从25%到150%：精益生产与自动化设备如何提升制造效率

从25%到150%：精益生产与自动化设备如何提升制造效率

在提升生产效率的过程中，精益生产和自动化设备扮演着至关重要的角色。通过实施精益生产，企业可以有效消除生产过程中的浪费，提高工作效率。同时，引入自动化设备不仅能减少人工操作，还能大幅提高生产速度和精度。这种组合不仅提升了质检过程的效率，还保证了产品质量的一致性，为企业带来更高的竞争力。

精益生产是一种以客户需求为拉动，以消灭浪费和不断改善为核心，使企业以最少的投入获取成本和运作效益显著改善的一种全新的生产管理模式。它的特点是强调客户对时间和价值的要求，以科学合理的制造体系来组织为客户带来增值的生产活动，缩短生产周期，从而显著提高企业适应市场万变的能力。

精益生产将企业生产活动按照是否增值划分为三类：增值活动、不增值尚难以消除的活动、不增值可立即消除的活动。精益生产将所有的非增值活动都视为浪费，并提出生产中的七种浪费（Muda），实施精益生产就必须着力消除此七种浪费。长期以来，人们重视增值活动的效率改善而忽视向非增值活动的挖潜。研究表明，物资从进厂到出厂，只有10%的时间是增值的，精益生产成功秘诀就在于将提高效率的着眼点转移到占90%时间的非增值活动上去。

精益生产追求完美的持续改善，改善是以需求为基础的，要求工作人员并不只做会做的事，更要向应该做的事挑战，成为改善者而不是被改善者，对于被改善的事件彻底追究事件真相，改善设备之前先进行员工作业改善，保证其对改善的适应性，而在改善方案确定之后，首先确认安全和质量，否则改善也将成为一种浪费。

随着工业4.0的到来，智能制造已经成为全球制造业的重要发展趋势。在这一背景下，深度学习机器视觉技术正日益成为工业质检领域的明星技术。深度学习机器视觉技术通过训练大量的图像数据，能够自动化地识别、分析和判断工业生产过程中的各种问题，从而极大地提高了生产效率和质量。

深度学习机器视觉技术能够自动化地识别和判断零部件的形状、位置和装配状态，从而提高了生产线上的装配检测速度和准确性。此外，该技术还可以用于对产品内部质量进行检测，例如检测产品内部裂纹、气孔等缺陷，从而提高了产品质量检测的效率和准确性。

深度学习机器视觉技术还可以用于引导自动化设备进行精准定位和操作。通过自动化地识别和判断目标位置和方向，该技术可以提高自动化设备的操作精度和效率，从而实现更高效的生产。

在实际应用中，精益生产和自动化设备的结合能够产生更大的协同效应。以某电子制造公司的SMT精益生产改善项目为例，该公司通过优化生产线布局、引入自动化设备、实施5S管理和加强员工培训等措施，成功实现了生产效率提高25%、物料浪费减少35%、设备故障率降低55%和产品质量提高18%的目标。

另一个典型案例是冠捷通过创新的AI技术，成功解决了传统屏幕质检中存在的诸多难题，实现了质检效率与准确度的双重提升，提升幅度高达30%。联想研究院人工智能实验室推出了基于自研工业质检基础大模型的边缘大脑AI小样本终身学习质检平台。该平台的优势在于只需少量正常样本，就可快速建立模型识别产品异常，甚至在某些场景中无需训练便能直接进行质检推理。应用该平台后，冠捷在多个生产线上的质检UPH（单位净产出）达到了300台/小时，整体生产效率最高提升150%。同时，80%的质检人力成本得到了有效节省。

精益生产和自动化设备的结合是智能制造的重要趋势。通过自动化、智能化的质检方式，我们可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量，从而推动制造业向更高层次、更智能的方向发展。对于制造业从业者和技术人员来说，掌握深度学习机器视觉技术将成为一项重要的技能，也是应对未来制造业挑战的关键。