1、精益生产的缘起和发展

精益生产是组织和管理产品开发、作业、供应商和客户关系的业务系统，与过去的大批量生产系统相比，精益生产消耗较少的人力、空间、设备、资金和时间制造最少缺陷的产品以准确地满足客户的需要。它是由工业工程（IE）应用开始不断演化发展，融合了诸多学科技术、生产实践，成为精益生产体系。

最先掌握这种系统的是二十世纪总部全都设立在日本的公司，而后传播到北美和欧洲，再到韩国、台湾、以及中国大陆。现今，全世界的制造商都在努力实施精益生产方式。

2、国内精益生产创新应用典型代表

在传统企业转变为精益企业的过程中，众多企业得到了巨大的收益：质量提升、效率提升、成本降低、交期缩短、人才培养、文化沉淀等等。从国内如华为、中车、美的、海尔等企业案例中，也能够看到精益生产对企业的深远影响。

1) 华为在松山湖基地现场，某手机生产线由90人降低到28人，生产间隔28.5秒出1台手机。偌大的厂房，已看不到人推小车运送物料的场景。

2) 中车搭建“6621” 精益运营管理平台，整体推进：

3) 美的推行“T+3”精益运营模式，从产品生产到物流系统配合、供应链配套全程的“一盘货”的运作，减少了仓储和配送压力，提升了运营效率。又如，美的不同业务板块都是囊括了研发、制造、供应链、物流、营销、服务、推广的生态体系；同时各业务板块之间也能联动，通过协同效应，产品快速迭代。

4) 海尔对于精益生产模式的创新：衍生出了OEC管理思想、人单合一、业务流程再造等先进的管理思想，为国内企业提供了新的实践方向。

由此可以看出，精益生产方式不仅体现在生产制造系统，同样也体现在产品开发、协作配套、营销网络以及经营管理、员工素质、企业文化等各个方面。

3、精益生产在智能制造转型初期的作用

中国主动应对新一轮科技革命和产业变革，在2015年《中国制造2025》提出以加快新一代信息技术与制造技术融合为主线，以智能制造为主攻方向。制造企业的智能制造技术应用转型正如火如荼。

精益生产则是企业智能制造转型的管理技术基础，任何系统在设计时都必须遵循相应的管理原则，这也是智能制造管理实施成功的关键所在。做好了这个基础，智能制造的转型能够更加顺畅，同时围绕客户需求的价值、节省不必要的投入浪费。

举例

传统的物流作业上有很多的物料存放点：卸料区、待检区、仓库、备料区、配套区、线边仓，如果不做精益改善消除流程中的断点、物流的交叉迂回，按照现有模式去进行自动化、信息化、智能化的升级改造，需要投入过多的资源而且达不到管理的需求。最优的方案是用精益的思维去思考：这些区域真的需要吗？它存在的目的是什么？能否不要？不要的好处是什么？对策是什么？然后使用精益工具合并流程断点精简流程，使用信息化技术将不能连接的流程断点协同起来，通过自动化技术将断点进行物理连接，最终达到使用更少的面积、更少的人力、物流顺畅准时配送。

4、智能制造转型下的精益生产应用

智能制造把传统精益管理技术用信息化、自动化等技术手段来实现，将传统精益管理技术应用推向一个新境界。未来，智能制造转型下的精益生产可以在以下几个方面研究：

所谓价值链（Value Chain），是指企业在一个特定的产业内的各个活动的组合，它反映企业从事的各个活动的方式、经营战略、推行战略的途径以及企业各项活动本身的根本经济效益。

过去，精益聚焦生产流程做了较多的梳理和改善。精益生产不仅是生产端的持续改善，已经演变为一种涉及营销、研发、供应链、生产、服务乃至创业的全价值链精益管理理念和方法，带动了全球产业的转型，它所追求的“创造价值、消除浪费”的思想、方法和工具促进了生产资源的优化配置，获得质量、效率和反应速度的快速提升。未来对上下游的供应商、客户端各价值点进行研究，促进上下游协同，搭建共享平台，能有效找到新的增值点，消除价值链上的瓶颈要素，实现双赢。

制造企业以信息化的手段实时获取现场的数据，保证数据的真实性、有效性智能制造生产线设计，通过数据自动采集、存储、提炼、分析、预警、指令，实现闭环生态系统。最后，体现为有强大的知识库，能够自主识别、自主分析、自主判断、自主决策，对制造业不断优化升级。

未来，企业数据的种类和数据量越来越繁杂。从中识别有价值的部分是哪些？应该怎么用？如何用？用在哪里？需要精益思维在前期数据应用规划中就要介入，紧紧围绕客户价值、辩证思考，以免多走弯路，耗费精力推倒重来。对于提供上来的有价值数据，企业必须逐条分析，尤其在品控和交期上，应当进行更为完整、细致的考察。重视每一条数据，企业才能发现每条数据中的价值，并进行相应的取舍和加权，从而以数据为基础，设计合理的指标和目标，作出科学的管理和决策。

随着“机器换人”自动化率持续提高，操作简单、劳动强度大的人员劳动易被机器取代，底层作业员将逐步消失。这不意味着人不再是关键资源，恰恰相反，特别是利用数据管理的人才、高层次的设备技术专家、运用信息化系统开发的研究人员才是未来的关键人才。

1）人员培训重点由关注作业员标准作业到关注现场技术人员维修、点检、保养的标准作业，培养现场设备维护管理专家；由基层的网络维护、系统操作关注到数据反馈、数据应用、数据预警、数据建模，培养基于企业定制化的信息化专家；

2）中层管理者由管理“人”改为管理“数据”，更重视数据和科学性的管理；

3）需求具备信息化、自动化专业技能的综合技术人才。

这些对“人”的重新定位和要求，符合时代的发展，需要企业人员转变思维、快速成长，可以通过精益改善改变每个人的思维模式智能制造生产线设计，

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！