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欢迎来到“数字劲动力，智造塑未来”汉得智造访谈第四期。今天我们邀请到的嘉宾是来自汉得智能制造事业部数字制造交付中心经理台启飞。本期我们将与大家一起聊聊关于装备制造管理中遇到的一些难点及解决方案。

装备制造业是为国民经济发展提供技术装备的基础性产业，是我国经济发展的重要支柱产业，得益于国家产业政策扶持和全球产业格局转变，我国装备制造业已经取得举世瞩目的发展成就，形成了门类齐全、具有相当规模的产业体系。 

在当前阶段，装备制造业面临诸多新的发展挑战，面对行业增速放缓、内外部环境变化，叠加国家政策的鼓励与引导，数字化转型已经成为装备制造企业的迫切需求，以数字驱动企业壮大新的增长点。

主持人：装备制造行业的产品以定制化为主，边设计边生产边采购，产品装配结构关系复杂，通常是以项目为单位进行生产组织。企业那到底应该如何管理以项目为单位，同时拉通研发/设计/采购/生产/物流等不同部门呢？

台启飞：确实对于装备制造行业是一个比较大的难题，我们一般是通过里程碑、计划节点体系来做这样一件事情。我们会将项目维度根据里程碑计划去分解出来各个里程碑的任务节点，同时将各个里程碑任务节点发放至各职能部门，这样不仅能横向拉通各职能部门，比如说我们的研发设计采购等等；纵向各职能部门也能有效地看到他的里程碑任务节点。

主持人：这样的话其实我理解在这个过程中涉及到非常多部门，他们也都会有各自的SRM、PLM和WMS等业务系统，比如研发部门，他们同时操作多套系统来做任务交互会不会不太方便？

台启飞：这样其实也不会，我们的H-ZERO平台里会有接口API，那各职能部门，比如采购部门或者设计部门，在相应的业务系统里面完成相应的操作之后，接口API会自动将里程碑节点的状态回传至里程碑计划体系。

那这样他不需要去操作多方系统，只要操作一方系统，会保证数据的有效回传，一方面他的操作比较便捷，另一方面会保证数据的真实性和有效性。

主持人：刚刚也提到过程中涉及到采购、设计、生产和物流等多个部门，那他们的时间里程碑节点的先后是怎么去排序的？

台启飞：对于不同的企业还是有所区别的，比如传统来看一般是先设计，设计完成根据BOM去生成、跑MRP去生成采购计划，然后进行采购、到货、生产、完工、发运、装配，那对于某一些装备制造行业，它可能采购周期比较长，要等设计完成初版本的图纸或BOM，再去做采购，时间上就来不及了。

那它可能节点就会先去做预采购，那预采购完成之后才是设计完成，然后进行入库、生产、完工，节点变化其实蛮多的。

主持人：节点的数量跟节点间的计算公式是可以配置的吗？或者说他们之间要如何去配置？

台启飞：我们一般会采用四步法，或者说四个框架式的配置逻辑去解决。

首先第一个数量节点是可以配置的，比如某些装备制造企业可能关注5个节点，那有些装备制造企业的管控比较严或要求比较高，可能有10到15个节点，这个数量是可以配置的。

第二个比较关键的配置项，是节点之间的逻辑关系，比如说我是刚刚讲的先设计然后再采购，还是先预采购后设计的逻辑关系，是可以配置的。同样我们节点之间的时间关系也可以配置，比如先合同下发完成，三天之后设计完成，或者从生产开工前一天采购到货，这个先后关系的逻辑关系是可以配置的。

那第三个是人员关系，比如人员和里程碑节点的关系，比如研发部门要看到设计节点，仓储部门或者采购部门要看到货节点，生产部门要看开工、完工节点，物流运输部门要看到物流运输或者安装的节点。

最后一个关键就是排产逻辑或顺排关系，系统是可以支持从顺排到倒排的配置关系，来完成节点之间的一些时间变化。

主持人：节点的配置模型，是按照时间加一天或者说是减两天的模式来的。那我是不是可以理解这是一个无限产能的模型？这种计划跟实际生产之间会不会存在很大的偏差？

台启飞：这也是很多客户向我提到的问题，其实很关键一点就是架构和配置关系，要去搞定这件事情。有的节点比如采购节点，可能不太关注产能，可能要求供应商按照哪一天的时间、地点来到货就完成了，或者可以默认为这个节点是无限产能的。

但有的节点比如开工时间跟完工时间，它涉及到产线的产能、节拍、工作日历等等有效的约束因素，我们会根据这个排产来做一些约束。

所以这里的节点的约束条件是可以配置的，一方面我可以配置某些节点是不考虑产能的，那有些节点是可以考虑产能的。同样在考虑产能的节点，我们也可以加一些企业的个性化的增强，不同的客户也有所区别。

主持人：里程碑的节点时间如果发生变更，或客户的交期发生变更，要怎么去应对呢？

台启飞：客户的交期变更，对于我们装备制造业来说是非常频繁的，尤其是刚刚讲的交货、安装时间变化，或者客户要求的到货时间变化，这些是很频繁的。

针对这些变化的场景，我们的系统可以支持计划顺排或模拟倒排的模式。我们可以刷新某一个确定的时间点，比如更改时间之后，根据两种刷新的排产模式，自动更新其他相关联的里程碑节点，不单单是自己的还有其他相邻项目的，就不用担心改了其中一个时间，其他全部要人工调一遍，这个是不需要的。

主持人：众所周知，装配制造行业的变更发生得非常频繁，除了刚刚提到客户交期的变更，还会有非常多不同的变更场景，那这种变更要如何去应对呢？

台启飞：其实变更对于我们装备制造行业是一个比较大的话题，很难通过简短的一两分钟把这个话题说清楚，而且变更也是装备制造里面讨论比较多的一个点，那我们一般会从三个角度去考虑这件事情。

第一个角度是场景的梳理，我们会将变更的场景，无论是工程变更、ECN变更、交期变更或设计变更，将变更场景梳理清楚，并且发生每次变更之后，处理方案也要讨论清楚。比如设计变更，可能是产品已经开工、工程已经开始做，还是说是产品还没有下达，他的变更方案、处理方案都不太一样。

第二个更多的是系统架构的支持，以应对刚刚讲的几个变更的场景，我们的系统架构可以支持，比如生产版本的变化、管理、设计、从BOM、工艺多版本的支持，消息队列的通知，包括消息的推送，这些是我们系统需要具备的能力来支持不同场景。

最后一个是多系统的打通，可能有ECN变更、设计变更，发生这些变更的时候，我们要有效地将一些消息，或结构化的变更信息，从上游系统传递过来解决这件事情。

主持人：除了变更，装备制造行业还有一个典型的特点，是实验报告非常多，因为产品的定制化比较高，所以客户的要求也会比较高。无论是对客户还是企业的本身，对于产品的出厂报告、产品档案报告，以及实验报告的要求很高，我们会把这块进行系统的归档吗？

台启飞：这是一定可以的，而且我们认为出厂实验报告，或产品档案电子化是我们做得相对比较完善的，或者说是经验比较丰富的。

主持人：都说报告的全面电子化是非常大的难点，这块的复杂度都具体体现在哪些方面呢？

台启飞：在我做的项目来看，我觉得还是相对比较复杂的，从四个角度来说：第一个角度报告的实验对象比较复杂，或者说产品的结构比较复杂，有整机、模块、单元的实验报告，对象层级是比较多的。

第二个是从检验报告的类型来看，那它的检验报告类型可能多达10几种或者20多种。

第三个是从检验结构的层级，复杂度比较高，像传统的比如IQC，检验层级是物料加供应商维度，比如说PQC是物料加工艺的维度，比如发运检是从物料的维度，它的维度可能是有7到8种，检验结构化的维度比较高。

最后一个从数量级来看，一份出厂实验报告或产品档案，少则200多页多则上千页，它的复杂度自然而然就提高了不少。

主持人：出厂实验报告或产品档案，少则200多页多则上千页，那其中它的检验种类多、分类独特、检验的模板的个性化比较强，那如此复杂的一个工程，我们如何能快速落地到我们的系统当中呢？

台启飞：我们会分三个方面来做这件事情，第一个是我们要确定清楚检验对象，比如检验对象有整机的、组件的、模块的，并且是将他们的逻辑关系要梳理清楚，包括他们的一些报告的逻辑关系。

第二个是将检验报告进行实验的划分，比如检验报告分了多种，我们的核心本质是它里面的呈现方式，里面有固定模板的，有逻辑取数的，同时还有个性化增强的，进行相应的排列组合，就会实现不同类型的检验报告的呈现。

第三个相对比较复杂的就是检验结构化的层级复杂度比较高，那它的本质核心是要搞清楚，或者说系统定义清楚，各个报告的检验结构化层级。同时将不同层级的逻辑关系，用一套我们的系统语言，去实现排列组合。

主持人：好，刚刚你讲了三个维度，第一个是系统定义清楚检验对象；第二个是检验报告的多样化，这两个都比较容易理解。第三个检验结构化层级复杂度高，这个听起来稍微有点抽象，你能举个例子吗？

台启飞：比如说有气密性实验、绝缘实验，有耐压实验等不同的实验类型，那它对应的结构化的层级是不一样的；比如说有的是从物料加工艺的维度，有的是物料加产品等级的维度，那有可能是物料加机构类型、加工程等不同的维度，它生成报告的层级是不一样的。

这个可以使我们方便地理解检验数据结构化的层级不同，每一个报告对应的层级也不同，是这样的一个处理方式。

那我们是更多地将不同层级去进行一些排列组合，这样实现一套逻辑不同的检验报告都能找到相应的结构化的层级，以及通过结构化的数据来生成相应的模板。

同时我们也可以实现不同检验报告的排列组合，这里比较重要的一点就是，一种类型的实验报告一般是用一套检验结构化的层级，不能去实现多套。

主持人：刚刚我们讲的是检验结构的复杂度，还有一个我比较感兴趣的是产品档案，刚刚说了可能会上千页非常多，针对产品档案生成过程中的数据量大、数据可能会丢失，生成的时间会比较长，系统可能会出现卡顿，诸如此类这样的问题，我们要如何去解决呢？

台启飞：这也确实是我们在实验报告里面遇到更头疼的一个问题，举个场景有的实验报告点击生成之后，可能要等半个小时或者一个小时才能告诉我它是不是完成了。更痛苦的一点在于，点完半个小时或一个小时之后，它报错说哪一步卡住了。所以这里一般会采用三个方法来解决这件事情。

第一个是我们的报告会通过异步生成来处理，以免在出厂实验报告点击之后，要等待半个小时或者一个小时才能显示成功。那在异步生成的时候，又会遇到一个问题，可能生成到一半，错误了或者报错了，系统报告也生成不了。他需要去重复地点、重复地去确认，针对这个异常我们会有以下两种方式：

第一种是将数据做完整性验证，比如整机的、模块的、组件的实验报告是否已经完整地生成了，是否已经按照系统逻辑有相应的一些关系线了，那在生成整个出厂实验报告和产品档案的时候会做数据的校验。

第二个是逻辑性的确认，比如产品已经完成了，你不能说产品没有完成就点击，或者说产品相关实验报告已经按照我们约定的逻辑去生成了，那逻辑性的校验系统也会做处理。

以上三个点就会保证，一方面它的操作比较便捷，不需要等待那么长时间；第二个可以保证实验报告或出厂产品档案，成功率比较高。

主持人：除了刚刚讲的这两种情况，还有一种是对于不同的客户，他们要求的模板是不同的。如果有客户新增的模板，我们该怎么去应对呢？

台启飞：检验实验模板，对于制造业本身其实比较痛苦，尤其是在于我们项目做完了，我们客户有新的客户、有新的客户要求、客户模板要求，他怎么能有效应对这件事。

我们一般会采用我们的BI publisher工具，它可以实现将中国式复杂表格，通过导入系统自动生成复杂式的表格结构，方便现场员工操作。

主持人：还有一些报告我听说会有多语言要求，我们怎样便捷地帮助客户进行生成呢？

台启飞：我比较喜欢说数字，这也是有两个方案。第一个方案是通过导入的形式，在这个模板我们提前翻译成英文，那这样输入到系统里面自然而然也是英文的。

第二种方式比如有一些英文需求，我们的H-ZERO平台的架构支持多语言版本，可以实现自动翻译，但对于比如法语、德语，可以借用AI翻译插件来实现自动翻译，实现模板自动转译。