作为作为关键的核心操作，Laser Precision 的激光系统生产精密零件，同时最大限度地提高灵活性并降低零件总成本。为了在当今动态的制造环境中具有竞争力，中小型制造商 (SMM) 需要实施机制来促进有效处理多流的高度易变和时间敏感的客户需求。这使 SMM 能够提供真正敏捷的性能，并利用以前不透明的数据来提高效率和规模经济。通过实施由数据科学和高级算法提供支持的数字工具、流程和系统，确保在最少的人工干预下快速准确地接收、解释和部署数据，使之成为可能。
但是 SMM 面临着很多潜在的障碍，其中高级制造系统跨学科中心在其新的智能制造采用研究中强调了这一点。障碍包括对可用技术知之甚少、相关业务案例很少、获得资金的渠道有限、感知到的成本、无法找到技术资源以及具备所需技能的有能力的劳动力。许多制造商认为，他们通过引入云计算和人工智能等工业 4.0 技术实现了数字化转型，但这些更好地描述为数字化转型的离散元素。在执行全面的数字化转型时，关注通过数据连接和互操作性促进端到端透明度的数字生态系统同样重要。
对采用数字化技术的障碍的普遍看法生态系统包括对过程复杂性的误解。然而，数字技术可以简化许多操作和专业提供结构和信息流以显着改善绩效指标。
数字化成功案例
尽管存在障碍，一些 SMM 已经找到了使用和利用数字化能力来转变其运营的成功方法并解决这些问题以变得更加敏捷。这方面的一个例子是 Laser Precision Inc.，这是一家位于伊利诺伊州利伯蒂维尔的提供全方位服务的钣金和板材制造商。
认识到作为全球供应商能够处理大量需求数据的重要性OEM，激光精密开始其数字化转型。自 2004 年以来，该公司表示已将零件总数增加了 30 倍，同时将质量性能提高到低于百万分之 100 的缺陷率，并实现了 99.92% 的准时交货率。 Laser Precision 通过 13,000 个零件号实现了这一目标，同时平均每天处理 2,000 个订单变更。尽管在容量、性能和敏捷性方面有如此显着的提高，the 公司不必增加行政人员。只有当信息流自动化和被理解时，才会促进这样的结果，允许数字系统处理大量信息，而管理员专注于异常和机会。
随着 OEM 采购策略变得越来越复杂，Laser Precision 认识到其无法有效地处理客户需求构成了增长的重大障碍。该公司正确地预测了每个供应商的零件数量、总出货量、需求波动、对敏捷性的更大需求、更多的绩效审查以及交货时间的整体缩短。因此，Laser Precision 通过与企业资源规划 (ERP) 提供商合作开发交互式系统来充当信息渠道，而不仅仅是报告工具，从而改变了其整个业务模式。
关键组件包括：
增加跟踪、理解和同步的能力利用整个价值流中的生产能力和能力来应对客户需求的变化；
为员工提供实时信息以快速、高效、准确地做出响应；
匹配和更新ERP 系统每 90 秒更新一次有关当前需求和供应要素的最新信息；
自动化和协调从需求和采购到调度和履行的价值流。
Laser Precision 开始通过管理波动性来缩小自身与世界级 OEM 之间的差距，获得以信息为中心的商业模式，保持一致的质量性能，并将混乱变为一致。
大部分零件都停在Laser Precision的精加工部门进行处理，例如氧化物去除，去毛刺，研磨，和抛光。在零件向下进行粉末喷涂、组装或运输之前，工人们会发现并打磨掉缺陷。要点
虽然每家公司都面临着独特的挑战，但可以从 Laser Precision 的经验中吸取一些教训。以下要点是其他 SMM 可以在其数字化道路上实施的推动因素。
制造支持系统（例如 ERP 软件）的目标应该是在正确的位置、在正确的时间，以正确的形式做出最好的决定。实现这一目标需要一个以信息为中心的业务模型，其中数据是准确的、最新的，因此是可信的。它必须是业务的中枢神经系统，不仅充当关键制造元素的存储库，而且充当部署基础设施。因此，ERP 系统必须针对用户及其业务进行定制。
数据元素通常充当 g性能保证者，确保某些操作和功能已经完成。只有与内部流程同步，数据系统才能作为性能门，确保实际操作满足处理要求。开发能够应对极端波动的支持系统需要全面了解整个制造生态系统并了解所有组件如何相互作用。支持系统必须同步制造具有级联影响的零件所需的所有元素。例如，当新订单进入系统或对订单进行更改时，材料、人工和产能都会快速连续地自动进行相应调整。标准化的需求流使这些编码的响应成为可能，这使得制造支持系统可以使用其编码的规则来更新必要的数据元素。
Laser Precision 将一个零件的所有信息保存在一个集中的位置，在电子需求 p简介（EDP）。 EDP 包含一个客户的一个零件的信息，包括制造零件所需的所有技术数据：模型、图纸、机器编程、物料清单数据、工作说明、质量文件和工艺路线信息。将所有零件信息放在一个位置作为“真实”的单一来源，消除了出现不匹配的重复数据的可能性。 Laser Precision 的 EDP 配置的一个关键要素是将所有新零件和修改后的零件视为新零件。这样做允许在进行修订时更新所有 EDP 数据元素。该零件采用新的标识号，表示原始零件及其修订版。因此，参考了修订后的 EDP，并且不存在生产错误修订版零件的可能性。
通过自动响应多变的需求需求，Laser Precision 最大限度地减少了昂贵的人工干预需求，这是错误容易并延迟及时的数据。不一定要获得一个万能的软件来支持制造系统。但是，必须合并数据，以便聚合输出准确并近乎实时地更新。价值流必须在每个零件的生命周期中自动响应需求波动、变更订单和意外插入：从采购到生产再到履行。
“任何价值流只有在所有各方都计划好最新信息，”Laser Precision 总裁 Jeff Adams 说。这就需要客户需求等内外部数据准确匹配生产状态和产能。高度波动的需求流使这看起来令人望而生畏；然而，当使用标准化格式接收数据时，具有编码响应的计算机化系统可以轻松更新所有必要的数据元素。
调度与优先级
虽然调度可以提供重要信息n 关于宏观业务需求，例如多变环境中的产能、人员配备、原材料和 MRP，优先级排序可促进敏捷流程，而不会转移原始需求流的混乱和波动。一旦确定了顺序，就可以以一种简单、自动化的方式生成时间表。并不是没有时间表，而是时间表完全由优先级决定。 SMM 可以实施一种几乎不需要人工干预的自动排序算法，这是按时交付和减少昂贵的非增值活动的关键。人工干预应仅关注异常和机会，从而减少以前花费在由系统更好地执行的冗余任务上的劳动力成本。
Laser Precision 定期更新过程状态以跟上实际生产的步伐。操作员可以收到更新的屏幕，其中包含新排序的一组优先级，从而消除不确定性当前订单的缺陷，并允许支持系统根据制造波动调整完成日期。更新生产状态允许企业支持系统根据已完成的工作重新排序优先级。
每个操作将根据设置的优先级继续运行，当更高优先级进入该操作的正在进行的工作时，该优先级将更新。这是一个连续的循环——系统将优先级反馈给工厂车间，工厂车间将生产状态告知企业系统，以便更新优先级。
Laser Precision 将员工曾经用于人工干预的时间重新用于关注例外和机会。不是每个需求流都需要人工干预和安排，只有例外情况，例如临时来访或最后一分钟的需求，由专人处理。 Laser Precision 建议对例外情况使用时限。换句话说，它们允许（几乎）所有需求变化，直到特定的小说时间框架。这样，混乱的需求流就不会影响车间的生产。根据容量和材料可用性，系统会自动接受/拒绝时间范围外的更改。
例外情况是在时间范围内请求的更改，需要审查和协作才能解决。在这种情况下，员工必须做出计算机无法做出的决定。这让员工有时间花在前瞻性思考上，设想进一步的改进，以增强数字化转型和整体数据生态系统绩效。
最终目标是对整个价值流进行数字化和自动化，以实现最好的决定。生产过程中的每一步——传入需求、采购、变更订单和履行——都应该以数字方式输入、修改和执行，人为干预仅限于例外和批准。这使得 Laser Precision 能够聚焦持续改进，将公司从扼杀增长和创新的“急于求成”的方法中解救出来。
供稿人 Ashley C. Yarbrough，博士。奥本大学先进制造系统跨学科中心的候选人和研究生研究助理，与奥本大学工业与系统工程助理教授 Daniel F. Silva 和 Paradigm Productions Inc 副总裁 Morris Sneor 一起。
有关 Laser Precision 的信息，请访问 laserprecision.com 或致电 847-367-0282。
