复杂电子装备制造数字化工厂实现逻辑与实施步骤

因固有的小批量、多品种、短周期特点，在复杂电子装备尤其是雷达电子装备的生产过程中，一直存在着计划排程不准确、物料配送不及时、人员调度困难、设备状态不清楚、交付拖期超期等一系列问题。其中客户的交付需求往往是行业面临的最大挑战，围绕着产品的交付计划，如何完成生产要素的动态整合、生产资料的按需配给，是保障电子装备研制生产和交付的关键。

其实，这一系列问题的根源在于流程繁琐混乱、过程监测匮乏、生产资源不协调以及缺少顶层的决策和管理。支撑决策和管理的根本就是数据，数据是数字化转型的驱动力。数字化转型意味着企业从僵化到敏捷，通过数字化技术疏通整个制造流程，完成人力、物力、资源的协同配合，完成生产过程的透明化管理和质量的监测。但数字化转型是一个系统工程，不仅仅是一台设备自动化的提升、一个环节的数据采集，更是一个全局优化和迭代的过程。

企业的关键绩效指标（KPI）也是数字化转型过程的核心驱动力。KPI可以客观、有效地衡量数字化工厂建设中的因素和变化，将精力从无关紧要的琐事中解脱出来，着重关注数字化工厂实现过程中的关键改善方向，提升改进效果。数字化工厂实现的逻辑与实施可以简单分为4个步骤，如图1所示。

首先需要通过全流程优化构建数字化的标准流程。通过流程变革，疏通生产过程中的堵塞环节，建立多并行、少环节、快响应、多备份的标准化流程。然后是业务系统的有效支撑。通过捕获企业管理的优先级，对照行业领先做法分析当前绩效，以确定关键绩效差距，并以此为基础确定速效、长期的运营改进和成本降低机会。制定企业优先计划路线图和升级业务系统，通过业务流程再现的方式，梳理业务流程中的问题和改善方向，结合KPI指标进行分析，从而解决业务系统中的主要问题。

进一步搭建数字化工厂平台。平台的建立包括车间信息系统的构建以及工厂硬件的提升。以自动化水平提升为依托，构建基于生产数据的制造运营管理力量。瞄准脉动式生产对资源动态调配的需求，建立数据采集、制造运营、仓储物流、运行监测等信息化系统，以数据贯通数字化工厂平台的运行。最后，通过平台呈现的数据，对生产计划进行自动排程，对人员、设备、物料进行动态调配。建设可视化综合看板，进行生产过程的决策和管理，并基于目标完成持续改进，最终实现企业的数字化转型。

本文以一个典型的雷达电子装配为例，通过全流程调研流程呈现、分析与优化和数字化转型路径3个维度对复杂电子装备的数字化实现过程进行了探索和研究。

以典型雷达电子装备为例，从订单到交付（OTD）主要包括研发设计、物资采购、生产制造和质量管理4个大的层面，具体如图2所示。每个层面在产品生产的全生命周期中都存在着一定的问题，而这些问题往往不仅仅是各层面本身的技术问题，更多的是整个生产流程、各个生产环节彼此牵制关联形成的。因此，面向雷达电子装备多品种、小批量、变节拍的柔性生产需求，消除现有生产端的业务痛点与难点，完成数字化转型，首要任务是自上而下全流程梳理与优化。

作为一个复杂的电子装备，从合同签订至产品交付，整个项目周期持续约22 ～ 25个月，其整体业务流程及每个子业务的基本流程如图3所示。项目实施过程涉及企业内多个部门，审批流程多，周期长。另外，业务过程复杂多变，沟通协调难度大。

1）设计工艺编制

雷达电子装备的设计多是针对新产品的设计，设计的标准化、模块化成熟度低，设计过程中各种影响因素较多，有效的设计时间只占整个设计周期的30%左右，具体存在的问题及改进方向如图4所示。

2）生产计划、物料采购

多项目混合的物料采购方式给计划的制订带来很大的困难，导致采购难度大，同时原材料问题、设计更改等都会影响物料采购及计划的制订，具体如图5所示。

3）生产加工与测试

生产过程中存在紧急订单和较多的插单情况，给生产的均衡进行带来影响。同时，生产过程中无效等待时间较多，限制了生产能力并延长了生产周期，具体如图6所示。

通过对项目过程中各业务流程的问题进行分析，梳理存在的问题，提出改善建议。同时对设计管理、采购管理和制造管理3大业务的改善方向及KPI指标进行分析，具体见表1。

通过对业务过程的改善方向权重进行分析，形成问题改善地图，如图7所示。根据图7所示的问题改善地图可以找出项目难度低且KPI指标高的改进项，作为首要改进目标来实施，按照评价等级1—4，逐步突破，将问题全部解决从而提升企业效率。

从合同签订到产品交付，质量管理贯穿整个业务过程，每个环节都存在质量管控点。质量体系、质量控制及质量改善是企业质量管理的核心工作。数字化工厂建设相关工作主要是寻找信息化的潜在支撑，对质量问题及数据予以呈现。

对于图2所示产品交付过程中的问题，数字化对质量改善的建议包括：1）针对研制产品返工率高的问题，记录返工流程，为系统性分析提供依据；2）在过程质量控制（PQC）方面，推进数字化装配工具应用，消除信息盲点，完善质量数据；3）针对质量数据多以定性为主、人工输入占比较大，导致质量改善缺少有效的数据支撑和分析的问题，提升过程自动化检测水平，通过设备检测数据的自动采集和结构化存储，来支撑质量数据的录入及统计分析。

数字车间建设主要围绕工艺流程、生产装备、生产效率、物流效率等方面开展。针对制造过程、检验过程和测试过程，合理优化工艺流程，均衡各工位生产节拍。开展生产装备自动化建设，通过给各工位配备自动化工装和设备，提升装备专业化水准，实现各工位的效率提升。以智能、柔性生产线为依托，根据订单切换产能和节拍，满足雷达小批量、多品种、变节拍生产需求。车间设置缓存库和线边库，整个生产物流形成“缓存库–线边库–工位”三级物料配送模式，通过自动导引车（AGV）、电动叉车进行物料周转与配送。车间内物流路线主要以直线物流为主，简洁高效。

信息系统为产品和业务服务，因此在进行数字化工厂建设过程中，首先需要结合企业目标实现全流程透明，并在此基础上打造一体化、数字化平台。结合前期的调研及分析工作，面向雷达装备多品种、小批量、变节拍的柔性生产需求，开展数字化工厂建设，消除生产制造端的业务痛点与难点。

围绕数字化工厂生产管理系统架构（图9），以生产过程的端到端数据贯通为目标，搭建企业资源规划（ERP）系统、车间运营管理系统（MOM）、仓储管理系统（WMS）、监控与数据采集（SCADA）系统、车间可视化展示系统（WVS）的车间信息化管理架构，实现基于大数据的工厂运营管理。

其中车间运营管理系统实现生产计划、生产资源等的管控；物流管理系统实现车间物料管理和配送管理；数据采集系统作为车间管理系统与生产设备数据传递的中枢，实现生产计划等数据的下达和生产过程数据采集；可视化系统实现生产过程数据的综合展示。目前已实现了跨车间的制造工序协同,关键生产设备数据实现实时采集，初步具备了可视化辅助决策能力。通过对生产数据的深度挖掘，实现了生产需求与生成资源的高效匹配。

本文通过雷达电子装备制造业中的一个具体项目，系统研究了该项目实现数字化的实施路径，从业务流程梳理、问题调研、基于KPI的改善权重分析和数字化实施工作计划建立，形成了数字化实现的基本方法论。最后，通过数字化工厂建设, 论证了该方法论具有可实施性。该项目已经完成了既定的目标，初步具备可视化辅助决策能力，实现了企业运营管理的巨大提升。该方法可以推广至其他数字化项目，为其他制造企业的数字化实现提供借鉴。