(资料图片仅供参考)

我是“LEAN不清”，关于精益我有问题！

我是“精益小帮帮”，精益问题我来帮！

其实很多RPS问题快速解决流程的智能化系统已经不知不觉地走近了我们身边，一块运动手表的心率监测就是很好的一个例子：

通过你每天的佩戴，可以记录你个人的心率情况。

一旦侦测到你的心率异常，一般就会发出异常提醒，并将建议也推送给你。

而且有些手表还附带医生询问以及自动紧急联系人服务，当心跳异常这一问题出现时，直接将你信息传递给医生或紧急联系人，自动触发了问题解决，而这只是一个很小的应用场景。

但不论应用大小，大家都还是根据问题快速解决流程进行架构设置的，而在工厂中更多相似的应用都还是在Andon的基础上，向前发现问题和向后驱动问题解决进行了相应的深化设计，并且逐步覆盖问题快速解决全流程的环节，而不仅仅只是当初的传递问题信息那一简单功能，更是将问题记录、解决也都包含，很好地实现了流程化向电子化过渡，而且不断向着智能化进化，上述运动手表对心率的监控就是一个很好的例子。

而一个工厂如果想将自己的Andon电子化的问题快速解决流程升级到全面智能化的系统，不妨围绕以下几点进行思考：

1

问题信息抓取智能化

在问题快速解决流程电子化中，问题发现还是依靠操作人员进行判断后，通过按键、扫描或者触屏点选已经预设在电子系统中的问题进行问题信息的填报，如果人员没有发现，问题还是不会被抓取。而在智能化的流程应用中，更多的就会通过传感器来捕捉产品或服务过程中的关键参数信息，通过与后台标准对比来触发问题信息，并且问题描述直接生成，不需要人工进行填报。例如食品打包线上，为了监测是否漏装食品，直接在传送带上安装重量传感器，对于低于标准重量的食品，直接触发报警，而不需要人员来进行问题判断。由于目前传感器越来越轻量化，而且传感器的种类也越来越丰富，为后续的问题信息抓取智能化提供了更多想象空间。

2

问题信息传递智能化

在电子化Andon应用中对于问题信息传递基本上是依靠问题升级流程中各类问题对应的接口信息进行定向传递，这个就需要将这份问题对应接口信息表格提前维护进行系统，并且还存在一层解决不了，升级到上一层解决，以此实现问题信息的传递。而在后续在智能化的应用中，将结合系统收集到的问题实际解决人员信息，进行大数据的分析，找到某一细分问题解决率最高，响应速度最快的某一个人或一层，直接将发现的问题点对点地传到这个人或这一层，尽可能地压缩问题在多个层级中传递的时间，并且第一时间传到最合适地解决者那里，使得问题能得到最快的响应和解决。

3

问题原因分析智能化

目前Andon系统基本上不涉及到问题原因的分析，而在智能化系统中原因的分析将借助于大量的传感器采集到的信息，以及与以往大量问题进行智能化的类比，从而给出可能的原因，而问题响应者可以根据现场的查看后，从系统给出的可能原因中入手进行分析，判断，如果数据量足够多，传感器采集的信息也足够全面，那么给出的原因正确性就越高。

4

问题解决方案智能化

随着问题原因分析能够智能化给出，那也就给问题解决方案的智能化提供了强有力的支撑，通过对历史上以往此类问题的解决方案进行归纳分析，结合原因分析进行相应的匹配，将解决方案进行排序给出，给问题响应者给出建议，而响应者就可以按图索骥进行问题解决。随着设备自动化程度越来越高，那么就可以将解决方案直接交给设备进行控制，从而实现问题解决全智能化，真正意义上实现无人值守工厂，不仅无人操作，连问题解决也实现无人化。

5

问题信息处理智能化

而要实现上述种种智能化，归根到底是要对问题信息记录的智能化，现在的Andon系统能够实现问题信息的记录，而且记录信息的类别也越来越多，从问题描述，到响应时间，也能进行目视化展示，但大多数还只是停留在信息记录和展示上，还没有到智能化的采集和分析上来，真正的RPS智能化系统更多的就是通过对历史问题信息的分析，找到相应的参数信息趋势，通过对比传感器采集的实时数据与趋势进行对比分析，提前采取问题解决方案中的手段进行干预，避免问题发生，真正做到问题预防，根本解决问题。这也符合问题快速解决流程的核心目标：从根本上来预防问题的发生。

其实在目前很多智能化水平高的工厂，例如特斯拉总装厂，京东物流仓库等，早已实现无人值守，而背后就是依靠了强大的智能化问题解决系统来维持正常的运作。

而快速问题解决的流程应用也为智能化推进提供了流程支持，因此不论如何来应用，都不应该忘记流程本身。

END

LEAN不清：原来问题快速解决流程可以有如此高级的应用！

精益小帮帮：问题普遍存在，而随着信息化、智能化的不断应用拓展，自然而然会将问题解决也升级到智能化，但只是将流程的执行者交给了效率更高的智能化设备，但流程步骤和要素都不能少哦！

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