以PDCA管理循环的视角来看，生产执行就是“Do”，Do it，Make it happen，是按产品工艺和生产订单的要求进行工单打印、零部件或原材料配送、零件或半成品加工、工单确认、（半）成品收货，等等；而生产控制则是“Check”，是生产调度，是实时地监控生产过程，一旦出现偏差就进行纠偏等控制活动。

      生产执行与控制活动的具体形式和要求，主要受产品的复杂度、工艺特点和生产方式等的影响。大体来说，制造型企业的生产方式主要有四种：离散式生产、流程式生产、重复式生产和项目式生产，其示意可参见图1。

      本文中，笔者就以离散式生产为例，兼顾流程式生产和离散式生产，简要地介绍生产执行与控制活动的内容和要求。至于项目式制造，主要适用于特定行业且企业群体比较小，还需要与ETO、项目管理等进行结合，读者可自行参考相关书籍。

1.  离散式生产

离散式生产的主要特点是产品的加工有多道工序，每道工序分别在不同的设备或工作单元上进行，且每台设备的生产节奏可能不同，每道工序的最小经济批量也不一样。离散式生产通常是按一定的经济批量来组织，不同工序之间有不同数量的在制品，故而也有人称之为按批生产。

      如图2所示，离散式生产的执行过程主要包括生产订单或工单的创建、物料和产能的可用性检查、订单下达、订单数据和工艺要求下载到MES等执行系统、订单打印、备料/领料/发料、工序或订单的完工确认、（半）成品入库、以及财务和成本核算层面的在制品计算（订单跨月）、制造成本差异分析、订单成本结算，等等。从数字化的角度看，离散式生产的执行和控制等活动，都要依托于生产订单这个信息对象或载体来完成。

      如图3所示，生产订单为我们回答了这么几个问题：（1）生产什么？即，产品的编码、描述；（2）何时生产？即，计划开始和完工日期，以及执行过程的已下达日期、已完工日期；（3）生产多少？即，订单需要完工的数量；（4）为谁生产？即，订单的成本向什么地方归集，或者说谁将受益；（5）物料消耗？即，需要消耗哪些零部件或原材料，消耗数量分别是多少；（6）过程操作？即，生产时的工艺过程或工艺路线；（7）资源占用？即，需要用到哪些设备或工具；等等。

      生产订单中所记录的信息主要有三个来源：相关的物料、BOM、工艺路线等主数据，销售订单或生产计划数据，以及订单执行过程中的过程数据。这些数据越具体、越全面，企业就可以进行颗粒度更细的生产执行和控制活动。下面，笔者就选取可用性检查、订单确认等关键活动为代表，来看看离散式生产的管控要求。

      在订单交付中，生产订单执行时物料和产能的可用性检查是一个非常重要的管控点，其目的是对产能管理和详细排程环节的可用性检查结果再做一次产前确认，以确保生产现场具有生产订单所需的足够物料和产能，从而平顺地推进后续生产执行活动。从实际情况来看，很多企业要么没有可用性检查的概念，要么没有将这个管控点落实到位，经常是生产订单执行到一半，才发现缺这料、缺那料，抑或是某些设备的负荷太大，从而导致大量不具备完工条件的在制品积压，实际也影响了其他订单的准时交货。

      通过物料和产能的可用性检查，我们可以将相关生产订单所需的物料和产能进行预留。如果不能满足，还可以通过缺件单、设备超负荷等形式进行报警，而可用性检查出现异常的生产订单也不应下达到车间去执行。

      生产订单的工序确认和完工确认，是企业反馈和掌握生产执行情况的主要手段，它将实时触发订单执行进度、物料消耗、工时消耗、制造成本、产能释放等信息的更新。上述信息的可视化，对于上下游环节的高效协同，以及计划与执行之间的信息闭环，具有重要意义。

      订单确认的实现方式及其信息影响，可以参见图4所示。

      在数字化建设中，通过ERP、MES、SCADA、PLC等管理系统或工具软件的应用，可以帮助企业做好生产执行的可视化，工业物联网则为生产现场的实时数据采集、OT与IT的融合等方面提供了更多、更好的可能。

2.  流程式生产

      流程式生产主要应用于钢铁、化工、食品、制药等流程行业。通常，与离散式制造相比较，流程式制造具有自动化程度高、基于批次的制造过程可追溯、生产过程的合规性管理、过程质量的实时控制等鲜明特点和管控要求。

      如图5所示，除了前文所述的特点和管控要求外，在物料和产能的可用性检查、订单下达、工序和完工确认、成本差异计算、订单结算、归档/删除等方面，流程式生产和离散式生产的内容和要求大体类似。

1）高度自动化

      通常，流程式生产的作业环境，要么是高温、高热，要么是辐射性强，要么要使用到对人体有危害的原材料，因此，相关的在制品要存在于密闭的环境中，整个作业过程也是高度地自动化。与高度自动化相关的是，企业的ERP、MES等IT系统需要与产线的DCS等系统做双向的信息传递，且生产过程要做到实时可视。

2）基于批次的可追溯

      在流程式生产中，有的原材料是以混合液的形式存在，生产过程中还会产出联产品或副产品，有些产品则需要做全过程的可追溯，这些都需要结合批次管理来进行。可以这么说，批次管理是流程式生产的共同要求。

3）合规的遵从

      在食品、饮料、危险品等细分行业，对生产过程具有合规等方面的要求，并要求企业把对合规的遵从落实到管理体系和管理系统中，自然就对相关IT系统的功能提出了相应要求。

4）过程质量的实时控制

      从原材料转化为产品的角度看，在流程式生产中，不可能以拆装等形式将产品所消耗的原材料进行还原，也就不存在所谓的不合格品返工等业务操作，资源再循环则另当别论。因此，在流程式生产中，必须对生产过程和在制品质量进行实时控制，这为计算机视觉检测、人工智能等数字化技术提供了丰富的应用场景。

3.  重复式生产

      在生产执行的复杂度方面，与离散式生产或流程式制造相比较，重复式生产则显得更为简单。在重复式生产中，所有的设备或工作站通过流水线或物流小车连接（刚性物理连接或柔性逻辑连接）在一起，以共同的节奏来运行，因而也有人称之为基于节拍（takt-based）的生产。

      如图6所示，离散式生产具有基于节拍、连续WIP流、生产批量大、基于期间的成本核算等特点，并广泛应用于汽车制造、消费电子等行业。回顾历史，福特汽车正是通过引入流程线的概念，得以大幅地提高其T型车的生产能力，而丰田汽车更是在此基础上做了进一步的改造和完善，形成了丰田生产方式，也就是欧美国家所谓的精益生产。

4.  方法与工具

      针对生产执行与控制领域所存在的要求或问题，比如，市场需求变动性的应对、过程质量和产品质量的一致性管理、产能最大化、成本优化，等等，管理学家们开发了丰富的管理方法和工具，并在企业中得到了广泛的应用和验证。其中，比较典型的有精益/JIT、TOC、6研 Sigma、conWIP、操作究、SPC、全能班组，等等，具体可参见图7所示。

      精益生产/JIT的核心理念是按需生产（Pull）和单件流（Single Piece Flow），以消除生产过程中的各种浪费，是以制造过程中的“减法（精）”来实现运营绩效上的“加法（益）”。如果将单件流的概念推广到整个工厂或离散式生产中，那就是《工厂物理学》所倡导的连续在制品流生产方式（conWIP）。

      TOC以瓶颈管理作为切入口，一切围绕瓶颈工位的产出最大化来开展各项工作，以实现工厂产出的最大化，其核心之处在DBR，即”鼓（Drum）”、“缓冲（Buffer）”和“绳子（Rope）”的设置和协同上。

      6 sigma、SPC等方法或工具，将统计学方法引入到质量管理中，以达到偏差消除、质量稳定和可靠性提高等目的，其操作程序是DMIAC，即，包括定义（Define）、度量（Measure）、改进（Improve）、分析（Analyze）和控制（Control）等在内的过程改进方法。

     全能班组以员工主人翁精神的塑造为核心，以员工的技能建设为载体，通过充分激发员工的潜能来应对生产现场的各种问题。与全能班组中将管理抓手落实到人的理念相类似，还有合理化建议、阿米巴，等等。

在笔者看来，在上述的管理办法和工具中，不管是哪一种，只要企业的背景与工具的前提条件相匹配，只要企业选对了方法和工具，只要企业认真地去使用，都能给生产的执行和控制带来一定的正面效果，也有助于订单交付和运营绩效的提升。

5.  智能制造

智能制造有广义和狭义之分，广义的智能制造涵盖了订单交付的各个环节，狭义的智能制造则主要聚焦在生产执行与控制等活动上。就狭义的智能制造而言，从能力的角度，可分为操作自动化、运营数字化和决策智能化；从发展阶段或成熟度等角度，可分为可视化、透明化、可预测、可配置和自适应。

      如图8所示，在使能技术上，狭义智能制造的技术支撑有操作技术（OT）、信息技术（IT）和通讯技术（CT），并要求确保OT/IT的高度融合、基于流程的有序和集成（具体包括：纵向集成、端到端集成和横向集成），以及数据驱动的业务运营，等等。

在这里，笔者还是想再强调两点：

1）智能制造需要脚踏实地，循序渐进。

      作业标准化，协同流程化、过程可视化、因果透明化、发展可预测、能力可配置和应对自适应等五个阶段，是企业推行智能制造的必然路径。任何企业不可能，也不要妄想跳过任何的中间环节，不要总想着直接从初级阶段跨入到高级阶段，直接从作业尚未标准化的现状就直接，或是快速就跨入应对自适应的阶段。

      因此，在订单交付的数字化转型过程中，企业虽然可以有借助数字化手段来实现生产执行过程的可视化、透明化，乃至可预测、可配置和自适应的想法，但这都是建立在作业标准化和协同流程化的基础之上的。企业如果不把标准化和流程化等基础功课补上来，数字化转型也很难有大的成效。

      当前，在智能制造的导入上，存在着普遍的急躁情绪。有的企业，在服务厂商或其他机构的蛊惑下，不是从标准化、流程化等基础工作做起，以为花巨资购置了某个软件，或是做个智能制造咨询而不经过长期的辅导和实践，就可以快速地实现智能制造，这是痴心妄想。

2）“防火”远比“救火”更重要得多。

      在生产执行和控制等领域，出现生产异常后的人工干预或调度就是“救火”。有的企业，忙于“救火”的生产调度员被大家视为英雄。一旦发生物料短缺、设备异常、质量缺陷、员工操作不当、紧急插单等突发情况，总是能看到生产调度员的声音。一旦“火”被扑灭，生产又能照常进行，企业却很少从根本上，从管理归零和技术归零的角度，去考虑如何杜绝异常的发生。

      通常，局部的最优往往意味着整体的更差。就“救火”式生产调度而言，异常的解决只能是暂时的、局部的。不管是所处岗位的局限性，还是问题解决的紧迫性，生产调度员采取的基本是“治标不治本”的办法，很难从企业的整体最优和长远发展的立场去制订解决方案。

      另外，生产执行过程中之所以会出现这样或那样的异常，本质上是相关的计划工作没做到，做全，做好。从这个角度来说，执行过程中的问题解决后，企业还要进一步考虑将解决举措开发成工作标准（SOP）的可能性，并着手改善自己的生产计划体系和能力。

      因此，相对于“救火”，计划体系和能力的改善、流程优化和组织落实上的管理归零、生产防错等工具应用的技术归零才是“防火”，它们比“救火”要重要得多。