“宁静”是企业生长永恒的主题 。自主可控、历程透明、产品合规是78m威九国际智能制造团队诠释“宁静”的三个方面，自主可控代表着生长宁静，历程透明代表着运营宁静，产品合规代表着产品宁静 。 在之前的系列文章中，我们对自主可控和历程透明进行了详尽的介绍，本期开始，我们将继续对产品合规进行解读 。 异常治理 企业数字化转型的重要战场 作者 / 牟旷凝 制造业的数字化转型是一次意义深远的厘革，通过数字化手段企业不但能够提升古板治理方法的效率，还可以探索更多治理的可能性 。 应对种种异常是所有企业日常治理最重要的部分 。企业治理的实质就是设定目标、包管目标实现的历程，历程中爆发种种偏差是无法彻底制止的，所以是否能够减少异常，高效处理异常是企业治理水平的重要体现 。 在企业运作历程中主要会泛起两大类的异常：产品异常和经营异常 。 产品异常主要指制造历程中，产品自己泛起的种种问题 。产品是否及格直接影响到企业的生存，所以这一类异常是所有企业都无法回避，并且会想方设法去杜绝的，企业由此生长出一个最重要的职能：质量治理 。 经营异常是指组织治理目标与组织治理结果之间的偏差，好比计划欠产、设备利用率缺乏、实际本钱与标准本钱偏差等等 。这类异常就没那么幸运了，由于不会直接关乎企业的生死生死，这类异常，在治理水平较低的企业中并没有获得足够重视，往往酿成了“房间里的大象” 。 为了应对产品异常，质量治理体系生长出了一整套完整的理论和工具，其中最焦点的支点就是戴明环：PDCA 。任何一家企业在面对产品问题时，如果没有思考PDCA，那是绝对不可想象的 。可是反观大大都企业面对经营异常，目前就仅仅停留在慌忙应对阶段了 。 事中治理 让质量问题不被“制造”出来 现在通过数字化手段能够明显提升企业应对种种异常的能力 。 大都企业在推进数字化转型之前，质量问题一般都处于“事后治理”阶段，问题往往都是“检验”出来的，质量治理的重心主要放在质量控制上，并且越往下游走对证量问题的重视水平越高，“家里”再怎么乱都无所谓，要害不可乱到客户那里去 。 数字化能够明显优化企业质量治理流程，让品质问题获得快速闭环，最终体现在问题产品流出的情况明显好转 。可是这仅仅是通过数字化优化治理流程，并没有从基础上提升企业的制造能力 。 近些年，我们明显视察到企业质量问题“事中治理”能力的提升，一方面得益于国家规则以及企业自身对产品质量的重视，另一方面技术手段的生长也功不可没 。 “事中治理”是指要想方设法让质量问题不被“制造”出来，防备于未然，这对企业的工艺控制水平提出了很高的要求，并且在古板的技术条件下，这带来的本钱是大大都企业所无法蒙受的 。 好比精密零件的加工，已往为了包管加工件的精度，需要在加工历程中针对要害工序进行一定比例的特殊抽样丈量，然后用历程统计剖析的要领监控工艺稳定性，这一定带来人工本钱上升以及对产线节拍的影响 。当企业的客户需要这一数据时，由于高昂的价钱，许多企业被迫选择通过事后汇总数据的方法给到客户，完全背离了对产品质量进行“事中治理”的初志 。 随着图像识别等一系列在线检测技术迅猛生长，一方面检测精度明显改善，另一方面检测的本钱极大降低，使得企业不但可以实现加工历程的自动化检测，更能从古板的抽检方法转变为全检方法，这将显著提升质量治理水平 。虽然检测水平生长的同时，质量治理软件也必须能够支撑起这一技术厘革，有效应对海量检测数据带来的挑战 。 关于历程票鹄胛理，最重要的工具是SPC（统计历程控制） 。古板的SPC软件虽然能够满足基本的数据剖析要求，可是很难真正支撑的海量数据下的在线实时数据监控，往往沦为了事后“喂数据”出报表的软件 。 78m威九国际 MOM 平台 HCM 中的 SPC �？�，能够从容应对海量数据下的实时监控要求，并且通过与HCM的 Andon �？槲薹旒嫒�，完美支持在线品质预警以及质量问题闭环管控 。并且经过多家大型锂电池企业验证，能够在超快节拍百亿级数据条件下有效运作，同时能够100%满足海内外大型整车企业的“审厂”要求，助力企业提升质量治理水平 。 数字化应用 实现生产异常的精细化治理 虽然从事后治理走向事中治理，不是质量治理的最终目标，未来随着数字化应用的深入，通过数字孪生技术，质量问题将在设计阶段就能够通过全面仿真和失效剖析被彻底杜绝，转变为真正的事前治理，让产品品质异常彻底消失 。 数字化应用的深入给质量治理带来的巨大厘革，同样也为企业有效治理经营异常带来了可能性 。类比解决产品异常的历程，识别并闭环治理日常生产中的种种问题是第一步 。随着生产现场治理数字化水平的提升，许多企业已经将Andon�？檠由熘寥嗽币斐！⑽锪弦斐！⑸璞敢斐５任侍獾氖占�，并且通过移动应用将这些问题快速推送至相关人员，拉动资源进行问题的快速应对 。 好比人员出勤缺乏、计划产量缺乏这些已往只能停留在生产现场，期待班组层层上报的数据，现在已经可以第一时间展现在生产治理人员的电脑和手机上，指导生产治理人员快速做出响应 。 虽然现场问题的反响已经不再是问题，可是这些问题是否能够获得有效解决仍然很难包管 。 流程化工行业，出于对宁静考虑，对种种生产异常的关注水平远远凌驾离散制造企业 。为了流程化工行业有效管控种种异常，我们实验在海内某大型多晶硅生产企业的案例中，将很是详细的异常分类引入古板的Andon�？�，并且为每类异常界说了详细的处理流程，将异常解决的方规律范化、流程化，同时与其他业务流程进行集成，实现异常的精细化治理 。 好比当工艺监控�？榉⒚髂郴方诠ひ詹ǘ杓葶兄�，系统会自动爆发异常事件，并且不但仅是把异常推送至责任人，还会凭据具体情况自动推送检验任务至检验部分，拉动相关人员第一时间进行身分剖析，同时完整纪录事件处理历程 。 这是很是典范的将质量治理思路引入生产异常治理的场景，为后续的问题根因剖析提供了数据，有效资助企业彻底杜绝同类异常 。 多节点监控 确保供应链上的数据实时准确 我们在某些客户案例中对业务流程多节点的监控和处理，则可以理解为将经营问题从事后治理转变为事中治理的探索 。 由缺料引起的“停线”是企业计划异常的主要原因，一旦爆发缺料，计划部分不得不进行“调产”包管生产线能够连续运转，可是这很可能增加了未来缺料的可能性 。因此最合理的处理方法是对库存的齐套性进行治理 。 在古板数字化水平不高的情况下，靠人力去检查，不但费时辛苦，还很难包管实时准确 。通过数字化手段，我们将差别的物料进行库存的分类监控，不但对在手库存进行清晰的治理，还将容易引起缺料的专用物料和长周期物料的监控节点延伸至供应商生产历程、供应商库存、以及物料的运输历程，确保整个供应链上的数据实时准确 。 并且通过计划平台的物料扩展齐套功效，对整个供应链的物料齐套情况（不可是原质料）进行盘算，确保计划的可执行性，在计划执行历程中，如果某一环节泛起问题，可以留出足够的提前期拉动各个部分进行物资包管，通过全流程的有效协作，包管企业的生产稳定性，最洪流平制止缺料情况的爆发 。 为了消除企业运作历程中的种种异常，首先要识别异常，并且对异常进行有效的治理，异常的治理有两个目标，短期目标是能够快速处理异常，把异常造成的影响降到最低水平，恒久目标是通过基础原因剖析，改善生产工艺或治理流程让异常不再爆发 。 这是一个漫长的历程，企业也将经历事后治理、事中治理、事前治理几个阶段，在这个历程中，企业的数字化能力将起到至关重要的作用 。 78m威九国际协同制造软件（HCM）包括完善的质量治理�？�，重点关注控制计划的落实，通过数字化的手段，从策划-计划-执行-改善四个办法形成治理闭环，资助企业打造“质量管控”的“无形手”，无论事前、事中照旧事后，让异常无所遁形 。
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