第十一章 · 行业路径 · 三一重工
单厂综合改造 · 2021年披露
让改善发生在机器、工序和交付现场。
从北京桩机工厂看，AI如何与自动化、物联网和人机协作一起改善生产。
它面对什么问题
成熟工厂的生产效率和交付周期受制于多个工序，怎样让数字技术真正进入现场？
公开资料披露了什么
三一披露，北京桩机工厂入选全球灯塔网络，综合使用自动化、人机协作、AI和物联网。新闻稿引述的单厂口径为生产率提高185%，生产交付周期由30天缩短到7天。
数字来自企业新闻稿中的北京桩机工厂综合改造，不能归因于生成式AI，更不能外推到全部三一工厂或所有制造企业。
人机分工，组织变化在哪里
以下为依据《碳硅组织》框架所作的分析与借鉴，不是企业官方岗位表。路径标签针对本篇切片，不为整家公司评定等级。
- AI可以承担
- 结合设备与工序数据，为生产现场提供分析和辅助判断。
- 人需要负责
- 工程、工艺和一线人员共同定义约束，验证安全、质量及生产结果。
从本书增强型路径看，既有生产系统可以先获得更好的感知与执行支持。改造要落实到工序接口、数据质量和异常处理，才能跨过办公室里的演示。
- 01明确工序瓶颈
- 02连接设备与工艺数据
- 03在现场验证改进
- 04持续跟踪质量与交期
如果只换一个模型，现场的数据、设备和工序准备好了吗？
把启发带回你的一件事
选择一道返工较多的工序，列出异常类型、已有记录和处理责任人。先用历史记录检验分析建议，再评估是否值得开展受控现场试点。
这是建议的练习方式，尚未在你的业务中验证。
留下三类可比较的证据
- 返工率
- 工序等待时间
- 质量异常遗漏数