整车开发BOM质量数字化管控

导读：迎接智能制造及大规模个性化定制带来的挑战，满足产品研发配置复杂化、开发敏捷化、响应及时化对产品数据质量的要求，本文提出了一种基于“W模型”的整车开发BOM质量数字化管控体系。 1前言 传统车企的BOM管理聚焦在生产制造启动之前，针对实际的生产订单要求核对工程BOM，并采取纠错措施，以满足生产制造的物料准备需求[1]。但生产制造启动之前的BOM管理时间节点已经很晚，对整车开发阶段工程BOM质量问题的发现滞后。 为迎接智能制造及大规模个性化定制带来的挑战，满足产品研发配置复杂化、开发敏捷化、响应及时化对产品数据质量的要求[2]，本文提出了一种基于“W模型”的整车开发BOM质量数字化管控体系。坚持质量第一、预防为主，把事后的反查转化为事前的预防，通过层层把关，减少产品数据问题、减少过程浪费，提升产品竞争力。如图1所示。 图1  面向智能制造的整车开发BOM质量数字化管控体系 图1面向智能制造的整车开发BOM质量数字化管控体系“V模型”和“W模型”最初应用于软件开发过程。如图2和图3所示。从图中可以看出：1）传统的“V模型”中仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段，忽视了测试对需求分析、概要设计、详细设计等的验证，如果前面设计错误，一直到验收测试后期才被发现，耗时耗力。2）而在“W模型”中，测试的活动与软件开发同步，测试的对象不仅仅是程序，还包括需求和各级设计过程——尽早发现软件缺陷可显著降低软件开发的成本。 图2  软件开发过程中的“V模型” 图3  软件开发过程中的“W模型” 本文提出，将“W模型”应用于整车开发BOM质量数字化管控体系，保证质量控制活动与整车开发过程同步进行，质量控制的对象不仅仅是各级交付物，还包括业务需求及各级输入活动。以实现质量控制活动从早期的需求阶段就已经开始，并贯穿整车开发到产品交付的全过程，提前对质量问题进行识别和解决。同时，对需求和输入活动的质量控制也有利于各业务领域及时了解项目难度和测试风险，及早制定应对措施，这将极大减少后期验证问题，加快项目的整体进度，降低项目运行成本。 “W模型”又称“双V”模型。本项目中两个“V”分别代表面向智能制造的整车开发BOM业务实现过程及质量控制过程。 第一个“V”代表整车开发BOM业务实现过程。1）左侧代表的是业务需求输入过程。从上到下依次为：整车级需求——需满足多产品规划、系列化开发，以满足用户多元化的需求；系统级需求——需面向快速设计开发，快速响应市场变化；零件级需求——零件设计变更要符合精益化原则，以尽可能少的成本，取得尽可能多的效益。2）右侧代表的是业务输出过程。从下到上依次为：零件级输出——需要保证变更和数据的紧耦合，保证变更全过程的一致性；系统级输出——需要不同的模块系列在同一产品构架下，以更高效的方式组成不同产品，满足模块化开发需求；整车级输出——需要为造车活动提供及时、准确的造车数据，满足上下游各业务链的需求。 第二个“V”代表整车开发BOM质量数字化管控过程。1）左侧代表的是针对业务需求输入而采取的质量管理策略。从上到下依次为：整车级需求质量管理策略——采用全配置化管理策略；系统级需求质量管理策略——应用模块化数据组织方式；零件级需求质量管理策略——推进全价值链变更管理一体化；2）右侧代表的是针对业务输出而采取的质量控制措施。从下到上依次为：整车级交付质量控制措施——打造智能变更管理平台；系统级交付质量控制措施——开发系统级质量校验工具；零件级交付质量控制措施——实施全生命周期数据质量管控措施。 2整车开发BOM质量数字化模型开发 为快速响应市场需求变化，保证BOM数据准确性，同时提高产品开发质量与效率，本文提出的数字化模型开发，为基于“W模型”的整车开发BOM质量数字化管控体系实施提供重要支撑。 2.1构建“动态矩阵”配置校验理论模型 “选项代码”用于描述零件或工艺在车辆上体现的特征[3]。具有相同命名或特征的一组选项代码归为一个“族”，同族之内的选项代码互斥。“族”主要可分为两类，一类是“模块”族，即每个车辆订单中必须有且只能有一个属于模块族的选项出现；另一类是“常规”组，每个车辆订单中可以有且只能有一个属于常规族的选项出现。本文提出一种核心为“动态矩阵”的产品配置数字化校验模型。其实质是通过遍历同组零件中的所有“产品选项代码”信息[4]，读取其所属的“族”信息，然后基于全部族代码，读取所有“族”中包含的全部“产品选项代码”，然后根据产品规划配置表中定义的约束关系，最后创建符合产品规划配置表中约束关系的“产品选项代码”全矩阵，并生成如图4所示。 图4  “动态矩阵”校验模型示意图 常见的产品配置问题分类，如表1所示。 表1  常见产品配置问题分类 同时，建立动态配置化管理策略，对影响问题解决的要因进行综合分析，辨识导致问题的所有原因，分析产生问题的各原因之间的相互关系[4]，从中找到根本原因，并分别采取相应的改善措施，从而形成对上游输入质量的高效检查、核对，对各环节的交付物快速质量校验及数据修正，如图5所示。 图5  动态配置化质量管理策略示意图 2.2基于大数据的“关键指标”问题分析模型 运用数据挖掘技术，企业大量数据可以被整合、使用，对整车产品数据的分析由常规分析转型为深度分析[5]，产品数据发布过程中存在的各种问题、引发因素及修正措施都可以被高效地分析并呈现出来。进一步将其模型化，形成知识沉淀，为产品、流程的优化提供决策依据，并驱动对未来数据发布策略的决策支持。 为便于对问题进行针对性地解决，基于大数据的“关键指标”分析模型将常见问题作以下分类，如表2所示。 表2基于大数据的常见产品数据质量问题分类 3整车开发BOM质量数字化管控措施 3.1采用全配置化管理策略，满足多样化需求 面向多产品规划与系列化开发，通过采用全配置化管理策略，形成丰富的产品组合来满足市场多样化需求，同时有效提升从产品规划、开发、生产到销售各个环节全业务链的集成能力，以应对更为复杂的市场变化[6]。 3.1.1整车配置描述概要 根据企业统一的产品配置策略，通过一套编码系统描述汽车技术特征及功能构成，并通过定义技术特征间的逻辑关系，建立车型与零部件的关系，这套编码系统称为“整车描述概要”。“产品选项代码”通常为3位数字或字母的组合，通过“产品选项代码”和逻辑符号的组合构建选项在车型上的分布矩阵[4]。逻辑符号及其含义如表3所示。 表3逻辑符号及其涵义 如图6示例，“A60”和“F35”分别代表了两个“产品选项代码”。其与不同逻辑符号的组合分别定义每个选项在车型上可选或者不可选的特定条件，从而以逻辑语句的形式描述了车型上主体选项与其他选项的关系。 图6  选项代码与逻辑符号所组成的逻辑语句及其表示的关系 3.1.2整车配置资源的数字化管理 采用数字化技术，实现从全局特征库创建到工程配置表解析，从超级BOM构建再到单车BOM解析全过程的数字化管理。 （1）配置特征数字化创建 整车产品特定功能、选项被称为配置特征[7]。采用规范的语法对需要管理的配置及其方案进行编码，并形成公司级产品配置编码语言，公共的产品配置编码语言能让公司各业务部门共享标准统一的配置信息，通过数字化技术将一辆整车的所有特征集合在一起并创建配置特征库。 （2）配置表数字化解析 产品配置表体现了设计意图及市场需求。通过对产品配置表的自动化解析，智能识别产品特征范围，形成产品特征清单。 （3）特征约束及使用条件数字化管理 零部件如何通过特征关系被采用到具体的整车产品型号上，则通过零部件在产品上的使用条件得以体现。采用数字化技术，基于产品型号及特征约束的配置逻辑，进行零部件使用条件的智能化管理。并可在发布之前，自动检测是否有违反约束的情况以及存在矛盾的配置信息，确保特征约束的正确性。 3.2采用模块化数据组织方式，面向快速设计开发 通过采用模块化设计理念，实现降低生产复杂度、提高方案重用率、降低研发制造成本及提高响应用户需求效率等目的[2]。模块化开发不仅需要从产品设计源头，实现内部规范参数化、系列化及外部接口的标准化，更需要从产品数据组织角度，引入模块化思想。通过模块化数据组织方式，起到促进产品模块化开发、提升各业务领域协同开发效率的作用。比如企业目前在委托外加工零件校验管理、本色件发布管理、颜色件发布及校验管理及线束零件的设计发布等方面，都采用模块化数据组织管理方式，极大提高了研发效率，如图7所示。 图7  采用模块化数据组织方式 3.3推进全价值链变更管理一体化，创建精益变更管理流程 3.3.1配置变更的协同更改管理 面向产品配置的变更是指针对项目主计划、车型配置、整车技术参数、法规要求、市场及售后策略等而进行的产品配置的变更[8]。…

全过程工程咨询与EPC融合

BOM的作用与定位

引言 　　BOM与业务的关系，历来是一种若即若离的关系。虽然有人认为BOM很重要，但更多的人认为BOM管得好、管不好也就那么回事，因为BOM似乎并不与企业的利润、竞争力直接相关。事实上，BOM管得好的企业，BOM思想已经融化在整个管理体系之中，像水中的盐，只知咸味而不见盐的存在，企业高效运作背后，BOM早成了“无名英雄”，看不出其与业务绩效的直接关系。正是由于这种关系并不直观、直接，导致很多企业其实很难真正对BOM给予足够的重视。 我们如果从OTD的角度深入思考以下场景，也许情况就大不一样了： 首先，我们期望可以将我们的产品完整、准确地呈现在客户面前，供客户选择、引导客户选择。有哪些产品、每种产品有哪些配置项、哪些是标配、哪些是选配等等。 其次，客户选择我们的产品，往往期望能够立刻知道价格。那我们就得根据客户所选的产品配置，迅速知道导致价格差异的零部件清单，以便能够参考零部件成本迅速定出合理的产品价格。 第三，客户点好订单，希望我们能够迅速告诉他们订单是否可行、如可行需要多长时间交付。因此，我们期望客户选出来的东西最好能够落在我们的最大化设计（包括模块及产品组合）范围、生产准备范围之内，这样才能够保证最快把产品生产出来交付给客户。 第四，即便客户有特殊要求，我们也能够快速识别满足该产品的基本零部件清单，然后专注于通过专用件的设计满足特殊需求，而不需要在基础产品上花费过多的时间和成本，从而保证能够尽可能缩短交付周期、降低成本。 第五，为了提高我们设计和生产准备的命中率，我们期望有很好的产品规划、产品组合管理，能够更精准地吸收客户需求、预测客户需求。 第六，为了在更低的成本下满足更多的需求，我们希望能够实现更多的产品组合，进而能够进行模块化的设计，基于最大化设计进行虚拟验证。这样产品才会足够丰富，满足更多的个性化需求。 第八，我们希望工艺设计更为高效，一张工艺卡片不只是描述某个单一配置产品的单一零件。 第九，我们希望售后维修时能够精准定位到维修件，准确提供备件。 第十，…… 以上过程可谓涉及到产品研发以及OTD交付的各个方面，从销售到定价一路反向追溯，对销售与生产预测、生产准备过程、工艺设计过程、产品设计、成本管理、产品规划等等都提出了“理想化”的、但至为合理的需求。当我们看到这些需求的满足和BOM管理水平密切相关的时候，也许我们对BOM的重视程度才能够真正上一个台阶。 在当今社会，制造业在智能化、互联网化的大环境下，都面临着巨大的转型。我们所面临的竞争环境比以往任何时候都在呼唤企业按照上述“理想化”的模型进行转型。 管理高效的企业，BOM体系内嵌于产品研发与OTD流程之中，成为人体的血液、成为呼吸的空气，因此“没有BOM怎么行”是他们对于BOM系统的重要意义的回答。 与之相对照的是，有很多传统的、落后的制造企业，年复一年地重复着并行工程、模块化设计等概念而不落地，却在始终叩问BOM的意义何在。 因此，在当今这个变革的时代，我们所要强调的BOM的意义，不再是一些技术管理的要素，比如信息可追溯、减少数据重复输入、保持数据一致性等等。我们只有从推动业务转型的角度来看待BOM的基础支撑作用，才可以说真正将BOM摆在了企业体系建设的正确位置。 当然，在这里不是说这些技术管理要素不重要。恰恰相反，这些要素仍然非常重要！但只有从BOM更高的定位角度来对待这些问题，这些问题才能够迎刃而解、不解自解，否则就走向我们过去十几年甚至几十年的头痛医头脚痛医脚的老路。 以BOM的变革为引擎推动业务变革 　　笔者在准备一篇《面向智能化大规模定制的BOM业务转型》的演讲稿的时候，特意对智能制造和大规模个性化定制进行了一定的研究，其中有两点内容令我印象深刻： 第一点，大规模个性化制造要求的最基础、最本质的能力在于低成本、高效率运作。 第二点，大规模个性化定制是一个非常传统的话题。上世纪八十年代末、九十年代初就有了大量的研究。但时至今日，当我们在探讨智能制造的时候大规模定制却被列为新兴业态，且是智能制造成熟度达到5级的水准。 以上的两点给了我们一些启示：一个概念从提出到现在至少二、三十年的历史，而目前仍处于“新兴业态”，说明大规模个性化制造其难度非常之大，大到可能超出我们许多人的设想。而其最根本的难点在于低成本、高效率运作。 低成本、高效率的运作说起来很简单，但实际上对企业的各个层面要求都非常高。产品开发、产品交付的各个环节，牵涉到的人员非常之多，如何把事情一次做好，或者至少在开始的时候做得尽量好非常关键。BOM在这一多部门跨价值链协同过程中无处不在，支撑着关键业务的开展。 下图表达了BOM与全流程业务活动之间的关系： 图1BOM与全流程业务活动之间的关系 在产品规划阶段，重要的业务活动包括产品规划与产品组合管理、成本及重量目标管理以及先期采购规划等活动。市场需求需要转化成为产品规划的要素，规划配置表在此过程中扮演重要作用，负责将市场的要求沉淀成为对新产品的装备要求，同时实现规划内容向设计的传递，成为产品设计的重要输入。 通过早期BOM驱动成本和重量的目标规划工作：在早期阶段有BOM的支持，才能达到成本和重量管理的必要的精细程度，为面向成本的设计服务。而BOM的构建过程本身是研发、采购、工艺不断确定制造加工深度的过程，在此过程中确定每个零部件的采购/自制策略，形成采购业务的工作基础，以便于进行先期采购项目管理工作。 由此可见，基于规划驱动BOM尽早产生，通过BOM这条信息索引驱动产品开发早期的各种业务协同活动开展，推动业务变革，使得这些先进的业务实践能够在企业落地。 在产品设计阶段，好的产品设计需要具备基于产品系列进行设计、数字化验证的能力，需要模块化设计能力以及需要面向成本的设计能力。一切产品数据都需要以系列化的产品为基础才与设计活动本身相匹配，从而达到高效运作的效果。模块化设计中模块的组合关系如果能够基于BOM中的配置关系进行自动组合再供设计人员选择，将使得模块的管理更为简便。 而反过来，如果模块能够沉淀成为BOM的配置层级，将简化配置管理、并能够与销售和定价建立更直观的联系。一个产品的成本绝大部分在设计阶段就已经确定，因此“低成本”的关键在早期阶段对成本的管理，面向成本的设计要求在产品设计阶段能够不断对产品的估计成本与目标成本进行比较，以及时采取相应的设计改进措施达成成本目标。在这一过程的复杂性还表现在大量的变更需要考虑进来，如果缺乏对BOM的高效管理，那么面向成本的设计就会变成空中楼阁。 在工艺制造阶段，如果产品按照系列化进行组织，即以配置化的超级BOM模式组织产品数据，那么工艺卡片本身也可以融入配置化管理体系之中，通过配置元素增加每张工艺卡片的适应性，提高工艺设计的效率。 在生产物流阶段，精益化生产、物流拉动和精准的投产生效控制都是提高生产运营效率的最佳模式，而这一切首先是以研发、制造一体化的BOM管理模式和闭环的变更管理模式为基础的业务运作。 在售后支持阶段，准确的备件技术定义是备件供应链运行的基础，只有及时定义备件，备件的寻源定点、采购、备货工作才能及时开展。 对于OTD流程而言，BOM的变革将会带动销售预测方式、定价、产品销售方式朝着更先进的模式进行一系列变革。如全配置模式的BOM管理将促使销售预测、生产预测模式按照配置项进行，通过超级BOM计算零部件毛需求。 通过基于工程配置以及销售策略定义的销售配置，成为基于选装进行销售定价和销售点单的基础，从而使得直接反映产品设计的菜单式销售成为可能。在订单实现方面，全配置BOM模式是优化订单排程的基础。 在整个价值链的运作环节中，客户既是起点又是终点。对外而言，我们谈论的是客户的要求、客户对于产品规格、产品配置的选择；对内而言，我们谈论的是零部件设计、物料筹措。而BOM将是将这两套语言直接无缝联系起来的唯一方式。因此，打通客户端将是BOM终极价值的体现，将使得制造业真正超着低成本、高效率运作迈上一个新台阶。 支持关键业务能力建设需要什么样的BOM系统？ 　　如上文所言，大规模个性化定制需要的最核心的能力是低成本、高效率运作的能力。如何达到这一能力要求呢？下文我们试图对这一核心能力进行分解，并从这些分解的业务能力来看对于BOM的要求。 首先，面向产品族的产品管理以及产品设计能力非常重要，因为这是保证我们创造足够多的正确的产品的前提。同时，这一产品族进行规划的思想要贯彻到生产准备过程和销售环节。 这一业务能力建设对BOM系统的要求是：BOM的构建必须是全生命周期的配置化管理模式。这样，才能够保证在产品开发的任何阶段，以BOM为主线的管理单元是一致的，从而能够保证上下游衔接的一致性。 全生命周期的配置管理包括规划阶段的规划配置管理、设计阶段的工程配置管理、生产准备阶段以及生产阶段的生产配置管理、销售阶段的销售配置管理。BOM系统需要保证这一系列的配置管理之间的关联性，而BOM本身的准确程度正是基于这些不同阶段的配置数据进行解析的结果。 第二大业务能力是模块化设计能力。模块化设计本质上是一种产品设计的思路、规划或者方式，而不是一种数据组织的方式，对我们的设计水平和设计工作的组织能力要求都非常高，且是一个没有止境的过程。 国内许多企业将模块化停留在数据组织上，很难取到模块化的真正效果，是一种缘木求鱼的做法。但好的BOM组织模式确实可以支持模块的规划，提高模块化设计的效率，而且模块化的结果需要由BOM来承载。 因此，从模块化设计能力建设上，对BOM系统都要求可以概括为：BOM的定义方式需要支持模块规划与定义，具体能够做到以下三个方面的内容： 配置特征与产品结构管理，支持各模块产品设计配置方案的前期规划。 通过工程配置辅助计算模块设计方案配置组合。 模块作为BOM的配置层进行定义。 第三大业务能力是并行工程能力。缩短产品开发周期、提高产品交付响应速度离不开部门之间的良好协同以及同步工作的能力，但这一机制的建立并不容易，因为当缺乏必要的信息基础的时候，并行工程往往会导致工作返工、浪费以及员工之间的抱怨。 并行工程的一个前提是信息是充分共享的，且信息是有一定质量的信息。而代表各阶段产品构成的BOM信息无疑是重中之重的信息。 从并行工程的角度而言，对BOM的要求是：BOM必须在相关部门开展业务之前产生，驱动业务工作的展开，因此BOM要尽早产生，因此BOM不只是设计的自然结果，而是规划驱动产生的结果。 且在业务进程中需要有好的共享方式，特别是在早期变更频繁发生的情况下，让相关方轻易地获取BOM信息，同时一目了然地知道与上次获取的BOM差异所在将大大提升相关部门并行开展工作的可行性。 第四大业务能力是与客户互动、沟通的能力。互联网浪潮下的C2M、C2B等模式，都在强调客户的参与。正如前文所言，打通客户端是BOM的终极使命。那么，从这个角度而言需要什么样的BOM呢？ 下图揭示的是一个简单的客户点单行为对BOM的要求： 　　图2客户点单行为对BOM的要求…

全过程造价咨询的发展方向

勘察设计企业应该向国外企业看齐

脉动式装配生产线

本文以飞机产品装配为例，介绍智能脉动式装配生产线。

飞机装配是飞机制造过程中最为重要的环节之一，其装配技术和装配质量直接影响到产品的性能及可靠性。随着我国航空工业高速发展，传统机库式装配模式由于装配效率低、劳动强度大、作业管理困难，无法满足现代飞机装配周期短、节奏快、精度高的生产作业需求。由于机库式装配存在的种种问题，飞机制造业逐渐引进脉动生产线这一最新装配方式，脉动式装配生产线逐渐成为目前飞机产品装配过程中最常见的生产线组织模式。

「 1. 脉动式装配生产线的概念及特点 」

飞机脉动式装配生产线最初从Ford公司的移动式汽车生产线衍生而来，是通过设计飞机装配环节中的各个流程，完善人员配置与工序过程，把装配工序均衡分配给相应作业站位，让飞机以固有的节拍在站位上进行脉冲式移动，操作人员则要在固定站位完成飞机生产装配工作。脉动装配生产线还可以设定缓冲时间，对生产节拍要求不高，当生产某个环节出现问题时，整个生产线可以不移动，或留给下个站位去解决，当飞机的装配工作全部完成时，生产线就脉动一次。整条生产线由4部分组成：脉动主体、物流供给系统、可视化管理系统、技术支持。

（1）脉动主体：站位设施、对接定位设备、可移动的装配设备等。

（2）物流供给系统：AGV车、完备的配套和配送系统。

（3）可视化管理系统：现场可视化系统、ERP与MES无缝融合的信息管理系统、工作现场的固定和移动终端。

（4）技术支持：质量保障、生产现场问题应急处理。

脉动式的装配方式改变传统飞机装配的生产模式，有效缩短了生产周期、提高了装配的质量和效益。与传统装配模式不同，飞机脉动装配生产线具有以下特点：

（1）生产具有明显的节奏性。用户需求和产能决定脉动装配线的迁移速度，生产线要做到均衡生产，并按设定的节拍完成脉冲式移动，装配过程流畅，不会产生挤压或脱节。

（2）工位专业化程度高。飞机脉动式装配线将指令分配至各站位，站位内仅完成固定指令的操作，生产线分工明确细致，工作量单一重复，生产效率比较高。

（3）装配进度易于掌握。各个站位工作小组要在限定节拍内完成相应的装配任务，飞机装配进度可通过飞机所在站位位置来获知。

（4）自动化程度高。生产线上配备了专业的自动化设备和先进的供给线，有效降低了生产过程中人为的误差。

图1为美国F-35飞机的脉动式装配生产线场景。

图1 F-35脉动式装配生产线

「 2. 智能脉动式装配生产线技术应用 」

在脉动式装配生产线的初始设计过程中，以飞机总装配的年产量需求，设计脉动式装配生产线的节拍，并对各个站位的工作内容进行划分。脉动式装配生产线可设置多个站位，如图2所示，各站位的主要任务分别为：部件对接、机械系统安装；特设系统安装；系统试验；通电联试；交付等。同时，生产线的基础设施配备有先进的数字化对接调姿设备、激光跟踪仪测量设备、整机线缆检测设备、智能工具柜等，为生产线智能制造技术的应用奠定了基础。总装脉动生产过程中智能制造技术的应用，依托于数字化、信息化软硬件平台环境，满足智能制造的发展目标。

图2 脉动式飞机总装生产线示意图

1）生产线智能管控系统

在实际应用过程中，广义的企业智能管控业务主要由企业的ERP、PLM、SCM和MES系统等共同完成市场分析、经营计划、物料采购、产品制造以及订单交付等各环节的控制与决策。对于飞机总装生产线来说，生产线智能管控系统以主生产流程模型为驱动，以多源信息感知网络采集的数据为输入，通过计划自动分解与下达、调度派工管理、装配现场管理、物料管理、工具管理、设备管理、人员管理和质量管理等一系列功能，使总装现场能够按照订单要求有序运行。通过该系统，企业决策者能够掌握企业自身的生产能力、生产资源以及所生产的产品，能够调整产品的生产流程与工艺方法，并能够根据市场、客户需求等动态信息做出快速、智能的决策。

2）物料精准配送系统

 

为了保障总装脉动生产线平稳顺畅运行，总装车间物料精准配送系统必不可少，如图3所示。系统硬件主要包括物品吊装机构、物料运输小车、装配执行机构、手工作业机构、物料分拣装置等。系统运行过程中，以物料配送主流程模型为驱动，以生产管控系统数据为输入，通过物料配送系统实时自动监控管理，实现物料仓储补给、现场配送预警，保证生产线物料按需、定时、定点精准配送。在物料标识方面，系统首先对各个产品及流动辅助物体贴上可识别的RFID码，然后采用条码自动读写硬件技术将条码符号所代表的数据转变为计算机可读写数据，形成物料与计算机之间的数据通信。

图3 物料精准配送系统流程图

3）智能工具管理系统

飞机总装作业工具的使用数量大、种类多，对工具状态信息有效管理可极大节省人力、物力。飞机总装生产中通过利用RFID技术开发智能工具管理系统。系统可使借还人通过身份识别打开工具柜。在对工具进行借用时，工具表面粘贴有RFID识别标签，经阅读器处理分析将结果传输至计算机，因此免去了以手写登记的方式记录工具借存状态的环节。同时也对工具的清点定位起到重要作用，在查找遗忘、丢失工具时，工具的主动式ID可发出信号，通过使用检测设备进行扫描定位，可以快速、准确地找到丢失工具。

4）飞机部件智能装配系统

飞机部件智能装配单元是飞机总装智能生产中不可或缺的组成部分，智能装配单元以部件装配和检测仿真模型为驱动，以激光跟踪仪测量数据为输入，采用大部件对接误差实时测量与自适应控制系统，实现部件数字化装配与测量的闭环工作模式。在飞机智能总装生产线中包含智能柔性工装系统、智能自动钻铆系统、智能机器人系统、智能对接装配系统等，通过各个智能装配单元之间相互联系、相互配合，最终可建设形成高度集成的智能生产线。

5）飞机装配生产线智能健康监测

生产线健康监测管理是通过对设备运行状态的监控、诊断、预测和维护来管理设备，以保证设备利用率能够达到最大值。由于设备在装配过程中随着不断地生产加工，其磨损和腐蚀程度也会随着不断递增，若没有采取相应的设备维护，则该设备有可能会进一步衰退甚至会发生故障。因此，对设备的预测在设备健康管理中占据重要的支撑地位，其主要内容包括预测设备的健康等级、剩余使用寿命以及需要维护的时间节点等，通过及时向企业生产人员以及管理者发出预防警告，从而在由于设备故障造成装配线停机之前，尽可能将企业发生的损失降到最低，控制企业设备维护成本，提高生产效率。

利用各种传感器和数据处理方法对自动化装配设备的健康参数数据采集，实现对装配设备健康参数的实时感知；通过对设备状态、设备特征运行参数及设备运行指标等信息的分析，对采集到健康特征参数进行数据处理、数据规范，实现对故障参数化描述，由故障的参数化描述导出故障的风险度评价模型，对设备健康状态进行求解，并对设备健康状态进行定量化描述；对自动化装配设备故障发生规律建立数学模型，将设备健康指数进行回归拟合，建立设备健康指数评价公式，实现基于健康指数对设备健康状态进行综合评价，实现对自动化装配设备的全生命周期管理，从而将传统的事后维修转变为事前维修，实时监控设备健康状态，维护设备的安全性、可靠性，节约维修保障成本，保证生产线的产品质量与生产效率。

「 3.脉动式装配生产线的发展趋势 」

脉动装配生产线很好地继承了汽车移动式生产线的思路，在飞机制造企业实现成功应用并取得了一系列成果经验；因此，其他领域的军工生产企业对脉动装配生产线开始深入研究，在航空工业的多个领域扩展了脉动式装配生产线的应用。主要有以下4个方面的发展：

（1）从飞机向其他产品发展。波音公司最先尝试把脉动装配线引入到军工产品制造的其他领域。2008年波音为美国军方新一代GPS制造卫星建成了脉动装配线，尽管总共只承担了12颗卫星的制造任务，而仅仅在第4颗星的制造才能用上脉动装配线，但是波音还是在极小批量、极复杂的产品生产中，成功地运用了脉动装配线。法国的斯奈克玛（Snecma）公司改变了传统的继承GE在立式固定机架上“穿糖葫芦”式的总装过程，在2011年实现了CFM56发动机的脉动装配，减少装配周期35%，这条脉动装配线也将用于LEAP发动机的装配。巴布科克国际（Babcock International）在生产豺式巡逻车中采用了由12个站位组成的脉动生产线并配有脉动生产管理系统，达到日产1辆的水平。脉动装配线在军工制造领域的广泛应用，彻底打破了航空和复杂军工生产不能采用流水线生产的制约，为发展航空工业的生产力提供了无限的可能。

（2）从总装向部件延伸。最近两年关于飞机部件装配采用脉动生产线的报道逐渐增多，并且有部件脉动式装配生产线优先于总装配线建设的趋势。如在生产C-17运输机的发动机悬架时，采用脉动式装配生产线减少装配周期20%，降低成本10%。波音787复合材料结构的水平尾翼和垂直尾翼的脉动生产线、空客A350的复合材料机身蒙皮壁板的脉动生产线也陆续投入使用。因为部件采用脉动装配时受企业外部供应链影响较小、易于成功、见效快，也成为近来部件脉动装配生产线发展较快的原因。

（3）从制造向维修延伸。2003年英国空军和英国宇航BAE引入脉动线使“鹞”式飞机的修理和维护周转时间减少到75%，节省成本的25%，显著地提高了飞机的出勤率。2005年美国波音公司在进行KC-135运输机的返厂维修中，使用脉动生产线将维修周期减少了18%，从而获得了美国的精益优秀奖。德国汉莎航空于2010年建成CFM/V2500发动机的精益脉动线进行发动机的分解、检修和重装，大修周期从60多天减少到45天。另外英国在维修“阿帕奇”直升机中，也采用了脉动线。航空产品的修理和维护是手工作业最多、不确定性最严重的领域。在飞机和飞机发动机的修理和维护中采用脉动式装配线是航空工业特有的创新。

（4）向自动化、集成化发展。最近10年航空制造技术，特别是基于MBD模型的数字制造技术有了突破性发展。MBD模型在产品全生命周期的贯彻，简化了制造、测量和检验、数据采集的过程，更有利于智能化和自动化设备的利用。现行的脉动装配线的装配过程仍然以手工为主。从汽车生产自动化移植到飞机制造的集成装配线（IAL）是目前最先进的飞机制造技术。集成装配线IAL实际上就是一种自动化、智能化的脉动装配线。它最大化地使用机器人和自动化设备，为飞机生产提供更加强大的制造和装配能力，实现用手工方法很难达到的严格质量要求，并提供了一个更有效率的装配环境。集成装配线包括自动化的装配工装系统、运输系统和制造系统，对全部设备通过工厂的通讯系统进行集中的和无线的控制。IAL的核心是一组精确制导的自动引导车AGV，它将装配的构件、工具和其他一切必要的准备从一个工作站移动到下一个。2012年4—10月，F-35的大部件分包商诺斯罗普·格鲁门和BAE分别宣布了它们的集成装配线开始运行，并开始交付在IAL生产的中机身和后机身部件。2013年F-35的水平尾翼和垂直尾翼的组装也将在IAL上进行。IAL成为美国达到每天生产一架F-35的不可缺少的措施。

「 4.对脉动式装配生产线发展的思考 」

脉动式装配生产线是建立在精益制造、柔性制造、智能制造等现代先进制造理论和管理思想基础上的，在飞机生产中采用脉动式装配生产线是世界主流的发展趋势，也是我国飞机制造技术发展必须经历的阶段。从理论上说，传统的大规模生产过细分工的装配线是不适合构型变化多端的飞机生产的，解决这一矛盾的主要方法是：采用精益制造原则和方法；将装配作业均衡地分解到适当规模的不多的几个站位上完成；采用柔性化和大规模定制生产方式和生产设备。

因此，采用脉动式装配生产线会产生一种新的生产模式，如建立总装按一定节拍拉动整个企业活动的新的生产秩序。整个企业在总装配生产的拉动下，精准、高质量的协同工作；形成尽可能减少浪费、高效率、高增值比的工作过程，使飞机装配周期大幅度缩短，成本得到有效控制；简化整个企业的计划管理和生产现场排序，使管理人员有更多的精力保证部门之间的协同和去处理例外问题；装配作业采用标准化工作、自主的质量保证制度，比传统总装方式工人分工较细等，提高了整个企业各个环节的工作质量。

国内飞机制造企业建立和应用脉动式装配生产线任重道远，其应用环境和建线时必须注意的几个问题：

（1）生产大纲明确。对前途不明朗和生产任务不确定的型号，不宜建立装配线。波音717就出现对需求量预测不正确而下马，总装配线只运行了不到一年的时间。

（2）飞机的总产量与建立脉动式装配生产线的周期和成本要平衡。建线需要周期，花费成本，装配线刚建成飞机就停产了，显然建线就没有意义。波音的卫星脉动生产线仅仅用来建造12颗星，但是每颗星的建造周期长；P-8A海上预警机总产量也就100架左右，波音都为它们建立了移动装配线。实际上，在确定建线之前都经过很长时间的论证和权衡，洛克希德·马丁公司在2002年为能否采用脉动装配进行了长达8个月的争论。

（3）有精益制造的思想和技术。建立脉动式装配生产线最大的问题是企业需要有较好的精益制造的基础，企业领导班子有对精益思想理解和信仰。必须有应用各种精益方法的积累，如拉式计划管理、均衡生产、单件流、价值流分析、标准化工作、JIT配送、精益的自主质量管理方式等。

（4）解决好脉动式装配生产线设计的技术问题。脉动式装配生产线的建设是一个复杂的制造系统设计的项目。从价值流分析、新系统设计、到部装分支的建设以及配套的可视化和信息化等，是一个涉及整个企业的系统工程。需要预先规划好，不要陆续的“补课”。

（5）注重飞机装配线的全局性。脉动式装配生产线不是总装车间或分部自己的事，而是整个企业的生产管理和运作方式的变革。不能靠一个部门冷冷清清的建设，而是由整个企业的意志和协同精神所支撑。

（6）做好脉动总装与脉动部装的权衡。目前来看世界各国多数采用的是脉动式总装线，他们都具备完善的全球供应链，可以很好地运行脉动总装线；而国内的成品件、原材料等供应环节不够完善。中国航空企业在介入脉动式装配生产线时，不妨从相对容易实现的脉动部件装配线入手。

BOM打通IPD与项目交付过程

近年来，一般装备制造业企业（包括工程机械行业、风机行业、储能设备行业、农用机械行业等）都比过去更重视正向研发。各企业纷纷以华为作为标杆学习集成产品开发（IPD,Integrated Product Development）模式，期望通过IPD实现正向研发，提升企业竞争力。虽然IPD在业内普及程度很高，但真正能够深入应用并且从中获得效益的企业并不多。究其原因，除了企业文化、基础规范薄弱等方面之外，有一个非常重要的环节普遍处理不好，即IPD与项目/订单交付之间的关系。                                                                                                        …

建筑企业如何应对组织熵增？