金属制造在2024：来自美FMA年会的真知灼见

在制造车间里，人命也许并不重要，但生计却很重要。大多数金属加工都是在多产品混合的环境中进行的。由于设备和软件要处理数百项工作，一些意想不到的变数必然会给工作日带来麻烦。制造者努力将例外情况降到最低，但例外情况总是会有的。

在2月下旬于佛罗里达州克利尔沃特海滩举行的美国制造商协会年会的第一天，《福布斯》杂志演讲人兼专栏作家Gene Marks引用了一张令人大开眼界的图表，该图表追踪了过去几十年计算机处理速度的成本。“今天的处理速度成本大约是20世纪70年代的一亿分之一。1993年最快的计算机在一毫秒内可以执行不到1000次操作。而现在的运算量已超过10亿次。这是每毫秒的速度。”

现代计算的超凡能力创造了各种各样的人工智能工具，但它们并不是“全面”的解决方案。它们可以撰写电子邮件、设计演示文稿，并自动执行某些电子邮件任务。它们能以千百种不同的方式提供巨大帮助，但它们只能帮你实现80-90%的目标。
人类仍然需要将工作完成。

这种情景也许能反映出未来车间的生活，尽管我们还有很长的路要走。正如几位来自定制制造商的与会者在会议分组讨论中讨论的那样，挑战在于数据。

传统观念认为，制造商们都在数据中畅游，但数据到底有多好？机器和软件捕获的数据量大得惊人。但在大多数制造车间，并非每台机器都是自动化的，每个制造步骤前后都要发生很多事情。现在，操作员使用笔记本电脑、平板电脑甚至手机，而不是纸质作业记录单，但他们仍可能在ERP系统中手动输入作业信息。从最初的打卡到最后的下班，在特定的工作中心究竟发生了什么，往往没有记录下来。

当制造厂商集成工业物联网（IIoT）平台时，这有时会带来巨大的惊喜。这些平台可以揭示机器的 "实际 "正常运行时间有多短，也就是说，当机器实际进行切割、折弯和焊接时，实际生产的零件有多好。通常情况下，这只是人们假设时间的一小部分。IIoT 正在揭示低悬挂果实的改进（材料分期、标准化程序和班次之间的工作实践等），但它也表明，无论操作变得多么完善，例外情况都会存在。与往年相比，FMA年会的讨论更加关注如何以最佳方式管理例外情况。

在会议期间，精益原则也进入了讨论范围，比如优化机器利用率，但不以牺牲工厂的整体吞吐量为代价。人们较少谈论的低效率问题也进入了讨论范围。

在一次分组讨论中，OSH Cut联合创始人Caleb Chamberlain向与会者介绍了他和他的团队设计的客户体验。OSH Cut不生产印刷品。事实上，它根本没有印刷品，这引起了一些听众的注意。客户直接将设计文件上传到OSH Cut网站，网站会进行可制造性设计（DFM）分析。如果有问题，客户可以进行修改，然后再次上传设计。从这里开始，排版、机器编程和无数其他订单准备任务都会自动进行。

OSH Cut并不是唯一一家这样做的制造商。美国有几家公司提供类似服务，欧洲也有一系列“网络商店”，荷兰的247TailorSteel公司最为知名。这种模式不会在所有地方都行得通，但它确实提出了更大的问题，即金属加工供应链中哪些活动能真正增加价值，以及这些活动（尤其是面向制造的设计）应该在哪里进行。

Cadrex Manufacturing Solutions公司首席执行官Brian Steel是金属制造领域的另一端。在收购了多家工厂后，Cadrex现在已成为美国最大的合同金属制造商之一。该公司还采用了一种软件，可以在整个工厂范围内进行模拟，对各种生产方案进行权衡，然后提出最佳方案。

所有这些都表明，软件创新的重要性与日俱增，其中的佼佼者旨在权衡高产品组合生产中成千上万个变量的影响，最终帮助技术人员做出更好的决策。软件不可能面面俱到，这就凸显了解决问题和分散指挥的重要性。FMA年会的与会者最不希望看到的情况就是领导一个自动化车间，由软件做出所有决策，而员工只是无意识地按命令行事。

操作员不应该避免使用新技术，或仅仅因为他们喜欢就改变机床程序或工具。但是，他们也不应该运行真正不起作用的机器程序或工作。他们需要能够识别什么是真正的“例外”，然后拥有足够的知识和权力（由良好的系统和程序提供支持）来采取行动并完成工作。无论软件、机器学习和人工智能的未来如何，员工的技能和好奇心仍将是制造企业的关键竞争优势。