工業4.0、中國制造2025、物聯網、工業大數據也是職業發展的必由之路。


一家工廠采用了一定的方法來提高效率(例如,一家工廠的在線主管突然決定讓一個車站繼續生產,直到他看到缺乏中間庫存)。


然后工廠負責人通過總結這種方法(拉動可能比推動好)獲得了知識(拉動)。


然后在工廠進一步推廣該系統,提高整個工廠的效率,進一步提高知識(完善的拉動系統設計和應用方法)


這些知識推廣到整個行業,提高整個行業的水平,整個行業對這些知識的探索,進一步提高了這些知識。(豐田生產系統TPS被總結為精益生產,并推廣到世界各地)


工業工程知識、精益生產知識、6sigma知識和這些知識體系的內容大多是通過實踐-總結-完善-進一步指導實踐的過程進行的。


工業工程,精益生產,6sigma。


首選,與這些概念相關的術語和方法的應用,都是為了提高效率


一個工業企業如何理解效率,就是用更少的人,更少的時間,更少的資源,更好更準確的(Quality),更快的完成更多的任務,生產更多的產品。


稍微定義一下這些概念:


工業工程是工業企業管理中發展起來的一門學科。其核心是管理工業企業的行為,如人、行動、材料和時間,以提高效率。這是一個非常大的概念。幾乎所有工業企業的管理行為都可以歸納為這個術語,新內容也在不斷擴展。


精益生產是一種管理方式和管理方法體系。它可以被視為工業工程的子集。請參考文章:


Leanproduction精益生產01:Lean的歷史和TPS。


6sigma六西格瑪是一系列利用統計方法確保產品質量的管理方法。以德國的6sigma課程為例。管理理念的一部分是精益生產的內容,然后是DMAIC中使用的工具(Define、Measure、Analyze、Improve和Control)。


也許,如果你的專業叫做工業工程,精益生產很可能是一門單獨的課程,6sigma可能是專業課程的一部分。


在定義之初,精益生產是管理整個企業甚至整個行業價值鏈的指導思想。從發展到不斷完善,內容越來越多。關于精益生產


然而,作為一種系統管理方法,6sigma出現得晚得多,只是在通用電氣公司以工具箱的形式出現。后來,它經歷了大量的擴展,這是一種類似于商業化的行為。這些工具和內容不是6sigma獨有的,但它使用一個盒子系統(DMAIC)來安裝所有這些東西并進行商業化,包括綠帶、黑帶等。這個盒子不是很獨特。參考DemingPDCA。


機遇與挑戰兩種方式:傳統工業工程與工業4.0:。


我的一位導演說,提高效率的最終方法有兩種:


工業工程達到極致,人機合作效率達到極致。


智能工廠的極致、機器、數據、人工智能使整體效率達到極致。


兩個方向沒有矛盾,而是相輔相成。雖然是不同的發展方向,但并非背道而馳。現代工廠的改進和優化措施也是兩者的結合。


工業工程是數字化的。


曾經面試過一家在精益生產行業做得很好的咨詢公司,總部在德國。面試官說:在企業流程優化之前,不應該數字化。


大量數據分析師還表示,數據分析往往不能創造價值,而是為傳統行業服務創造價值。這意味著指導特定的工業生產、供應鏈、現場管理或傳統的工業項目知識。如何接受訂單,規劃供應鏈,安排生產,確保質量,即使在智能工廠,在高級人工智能出現之前,這些仍然是最基本的東西。


如果沒有工業工程的基礎,智能工廠和智能供應鏈只是空中閣樓。


1+1>2配合工業工程,提高效率。


數字智能工廠與工業項目相結合,并不是一個新的話題。例如,利用數據、運籌學來安排物流計劃、生產計劃、統計和數據挖掘來分析質量缺陷,進一步提高質量。


當智能工廠的概念能夠實現時,工業工程和精益生產不會被淘汰,而是會借用智能工廠的工具發揮更大的作用。


過去,由于缺乏數據、工具和時間的大規模分析,或過程的快速實時改進,以及更頻繁的人員和物流調動,依靠智能工廠可以成為現實。管理者可以準確到分鐘,在線材料可以準確到分鐘,工廠物流也可以準確到分鐘。


虛擬工廠使工廠經理和生產線經理能夠更全面、更實時地分析和預覽改進的效果。實時獲取數據,監控生產線、機器、材料、產品、員工和環境的變化,更有效地保證質量。可以說,它提高了工業工程從業者的效率和上限。


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