随着全球化和技术创新的不断推进，工业生产领域正经历着前所未有的变革。工业4.0作为变革的核心，以其智能制造和数字化管理引领了新一轮的工业革命。该背景下，工业工程技术已经成为连接传统生产方式与现代智能系统的关键纽带，其不仅涉及优化产品设计、提升操作效率、降低生产成本等方面，还包括对整个生产过程的科学管理和持续改进。生产管理中有效地运用IET，可以显著提高企业竞争力，增强市场响应速度，并促进可持续发展。因此，探究如何将工业工程技术应用于生产管理实践中，对于实现高质量发展具有重要意义。
一、工业工程技术生产管理方法
（一）合理布局生产区域
合理布局生产区域时，首先，需进行现场调研，收集相关数据，如设备尺寸、作业内容、人员流动等；其次，应用工业工程原理进行初步设计，采用诸如Systematic Layout Planning（SLP）等方法学对各个作业站点进行科学配置，结合实际使用仿真软件模拟生产流程，评估不同布局方案的效果；最后，根据评估结果进行微调，选择最优方案。合理的生产区域布局可以显著提升生产效率和产品质量，减少不必要的物料搬运和人员移动，缩短生产周期时间，降低了劳动强度，也能够为维护和紧急情况预留足够空间，提高整个生产系统的灵活性和适应性。
（二）加强现场管理
对于工业生产而言，目前常用的现场管理的方法有实施5S（整理、整顿、清扫、清洁、素养）管理法以保持现场秩序与清洁、引入看板系统或其他拉动式生产控制方法来实时监控物料流动、采用标准操作程序（SOPs），并定期对员工进行培训以确保操作一致性、实施日常维护计划以避免设备故障导致的非计划停机时间、使用信息技术手段收集数据并进行分析，以便调整计划。上述方法均可加强现场管理，提高操作透明度和可追溯性。企业依托标准化作业和持续改善活动可以减少浪费、防止过失造成的错误，并且更快地响应市场变化。
（三）保持生产区域的环境条件
良好的环境条件对于确保产品质量及员工健康至关重要。温度、湿度、噪声水平以及空气质量都会影响到产品特性及人员表现。为保持适宜的环境条件，生产管理人员可设立环境监测系统实时跟踪关键参数（例如温湿度、颗粒物浓度等），并根据具体需求设计HVAC（供暖通风与空气调节）系统以稳定温湿度水平，或采取隔音措施或者设置静音区域控制噪声污染，同时，定期对设备进行检查和维护，以确保排放达标，并避免污染事故发生。
二、工业工程技术生产管理不足
（一）生产区域布局有待改进
生产管理中，生产区域布局的是重点，但部分企业在实际运行中，这个环节往往存在很多不足，既影响了生产效率，也增加了生产成本。
由于部分企业生产线建设较早，其布局规划是初期设定的，随着生产的推进以及市场需求的变化，原有的布局已经无法满足现有生产的需求。例如，某些生产线的利用率过低，造成浪费。而且初期生产线的布局规划往往未考虑到所有可能的生产环境变化。例如，市场需求的快速变化需要生产线能够适应不同产品的生产，而布局的固定性可能会对这种适应性产生限制。此外，传统生产线布局规划过程中常常忽略了人为因素的影响。而人是生产活动中的重要因素，如果布局设计不能考虑到工人的需求，便会导致工作效率低下，甚至产生安全隐患。
（二）融合的智能技术较少
尽管当前的工业工程技术生产管理领域技术进步日新月异，但对于智能技术的融合和应用仍显不足，这一问题已成为阻碍生产效率和质量提升的重要因素。在生产过程中，对于设备状态、生产效率以及产品质量的实时监测是至关重要的，而智能技术的利用不足限制了生产线数据分析和实时监控的能力。没有高度集成的智能系统，企业难以实现对这些关键参数的即时跟踪与分析，从而错失优化生产流程和提前预防故障的机会。在自动化水平方面，由于缺少先进智能技术如人工智能（AI）、机器学习等的广泛应用，许多企业仍依赖于传统的、劳动密集型的生产方式。这不仅影响了生产效率，还增加了人为错误发生的概率，并限制了产品质量与一致性。此外，部分企业在资源优化配置方面存在明显短板。没有充分利用智能技术进行资源规划和优化配置，无法最大化地利用原材料、人力、设备等现有资源，这不仅造成了资源浪费，也降低了整体运营效率。
三、增强工业工程技术生产管理效果的具体对策
（一）改善原有的生产区域布局
传统的生产区域布局往往固定且缺乏灵活性，不利于应对市场需求变化和新技术的引入，而改善原有的生产区域布局可以显著降低生产成本、缩短生产周期、提高生产效率和产品质量，同时也能增强员工的工作满意度和安全性。因此，采取创新措施以优化现有布局变得尤为必要。
管理人员可使用先进的软件工具创建数字化工厂模型，在虚拟环境中测试不同布局方案对生产流程的影响，基于模拟仿真进行布局设计。依托具体模型，管理人员可分析如物料流动路径、设备利用率以及人员移动等因素，从而选择最优方案，而且模拟仿真还能预测潜在瓶颈问题，并在实际调整物理空间前提供解决方案。同时，管理人员还可采用柔性制造系统（FMS）理念重新规划生产区域。FMS理念指的是构建由计算机控制的机器、机器人和材料处理系统组成的生产线，尽可能减少人工干预，以提高生产过程的生产力、灵活性。具体实践中，管理人员可根据需求将设备和机器人编排在快速重组的单元中，以大幅度提升空间利用率并减少产品转换时间。同时，在FMS框架下引入模块化设计原则，分别设计各个生产单元，便于后续扩展以及生产线调整。
（二）增强工业工程技术生产管理体系的智慧性
1.管理控制
在当今快速变化的市场环境中，智能化管理可提供实时数据分析、决策支持及自动化控制，从而提高生产效率、降低成本和提高产品质量，增强企业竞争力。
具体而言，提升管理控制的智能化程度应从整合物联网（IoT）技术实现设备和生产线的实时监控入手。生产管理人员可在关键设备中安装传感器，收集关于设备性能、生产流程和产品质量的数据，并以无线网络的形式传输到中央处理系统，进行实时监控和分析，以便及时发现并预防潜在的生产异常。同时，采用大数据分析技术对收集到的数据进行深入分析，比较历史数据和实时数据，预测设备维护需求、原材料供应中断风险和产品需求变化，以提前做出调整，避免生产中断和库存积压。为实现上述功能，应构建集成的信息系统平台，整合企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）和质量管理系统（QMS），确保数据在各个生产管理模块之间高效率流动，为生产管理人员提供统一的数据视图，以便决策。
2.识别设备故障
传统的设备维护方式依赖于定期检查和人工判断，存在反应不及时、预防不足等问题。现代工业生产中，设备故障不仅会导致生产停滞，还会增加维修成本和影响产品质量。因此，提升识别设备故障的智能化程度是确保生产线高效运行和降低非计划停机时间的关键。
生产管理人员可基于在关键设备中安装的振动传感器、温度传感器、压力传感器和电流传感器等，收集设备运行过程中的振动频率、温度变化、压力波动和电流负载等，并利用物联网（IoT）技术，将这些数据传输到中央数据处理系统中。考虑到不同传感器所采集的数据格式存在一定差异，所以应采用多源信息融合技术，将来自不同类型传感器的数据进行整合后综合分析，并引入如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法，进一步提高对复杂模式识别能力，更精准地预测未来可能发生的故障。
3.日常管理
为实现日常管理智能化，生产管理人员可将机器学习与生产相结合，利用历史数据训练模型，此后在遇到特定情境时即可快速做出基于数据驱动的决策。比如，在产品质量检测环节中引入视觉识别技术与机器学习模型，可以在产品离开生产线前自动识别并分类缺陷品。同时要求生产人员在移动设备如平板电脑或智能手机中安装特定应用程序，以随时随地获取关键生产信息和任务。例如，在车间内部署移动端应用程序以便操作员实时查看作业指南（SOP）、提交维护请求或记录质量检查结果。
四、智慧型工业工程技术生产管理的实践分析
（一）项目概况
1.主要业务。案例企业主要业务为IGBT模块的芯片设计、封装设计、模块封装机测试，目前已建成使用产线1条，占地3300多平方米，其千级洁净室1500多平方米，在建产线一条。
2.产线情况。案例企业目前运行的产线涉及激光打标、芯片划片、芯片KGD测试、衬板贴片与焊接、衬板键合、衬板测试等工序。作业模式为单件连续流，设备于2020年采购及安装，自动化程度较高，相对而言属于行业内领先水平，并且产线建设之初配套了信息化系统，具备EAP、MES、WMS及电子化看板等功能，结合信息化系统可以实现对所有产品及物料的全流程可追溯，监控相关设备的运行状态。
（二）项目难点
1.全自动化的设备配置产能不高。案例企业目前采用了全自动化的设备配置，但是产能完全受限于设备效率和配置数量。在短时间内无法通过增加人力或优化流程来提升产能输出。设备的性能和数量成为制约产能的瓶颈，导致整体生产能力难以满足市场需求变化。
2.仅单条产线可用，产能损失较大。案例企业现阶段只有一条生产线可用，大部分机台没有备份。一旦关键设备发生故障需要维修，将对产能造成巨大损失。虽然在建设第二条生产线后可以一定程度上缓解备份机台问题，但是仍然无法完全避免设备故障导致的产能损失风险。
3.信息系统功能较为单一。案例企业现有的信息化系统主要局限于对生产过程数据的记录和存储，缺乏与设备之间的实时互动和控制能力，信息系统功能的局限性制约了生产过程的智能化水平。这导致系统无法根据实际生产情况自动识别并隔离异常物料和半成品，从而影响产品质量和生产效率。
4.单件连续流产线流程不全面，用工效率低。由于前期设计思路和兼顾企业对外展示参观的要求，案例企业的生产线布局不够合理。相似的工序机台和功能分区没有集中设置，导致人力资源利用率偏低。单件连续流的生产模式虽然可以实现产品的快速流转，但是也带来了工序衔接不紧密、在制品积压等问题，整体流程有待进一步优化完善。
（三）智慧生产管理方案
1.提升全自动化设备的产能。针对案例企业全自动化设备配置导致的产能不高问题，可以采用先进的生产调度算法和机器学习技术，实时收集设备状态数据和生产进度信息，运用大数据分析技术预测设备维护需求和故障概率，并引入机器学习算法优化生产排程，以减少换线时间和提高设备利用率。具体而言，生产管理人员可安装传感器监控关键参数、建立数据收集与分析系统、训练预测模型并将其整合到生产调度系统中。此外，还可以考虑引入柔性制造系统（FMS），以模块化设计的理念使设备可以快速适应不同产品类型，从而提高响应市场变化的灵活性。
2.增强单条产线的冗余与恢复力。为减少因单条产线故障导致的产能损失，案例企业可构建具有一定冗余容量的生产体系。重点在于两方面：一是增加关键机台的备份数量；二是提高现有机台的可靠性和维修效率。生产管理人员可对关键部件进行冗余设计，并确保快速更换机制，以便在出现故障时迅速替换，同时使用智能诊断工具实施预防性维护计划，缩短检修时间，并培训员工修复故障的能力。
3.扩展信息系统功能。为克服信息系统功能单一限制，案例企业需开发支持与自动化设备直接通信的智能信息平台，实现对异常物料及半成品的即时拦截与处理。具体可引入物联网（IoT）技术实现设备互联互通、使用人工智能（AI）增强数据分析及决策支持，并且采用数字孪生（DigitalTwin）技术创建虚拟仿真环境以优化流程管理。
4.优化单件连续流产线布局。针对单件连续流产线流程不全面导致用工效率低下问题，案例企业可以利用流程分析软件对当前生产线进行模拟分析，重新规划并优化生产线布局，并根据结果重新设计作业站点位置和物料流向。以精益生产原则为核心，消除浪费，降低制品积压，同时引入柔性布局理念，在满足多样化产品需求情况下尽可能地集中相似工序或者功能区域。
五、结语
本文系统性分析了工业工程技术在生产管理中的应用方法，分析了工业生产管理中存在的不足，并结合工业工程技术提出了相应对策。从多个维度剖析了如何以优化布局、加强现场管理以及智慧化升级的形式提高生产效率和降低成本。实践中，相关人员可从自动化设备的配置、增加产线、丰富信息功能、完善产线流程入手，充分利用工业工程技术，以提高产量和质量。未来，随着人工智能和物联网技术的进一步发展，将有更多的智能化工具应用到工业生产管理中，相关人员应加强对这些技术的理解和应用能力，以进一步提高生产流程的自动化和智能化程度，以达到促进企业可持续发展的目的。
作者：南京南瑞半导体有限公司 赵晔波 黄承键
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