Lean Manufacturing & Operational excellence không bao giờ lỗi thời và nếu được thực hiện đúng, các công nghệ thông minh sẽ cho phép đưa ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn. – Lean Manufacturing & Operational excellence never goes out of style, and done right, smart technologies enable better decisions, faster.
Đây là một câu hỏi luôn được hỏi với sự đều đặn: Điều gì tiếp theo sau khi sản xuất tinh gọn – Lean Manufacturing ? Thực sự đó là một câu hỏi không bình thường, bởi vì nó ngụ ý rằng khi bạn đã hoàn thành việc lean bạn sẽ ném nó sang một bên để ủng hộ điều lớn lao tiếp theo. Nó cho thấy rằng ý tưởng của Lean ngày nay về loại bỏ tổn thất, cải thiện lưu lượng sản xuất và tối đa hóa giá trị của khách hàng là không phù hợp. Khái niêm này gần như đề xuất rằng lean một thuật ngữ được đặt ra trong quá khứ cổ đại, nghĩa là hơn 30 năm trước, và là một khái niệm lỗi thời không có liên quan hiện tại.
Và bây giờ là năm 2020. Các công nghệ số và thông minh đang phủ khắp khắp nhà máy, hứa hẹn sẽ cung cấp cho các nhà sản xuất dữ liệu ngày càng tốt hơn để ra quyết định thông minh hơn, cũng như phản ứng nhanh hơn với các sự kiện ngừng hoạt động tiềm năng. Chúng sẽ là mô tả, dự đoán và tự hành động. Chúng có thể làm tất cả.
Xem thêm :Vai trò của MES MOM đối với Lean Manufacturing
Có phải công nghệ thông minh là những gì tiếp theo sau khi sản xuất tinh gọn – Lean Manufacturing ? Có lẽ bây giờ là thời gian để khởi động lean ? Chuyển sang sản xuất lean ? Đi từng bước đi hay chạy thật nhanh? Làm thế nào để lean phù hợp với hiện trạng sản xuất ngày càng kỹ thuật số này?
Và đối với một số nhà sản xuất, có một số câu trả lời rất rõ ràng mà bạn sẽ cùng tìm hiểu dưới đây.
Zohair Mehkri, là giám đốc kỹ thuật mô phỏng, XR tại Flex, một nhà cung cấp dịch vụ sản xuất điện tử toàn cầu cho biết : Khi tôi nhìn vào lean, rất nhiều nguyên tắc cơ bản của nó là vượt thời gian. Nó thực sự không bao giờ hết hạn. Lean không bao giờ thực sự trở nên lỗi thời. Từ góc độ công nghệ, điều rất quan trọng đối với Flex hoặc bất kỳ công ty nào đều cần phải có một nền tảng tinh gọn. Do đó, lean sẽ không biến mất. Trong thực tế, điều ngược lại trở thành sự thật.
Lean Manufacturing thực sự là về việc làm cho các vấn đề được hiển thị rõ ràng, xác định các vấn đề cốt lõi và giải quyết các vấn đề. Bất cứ điều gì có thể giúp bạn làm điều đó hiệu quả hơn đều tốt, Bob Argyle cho biết. Ông hiện là giám đốc kinh doanh tại Leading2Lean, một nhà cung cấp giải pháp công nghệ hỗ trợ triển khai tinh gọn. Các công nghệ thông minh, được sử dụng một cách chính xác, đã thực sự nâng cao hoặc tăng tốc khả năng của các công ty để thực hiện sản xuất tinh gọn – Lean Manufacturing và thúc đẩy cải tiến theo cách lớn hơn trước đây khi chưa có số hoá.
Argyle ở một vị trí duy nhất để xem xét cả hai về của phương trình công nghệ : lean / thông minh. Anh ấy là một cựu chiến binh hơn 30 năm sản xuất. Anh ta làm việc tại nhà cung cấp ô tô Autoliv, một nhà sản xuất có mối quan hệ chặt chẽ với sản xuất tinh gọn – Lean Manufacturing, và được Toyota cố vấn, là hình mẫu mực của một nhà điều hành lean cũng như một công ty nắm bắt công nghệ trong sản xuất.
Sau đó, Samuel Bouchard, CEO và đồng sáng lập của nhà sản xuất robot Robotiq. Bouchard đã vượt xa các đề xuất lean và công nghệ. Ông đã viết toàn bộ cuốn sách – Lean Robotics – nói ra một phương pháp để đơn giản hóa việc triển khai các cell robot thông qua các nguyên tắc tinh gọn. Làm thế nào chặt chẽ hơn có thể cho lean và công nghệ đan xen? Như Bouchard lưu ý từ rất sớm, người máy tinh gọn không phải là về công nghệ. Mục tiêu cuối cùng – như với mọi thứ bạn làm trong công ty của bạn – là tạo ra giá trị cho khách hàng của bạn và thúc đẩy kết quả kinh doanh, ông viết. Nghe có vẻ quen phải không ?
Thú vị không kém là lý do Bouchard viết Lean Robotics như ông giải thích, một phân tích nguyên nhân sâu xa về lý do tại sao ông gặp khó khăn trong việc bán hàng chỉ ra một vấn đề khiến khách hàng tiềm năng phải vật lộn: Việc tích hợp các hệ thống robot đơn giản là quá phức tạp. Phương pháp mà nhóm của Bouchard đã phát triển nhằm giảm bớt sự phức tạp đó.
Đây là sự cọ xát
Có một câu nói rất sôi nổi về vấn đề này: Công nghệ sẽ không khắc phục được một quy trình tồi, nó sẽ chỉ tăng tốc một quy trình tồi.
Tương tự, khả năng của công nghệ thông minh để tăng cường triển khai tinh gọn phụ thuộc rất nhiều vào mức độ thành thạo của nhóm lean. Ví dụ, John Carrier, giảng viên cao cấp của MIT Sloan lưu ý rằng tác động lớn đầu tiên của việc chuyển đổi số là cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực vào các phần của hệ thống mà trước đây không nhìn thấy được. Khả năng hiển thị mới, theo ông, cung cấp sự rõ ràng về vấn đề nào sẽ được giải quyết tiếp theo và giá trị mà chúng sẽ tạo ra.
Về lý thuyết, những từ đó là tin tức tuyệt vời cho một tổ chức tinh gọn với mục đích là tạo ra một tổ chức được giải quyết bởi những người giải quyết vấn đề. Trong thực tế, rất ít tổ chức ở mức độ lean. Vì vậy, trong khi các công nghệ thông minh có thể tăng cường theo đuổi cải tiến liên tục, ban đầu chúng có thể thêm một lớp phức tạp mà việc triển khai tinh gọn có thể không đủ chín chắn để xử lý.
Thật vậy, tôi thấy rằng nhiều công ty đã không tạo được mối liên hệ giữa giai đoạn đầu tiên của chuyển đổi số (nó giải quyết các vấn đề thay vì giải quyết chúng) và các chức năng lean / six sigma , thường là các tổ chức phải đào tạo thay vì giải quyết vấn đề, Carrier đã nói.
Xem thêm : Ứng dụng IoT trong Lean Six Sigma
Tương tự như vậy, việc giới thiệu các công nghệ thông minh không thể thay thế cho những thách thức mà ngành sản xuất tinh gọn – Lean Manufacturing luôn phải đối mặt trên mặt trận lãnh đạo. Cụ thể, không có sự cam kết của lãnh đạo đối với tinh gọn hoặc thực sự, bất kỳ sáng kiến cải tiến liên tục nào khác – nó sẽ thất bại ở mức tồi tệ nhất. Công nghệ thông minh không thể thay thế cho sự lãnh đạo, nó chỉ là công cụ.
Thực hiện tất cả các xu hướng mới nhất trong sản xuất sẽ không mang lại kết quả như mong đợi nếu các giám đốc điều hành của công ty không tạo ra một môi trường hợp tác, hỗ trợ cho người lao động, chú thích của John Dyer, người đóng góp cho mảng công nghiệp của tờ báo The Façade of Excellence: Defining a New Normal of Leadership.
Ví dụ, ông lưu ý rằng việc hiển thị dữ liệu theo thời gian thực là một bước quan trọng trong việc cải thiện xảy ra, chúng gần như vô giá trị nếu các nhóm nhân viên không được trao quyền để đưa ra quyết định nhanh chóng, quyết đoán về cách ứng phó bên ngoài tín hiệu điều khiển.
Hơn nữa, trao quyền mà không được đào tạo đúng cách cũng là một thất bại và đó là sự lãnh đạo. Nếu công nhân không có công cụ, kiến thức hoặc kinh nghiệm cải tiến liên tục để làm những việc như tìm ra nguyên nhân gốc rễ của vấn đề hoặc xác định và phá vỡ các nút thắt, ngay cả những hệ thống sản xuất hiện đại nhất cũng sẽ dần xuống cấp và cuối cùng thất bại trong các chương trình chuyển đổi số.
Lean và Smart: Cách tiếp cận hợp tác hiệu quả
Flex là một nhà sản xuất ủng hộ cách tiếp cận hợp tác để hoạt động hiệu quả. Họ đã tạo ra một quy trình có cấu trúc để giải quyết vấn đề và tận dụng các công nghệ thông minh, cũng như các tài nguyên khác khi cần thiết để đạt được kết quả mong muốn.
Peanash Subramaniam, phó chủ tịch, chuyên gia kinh doanh toàn cầu và chất lượng doanh nghiệp toàn cầu cho rằng, Lean là một phương pháp giải quyết vấn đề. Lean loại bỏ tổn thất. Thông minh hoá và số hoá tăng tốc độ trong việc loại bỏ tổn thất , cho phép chúng ta đi đến một giải pháp tối ưu nhanh hơn.
Subramaniam và Mehkri đã chia sẻ một ví dụ về cách các công nghệ tinh gọn và thông minh hoạt động cùng nhau trong tổ chức của họ. Trong ví dụ này, Flex đang thiết lập một dây chuyền sản xuất mới trong một trong các cơ sở của mình để hỗ trợ một khách hàng mới. Nhóm lean tham gia thảo luận về cách thiết lập dây chuyền hoặc dây chuyền sản xuất, giải quyết các mục như số lượng trạm và con người cần thiết, thời gian cần thiết để đáp ứng nhu cầu, tốc độ cung cấp nguyên liệu cho dây chuyền, vân vân. Khi những điều cơ bản này được thiết lập, nhóm của Mehkri tích cực tham gia để cung cấp một mô phỏng về bố cục được đề xuất bằng công nghệ mô phỏng sự kiện rời rạc (DES).
Khả năng hiển thị trực quan và mô phỏng sản xuất đang được xem xét mang lại cho nhóm Flex cơ hội, xử lý các lỗi trước khi dây chuyền vật lý được xây dựng. Các thành viên trong nhóm có thể kiểm tra những gì nếu kịch bản của người dùng phát hiện ra các nút thắt tiềm năng và tối ưu hóa các kế hoạch sản xuất trong môi trường ảo. Khả năng lặp lại nhanh chóng các giải pháp tiềm năng là một ví dụ về cách các công nghệ tinh gọn và thông minh bổ sung cho nhau, cả hai người nói.
Xem thêm : Bản sao kỹ thuật số – Digital Twin là gì ? Tiềm năng của Digital Twin trong chuyển đổi số ?
Khoa học dữ liệu tại Jabil
Khi không có đào tạo, khả năng lean tác động đến một tổ chức bị hạn chế. Điều đó thật đơn giản và nó giải thích lý do tại sao các công ty cam kết đào tạo nhân viên của họ về lean là gì, cách thức hoạt động cũng như cung cấp một số giải thích về các công cụ lean khác nhau. Suy nghĩ tương tự cũng đúng với Six Sigma, Lean Six Sigma và các phương pháp cải tiến liên tục khác (TPM, WCM) .
Với sự gia tăng của dữ liệu ngày càng thu được nhanh chóng trong bối cảnh công nghệ thông minh hơn, nhà cung cấp giải pháp sản xuất Jabil Inc. đang thực hiện một phương pháp đào tạo tương tự như khoa học dữ liệu. Công ty đã thực hiện cả chương trình khoa học dữ liệu cho công nhân và điều hành, hai nỗ lực được thiết kế để dạy cho các nhà lãnh đạo và nhân viên của Jabil các công cụ và phương pháp của khoa học dữ liệu, cũng như cách áp dụng kiến thức đó vào việc giải quyết vấn đề.
Xem thêm : Data driven Manufacturing : Hệ thống Sản xuất dựa trên dữ liệu
Các chương trình này dành cho bất kỳ ai có hứng thú học các kỹ năng khoa học dữ liệu, Candy Mitchell, giám đốc, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Jabil giải thích. Theo dõi lãnh đạo là một sự kiện kéo dài một ngày, thường có một hội thảo kèm theo.
Mặt khác, chương trình khoa học dữ liệu có thời gian ba tuần, Jabil gọi là trại khởi động, đã hoàn thành trong thời gian ba tháng. Học viên kết thúc khóa học bằng cách cung cấp giải pháp khoa học dữ liệu cho một vấn đề họ muốn giải quyết.
Jabil cũng đang xem xét một lựa chọn đào tạo khác, điều này chỉ đơn giản là xung quanh nhận thức. Đây sẽ là một loại hình đào tạo một ngày chỉ để hiểu ngôn ngữ.
Cũng giống như ngôn ngữ của Lean Six Sigma, các công nghệ thông minh có ngôn ngữ riêng: học máy, thị giác máy tính, khoa học dữ liệu, theo ông Mitchell. Sau đó, những người có hứng thú hơn có thể được đào tạo nhiều hơn, cô ấy giải thích.
Trong vai trò của mình, Mitchell giám sát các chương trình khoa học dữ liệu của công ty và tư vấn về các trường hợp sử dụng trong toàn tổ chức. Một đai đen bậc thầy Six Sigma lean, cô cũng hỗ trợ việc nhận và sử dụng Lean Six Sigma tại Jabil.
Việc đào tạo khoa học dữ liệu, Mitchell nhấn mạnh, không chỉ dành cho nhân viên CNTT. Trong thực tế, trọng tâm là nhân sự phía doanh nghiệp, với mục tiêu, cuối cùng, để phát triển bộ kỹ năng của bất kỳ người nào có hứng thú học tập.
Mà đưa chúng ta trở lại xung quanh để lean. Các nguyên tắc tinh gọn và công nghệ thông minh thúc đẩy cải tiến liên tục nếu được thực hiện đúng, ông Clark nói.
Chúng tôi nhận được dữ liệu nhanh hơn. Chúng tôi có thể làm phân tích nhanh hơn. Chúng ta có thể phân tích ‘what-if’. Nó trao quyền cho mọi người trong doanh nghiệp sử dụng các công cụ và nền tảng mới để thực hiện những việc này, ông Mitchell.
Đây thực sự là về công nghệ thông minh và sản xuất tinh gọn làm việc cùng nhau.
Nguồn : IndustryWeek.
