智能制造赋能技术

在精益生产中，有很多工具的应用，标志着精益生产的实施程度，诸如：5S、SMED（快速换模）、VSM（价值流图）、Kanban（看板）、Heijunka（荷均卡）、Milk Run（循环送料）、Andon（安灯）、Poka-yoke（防呆）、Mizusumashi（水蜘蛛）、Ergo JIG Samurai（武士刀架）等。使用了这些工具、不等于就实现的精益生产，但它们会在一定程度强化精益生产的实施。

同样，在智能制造中，也存在一些技术，使用了这些技术不等于就实现了智能制造，但它们会在一定程度加强智能制造的实施，我们把这些技术称为：智能制造的赋能技术。

按CESMII对智能制造的定义，这些赋能技术可分两大类，比特领域和原子领域。可以简单地看作两种技术。

一种是智能制造中的关键 OT

OT是全称是：Operation Technology运营技术（参见“工业百条：运营技术” ），Gartner公司对OT技术的定义是对企业的各类终端、流程和事件进行监控或控制的软硬件技术。本文希望扩展一下其含义，因为在企业的实际运营中，有一些方法论及工具，也对企业的卓越运营有着重要的影响，比如：QFD（质量功能展开）、DFX（面向X的设计）、DFMEA/PFMEA（实效模式分析）、MSA（量具分析）、SPC（统计过程控制）这类已为很多世界500强企业所熟知并广泛应用的方法论和工具，国内的很多企业对这些方法论和工具的应用尚未成熟。当然，按Gartner的定义，OT里面应还包括智能机床、工业机械手、智能物流设备、数据采集设备、实时控制设备等直接作用于制造过程的技术。

一种是智能制造中的关键 IT

IT技术从CAD/CAE/CAM到MIS/ERP，早已在国内得到了广泛的应用。所不同的是，在智能制造领域内，出现了一些新的IT框架系统，比如：OPC UA、工业互联网平台使能技术等。与此同时，为提高制造过程信息传输的实时性和安全性，近年推出了新的工业以太网协议TSN。最后，这些技术整合在一起形成了赛博物理系统，并在工业大数据技术之上形成了给制造过程赋予了智能化的元素。

上述赋能技术，可作为实施具体的智能制造成熟度评测时的参考。更多的赋能技术、以及赋能技术在成熟度评测中的权重，需要在评测的实践中不断探索、优化，也即：智能制造成熟度模型本身也是持续发展的。

制造过程的关键信息

重新回到制造本身，再来看看制造过程的关键信息，因为这些关键信息将驱动整个制造过程的运行。这些关键信息包括：

1.What，企业提供什么产品，对应：产品研发与设计的相关信息；

2.How，企业如何提供产品，对应：产品工艺、制造工程等相关信息；

3.How Many，企业生产多少产品，对应：订单、产量、库存等信息；

4.When，企业何时进行生产，对应：生产计划与排程的相关信息。

抓住这些基本信息，就能抓住一个制造型企业的整体运营状况，这是在实施评测的初期应去了解的信息。

因为这些信息驱动了制造过程的运行，智能制造中不管是OT还是IT，其实为这些信息的有效流转提供服务的，。抓住这些信息，还有利于更好的理解智能制造的赋能技术和制造过程是否得到了有效的结合。

本文提出识别制造过程关键信息的目的，不是为了分析成熟度评测模型，而是为了强调评测实施人员应具备的知识储备。全面而清晰的了解这些信息的基本流动模式，才能有效的和评测对象（制造型企业）进行对话，才能灵活的运用评测模型、给出客观而令人信服的评测结论及建议。