轮值桥主：杨明波
分享时间：2016年9月30日10:00-11:30
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桥主亮相
桥主.自画像
杨明波，一位游走于各个前沿领域的跨界者。 从工厂设备管理，MES数字化企业质量管理者代表，设备管理杂志和网站主编策划，现场咨询，卓越绩效咨询，精益生产咨询，TPM咨询，到现在的理论研究。综合了各个行业的现状之后，最后将目光聚焦在工业维修互联网的平台。
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桥主分享
企业目标与作业指标的关系
指标管理，是构建数字化的基础，也是构建平台的基础。指标要产生作用，需要结合工厂实际情况，从工厂的角度出发，从经营目标到作业指标层层分级，以适应不同对象的诉求！
提高有效产出（赚钱）：即产品做出来，卖出去，并能卖上好价钱。这里实际上是两个概念：第一个概念是产品能否卖出去，在网络化的时代，基于互联网＋的战略转型无疑是许多制造企业需要思考的原点之一，红领集团坚守消费者原点而促成的“魔幻工厂”模式，美的集团的智能服务，都说明了其意义和重要性；第二个概念是产能有需求，是否能被生产出来，TOC制约法，制造业工厂有40%-60％的问题是交货期问题，以交货期为关注焦点的消费者原点理论无疑是企业面临的重要思考点；
降低运营费用（省钱）：企业有效运营所必须投入的费用，包含能源、物料、维修保养等必须发生的费用。在有效产出乏力时，企业最容易想到的方法就是降低成本。当然运营费用不是简单的降低成本，如果非要和成本挂钩，运营费用＝支持有效产出指标的综合成本降低。
备注：人力成本不能算作成本，降低员工保障工资是愚蠢的做法，减低人力成本，应在少人化和效率化上下功夫。
降低库存（现金流保障）：库存会影响现金流，许多关门大吉的企业，也正是因为不良库存所导致的现金流断裂而形成的。
但我们可以得出结论是，企业要持续盈利，就要不断的提高有效产出，不断的降低运营费用，不断的降低库存。
在实际运用时，需要注意一下细节，三组指标是递进关系，首先提高有效产出，然后是降低运营费用，最后是降低库存！ 实际上在第一项和第二项指标得到优化时，库存自然就能降下来！ 这也符合TOC约束瓶颈的基本理论，抓瓶颈进行改善，而不是什么都改，如果我们为了降低库存和降低运营费用时，让有效产出指标也同时降低，那结果是得不偿失的。
结合当前的经济形势，有效产出中，怎么让产品卖出去，难度比较大。当前的一带一路，互联网＋，这些都是用于解决这些问题的。
有效产出指标中的另一项，怎么满足用户需求，怎么把产品有好又快的做出来，将是我们需要探讨的主题。
作业线与有效产出作业指标体系
工厂有不同的类型，其关注的点有一些差异，我这里在长期的咨询摸索过程中，结合过程概念与张孝桐张高工的产线管家体系，将有效产出指标在不同的作业线进行了分解。
第一类作业线，离散作业线：
离散作业线，常见于各类机加工企业，设备制造商、汽车零部件、电子产品的供应商。
这类企业占比是非常大的，特点是生产组织灵活，适应产品多样性要求能力比较强！ 明显的缺点是，生产组织难度大，订单延误占比40％以上。
这类企业的设备呈离散分布，没有明显的流程分布，有效产出（减少订单延误）指标的原因很难被确定，在现场极难识别订单状况。
离散作业线，需要通过至少MES的数字化系统，用于追溯原因，确定订单延误责任。
第二类作业线，流水作业线：
设备自动化程度较高，设备和设备之间一般通过流水线或机械手能手段实现连线。虽然解决了离散作业线中的流程问题，但随之会暴露出，效率损失。
一旦出现任何原因的停机，整条线上的人和设备都会等待。
这里就引出了咱们的OEE效率管理，其实不单单是OEE效率，OEE效率适用于以设备为主的作业线，还有另一个指标是OPE，他适用于以人工为主的作业线。
OEE（设备综合效率）图解
OPE（人工综合效率）图解
OEE和OPE虽然在概念中有一些差异，但原理是一致的。用一句话来理解，就是赚钱时间和生产时间的比值。
我们熟知OPE或者OEE，都是在精益生产和TPM相关文献和讲座中获知滴。但这里要给他们一个解释，OEE和OPE从来都是生产指标，而非设备管理指标。
各类做数字化的供应商，期望通过人工或者自动的方式取值，以识别这些损失时间。
实际上这非常难，难不在技术，而在管理。如果我们确定了这种思路，在管理中就会出现数据错误，不公平的现象。从本能的角度考虑，谁也不愿意自己多记录这些损失时间，记录的越准确，可能考核得更多！
那么在实际用于考核怎办，很简单！ 我们核算出这条线的标准单件工时，依据生产的起点时间和结束时间、合格品数量，就可以得出一个不能作假的OEE或OPE。即：OEE/OPE＝（标准单件工时×合格品数量）/生产时间
这样我们最后得出的是一个不能作假的OEE值，用于考核，不能作假，就意味着公平，公正，这很关键！
第三，我们讲讲另一种作业线形式。流程作业线，严格意义上来说，这叫做过程装备作业线，因为我本人的专业正是过程装备与控制工程，只是为了便于理解，且定义为流程作业线！
流程作业线，通常是以气体，液体，气液两相，粉体（气固两相），电流等作业传输和加工对象，特点是设备完全连接在一起！不允许停机，或者停机损失十分巨大的作业线，这种作业线自由度被高度的约呸，有效产出的首要目标是，不能出现停产停机事故。
设备管理指标及其分解管控
提到设备管理指标，他必然要服务于生产，这点毋庸置疑。但设备管理到底是什么指标，这点要从故障对有效产出指标的影响来理！
故障会影响停机，停机时间和停机频次，将会直接影响到我们的有效产出，为此控制MTTR（平均故障修复时间），MTBF（平均故障间障时间），我们只知道前一个值越小越好，后一个值越大越好。那有没有一个值能够衡量丙个产线，两个工厂谁的设备管理水平要好呢？为些我们需要引入设备可用度的概念，及设备在作业线系统中可用的概率。
问题又来了，如何控制，设备可用度要提升，是不是意味着企业要多花钱呢？当前企业经营状况十分糟糕，说到底是缺陷，从有效产出指标上来讲，我们要提高有效产出，降低运营费用。二者似乎落入了二律背反定律的圈套。
这就需要从维修通道开始说起，维修通道分别为事后维修通道，预防性维修通道，预测性维修通道和改善维修通道。
结合停机时，我把几个维修通道给一并讲一下：
事后维修，视是否影响有效产出，我们分为事故和事件两种。 事故是要统计到可用度，而事件则不需要，但都属于事后维修的系列。
尤其是事故，我们要将最快速度恢复故障，结合到咱平台，我们实际上就是解决怎么样最快响应故障，维修资源（主要是人）快速到达现场，备件快速到达现场，以减少维修延误和供应延误。专业的人到达现场，有利于减少整个维修的时间，这主要依赖于人的技能。当然也跟设备本身设计制造的维修性相关。
这时其一，单从事后维修整个占比来说，是要降低的，道理非常简单，一量出现停机事故的病，无论是维修费用，还是对有效产出的损失，都是最大的。
第二，预防性维修。预防性维修，是基于可靠性为中心的维修，是在设备设备时，某一部件，无法通过冗余性设计和其他部件寿命同步，而规定的，以时间节点或使用频次，所规定的更换和修理动作。如：润滑油三个月换一次，某部件使用2000次时必须更换。我们国家由于受前苏联（主要是可靠性为基础的设计理念），经常由一保、二保、三保的说法。预防性维修，虽然也会造成停机，但不会造成停产，因为他通常是计划停机时侯进行处理的。但是过多的预防性维修支会造成维修成本的增加。
原因有两点：
1、只是简单的以时间定义维修，可能会出现：没坏就维修了？
2、遇到设备和备件自身缺陷时，会造成越修越坏。故：除了复杂系统（设备可靠度，受部件数量相关，组成部件越多，每个部件的可靠性要求也越高），一般不建议过多使用预防性维修。
说到可靠度，就不得不提现在的所谓智通化设备，国内做自动化，智通化，往往是用复杂的功能实现，有考虑成本，有考虑功能，这就解释了，为什么 咱们的许多智制造线，越智能越瘫痪的原因了。
第三，预测性维修，预测性维修是将诊断时间提前，即在设备未发生故障的前提下，通过体外或者内嵌的传感器进行检测的方式。
预测性维修的要点是，提前发现这些故障隐患和裂化的倾向，实现判断故障的成因。其难点是如何提高预测性维修的准确性。
从三大维修上来看，要同时满足有效产出和运营费用的降低，则需要减少事后维修比例，减少事后维修中事故处理停机时，减少整体预防维修比例，强化关键系统预防性维修，提高预测性维修的比例和准确性（观为监测的振动分析，红外成像，油液分析及其他的专业性诊断和检查）。
最后一个是改善维修。严格意义上讲，改善不属于维修，属于技改和创新。但是我们的企业用户，往往扰大的技改算技改，小的技改不算，就造成了又要控制维修费用，又不能技改，造 成能拖就拖的现象。改善维修的内容非常广，包含了依据有效产出的改善，也有依据能效的改善，也有依据维修的改善。
举几个例子，比如经过可靠性修复的改善，王大中教授的全优润滑，淄博索雷的高分子材料修复。另一个方向是材料，我们从最早使用火，到石器时代，青铜器时代，到现在高分子复合材料，新材料，所以大家可以引用索雷的产品和技术。
维修方向的改善，也同时说 一下，互联网应用的看这个。
最后用这张图片来总结一下，我今天分享的内容：
更详尽的内容，在我即将出版的书籍系列书“大数据＋工业维修”之《工厂数字化＋工业维修》里面，里面会讲到更多实践案例，无论对企业老板，维修工作者，企业数据决策管理，数字数应用创业者，工业服务创业者，都可以直接应用和借鉴！ 谢谢大家！
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桥友互动
杨明波：产业互联网或者叫工业维修服务互联网，是通过企业的数字化应用，结合这些数据的大数据分析，形成对每个工厂的需求智能定制，匹配工业服务资源的一场真正颠覆革命！
刘海燕：杨总讲的理论与实践相结合，深入浅出地受教了。
杨明波：说起来复杂，理解也不难！ 真正难滴是，我们把复杂的产品，做成简约的用户体验！ 云海桥不易，中国人很聪明！
夏楠：您今天分享的内容很精彩，知识量确实非常大，还得消化消化 。
杨明波：也不大，核心就是老板很着急，设备人很苦逼，维修服务者很迷茫！ 用目标和数据，把各方需求串联起来而已！
王珏：很精彩的分享！我们先琢磨一下与易服的契合点，把MVP样板间做好。今天我们的4名工程师已经在MVP之一--青岛海尔开始工作了。
杨明波：世界未知的一面，只是一层窗户纸，捅破了，十分简单！ 先进的技术和智能应用，是让我们多个视觉去看待自然，会发现遗落的世界之美！ 比如我们用告诉相机捕捉快动作，我们用定时拍照，发现植物生长的神奇之处~ 当我我们也可以用多维度的数字化和互联网呈现，共同发现工厂之美，产业服务之美！
刘海燕：您对“易服”与生产企业的契合点有何建议？
杨明波：大数据是一件非常好玩的事，美轮美奂，魅力无穷！ 书籍内有详细的数字化实现流程和要点，可以深度合作！ 只要云海桥愿意，缘分到了，事就成了！
刘海燕：等您的书出版了我要好好读一下，今天的内容也需要消化消化。
杨明波：谢谢大家的支持！我的分享就到这里，同时也感谢云海桥的探索和努力！
关于我们：
孙春光 学历：天津大学电子信息工程本科、保送通信与信息系统硕士 。
现担任全国工商联民办教育出资者商会EMBA联盟专委会秘书长；北京左右逢源创业投资有限公司合伙人；中关村众筹联盟发起单位之一、监事长单位；磁云科技合伙人；京沪知识产权服务中心合伙人；金刚偶巴创意韩餐合伙人；常州火红基金合伙人；南京亨通伟业基金合伙人；飞常酷无人机合伙人；爱投（ITOU）高管会创始发起人；IT高管会创始发起人；陈香梅公益基金会天使荣耀基金理事。
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