【直面挑戰】精益視角下的智能制造-制造企業在疫情后如何生存與重塑增長
原創 蔡穎 高效計劃與智能調度排程研究會 昨天
        我們領教了世界是何等兇頑，同時又得知世界也可以變得溫存和美好。 -村上春樹

制造企業現在面對前所未有的困難和挑戰，尤其疫情突發與經濟下滑的形勢下，我們如何把握企業生存和重塑增長戰略的平衡，突破重圍，實現精益增長？
在這種環境下，我們可以用新的方法即駕馭精益的數字化變革，也就是我今天與各位一起研討的內容，在精益視角下智能制造或者是精益視角下的數字化轉型。
我在這個行業工作了30多年，一直從事這方面的工作。我也寫了三本書，今天主要講的內容是在最后一本書即精益實踐與信息化書里，也就是如何精益數字化轉型。
中小型企業尤其是制造業如何從生存到恢復再到增長，這是一個今天大家重點關心的方面。我們知道，在企業的生命周期總會遇到各種“戰疫”，我們只有直面各種挑戰、危機，企業家們一定要根據具體的情況樹立清晰的戰略，如何平衡適應性生存戰略與重塑增長戰略。這就未來這段時間，我們制造企業需要重點要考慮的。
企業是個有機體，只有不斷的蛻變，持續的改善，提高組織的免疫力，才能提質降本增效，消除一切浪費。在精益化的永無止境持續改善過程中，也需要數字化轉型，用數字化智能化的先進技術融入精益化為客戶創造新的價值。即精益化生存，數字化增長。

我今天與各位研討內容包括兩個方面。第一個是智能時代的精益企業，跟傳統的精益企業區別在哪里。第二是如何構建數字化智能制造。
 

一、智能時代的精益企業

精益大師詹姆斯沃馬克講過一句話：如果你不能迅速把產品開發時間減半，訂單交付時間減少75%，生產周期減少90%。那你一定哪里做錯了。這句話實際上很震撼的，給我們制造企業的改善提供了一個目標與方向。

再看看我們現在中國制造企業面臨的主要問題。這里只提四個方面，第一方面，我們缺少創新，這里面包含產品創新、商業模式的創新等。我們的品牌溢價能力不高。第二方面，就是一個質量管理，質量管理永遠是第一位的，同時還要提高我們的生產效率。第三個方面，我們已經沒有什么制造成本優勢了，浪費非常非常大。第四個方面，我們應對市場變化的適應能力較弱。這幾個方面均是我們中國制造企業尤其是中小企業的難點，當然也不止這些。

現在的商業環境，要求我們去變革，產品變化的加快?？蛻粜枨蠖鄻踊?。環境復雜不易預測。成本壓力。還有服務水平越來越來要求高。在這種環境下，我們整個生產的模式，市場的這個需求類型也在變化?，F在大部分企業都面臨多品種小批量的按單個性化生產，而這個模式已經是常態。

這種模式會導致我們制造企業管理的越來越來復雜性，難度越來越來大。我們具體來看看它顯示在以下幾個方面：

需求不確定，隨機需求很難掌握。需求訂單個性化定制，比如說非標生產，邊研發邊生產。邊采購邊發貨。研發周期必須要短，迭代式研發制造迭代，從試產到量產快速轉換。很多企業已經有很多品種，幾百到幾千個品種并行生產。這樣就會導致資源出現瓶頸。不僅出現瓶頸還會動態的變化，動態飄移。訂單會隨時變化，比如客戶經常的插單或修改訂單。設備的故障，質量問題都會影響到生產周期的不確定性。計劃排產的適應性。一旦生產計劃變化，導致產品的變化，設備與產線如何柔性的應對。那么質量、工藝也易出現問題。無法迭代可靠驗證。質量如何事先或及時控制。那么多訂單都不能延遲，準時交給客戶。需要跟蹤所有訂單滿足客戶的交期。而物料需求的變化導致庫存積壓或短缺，采購疲于奔命。這一系列互相關聯的變量，成本很難核算而且成本易失控。這些非線性的關系，我們稱是復雜系統?，F象是三高，高交期、高庫存、高成本。一旦環境惡劣，比如這次突發的疫情或重大的災難了，企業就會轟然倒塌。

復雜系統需要關鍵變量來控制，我們可以通過三個維度來控制，一是研發制造一體化，二是制造執行集成自動化，三是精益供應鏈優化。這里只提運作管理范疇，當然，企業戰略、組織、流程、文化、績效等也很重要。但在今天的課程就不講這些了。

智能制造是基于供應鏈邏輯和精益思維顯現的。供應鏈邏輯是以最小化整體擁有成本，實現最大化客戶服務水平。精益思維是消除一切浪費高質量的實現客戶價值。所以精益供應鏈解決的目標一般是企業的核心競爭力和快速響應客戶個性化需求，如產能有效的利用率、交付的及時交付率、質量一次合格率。企業的流動率、庫存周轉率、采購準時到貨率。多品種小批量的短周期。訂單配置定制及銷售訂單的變更率。

智能制造數字化通過數據的六個連接，解決客戶多樣需求導致生產計劃的頻繁變化，導致工藝及時切換和設備的控制。第一個要連接客戶的需求端與數字化系統，是實現訂單的及時更新，產品能及時反饋。信息系統跟設備的連接。實現生產的計劃信息直接落在設備上。設備與設備之間連接，實現工藝之間的自動協調。生產設備與生產人員的連接，通過實現生產過程的隨時監控。生產與產品的連接。實現多產品切換及時并切換時間最小化的加工順序。質量的實時連接，在線的質量檢測與自動化檢測。

現在，很多新的技術的出現，如物聯網、大數據、云計算、移動互聯、人工智能、機器人、5G等等。那么我們制造企業如何積極擁抱這些技術來為我所用。

這些新技術應用，互相之間是有邏輯的。數據的連接會產生大量的數據，這些數據有結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。我們叫工業大數據。大數據與海量存儲、云存儲。傳統的計算很難撐住，需要云計算與人工智能。我們還要在邊緣地方及時決策，還需要移動計算，隨時隨地的計算決策。這就形成了一個智能工廠。它主要是利用數據的數據智能，通過數據進行整理形成信息，對信息挖掘形成知識，對知識進行決策形成智能。就是智能制造的基本邏輯。

再看看工業變革，從推式生產到到拉式生產，再到柔性自動化，從而進化到智能制造。早期是大規模的福特生產，到小批量的拉式豐田生產，再到工業4.0的智能柔性自動化的個性定制。它也是一個發展進化適應的過程。
今天的主題是如何精益增長，駕馭精益化的數字智能變革。所以，需要先對精益管理解釋清楚。精益生產起源于日本豐田汽車工業公司的準時生產制（ JIT: Just in time)，被美國麻省理工學院國際汽車項目研究組向西方國家推廣應用,正式稱為精益生產方式（Lean Production )，我國汽車研究所把Lean翻譯成“精益”，現被世界500強等先進企業廣泛運用。這個精益生產整個發展過程中，有三本書可以代表這個歷史里程碑，它們是改變世界的機器，精益思想，精益企業。
精益生產是基于TPS系統，通過消除企業所有環節上的不增值活動，來達到縮短生產周期降低庫存與成本、和改善質量的目的。
精益思想是重新定義價值、識別價值流、重新制定企業增值活動、使價值流動起來、依靠用戶需求拉動價值流、持續改善，追求盡善盡美。
精益企業精益思想武裝起來的企業。在設計過程、訂貨履約過程、生產過程、供應鏈系統等產品全生命周期端到端的引進精益思想與工具，不是簡單的提高效率，而是提高到企業戰略創新的視角。
精益制造本質是消除七大非增值活動、縮短生產周期。精益制造體現在用精益原則持續的改善、最小浪費和快速應變，達到按單生產、快速制造、柔性企業、敏捷供應鏈。給所有參與者包括客戶、員工、供應商及所有利益相關者都有效地創造價值。
精益制造主要包含研發模塊化、節拍均衡拉式化、過程單件流、設備U型單元化、物料JIT配送化、人多技能化。主要消除Muda(浪費)、Mura（不均衡）、Muri（超負荷）。
智能制造的本質是數字化的高級階段，在新技術快速發展下，物聯技術、網絡技術、人工智能、大數據、數據監控等重新審視原有核心能力的現狀與未來，重新定義核心競爭力，并運用新技術，重組企業運作流程，管理體系及生產工具，在柔性，個性化，服務化的未來競爭上，取得領先優勢。使原有關鍵性瓶頸得以突破，使原有核心優勢更加領先，創造新的核心競爭力。智能制造包括五個方面：你生產出了產品是否智能化，你生產裝備設備是否智能化了。那么你整個生產方式是否智能化，你管理的模式是否智能化，包括戰略管理組織績效人員是不是數字智能化。那么最終你給客戶的服務是否是智能化。
智能制造與精益生產的區別是精益生產的重點是消除價值鏈中的非增值的活動。智能制造的重點是提升價值鏈中增值活動的價值。而它們的共同目標都是多品種、小批量、短交期的按單生產。如果如果我們智能制造的重點放在非增值活動上，那就是更大的浪費。
精益拉式系統不是零庫存系統，零庫存只是信仰，它的信念是最少庫存的柔性生產系統。它是按照客戶節拍，通過可視化看板指令，拉動單元流水線節拍生產。但是，實現它必須滿足三個條件：1、生產周期非常短。2、生產過程較均衡。3、物料是可重復補貨的。所以，現在的定制個性化生產模式應用精益拉式系統就遇到很大的挑戰，以柔性取代均衡。

整個精益大廈基礎是VSM價值流圖識別診斷浪費，形成精益文化，持續改善的文化，主動發現問題，解決問題用5個為什么找出問題的根源。從表準化到標準化，標準工時、標準手持、標準作業指導書等等。溝通交流一定在現場，現地現實現物。穩定工藝的改善。評價和測量系統一定要考慮整體最優，符合精益思想。5s活動是為了減少浪費和容易發現問題。形成精益組織的能力。實現TPM全面設備維護與TQM全面質量管理。戰略供應商的管理。這些都是精益大廈的地基。

精益的兩個支柱，一個支柱是盡量小批量流，甚至單件流，所有的流動是客戶真實需求拉動的。多品種小批量輪番生產，必須快速換模到分鐘級。強調多品種混排均衡。另一個支柱是自働化，可以自動識別質量、故障等異常問題。排除非一致性，就是質量高可靠性。理解增值觀，形成共識。整個工廠車間都是可視化的透明控制。設置防錯措施。遇到問題，員工有可以停線的權利。具有六西格瑪質量的邏輯。設計要考慮生產DFM，設計要考慮物料供應鏈DFS。所以這些工具，都離不開自覺的員工與精益文化的普及。那這個精益大廈就是一個精益企業。

價值流主要診斷識別七大浪費，比如運輸周轉量，因為物流布局不合理。等待的浪費，人員的等待、物料的等待、排隊的等待。原材料與中轉庫的浪費。質量不穩定的浪費。過度的加工或返工的浪費。動作不合理的浪費，沒有考慮人機工程協調。最大的浪費是過量生產。

價值流圖一般企業分三個價值流。一個是交付周期的價值，研發的價值流，服務價值流。我在這里重點講交付的價值流分析。如案例即從原料進廠到成品發貨，整個生產周期里面，只有百分之10%左右的活動是增值的，30%是浪費但目前還需要，60%的浪費必須消除。我們發現傳統的降低成本項目側重于增值活動，而精益思想側重于非增值項目，以低成本來消除浪費。通過多個價值流圖的進化版本進行持續的改善。

有些企業之所以感覺良好，實際上是庫存掩蓋的浪費。從這個角度看，庫存是最大的浪費，“萬惡之源”。一旦庫存降下來，就可以發現許多致命問題，水落石出。發現問題，解決問題。

目前企業主要側重在交貨期的價值流的分析改善，就是找交貨期交期非常重要。做好標準化，標準工時，標準庫存，標準作業指導書。從工序到工廠做到可視化、透明化。對設備的布局合理、物流的布局優化。整個工廠的布局一筆畫工廠，整體工廠布局，設備產線U型等布局，實現單件流，充分利用場地，員工多技能化、少人化。

物料的供應可以從供應商直接上線喂料到工位，也可以入庫分揀到線邊超市，供應商直接把貨送的。也可以戰略性庫存防止意外情況發生。精益供料模式有兩種模式，一是準時化JIT，看板拉動。一個是節拍順序供貨JIS。按燈叫料Call in也是常用的方法。

傳統的精益工廠面臨新的挑戰，看板拉式也具有一定的局限。在高速混流生產環境下，模塊化供貨（Modular Supply）、成套配送（Set PartsSupply）、混流順序計劃JIS（Just In Sequence）已成為當今企業提高其核心競爭力的卓越之路。所以，這些沒有數字化轉型是做不到的。

精益拉動分兩種，一個是連續拉動。比如看板補充Kanban系統。一個是廣播拉動是高級計劃與排程APS系統。一個重點消除浪費，一個重點消除時間的延遲。所以，我認為Kanban與APS都屬于精益范疇。

精益拉動計劃體系是發運計劃開始，拉動生產計劃、庫存計劃、生產排程，再拉動采購計劃、供應商交貨排程，倉庫配送計劃與喂料計劃，最后通過生產執行完成并按發運排程履約。

供應鏈控制塔是動態的供需匹配，通過計劃指揮中心按照大數據技術的銷售預測與物聯網技術的銷售實時數據產生具有產能與約束的高級計劃，不僅控制客戶交期承諾，也考慮供應商的交貨的能力。高級排程主要是在在計劃之內，對車間進行資源優化。發現瓶頸并對動態漂移的瓶頸進行動態的排程。提前預知總裝或組裝的物料的齊套性。我們知道拉動式生產是有條件的，但可以用ATO按單組裝或CTO按單配置制造策略，實現前拉后推即在組裝段用拉式，上游工序用推式生產。很多企業的計劃是拉動不起來，沒有100%的拉動，也沒有100%的推動，一定是推拉結合。

供應鏈控制塔體系采用廣播式拉動，高級計劃是從上到下，高級排程與執行從下到上形成自動閉環。
高級計劃與排程主要是供需匹配、計劃協同、資源優化、及時履約。它考慮設備產能、人工技能、工裝模具、物料等約束，通過優化算法來達到優化目標，如準時按時交單率最大化、設備利用率最大化、生產時間最短化、動態任務優先級，生產成本最小化等目標。也可以同步實現多個目標優化即多目標加權優化。然后進行模擬分析評估，在通過實際的動態生產狀態的調整，下達到可視化車間、設備、班組，形成精益可視化排產圖、可視化資源負荷圖、可視化物料控制圖等智能終端。
高級計劃與高級排程與車間生產執行系統形成閉環，制造執行系統與設備運行形成閉環。也就是從虛擬空間控制物理空間，再同物理空間的傳感器物聯采集數據到虛擬空間即計劃決策系統，又給生產計劃動態的進行決策再優化。

高級計劃與高級排程與倉儲管理形成閉環，對倉庫可以用大數據ABC價值分析與FMR移動速度分析，價值高的物料和移動速度的物料重點控制，通過小數據進行高級計劃排程拉動倉儲的配送計劃，通過派工的實時動態數據預警亮燈揀貨和拉動喂料執行。這就是典型的大數據和小數據跟實時動態數據的結合精益智能場景。

精益混合系統是廣播拉動與連續拉動有效的結合，一個是重點是履約交期，一個重點是補貨并加速存貨的快速流動。
總之，精益生產系統的有7個原則：1、把類似的產品或服務組合起來形成價值流。2、使價值流從頭到尾都要順暢。3、在流動的斷點建立產品拉動系統。4、柔性運作以符合顧客需求。5、確定顧客需求的節拍，以確定定拍點與計劃排程拉動流程。6、以標準化運作打下柔性的基礎。7、盡可能在靠近異常發生點處發現并消除異常狀況。
我們通過一個案例統計精益轉型客戶的價值：換模時間能減少60%。交付周期減少50%。加工周期是減少20%。停工時間減少50%。人員的需求減少30%。在制品減少60%。成品庫減少40%。零部件的流轉減少50%。場地面積降到30%。返工減少70%。

二、構建數字化的智能制造

如何在精益企業的基礎之上，構建數字化的智能制造？我們建議實現的步驟是先精益化，然后信息化，自動化、數字化，最后走向智能。在這個過程中，不是串聯，而是并聯，進行小步迭代逐步實現。

智能制造不僅僅是車間，而是整個企業實現精益智能。它的整體架構包含三大層，企業運營協同層、工廠智能化與執行層、工廠連接自動化層。而這三層集成在一個平臺，可以是工業互聯網平臺或工業平臺，提供一致性管理，實現系統間數據集成和設備自動化集成?？梢詰靡苿佑嬎?、大數據、智能分析以及物聯網等先進技術與企業價值鏈上的不同流程中，支持實時智能工廠運轉。

比如我們把PLM、ERP、MES、SRM集成在一個平臺上，舉個一個場景來說明其價值：工序委外加工。第一，你要進入PLM系統把圖紙發給供應商。第二，要進入ERP系統找到這個物料號與物料清單通過庫存發給供應商。第三，進入MES系統了解到工序之間的協作與工序加工的的作業要求。第四，進入采購或SRM供應商管理系統與供應商溝通加工成本與價格交期等。如果這些系統都是孤島，可以想象效率是非常低的。但是，如果是在一個數據庫系統就能高效率完成這個車間常見的業務。這就是數字化工廠要實現價值之一。

數字化車間主要實現九個核心價值，第一，智能可視化優化派工。第二，無紙化數據傳遞。第三、現場實時數據采集。第四、現場防呆。第五、現場質量的控制。第六、現場異常的快速反饋。第七、產品跟蹤與質量追溯。第八、設備聯網數據自動采集。第九、基于數據的分析及預警和經營數據的決策。

傳統的精益工廠缺少一把實時、客觀、透明的數字化尺子，來反映工廠各個環節運行過程和結果的數據現狀。那么，如何從如何把傳統的精益生產和數字化智能制造融合在一起。

第一點、生產透明化、電子看板、電子按燈、智能防錯、智能終端及各種仿真系統幫助企業發現問題及解決問題，優化庫存點、縮短產出時間、提升產能利用率。這個技術叫數字孿生。
仿真工具包括工作流和生產車間仿真、價值鏈過程仿真、主體仿真、蒙特卡洛模擬和生產計劃模擬。這類工具常用于設計新的工廠或優化現有工廠。例如工作流建模、最小化處理時間、瓶頸規避、資產利用率最大化。

第二、從局部優化到整體優化，也就是需標準化、模塊化、模型化的過程，實現基于模型的智能企業MBE。

整體建模工具可以幫助運營經理觀察且更好地理解流程流，并對生產假設進行測試。使用迭代算法解決高復雜性的問題，并得出可靠的結論。實時建模、流程參數建模、價值建模、優化求解器及財務建模。企業常常使用這些工具來定義多層次批量大小、制定復雜的生產計劃、優化不同產品設備之間的工作流、改善生產車間物料流、以及提高整體的設備利用效率。

第三、就是用高級的分析方法如大數據、人工智能、機器視覺等數據控制、分析、決策。

生產執行系統、傳感器和機器運轉日志為各行企業提供了大量有關制造工藝的數據。隨著數據存儲費可以利用云存儲海量數據，而無需進行固定資產投資。同樣，運行智能工廠的計算能力呈指數式增長，而且可以通過網絡獲得，這將幫助企業根據需要執行復雜數據分析。精益生產對問題的處理是問5個為什么來發現問題，而工業大數據分析通過模型算法可以發現、預測未來看不到的問題。
企業有內部管理信息網、車間工業設備物聯網、對外的互聯網，把這三個網整合為一個網為工業互聯網平臺、產業互聯網、生態共生互聯網。就可以1、縱向集成，從辦公室到車間設備的集成。2、端到端集成，從產品研發到客戶使用的集成。3、橫向集成，對產業鏈的所有共贏生態伙伴的集成。實現數據驅動，形成工業4.0提出的分布式、嵌入式、集成的信息物理生產系統CPPS。

工業4.0的目標是個性化定制，服務延伸延伸。欲構建一個柔性或可重構制造系統，體現在1、適應多個品種的變化。2、應對大小批量的波動。3、能夠快速的機動響應。尤其是在多品種小批量個性化定制的復雜模式下，通過數據自動采集，運籌算法和人工智能、通過工業領域或行業知識設計規則，建立模型，優化的運作規則如訂單優先級、換品時間最小、設備效率最大、成本最小、利潤最大等優化來智能的決策。但這需要產品模塊化重構能力，產能重構優化能力，商業模式的敏捷能力。

個性化定制很難降低成本，只有實現大規模定制才是邁向個性化定制的必由之路。在滿足交期的前提下，盡可減少定制比例，增大通用比例，降低成本。所以，標準化是模塊化的基礎，模塊化是個性化的基礎?？梢圆捎?、采用供應鏈延遲技術，盡可能減少定制部份的流程。2、采用產品模塊化技術，可配置，盡可能減少定制模塊，增加產品通用模塊。3、采用柔性化生產，可重構資源，模塊化工藝設備，盡可能減少定制的制造資源，增加通用的制造資源。

數字化工廠的金字塔是設備執行層、通信操作、工業控制層、工業聯網監控及分析層、制造運作管理層、企業管理運營層?，F在，這以上每一層從技術上均可以上云端，數字化工廠就可以從金字塔架構轉型為扁平化架構，實現云計算、（霧）邊緣計算、智能終端的協同，它應該智能制造的操作系統即工業互聯網平臺、邊緣計算、智能端微應用服務。工廠可以選擇設備上云、局部業務上云，甚至全要素上云。最后一種可以獲得打通整體數據供應鏈邏輯，有利于人工智能全局優化決策。

通過工業平臺即IIoT工業物聯網對工廠實時監控、生產實時監控，但僅僅監控是不夠的，通過工業大數據、小數據、實時數據進行實時分析、批量分析、交互分析，實現產能分析與優化計劃排產決策，設備分析與預測維修決策，質量實時分析決策，加速物料的流動化庫存優化分析決策?；赑aaS一體化智造平臺的多云架構，從監控、分析到決策，實現精益數字化工廠、精益數字供應鏈、精益智造企業。

智能工廠的實現需要頂層設計規劃，其目標質量、交期、效率、速度、價值。有了這這五個目標，我們就可以做頂層設計規劃。工廠層從三個維度設計規劃，一是研發制造服務一體化，二是車間執行集成自動化，三是精益布局與供應鏈優化。車間層從四個維度設計規劃，生產執行、質量控制、設備運行、庫存優化。設備控制層SCADA聯網采集監控規劃。最終實現IT與OT的深度融合。

僅僅頂層設計是不夠的，還要從點、線、面、體來迭代實踐，比如從數字化設備、數字化車間切入，從局部聯網、工廠聯網、企業聯網到全產業聯網。整體規劃，逐步迭代實施。

當然，從企業架構的頂層設計，還要考慮戰略、組織、流程啊，績效、文化等等。我這里只從工廠運營角度如何構建數字化工廠的智能制造。

為什么要內部聯網？1、設備監控，異常報警，減少設備停機時間，更精確的OEE統計分析，及時對設備進行預防性保養，維護，減少設備故障。2、在線質量控制與分析，發現加工數據系統偏差，預防質量問題發生。3、實時動態的計劃排產，實時得到生產進度，快速調整排產。4、實現產線或工序、工位定時物料配送，動態計算產線物料需求，減少在制品并防止缺料。5、設備加工參數，加工程序可通過網絡傳遞到設備，減少差錯。等等。

為什么外部聯網即公有云？可以利用外科技的力量工業大數據分析，引入高級算法人工智能實現生產智能化。大數據分析個人或客戶畫像，實現產品個性化。改變商業模式制造即服務，產品可全生命周期服務延伸到用戶端。多組織分散化云管理，制造資源云共享，提升產業產能效率。等等。

在困境下，制造企業必須共克時堅，實現精益數字化轉型與重塑增長。這要從商業模式，管理模式，資金流動優化，技術創新，品牌塑造，質量管理，工藝改造，成本結構優化，人才的挖掘、培養與激勵。向數字化轉型可以三個方面進行管理:1、價值管理。2、創新管理。3、變革管理。數字化轉型的四個轉型方向：客戶關系的改變，員工關懷的改變，制造運營的改變，產品的改變。

可以問幾個問題來幫助企業自診斷。

精益轉型十問：1、該產品遇到哪些問題？（如市場、定制、庫存積壓）。2、誰是產品價值流負責人？3、客戶訂單如何接單？4、生產計劃與排程或定拍工序有效嗎？5、制造過程如何控制管理？6、訂單信息如何向上游傳遞？7、物料如何供應給組裝線和制造工序？8、如何從上游供應商取得原材料？9、員工如何獲得培訓，如何加入改善工作？10、企業有持續改善的機制？

數字化轉型三問：1、有否清晰的數字化轉型規劃？2、有否轉型的明確績效評價指標？3、有否端到端的流程、文化變革策略？

戰略三問：這樣做客戶滿意了嗎？這樣做有差異性競爭力嗎？這樣做可以活著并可盈利與持續增長嗎？

在精益數字化轉型過程中，我們必須學習日本豐田的精益生產、美國GE的工業互聯網、德國西門子的工業4.0、中國的兩化融合實踐，駕馭精益的數字化變革，差異化核心競爭力，實現精益增長。

        在我們不能改變風向時，卻可以調整帆的角度。

                                                               -搏薩.卡洛維

在此，再次向大武漢致敬！

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公眾號： 高效計劃與智能調度排程研究會

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網站：  www.itapss.cn

中國很多企業處于亞健康狀態，其特征是“三高”即高交期、高庫存、高成本。精益生產、MES、APS、供應鏈優化是消除企業三高的良方，建立高效的計劃執行體系，系統的實現卓越制造