想给电脑“纹个身”，这事儿容易吗？

如果你的客户想让你在他订购的产品上“纹个身”？这几乎是传统制造业以往不屑一顾、但今天却不得不面对的问题。

过去30年，中国制造业从“卖什么消费者就得买什么”的卖方市场，走到供大于求的买方市场，互联网的快速普及赋予了消费者更多话语权。他们所追求的个性化产品让粗略的同质化消费市场发生裂变，衍生出一系列满足差异需求的细分市场，细分市场则又进一步深化了产品的多样性。

这使得市场竞争的形态从资本、代价为主的竞争，转向市场适应能力、新产品推进速度以及产品个性化等方面的竞争。对于制造业企业来说，能在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工管理以及基于高级数据分析实现智能决策的柔性制造，就成了解决方案之一。

01、柔性制造的联想样本

在合肥，有着一个著名的智能工厂——联宝科技，它是联想最大的PC研发和制造基地。

联宝科技平均每天可处理5000笔订单，其中80%以上都是单笔少于5台的个性化定制产品。像 ThinkPad X1 Carbon 这样的高端产品，理论上有2万多种不同的配置组合，生产具有高度复杂性。如何从原料分配、生产、出厂检测、物流发货等一系列环节迅速高效地满足客户需求，这就对柔性制造能力提出了更高的要求。

自主研发并拥有完整知识产权的标杆智能生产线“水星线”，是专为这一难题而生的柔性生产线。

“水星线”长40米，拥有61套自动化设备、23台机器人，它是条像乐高一样的生产线，产线随时可以进行调整，当某个产品生产不需要某个机器人时，系统就可以让它休息。这意味着产线可以做各种不同的产品或同一产品不同的配置，并且可以高速度、随时进行换线，这种像水一样的柔性能力，可以让这条产线实现同系混产、快速换型、迭代兼容的敏捷反应。

“水星线”

也就是说，无论前一台是商务机，后一台是游戏本，还是前一台屏幕十四寸，后一台屏幕十五寸，“水星线”都可以瞬间完成切换。

如果客户想让产品带有自己独一无二的印记，联想支持根据其个性化选择给产品“纹个身”，甚至把客户喜欢的图片在出厂时就直接印在笔记本电脑的背盖上。

过去，联宝科技一条产线上180个工人一个小时能做180台电脑，随着自动化的投入和智能化的调整，水星线的极限UPH（每小时产能）达到了280，超越了人工组装的极限。

在刚过去的2021世界制造业大会上，联宝科技作为联想集团智能制造的代表，发布了全新了智能化PC整机生产线“水星线2.0”。“水星线2.0”是整个业界标杆性质的生产线，它在原来高度自动化的基础上又进行了升级，目前的自动化率达到了行业领先的50%。同时，水星线2.0还带来了一次重大革新，结合5G技术实现了对整个产线的加持。

在没有接入5G之前，一般生产线的换线时间可能需要几个小时，在“水星线2.0”，几分钟就可以做到；使用5G之后，网络下载速度提升了70%，生产效率大幅提升；当所有生产设备都可以通过5G连到系统时，就能实现在整个生产过程中，对数据的实时采集，以此提升生产过程各环节的可视化和透明化。同时，也可以提前对质量问题进行预警，以及对已产生的质量问题进行回溯。在提升生产效率的同时，也减少了质量问题的发生。

02、柔性制造的联想方案

想要实现柔性制造，产品生产的每个环节都需要优化甚至重制。

柔性制造的联想方案

1、为新产线改造、现有产线或仓库改造提供建议

2、计划工作解决方案，制定出货及交付计划

3、智能排程，合理安排产能，提升效率

4、产线自动化，降本增效

5、仓储方面，降本增效，节约碳排放

6、包装方面，实现多层智能模型和算法

7、MES管理系统，优化生产管理模式

第一个需要解决的，就是新产线建造、现有产线或者仓库改造后才发现潜在问题的现象。联想产品形态繁多，随着功能的逐渐扩展，制作过程也愈发复杂，对产品质量的要求也逐步提高，这意味着产线改动会变得频繁。为避免后知后觉引发的额外损失，联想探索出了制造过程仿真解决方案。

该方案结合仿真软件资源库以及自带脚本语言，可以模拟实现各种复杂的生产系统和控制策略，不需要实体产线的投入即可对系统和策略进行评估。可以分别对处于设计阶段、已建成准备投产、现有的工厂/仓库/产线建立数字化仿真模型，验证结构的合理性、验证产能或是优化流程，提前识别潜在问题，并针对性提出改进建议。

3D可视化模拟展示

生产前的计划与排产是足以影响全局的重要环节，将直接影响到生产效率，关系到产品交付时间。

以PC为例，一台PC由上千个零部件构成，需要对300多种原材料加工，再加上占比绝大多数的定制化率，依赖计划员手工计算，每天需要耗费几个小时。联想却能保证5天内交付，PC产品通常在48小时内下线，这全依仗整合计划解决方案和智能排程解决方案。

联想计划工作解决方案中，需求履行计划、工厂制造计划、缺料计划、出货计划是四个独立的系统，且需根据输入分别生成系统报告。但是，由于这些系统采用了不同的计划日期，在日常运行中很难准确衡量供求匹配程度。

原始业务流程

除此之外，相关问题还包括：FPSD (First Plan Ship Date) 不准确，交付及时性受到影响；出货计划自动调节功能不完善；工厂制造计划运行时间接近控制时间，系统性能压力较大；OTS（Order To Ship）无法达到目标要求；缺乏针对关键绩效指标降低因素的自动化分析等方面。

为此，联想通过统筹四大计划系统（需求履行、工厂制造、缺料管理、出货控制），制定订单交付优先级的全球统一政策，同步出货计划及产能等一系列措施，完美统一计划与执行，精准预测出货日期。

联想整合计划解决方案

智能排程解决方案则是利用联想大规模且集成的数据优势，结合机器学习算法实践，快速计算出可生产的齐套物料信息以及缺料信息，并同时模拟出客户订单的预计出货日期。之后，将这些影响排产的复杂因子，生成智能化的排产驱动因子模型，所有因素通过AI引擎转换成当前条件下的最优解，发出生产指令，指导生产。排程时间被大幅缩短到几分钟，并可以实现灵活的自动插单重排程，整个排程计算会针对订单交货与生产效率进行平衡优化。

联想智能计划及排程解决方案

这两份方案都提高了准时交付的能力，产能被合理安排，运营成本、人力成本以及库存成本大幅减少，同时提高了紧急订单的满足率，多种解决方案促进顾客满意。

产线自动化一直是柔性制造技术中的重头戏，也是改善生产效率，提升产品质量的主要方式。过去，主要采用人力密集型的生产组装方式的联想惠阳工厂，通过产线自动化解决方案实现了卓越的效能达成。

该方案通过对整个流程进行梳理重排，促使生产制造过程更加通畅并且将可自动化项目进行集中，通过自动化工艺实现人力节省与效益提升的目标。

主要涉及的应用方面

联想惠阳工厂自动化线体根据订单类型分为三种模式，大批量、高自动化的火星线模式，中批量、高自动化、高效率的雷霆线模式，小批量、高自动化、高柔性、高效率的闪电线模式。分别对应不同的订单体量，做到对不同订单形式针对性匹配，实现订单的高效生产，从而实现综合效益的优化。

三种不同实施方案

在产线实际操作过程中，工厂因线施策物尽其用，最大化发挥各个线体的优势，促使工厂运作更加流程，成本更加节省。

其中，火星线通过流程再造与自动化导入实现相较于传统产线，UPPH提升60%。雷霆线在火星线高UPPH的基础上，实现更小订单，并且UPH相较火星线提升近一倍。闪电线积累雷霆线经验，并通过kitting线实现高主线UPH 的前提下，使小订单的产出相较于传统线UPPH提升50%，UPH提升30%。

03、在智能制造的全价值链，实现柔性制造

在联想37年制造的实践中，基于自身业务需求，修炼出了互联互通、虚实结合、柔性制造、闭环质量、智能决策的五大核心能力。而今，柔性制造已经渗透进联想智能制造场景应用的每一个环节。

位于柔性制造系统末端的智能仓储和智能包装，联想也给出了相应的解决方案。关于仓储，由高架立体仓库、高速分拣系统、输送带系统等组成的智能仓储基本骨架;由无人叉车、AGV(Automated Guided Vehicle)、自动拆码垛机器人、穿梭车、拣选机器人、货到机器人、RFID(Radio Frequency Identification) 自动采集、3D视觉识别、自动测量称重打包机等组成的各种自动化设备及系统；以及由智能摄像头、人脸识别、车牌识别组成的智能识别系统等。以上的设备与系统将与自动控制技术、智能机器人堆码垛技术、智能信息管理技术、移动计算技术、数据挖掘技术等搭配，使仓储成本下降近半，人员下降一半，仓库占地减少7成，空间利用率、出入库效率提升3倍，碳排放年均节省1千吨，纸张年均节省900吨。

关于包装，联想基于深度学习中的增强学习技术，创造性应用传统的运筹优化算法，实现了从整箱配给、散件配载装箱到箱型组合码托、托盘配载装柜的多层智能模型和算法；同时，集成基于运单需求履约、在库货品状态和出库包装最优组合，实现从拣选到装运的端到端智能包装模型和算法。

?智能包装系统架构

尽管柔性制造的联想方案已在全球多个生产制造基地投入使用，但因建厂时间及地域的不同造成生产MES系统的不统一，使得柔性制造相关方案的性能无法发挥到极致。

为优化企业生产管理模式，强化过程管理和控制，实现精细化管理，加强各部门的协同办公能力，统一规范的生产管理信息平台，联想整合现有系统并开发统一的MES解决方案用于笔记本、手机、X86 服务器、平板等产品的生产制造支持。

联想MES管理系统是通用的智能化制造执行解决方案，实施成本低，能够轻松解决企业自动化控制问题。

联想生产制造系统LEMES整合联想各工厂底层架构，极大地降低了系统搭建与运维成本；功能配置及可视化操作增强业务功能弹性，提升柔性制造生产能力；对自动化设备的支持，避免了人工操作的故障，提升产品质量与生产效率。

清华大学全球产业研究院部分院长朱恒源曾预言：“在中国新一轮的制造业数字化转型中，将会出现越来越多新兴的差异化需求，也会出现一批新的企业，他们既懂制造业，又不受制造业固有的范式所限制，能够吸收、学习、应用互联网公司的新技术和新方式，创造出新的制造范式，实现更加智能化、柔性化的生产。”

与众多方案提供商不同，作为出身于制造业的IT产品、方案和服务提供商，联想以自身为实验田锻炼出的自主制造能力，更具有市场说服力，也使得联想更易于把握制造企业的新需求，成为主导制造新范式的主力军。