精益生產|智能製造|管理前沿我們來自豐田，分享生產技術與管理方法
9月7日消息，國外媒體Fast Company發佈文章稱，正當汽車行業的其它製造商越來越多地將機器人應用於生產當中，豐田卻反其道而行之，強調人的工藝，主張自動化由人來驅動。以下是文章主要內容：
在豐田肯塔基州喬治城的大型工廠的裝配線上，工人的手藝用在了一些最讓人意想不到的地方。例如，通常來說，在汽車工廠，安裝油箱是一個單調乏味而又相對複雜的工序。因為油箱很重，通常要由升降架將它置於車架內。與此同時，員工在底盤下擰緊皮帶和螺栓，這是一個非常累人且很耗時間的工序，需要長時間舉起雙手作業。
為了解決這一過程顯而易見的不足之處，豐田的一個團隊設計了一款新穎的設備——該有多個手臂的工業機器可一下子就將油箱舉在空中，將其置於縫隙，然後再將手臂伸到車身結構底下，將油箱固定在底盤上。這一過程相當快速，無縫順暢，從工效學角度來看也很安全。
從固定螺栓的任務中解放出來的工人（新設備的設計師）似乎有些多餘。然而，實際情況並非如此。在那條裝配線上，員工數量仍然跟以前一樣多。但他們不再是負責固定狹窄縫隙的螺栓，而是從事那些製造商在引入自動化技術後往往會剔除掉的看似沒那麼重要的人工任務；它們就是進行艱苦的手感和目視檢查工作，檢查和複查油箱的缺陷、它的連接性以及重要燃油管道的小孔或者薄弱環節。
工人在該喬治城工廠的這個角落扮演的重要角色，在該工廠的各個區域也都得到了不同程度的體現，這凸顯了豐田獨特的製造理念：在走在行業前沿的同時，仍然出奇地致敬過往的傳統。儘管該汽車廠商為其備受吹捧的生產系統“豐田新全球架構”（TNGA）發佈了升級版本，但它仍能抵擋住現代自動化技術的誘惑——在自動化日漸普及的汽車行業，它卻反其道而行之。據估計，該行業佔北美市場商用機器人銷量的一半以上。
“我們目前的自動化率沒比15年前高。”豐田汽車製造總裁威爾·詹姆斯（Wil James）在佔地810萬平方英尺（約170個足球場那麼大）的肯塔基州工廠接受採訪時稱。自動化率可以說偏低：至少在過去10年裡，機器人承擔了豐田全球裝配線不到8%的工作。“機器適合做重複性的工作，”詹姆斯接著說道，“但它們無法提升它們的工作效率或者質量。只有人類才能做到這些。”他還說，豐田進行過內部調查來比較人工和機器裝配汽車的時間；人工一次又一次勝出。
機器人的奧祕
這種思維似乎是異類，但考慮到豐田聞名於世的製造系統，這並不令人意外。該公司的製造系統變得為人所熟知，是因為三位麻省理工學院學者在1990年代初期合著的《改變世界的機器》（The Machine That Changed the World）一書。該書出乎意料地成為了暢銷書。儘管題材枯燥，但該書在商界內外都產生了很大的影響——首次揭開了日本工業技術的神祕面紗，同時也普及了多個術語，如精益生產，持續改進，Andon裝配線，七大浪費，產品流程。在《改變世界的機器》出版以後，大大小小的製造商都至少口頭表示要效仿豐田的生產戰略。
但數十年過去，你覺得那本書中描述的眾多裝配線系統已經不合時宜也無可厚非，尤其是那些涉及人類工人的系統。從根本上說，豐田的生產原則的一個關鍵理念是，人不可或缺，是裝配線上的眼睛、耳朵和手——鑑別問題，提供創造性的修復建議，提供改良產品或者工序的新解決方案。如今，那種理念似乎有些怪異。在當前的工業世界，製造實力更多地看機器的敏捷性，而不是人的手藝。精益生產將讓位於熄燈生產——特斯拉CEO伊隆·馬斯克（Elon Musk）為他的Model 3工廠提出的一個製造概念，意思是說工廠最終將不需要用到照明，因為它將沒有人類工人。我們還沒有達到那一步，但起亞等汽車公司——總部位於韓國，該國製造業的機器人使用量超過所有其它的國家——已經聲稱自動化技術讓它們的生產能力提升了近200%。部分工廠一條裝配線上就有1000多臺機器人——人類工人則不到1000人。
如今，人們對於自動化技術近乎迷信的熱愛普遍存在。備受尊崇的領袖、高管和行業顧問所撰寫的各種文章、白皮書和書籍描述了一個機器人無處不在的工業未來。在他們看來，機器人將能夠像人類一樣高效地處理大多數的複雜任務。這些給發展計劃取決於人工成本削減的多數製造商敲響了警鐘，人工成本通常最多佔產品總價值的25%。部分對機器人襲來盲目樂觀的論調預言，未來個人將會有空前多的空閒時間去發揮自己的想象力，我們所有人都將變成自由職業手藝人和創業者。其它相對悲觀的預測則擔憂沒有了工作帶來的滿足感和穩定的工資，人們的日子會變成什麼樣。傳統觀點認為，不管怎麼樣，一場革命在等待著我們。牛津大學常被引用的一項分析預計，未來20年，大約47%的美國工作崗位將因為自動化技術而流失；在中國和印度，該比例甚至會更高：分別達到77%和69%。
老派思維
然而，豐田創造了一條截然不同的路徑。該正與大眾和雷諾-日產爭奪全球市場頭把交椅的汽車廠商一直以來都擁有業界最高的利潤率——通常達到8%或以上。為了維持這一表現，豐田沒有尋求主要依靠削減成本（或者說自動化）來實現增長，而是通過專注於提升汽車的性價比。該戰略被稱作“豐田新全球架構”（TNGA），它並不是從人工著手來降低生產成本，而是傾向於依靠更加聰明地利用材料；再設計汽車，使得它們的零部件能夠變得更輕更緊湊，它們的重量分佈能夠讓性能發揮和燃油效率最大化；減少全球的引擎和汽車車型（從100多個不同的平臺削減到不到10個）；重新強調精益概念，比如實施流程讓裝配線能夠無需停工就能接連生產不同的汽車。在TNGA的架構中，機器人並不是戰略核心，而只是助益因素和輔助工具，幫助裝配人員更好地完成工作，激發員工的創新能力，甚至提升成本收益。
河合滿
豐田2015年做出了一次不同尋常的高層任命，彷彿是要強調這種思維方式如今多老派。該汽車廠商出乎意料地任命52歲的資深技工河合滿（Mitsuru Kawai?，15歲就進入豐田）來領導全球製造工作，這是一位曾是藍領的員工獲得過的最高職位。河合滿是豐田僅存的與精益製造和豐田生產系統“教父”大野耐一（Taiichi Ohno）有過淵緣的員工之一。1990年去世的大野耐一標榜經驗豐富的個體技工的重要性，認為整家公司的成功離不開他們。河合滿回憶稱，這種態度提升了員工的自尊感，反過來也提升了豐田裝配線的工作質量。他剛進入公司的時候，經驗老到的工廠員工被稱作上帝，因為他們可謂大師，雙手能夠做出任何東西。他說，遺憾的是，近期豐田沒那麼熱衷於“利用人的技藝和智慧”了。
河合滿現在的職責是，通過將人類技藝重新置於顯要位置，給TNGA注入大野耐一的理念。他稱他用來實現這一切的製造理念並不複雜：“人類應當手工生產商品，讓整個過程變得儘可能簡單。然後，當該過程經過完全簡化以後，機器就能接管。但我們應當使用精於完成單一簡單任務的設備，而不是巨型的多功能機器人。”
一系列的基礎創新
TNGA的方方面面應用於豐田全球各地的多數工廠。不過，該公司投入了13億美元來徹底改造喬治城工廠（它最大的一家工廠，每年生產55萬輛凱美瑞、亞洲龍和雷克薩斯），以其作為全球推行TNGA之前的試點工廠。在該肯塔基州工廠，河合滿和大野耐一的印記在大大小小的方面都已經顯而易見。例如，原來用於將引擎穩定運送到裝配線的超大高架輸送帶，已經被置換，轉而用來運送支架。那些支架在地面上的電子傳感器的指引下在工廠四處移動。這種新的引擎運送系統（畢竟只是用一臺機器替換另一臺機器）可完成一系列的製造目標。通過去除錯綜複雜的輸送帶網絡，豐田能夠大大縮小工廠的規模：由3層縮小到只有一層。這反過來能夠大量節省建設、不動產、冷藏、加熱和維護方面的費用，這些佔工廠網絡管理成本很大的一部分。
大野耐一
此外，支架的淨負荷是由計算機控制的，每個引擎與客戶訂單直接匹配。也就是說，豐田理論上能夠一個小時每生產1輛轎車就生產3輛SUV，下一個小時反過來，每生產1輛SUV就生產3輛轎車，具體看市場訂單情況。這種靈活的依次生產堪稱汽車行業難以捉摸的“聖盃”。
同樣重要的是，擺脫了輸送帶，裝配線工作區相對比較整齊，沒有滑輪、導管和管線。因此，裝配工人能夠將他們有限的時間（通常不到一分鐘）用在完成他們的任務以及檢查是否存在缺陷上。
豐田喬治城工廠更為基礎的一項創新是浮動椅，它與TNGA理念完全吻合。該裝配線輔助工具可在車輛內外的鋼軌滑行，可返回到車內，讓安裝工人不必彎腰或者做出不舒服的姿勢就能暢通無阻地到達中控臺等難以觸及的地方。
除了人體工學方面的好處以外，該浮動椅可幫助將生產時長減少數秒鐘，這是豐田製造系統長久以來的一個目標。在裝配線上反反覆覆減少一點時間，就能積累起顯著的生產效益。豐田肯塔基工廠製造總裁詹姆斯說道，“我們鼓動我們的工人能將工序減少一兩秒鐘就減少一兩秒鐘。如果我們在整家工廠內多贏得55秒鐘，那我們就能減少一個崗位，將那名工人轉移到另一個崗位，讓他們能夠再一次開始創新過程。”
喬治城工廠目前更引人注目的實驗包括一項旨在灌輸自動化應當僅依靠人類創新來有機發展的TNGA理念的培訓練習。為此，裝配工人被授予一項機器人任務——要求工人打造可依靠自己的力量提升工作車間的活力的複雜裝置。一個團隊重新打造了流動式貨架，無處不在的流動式貨架每個裝配站旁邊都有，用來存放執行本地任務所需的零部件。目前，貨架清空的時候，工人必須要手動地將它們放在一邊，然後用一整箱的零部件替代它們。而“現代化”版流動式貨架，在按下按鈕以後，則將同時依靠彈簧、繩索和重塊完成該項任務。當該低科技設備完善好以後，豐田計劃將該原型用作模擬該流程的機器人的藍圖。
走出困境
據豐田預計，TNGA對於製造支出的削減幅度將高達40%。TNGA誕生於2000年代初的黑暗時期，當時該汽車廠商過於執迷於嘗試超過通用汽車和大眾汽車，成為全球第一大汽車製造商。豐田承認，由於當時尋求過於快速的產能增長，產品質量、製造控制和工廠生產力都被放在次要位置。這導致豐田在2009年出現59年來的第一次虧損（部分因為全球金融危機），在接下來的兩年裡，由於一連串的突然加速事故，它召回了超過1000萬輛汽車。2014年，豐田同意支付創紀錄的12億美元罰款來結束美國司法部對它的調查，當時它涉嫌試圖誤導公眾，隱瞞其汽車的危險問題的真相。豐田的CEO豐田章男（Akio Toyoda）為公司的問題公開致歉，稱豐田“將迫切尋求自我拯救”。隨後，該公司內部開始進行深刻的自我反省，這反過來催生了新的製造系統，最終促使河合滿被任命領導該系統的實施，迴歸工匠精神。
作為實行TNGA計劃的一部分，河合滿要求工廠為關鍵的工序制定手工工作區，在一些情況下清理掉豐田在過度擴張產能期間安裝的自動化技術。河合滿的目標包括兩個方面。首先，為了確保豐田的工人擁有手動製造一輛汽車所需的專業知識和技藝，即便他們不再被要求去那麼做。河合滿認為，沒有這種知識體系的話，裝配工人會目光短淺，完全著眼於整個運營中他們的那一小部分，看不到自身為整個團隊努力帶來設計改良的責任。那些設計改良對於持續不斷地打造出高質量的汽車必不可少。更糟糕的是，在那種狹隘的眼界，工人往往會誤以為機器人是人工的替代品，而非能夠用於提升工廠運營表現的基礎性工具。
河合滿用人工來替代自動化工廠區域的另一個目標是，帶著清晰的頭腦（從大幅提升產能的焦慮中解脫出來）重新評估機器人實際上是否有提升獨立工廠活動的效率。該實驗的部分結果讓人意想不到。例如，在豐田的一家日本工廠，工人從自動化設備中接過從金屬鍛造麴軸的任務，他們後續的創新讓材料浪費減少了10%，同時也將曲軸生產線縮短了96%。
機器人真是威脅？
值得注意的是，豐田厭惡自動化，是因為一個顯而易見的原因：該汽車廠商是史上最具創造性、最成功的製造公司之一，從來不隨大流，而是引領風向。然而，除此之外，同樣值得密切關注的是豐田的方向選擇所引發的一個問題：機器人究竟是扼殺工作崗位，還是創造工作崗位？當然，豐田會說，儘管部分製造商在熱情擁抱自動化技術，未來也將如此，而且將會更大範圍地採用，但機器人最好用來促進而不是減少人類的工廠活動。
近期的就業數據分析支持這種似乎與一般大眾想法想法的觀點。波士頓大學法學教授詹姆斯·貝森（James Bessen）在研究中發現，雖然自1950年以來自動化在各類服務和製造行業日益普遍，但期間人口普查局分類的270種職業只有一種遭到技術的淘汰；它就是電梯操作員。其它的工作職位被部分自動化，在很多的情況中，自動化技術帶來了更多的工作崗位，它們通常是企業的高技能職位。這些職位利用技術設計和開發新產品以及新方式，來觸達消費者。
例如，ATM機徹底改變了消費者使用銀行服務的習慣，但自該類機器在1990年代末期開始部署以來，銀行分行員工數量出現了增長。“為什麼銀行員工數量沒有減少呢？”貝森寫道，“因為ATM機讓銀行能夠以更低的成本設立分行；這促使它們開設了更多的分行（它們的需求有彈性），抵消了原來的出納員崗位的減少。”與此同時，銀行演變成了金融服務公司，推出各類定製化產品讓出納員去出售。
此外，從歷史來看，生產力增長（機器人應該有貢獻）和就業機會之間存在直接的關聯性。理論上，能夠更快更高效地製造產品的公司，會將銷售額增長帶來的資金投入到資產和創新當中，反過來創造了更多的工作崗位。又或者，它們可能調低產品價格，驅使人們增加消費支出，推升GDP，進而帶來更好的就業前景。信息技術和創新基金會（以下簡稱“ITIF”）就該話題展開的深入研究，通過分析二戰以後的經濟數據來說明生產力與就業之間的關係。ITIF發現，在1960年代，美國生產力年增長率為3.1%，失業率平均在4.9%。數十年後，生產力年增長率下降至不到2%，失業率平均在7.3%。在1990年代和2000年代初期的互聯網繁榮時期，生產力年增長率再一次接近3%；反過來，失業率出現下降。從2008年到2015年，生產力增長率再一次下行，至只有1.2%；與此同時，就業市場不如經濟衰退前景氣。
這些生產力數據，促使研究者就當前的自動化技術作出了一些重大的結論。一方面，機器人到目前為止在製造活動中所佔的比重並不是很大——根據一些估算，僅佔工廠大約10%的工作——擁抱自動化的公司也還沒有因此取得很大的回報，因為生產力增長率持續下行。此外，自動化對於就業的影響並不大。在這方面另一項值得一提的數據是：工作者離職沒有過往數十年那麼頻繁了——根據經濟政策研究所的數據，2000年代職業變換率比1940年至1980年的時期低出45%，比1990年代低出33%。
ITIF主席羅伯特·阿特金森（Robert Atkinson）認為機器人不久以後將會大量出現於全球各地的工廠，不過他並不認為自動化對人類的工作崗位構成威脅。他稱，生產力的下降反映的是近年創新放緩。阿特金森指出，過往，持續很久的科技浪潮會改變整個社會，讓經濟充滿活力，但IT的增長已經失速，處在S曲線的底部。“在1990年代，我們從撥號上網走向3M寬帶網絡，那有很大的變革性。”阿特金森說，“但從10M到50M，變革性並不大。芯片在1990年代同樣取得了巨大的性能躍進，但如今不再是那樣了。”
在阿特金森看來，人工智能進展比較緩慢抑制了機器人技能的提升。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的信息創新辦公室主任約翰·勞恩契貝利（John Launchbury）有著同樣的看法，他說，AI伸手可及，但還遠未達到真正的工廠自動化所需的那種情景適應能力；換言之，AI系統仍缺乏認知技能來理解和控制基本的解釋模型，以及識別和分析現實世界中的物品。據勞恩契貝利稱，當前的第二波AI系統能夠進行統計學習；根據數百萬比特（字節）的數據，它們能夠辨別兩種不同的聲音，或者辨別貓和狗，能夠進行眾多其它的更為複雜的辨別任務。然而，他指出，情景適應系統，“隨便看一眼就能夠判斷它看到的特定動物是否有耳朵、爪子或者軟毛，能夠判斷它們與另外的動物最細微的區別。”
阿特金森認為，當那種級別的AI出現的時候，下一波技術浪潮——機器人時代——將隨之到來。年度生產力增長率有望達到3.5%之高。“這將會創造數十萬個工作崗位，讓人類與機器人共事，以及圍繞它們工作。”他說。
不管怎麼樣，那正是豐田在期望的事情——或者說，是它要確保發生的事情。
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