智能制造需要新的管理思維與方法　

作者 / 王瑩 《電子產(chǎn)品世界》編輯

摘要：不久前，英飛凌科技公司全球半導體后道工廠整合高級總監(jiān)、西安交通大學教授張永政博士介紹了“工業(yè)4.0”的實踐，指出最重要的是知道智能制造的本質(zhì);其次，智能制造并不難，難的是思維方式的改變;半導體的智能制造管理方法可以推廣到其他制造業(yè)，服務“中國制造2025”。

1 為什么要智能制造?

　　如果把制造變異控制好，可以提升工廠的競爭優(yōu)勢。

2 如何進行智能制造?

　　每個人看的角度不一樣，得出的結(jié)論也不同(如圖1)。

　　張永政博士曾在一個半導體會議上用手機現(xiàn)場作了一個調(diào)查：智能制造的挑戰(zhàn)是什么?發(fā)現(xiàn)“人”會是個挑戰(zhàn)，找不到會設(shè)計與實踐智能制造的人在哪里(如圖2)。很多公司認為如果想買智能制造設(shè)備與軟件，都可以買到，但最大的問題是到底怎么用它來改變傳統(tǒng)制造管理的方法與技能，進而改變制造績效?企業(yè)缺乏這方面的集成知識。

　　理論上，只要有錢，從事制造的人都可以實施制造。但是真正做出來之后，你的交期、準交率、生產(chǎn)率、質(zhì)量等也許都會比真正的智能制造差一截，而且成本還比別人高了10%~20%。

　　眾所周知，制造講究的是成本低，而制造的低成本來自于整體制造績效的整合集成，因此你要從內(nèi)部的交期、良率、生產(chǎn)率等方面去提升，這是做智能制造的本質(zhì)。如圖3和4。

3 智能制造如何提高效率?

　　因為在制造的過程中，每次在人、機、物、料、法有變異的時候，人員及生產(chǎn)就會停頓下來，會損失機臺的利用率、準交率、質(zhì)量。

　　圖5是制造性能的標準公式(注：這個公式適用于所有制造產(chǎn)業(yè)，但其他產(chǎn)業(yè)的制造性能模式并不像半導體產(chǎn)業(yè)這么明顯，因為其他產(chǎn)業(yè)沒有半導體制造這么復雜)。這公式反映了你需要準備的“在制品”的數(shù)量。假設(shè)你要生產(chǎn)10輛車，但是你的生產(chǎn)線很不穩(wěn)定(高變異)，此時你會做很多車。制造理論顯示，如果你的變異很大，你要準備的“在制品”就要很多，相對成本就高，交期就變長。如果產(chǎn)生了一個變異，需要很長時間才發(fā)現(xiàn)，變異造成的損失會很大;但是如果及時發(fā)現(xiàn)，并把它實時控制回來，生產(chǎn)效率就會提高。

4 智能制造就是對變異的控制

　　圖6是控制理論，要控制任何變異的方法就是讓每個產(chǎn)品每完成一道工序就實施一次檢測、評估與程序調(diào)整回饋。在少量生產(chǎn)、慢工出細活、生產(chǎn)周期不長的理想狀況下，這是有可能的。但是半導體制造從開始生產(chǎn)晶圓，到前道制程、后道制程，一直到最后賣給系統(tǒng)公司，會經(jīng)過上千道過程，期間會有很多變異(諸如人、設(shè)備、材料的變異等)，而且這一兩千道工序可能要持續(xù)六個月左右的時間，如何把這些生產(chǎn)步驟的所有變動因素和步驟都控制住，以保證交期和生產(chǎn)力?這就是智能制造要做、而以人為主的傳統(tǒng)生產(chǎn)做不到的事情。

　　在交期長、工序多的半導體制造產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)無法靠人來控制一整套的智能化制造。圖7橘色線外框表示半導體的各種控制。半導體為什么會這么有挑戰(zhàn)性?因為它一直有新的工藝和產(chǎn)品，會持續(xù)不斷引發(fā)新的異常出現(xiàn)。當新的異常變異出現(xiàn)而沒有實時的控制，或只能靠人為控制，制造績效就會下降。

5 半導體智能制造方法可以沿用到其他制造業(yè)

　　如果把半導體的控制方法套用到其他產(chǎn)業(yè)，像電子整機制造業(yè)，由于這些產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)周期較短、變異較小，會發(fā)現(xiàn)控制非常容易實現(xiàn)且效果明顯。

　　那么，其他的哪些行業(yè)需要智能制造?第一個考量是復雜度。各個產(chǎn)業(yè)的復雜度不同，控制能力如圖7中的紅色框，一些產(chǎn)業(yè)諸如食品工業(yè)，用人控制即可，不需要太多的自動化控制，因為變異不大。

　　第二件事情，你要怎么做?就像給你很好的汽車，但如果你不會開車，也沒有用。因此，怎樣用很重要。中國的智能制造需要未來從事制造的人去學習、了解、設(shè)計、應用新的制造管理方法。例如以前每一批貨的生產(chǎn)交期都不同，有的是8天、10天、20天……，如果你的交期都不穩(wěn)定，客戶向你訂一批貨，你要用哪一個生產(chǎn)周期交貨?因此通常會希望交期穩(wěn)定。

　　如何讓工廠交期穩(wěn)定?以往的方法是收集資料，然后開會討論大家的問題出在哪里，是在處理時間、搬運時間，還是在等待時間?

　　新的智能制造方法是用自動的SPC(統(tǒng)計過程控制)來顯示哪個慢、哪個快，并能自動調(diào)整排期。這就像人們開車一樣，慢的加速，而且是自動地在系統(tǒng)里加速。

　　那么工廠如何定交期?例如我的工廠一個月有4萬片產(chǎn)能，假設(shè)你急需1萬片，對不起，我沒法一天內(nèi)同時產(chǎn)出給你。但是可以用批次的方法給你，每25片一個批次(注：共四百個批次)。但是問題是： 1萬片中批量的生產(chǎn)周期時間(CT)長短都不一定，我怎么跟客戶說，我到底用哪個時間點全部順序交貨。

　　因此我們希望生產(chǎn)線的生產(chǎn)周期時間是可以預測的。在1萬片訂單的所有批量，有些是慢的，有些是快的，我希望在每一步工序都能實時看到所有批量的真正生產(chǎn)時間與計劃時間的變異。這是人做不到，完全靠SPC系統(tǒng)。當某個批次的流程慢了，SPC與自動派工系統(tǒng)就在那個流程給當批次提高派工優(yōu)先次序派工，以把那個批量的產(chǎn)出速度提高，即派工系統(tǒng)自動地把慢的派到前面去，這個控制過程完全沒有人員介入。

　　為何一些流程可以通過派工來提速?因為半導體生產(chǎn)不是流水線式的，而是分布式的，例如有拋光、刻蝕，一直到CMP(化學機械拋光)等。所以在前面工序生產(chǎn)完成之后，到下一臺機臺時，會有很多批次在排隊等候，每一個站點都是一次優(yōu)化派工的機會，如果能善加利用就可以達到最佳生產(chǎn)的目標。

　　此外，每一個節(jié)點都可以調(diào)節(jié)，主要依據(jù)優(yōu)先次序。例如假設(shè)一家工廠每個月有4萬片產(chǎn)出，“在制品”會有約15萬~20萬片。這15萬~20萬片中，實時在生產(chǎn)機臺(例如清洗機臺)里生產(chǎn)的約有25%，其余75%在外面等待和排隊，所以在外面排隊的時候，慢的可以變快。需要說明的是，半導體業(yè)的75%排隊率算是好工廠，還有更糟糕的是80%~90%是在等待的。這80%~90%是制造管理可以做的事情，快慢主要靠調(diào)節(jié)。

　　但這種調(diào)節(jié)不用人，而是用系統(tǒng)自動派工。不過，目前工廠里主要還是用人在做派工。因此如何使用自動調(diào)節(jié)的想法是一種思維方式的轉(zhuǎn)變。

6 智能制造的關(guān)鍵是思維的改變

　　這種調(diào)節(jié)難做嗎?答案是很容易做的。難在接受這種思維觀念。就像5年前，如果有人說可以用手機租自行車，也許你很難想象;但今天很多人都在使用這種共享單車。所以問題不在于好不好做，而是在于大家知不知道用它、怎么用它。

　　目前國內(nèi)很多工廠因為沒有這樣的思維，即使買了很多軟件，還是無法真正達到智能制造的生產(chǎn)績效。“中國制造2025”與半導體的無人全自動化生產(chǎn)可以教中國的工廠怎么做集成。

　　例如“智能圖像識別(AIR)”案例，如圖8，AIR用于智能機器檢測，以前是用一批人，現(xiàn)在是用機器識別，可以減少很多人工，而且質(zhì)量又提升了。

　　如果你不知道自己的智能制造程度如何，有一個簡單的指標，就是動作都會由人去做決策，還是自動化的系統(tǒng)決策得多。英飛凌在全世界的十幾個后道生產(chǎn)車間里，真正靠自動化決策的量目前是27%，大部分還是靠人。

7 英飛凌與智能制造

　　英飛凌科技有限公司是世界重要的半導體公司之一，2017年全球營收額達到70.63億歐元，同比增長9%，利潤率達17.1%。公司有四大核心業(yè)務：汽車電子、電源管理及多元化市場、工業(yè)功率控制、智能卡與安全。其中汽車半導體位居世界第二(注：Strategy Analytics公司2017年4月報告)，功率器件(power)第一(注：IHS Markit公司技術(shù)部2017年8月報告)，智能卡芯片第一(注：IHS Markit公司技術(shù)部2017年6月報告)。

　　英飛凌半導體業(yè)務的強大，離不開其制造工廠的支撐，例如英飛凌有前道工廠，也有部分后道工廠，這些工廠進行了智能制造的實踐，并證明是行之有效的。

　　英飛凌(中國)公司的戰(zhàn)略之一是“與中國共贏”，公司非常支持“中國制造2025”，而且是無償?shù)卦谕苿?。目前英飛凌是中德智能制造聯(lián)盟的副理事長單位，也與西安交通大學合辦了“西安交通大學-英飛凌智能制造管理聯(lián)合實驗室”。英飛凌的無錫后道智能制造工廠2017年被工信部選為“中德智能制造合作試點示范項目”，2015年被無錫國家傳感網(wǎng)創(chuàng)新示范區(qū)選為“第三屆物聯(lián)網(wǎng)十大應用案例”。

　　張永政教授持續(xù)協(xié)助推動中國智能制造的推進，除了領(lǐng)導以上中國英飛凌相關(guān)的項目，在不同國際場合發(fā)表中國智能制造的設(shè)計與實踐演說，協(xié)助中國電子技術(shù)標準所推進智能制造評估方法，亦協(xié)助領(lǐng)導與國際標準(IEEE)接軌的智能制造相關(guān)標準制定(P2671 - 在線智能自動視覺檢測標準)。

8 結(jié)論

　　智能制造并不難，首先一定要懂得智能制造是什么;其次，一定要用新的思維方法。這不只是針對半導體，而是針對中國的所有制造業(yè)。英飛凌愿意把自己的制造經(jīng)驗傳授給中國企業(yè)。

　　中國很多領(lǐng)域在短短幾年內(nèi)已經(jīng)達到世界第一，例如中國高鐵鐵路在2008以后已是世界第一，滴滴出行一天有300萬訂單，中國網(wǎng)購的雙十一也是世界第一，2015年之后，相信在智能制造方面，中國也將是世界第一!

　　參考文獻：

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　　本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第6期第24頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。