精益制造管理体系的落地，虽然不少企业都在推行这一模式，但效果并不理想。大家的具体痛点是什么呢？

首先，数据是割裂的。因为推行精益的工具特别多，这使得后面的表单数量也很多，信息纷繁复杂，在这个过程中不仅会产生数据割裂和孤岛，而且由于大部分数据是手工统计和报送的，所以实时性和精准度也不够；

其次，管理资源投入大。因为精益涉及的模块特别多，可控性、稳定性差，模块之间如果割裂就会导致流程和数据断层，因此，需要投入大量的管理资源，实现模块的融会贯通，同时还需要搭建统一平台协同管控；

再者，缺乏端到端的实时绩效监管。正因为前面所说的数据、流程的断裂，就会导致流程响应“乱、慢、断”，可能出了问题不知道找谁，也可能不知道什么时候问题能被解决，或者数据反馈上来后，不知道如何能够快速地把结果传递下去；

另外，一线也要求自己的工作能够足够高效、快速。过去他们只要按照计划完成既定工作就行，推行精益化之后还要去做其它的工作任务，并且，在这个过程中，如果生产过程不透明还会产生更多的衍生问题，比如设备故障率高、成本压力大、质量风险高等等，而缺乏精细的资源配置计划同样会带来很多新的问题。

总结来说，很多企业精益化推了很多年为什么效果不理想，主要是因为少了一把“即时、客观、透明”，反映企业各个环节运行过程和结果的“数字化”尺子。

回归到精益的价值，它的推行主要是为了对内面向制造价值流实现降本增效，而降本增效首先要以“财”（即成本）为中心，同时从“人、机、料、法、环、测”六大元素入手。当然，大家在讲“降本增效”的时候，有时候会有一个误区，认为降本意味着增效或者增效等同于降本，事实上不一定如此，它们之间是一个平衡关系。

比如前面谈到的，有的时候企业为了提升产线效率，就要投入大量的人工、装备等等，这背后的成本必然是上升的。所以，我们要在这个过程中判断效率提升，如果基于成本和利润的统一考量，到底能不能成比例。除此之外，精益的推行还有另一个目标，就是对外面向商务价值流赋能企业创新，比如说产品创新、工艺创新、市场创新等等。

下面我们主要讲讲面向制造价值流的降本增效的目标如何实现，由于时间关系，主要围绕“人机料法环测”中的 “机”“测”两个场景介绍一下。

• 设备管理

首先，从“机”的角度来看，设备是制造企业的核心，古语有云“工欲善其事，必先利其器”，针对设备的数字化精益改造，我们需要两大核心抓手：一个是 MES，另一个是 IOT。通过设备间的互联和动态分析，实时采集设备工作状态，比如它是正常运转，还是预警状态，甚至已经停掉，如果管理人员能及时获取相关信息，就可以避免因为不及时处理故障而导致停机。

这背后的核心管理理念实际上就是 TPM（全员生产维护），通过对 TPM 的数字化，我们把定期保全、设备讲解、病例卡、异常通知、巡检、维修等功能现在基本全部都做在了 APP 上，并且与IOT融合在一起，可以基于相关数据进行分析。

• 产品检测

针对产品的检测，过去每条产线我们都需要配备一名专门的质检人员盯着，在这个过程中，人是不能离开的，如果必须离开就需要有人来顶替他；另外，由于是人眼检测、手工记录，就有可能出现漏检的问题，而且可能还会存在描述不清楚，无法复查缺陷详情的情况。

为了解决这些问题，2020 年左右我们开始使用大数据模型，通过配备算力、摄像头等硬件设备，实时自动采集样本数据，标记缺陷信息，并交给模型进行学习训练，最终会生成一个类似于体检报告的东西，它会跟随着生产出来的产品提供给客户。因为这类产品是不可能做到百分百零缺陷的，而通过这份报告，客户就可以根据标记的缺陷位置在使用过程中把它避开，这就形成了一个完整闭环。

另外，要强调的是，在我们的生产现场是全面覆盖移动应用的，包括大家比较熟悉的收料、发料、检查等等这些场景基本上都可以通过 APP 完成操作。在内部，我们把它称为“一机在手，现场业务全都有”的管理模式。

下面，讲一下数字化精益企业的建设保障体系。

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首先，要围绕“业务第一”这一核心，同时把组织、流程、平台工具三要素融合在一起；

其次，数据第一。通过挖掘数据价值进行精益改造，这是为一个企业源源不断提供创新生命力的重要引擎。但在这个过程中，数据要标准化，要具有准确性。甚至，有的数据哪怕不那么及时，也要确保准确性，这是使用数据的前提和底线。因为如果企业基于错误的数据去分析，结果必然也是错误的；

其三，要建设复合型人才队伍，一个既懂管理、懂业务还要懂技术、懂经营的复合型团队，是企业实现数字化精益的基石；

其四，要高度重视变革管理，其中包括组织变革和管理模式变革，这是两个“一把手”，一个是公司或集团的一把手，另一个是业务部门的的一把手。

最后，总结一下整个数字化转型的演进过程。我们认为，过去先进制造、智能制造、工业大数据、工业互联网等制造业现代化的理念，应该统一到转型升级、提高核心竞争力的口径上来。

因为无论是精益化还是数字化，在过去推行的过程中，很多人都会问到这样一个问题，即“这些东西的价值如何体现在经营结果上”。对于我们而言，就必须更善于从品牌、质量、创新力、人均利润率、市场占有率、劳动生产率等方面去进行总结，在这些话语体系下探讨数字化精益的价值。

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最后再强调一下，“数字化人才将来在未来 5-10 年出现最大的缺口，而头部企业也将通过对人才的垄断实现能力的垄断”。所以，对复合型数字化人才的培养和留存，也是未来企业应该特别重视的课题。

耿峰，青岛中集冷藏箱 CIO。坚守制造业信息化一线工作十余年，主持实施过公司 ERP、CRM、PLM、SRM、HR、服务器虚拟化、一卡通、条形码、数据防泄漏、桌面安全、私有云、企业内控体系、数字化工厂等项目，几乎涵盖制造业信息化的全部范畴。是国内较早的实战派云计算专家，第一批将虚拟化技术引进企业的 CIO，近些年专注数字化精益制造工厂的探索于实战。