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全球视角:制造企业充分利用多工厂模式
日期:2009-3-29 14:28:41 来源:互联网  
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  1999年,位于布鲁克林的私营工业元件制造企业Lee Spring采用的是一家已经破产的供应商提供的陈旧IT系统,受其所累,该公司不得不发出建议要求书(RFP),寄希望于通过此举寻求新系统来保证公司的正常运营,其中的一个项主要要求就是支持多工厂运行的能力。
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  Lee Spring IT总监Mike Gisonda指出:“我们需要的系统必须具备能够在多地点和多工厂条件下运行的功能,此外,还必须具备应对多仓库处理的能力。这就要求实现在管理层面进行结合的可见性,以帮助我们真正挖掘问题的本质并查看正在发生的状况、运动及将要发生的情况。”
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  Lee Spriing最终选择了ERP供应商EYSPRO提供的解决方案。Gisonda说:“如今,我们已经能够非常直观地了解到分支机构和工厂的运营情况,这要归功于该解决方案带给我们的完全可见性。”
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  SYSPRO产品营销经理Rene Inzana指出这种全面可见性的实现得益于该解决方案可以向跨国制造企业提供其一直在寻找的灵活性。
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  Inzana说:“解决方案的设计使得作为单一单元的企业功能能够查看集成信息或根据实际需要对信息进行细分处理。”
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  一体化运作
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  对于多地点经营的制造企业而言,对全面可见性和更高IT灵活性的愿望是很相似的。这些企业可能在全球范围内不同的工厂生产不同的产品,但它们依然希望将这些分支机构作为整体网络的组成部分进行统一管理。
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  Symmetry Medical就是那些试图实现与工厂更紧密集成的制造企业中的一员。作为一家向整形设备制造企业和其他制药公司提供移植设备、工具及元件的专业公司,Symmetry在全球范围内拥有21处分厂。直至最近,这些分厂依然独立运营。
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  与此同时,通过并购那些生产与其产品相似的其他公司,Symmetry已经日益发展壮大。
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  Symmetry Medical高级副总裁兼CFO Fred Hite说:“我们希望能够平衡这些工厂实现在同一平台上生产相似的产品。”
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  为做到这点,Symmetry安装了Epicor Software的Vantage制造软件单机版。之后在Vantage的帮助下,公司在整合存货及客户信息的同时,也实现了贯穿多工厂的更为高效的生产任务分配。
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  他解释说:“我们并没有为同一客户创建多个数据库,由不同的人负责订单输入及应收账款收集,而是选择将这些集成到多重工厂实例之中。”
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  Epicor全球研发副总裁Paul Farrell说:“这种将信息分散在整个组织中且一次性录入的能力起到非常重要的作用,对跨国公司的帮助很大。”
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  根据Farrell的说法,Epicor解决方案帮助制造企业部署经营的方式是使其实现对后端的可视化。在制造企业具备多家不同的实体,但依然希望作为一个整体与客户或供应商打交道的情况下,这一点会起到至关重要的作用。
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  诸如一家拥有三个不同实体的制造企业,为向客户提供统一的联系方式,专门成立了第四个实体——仅存在于公司IT系统中的一虚拟实体——借此来处理所有销售。因此,即使某一销售订单要求从前面的三家实体供应零件,该系统会协同这些实体采取行动满足客户的最终要求,同时无需将复杂的后台交易显示给客户。
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  Farrell指出该功能目前通过面向服务架构在应用中可用。他说:“该系统并未与多个数据库相连接以及采集和整理信息。与之相反,其向分布在全球各地的不同公司发送背景信息。”
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  独特使命
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  Apriso是另一家致力于帮助制造企业管理多工厂运营环境的供应商,该公司主要为制造企业提供运营管理解决方案。2006年,Apriso推出其FlexNet Global Manufacturing Suite(GMS),该套件被认为是首款管理多重制造分支机构的解决方案。
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  Apriso产品管理及市场高级副总裁Tom Comstock指出GMS主要解决针对多工厂运营环境下的特定问题,包括定义及管理最佳实践。
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  Comstock说:“具体到最佳实践会遇到诸多挑战。其中之一就是如何定义最佳实践,这通常又回到最开始的完全可见性问题上。但如果你已经拥有最佳实践,则要求能够整合在一起并将其应用到受到特定流程影响的生产机构之中。在FlexNet套件中嵌入我们所称的Global Process Manger,该工具被用来定义流程并将其转移到不同的地点以便能够推动在这些工厂中实施。”
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  尽管如此,Comstock依然提醒注意有关最佳实践的一特殊问题:即管理。关于管理的讨论主要围绕制造企业拥有多大程度的自主权将这些最佳实践顺利地应用到工厂之中。这可能是一种非常微妙的平衡行为。
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  Comstock对此发出疑问:“在实施时我需要改变工厂的最佳实践吗?工厂应该拥有多大程度的自主权?”
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  Comstock认为制造企业中大部分人都是非常现实的,他们希望能够直接完成目标。他说:“这些人倾向于抵制来自总部人员向他们发出指令。但近年来,我已经看到了在这种思维方式上的一些改变,制造企业开始懂得实现目标可能需要更多的(企业内)协作。”
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  Comstock指出另一个涉及到多重工厂生产问题主要是关于现实绩效表现度量工具的应用,诸如全设备效率(OEE)。显然,定义这些度量工具类型是至关重要的。
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  他说:“我们并非仅仅关注工厂中仪表盘上显示出的内容,而是既然‘OEE表现正常’,现在我希望能够进行推广并与其他工厂中的OEE进行比较。为做到这点,你需要应用同一OEE定义,但每个人都希望按照自己所认为的最佳方式进行定义。如果你并不具备有可推行的集中定义,则每个人会采用相同的方式进行计算,导致不会获得公平合理的结果。”
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  共同控制
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  工业自动化控制及信息解决方案专业公司Rockwell Automation软件和应用部门业务主管Darren Riley认为制造企业还必须对用来推动度量的数据的收集方式实施标准化处理。
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  Riley说:“如果在一家分厂利用手动方式收集数据,而在另一家选择自动化方式,则往往会导致实际需要的时间超出要求。手动方法所需的时间要远远长于自动化方式的时间、容易出现错误,并且显然不会实现与在其他工厂所部署自动化数据手机系统之间的协同。”
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  随之而来的是与分析数据相关的问题的出现。
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  Riley说:“当你选择从工厂底层收集数据并上传至设备,进一步从工厂转移到企业时,所获得的分析结果是很难让人信服的。”
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  Riley认为这种数据流要求“更高水准的分析工具去执行评估。因此可能需要转向OLAP工具。”他说:“单凭一种企业制造智能工具可能不足以进行这种比较。”
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  不仅如此,某些比较类型可能是无法实现的。
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  Riley举例指出如果制造企业在一家工厂实施按库存制造产品的生产方式,而在另一家实施按订单制造产品的方式。由此会引发一个问题:“应该从哪里入手将这两家工厂的效率进行比较?在某些情况下,答案是无法进行比较,因为这两家工厂在度量指标完全不同,但如果具体到绩效表现和边际效率方面,则完全可以进行比较。”
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  分析生产数据可能是一项很复杂的任务,但确是考察绩效表现的重要组成部分。当试图确保整个工厂网络中的品质一致性时,这点显得尤为关键。

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