现场笔记 03 · 办公自动化
制造业的“野生”数字化:一个1000万日元项目落地的真实记录
办公自动化即使不先考虑昂贵的AI或RPA产品,利用现有的资源也能减少重复劳动,提高工作效率。
记录:2021年的实践01
果断行动:我们曾以为换了系统就能轻松高效
办公自动化的实际
办公自动化即使不先考虑昂贵的AI或RPA产品,利用现有的资源也能减少重复劳动,提高工作效率。
我那时在一家机械零件工厂工作,负责安排每天的生产日程。公司每天会接到100件以上的新订单。这些订单经过生产管理部门汇总并转变为计划,再按照计划采购材料、编排日程,并与客户磋商出货日期。2021年以前,公司使用一个旧系统,它是用Access的Form功能开发出来的。由于其功能几乎只有列表,为了安排生产次序,每天早晨至少有3个人必须在5点前上班,以便在7点前手工编排好优先顺序。在7点白班开工前,还要把写满各种信息的表格分发到各个班组长手里,然后他们才开始一天的工作。到了下午1点,还要和各位班组长开个碰头会,把密密麻麻写满各种笔记的资料拿出来过一遍,针对当天难以完成的项目重新做计划,以此保证每个订单按时交付。
多年以来,公司都遵循这一套执行方式运行。虽然大多数情况下能满足生产计划的要求,但是有两个问题不可忽视:第一,生产管理部门的负担太重,早晨5点必须凑齐3个人;第二,生产管理负责人必须有丰富的产品经验,否则无法理解每个工序的问题,更不懂班组长的诉求。新冠期间,由于人员缩减和工作时间缩短,上述矛盾日益突出。为了减轻负担、提高精度并把管理经验沉淀在系统里,公司从2020年下半年开始思考导入新系统。经过半年以上的努力,终于在2021年2月底,新系统正式投入运行。这个项目历时约一年,投入超过1,000万日元,也消耗了管理部门和经营层大量的精力。

02
理想与现实的鸿沟:昂贵的新系统为何无法在现场落地
首先,市场上各种各样的类似ERP系统已经很多,表面上经过一定程度的定制(Customize),就可以直接使用。但是开发这类软件的公司看起来都不太理解机械加工现场,功能远远不够细致,根本没有办法直接用。
比如通常的五金加工厂:
- 原料包括:铁、不锈钢、铝、铜、其他(钛合金、木材等)
- 加工工序:CAD、激光切割、去毛刺、折弯、孔加工、螺纹加工、焊接、表面涂装、清洗、检查
之所以说当时的ERP不能直接使用,举个例子,系统对材料和工序的设置有很多种,甚至远超出一般工厂的需求;但在实际需求中,有些工序是需要重复执行或循环数次的,这个系统反而无法设置,或者需要花很多钱去做二次开发(Customize)。于是公司选择定制自己的系统。
运行之后,新系统可以记录各工序的细节,数据库也更稳定。日程也可以按照事前设定的算法由系统自动编排,这样一来,早晨的工作量确实减少了。
可是几个星期下来,几个突出问题仍然困扰着我们:
- 系统调整次序不够灵活。
- 班组长没有办法在系统上添加注解和其他重要信息。
- 如果某个工序出了问题需要返工,修改数据的手续繁琐,耗时较长。
- 管理层最关心的:现场终端要能实时看到整体进展。为此工厂专门买了两台大显示屏,可是大屏幕上该显示什么内容却一直没有确定。
这其中最严重的问题是班组长失去了熟悉的纸质管理表。电脑终端虽然看得到单个工序,却无法让班组长迅速掌握整体进度。不久,感到困惑进而愤怒的班组长直接把电话打到管理部,抱怨不停。结果,双方的工作量反而上升了——我们虽然早晨节省了1个小时,白天却要花更长时间来弥补软件的不足。于是管理层考虑修改打印格式,可是软件开发商那边却回答说,这需要数月时间和百万日元以上的费用。
我很纳闷,直接修改HTML文件的版式设定怎么会花费那么多时间和费用?得到的回答很残酷:为了降低成本,写代码的工作都外包给了东南亚的公司,在日本本土这个行业的存在已经很少了。而东南亚的公司为了进一步降低成本,大都是买来各种标准模块经过修改拼接做出系统的。变更印刷版式看似是一项简单工作,却牵一发而动全身,没有人有能力在短时间内做得出、做得好。
近年来出现的很多杂牌小家电也是用同样的拼凑做法做出来的,外表光鲜,内部其实很糟糕。10年前的制造业里,为了解决产品的一个小小问题,技术人员周末自发来到实验室、绞尽脑汁、不达目的绝不休止,一定要把产品做到完美的“开发故事”,如今早已成为历史。

03
惊艳的RPA演示:这会是拯救效率的解药吗?
恰好这时,我参加了RPA(机器人流程自动化)公司的一个演示和讲解会。那家RPA公司成立于2010年以后,是一家一方面开发RPA产品,一方面通过使用RPA技术不断改善公司内部作业效率而得到迅速发展的新兴企业。演示会上,他们轻易地把雅虎财经(Yahoo! Finance)的股价复制到Excel里,在短时间内处理了4,000条数据。让软件记录并重复网页、邮件和Excel的操作,这段演示对我非常有吸引力。
然而,正式导入需要数百万日元、数月时间以及多人的参与,设定定时自动运行还要另外加钱。对资源受限的小加工厂而言,即使知道这东西有效果,也很难马上做决定。
04
预算不足的倒逼:重回“5点上班”的手工搬运时代
既然商业RPA的预算不能干等批下来,我便先上网找了几个免费的RPA,结果发现这类免费产品其实非常笨拙。那是2021年,哪怕到了2026年的AI时代,网上仍然可以看到很多RPA广告,真让人好奇现在的RPA是不是变得聪明灵通了。
在免费RPA无法适应复杂系统的情况下,摆在我面前的只有一条路——纯手工过渡。我先手动打开系统、复制数据、粘贴到Excel、整理版式并打印。花了一个小时,我做出了第一版纸质表格。在加工现场,班组长们有了这份表格,重新能够掌握全局了。随着他们逐渐习惯操作电脑终端,现场的工作状态开始改善。
可是,这却给我每天增加了1小时以上的工作量:工厂约有10个工序,每个工序有十多页数据,我每天早晨要复制粘贴100次以上,还容易出现重复或贴错的情况。当时生产管理部门只剩我一个人,因为这繁重的手工搬运,我又回到了早晨5点上班的痛苦时代。

05
突破瓶颈:用Excel VBA和网络爬虫技术打破僵局
既然免费的RPA不能用,纯手工又到了效率和身体的极限,那么“如何把打开的系统上显示的数据自动复制粘贴出来”,就成了解决问题的核心关键。
这时候我才注意到一种在那段时期见过很多次、但始终没引起注意的技术——网络爬虫(Web Scraping)。于是在一个星期六,我上网查了一下午,决定用Excel VBA自己制作自动化工具。我一边查资料一边编写了几十行的小程序,一直做到晚上,程序终于可以成功执行打开网页、登录、取得第一个工序第一页的数据并自动贴入Excel的操作。我终于看见了希望。
第二天,程序已经可以读取总页数,并通过循环语句在约一分钟内下载完一个工序的全部页面,随后再循环处理所有工序。经过一个星期的改进,每天100多次的复制粘贴工作彻底被机器取代。过去需要人工处理两小时以上的工作,被缩短到了约10分钟。我终于从繁重的重复劳动中解脱了出来。
06
从“恢复功能”到“降维打击”:让纸质表超越新系统
印刷资料回到生产现场几个星期后,我和班组长一起调整了打印版式、重要订单的顺序和配色。这份纸质表不仅恢复了原来的功能,更进一步成为了补足新系统弱点、更易于现场使用的生产工具。
它增加了以下新功能:
- 可以用图表实时、直观地表示整体进度。
- 可以简单地变更优先次序的计算规则(算法)。
- 可以非常简单地添加注解。
- 如果现场出现不良品或需要返工,这部分工作可以比较容易地反馈回系统。
虽然部门仍然只有我一个人,但我不再需要5点上班了,改为6点半。后来,我又利用Windows的任务计划程序(Task Scheduler),让系统在早晨7点自动执行打印任务。只要前一天别忘记给打印机补好纸,早会前我到公司时,打印机正好开始嗒嗒地工作。
这段经历让我明白,导入昂贵的系统,与现场工作真正变得轻松,并不是同一回事。新系统带来了稳定的数据库,却缺少把其中的数据转化成现场可用形式的小型机制。
RPA公司的说明让我理解了自动化的思路。然而,真正解决眼前问题的,是观察现场、确定所需的输出,再把手工作业一步一步改写成代码。费用几乎为零,却把每天早晨两小时以上的工作缩短到约10分钟,也结束了早晨5点上班的生活。
从这个项目中,我学到了:
- 有了想法最好马上实施,先做出一个粗线条的原型(Prototype),然后慢慢迭代修改。
- 对某一点的好奇心,往往就是下一个改进的着手点。
- 先从投资小的计划开始实施。这样能让项目按照“从简到繁”的路径发展,一边享受创新带来的收益,一边不断扩大成果。
办公自动化并不只意味着大规模的导入计划。它也可以从一个简单的问题开始:今天反复做的工作,明天能不能交给机器?

07
尾声与反思:小企业技术革新面临的隐形天花板
经过各种努力,我们终于顺利地将新系统导入到了生产流程中。经过半年的磨合,所有参与者都看到这个系统确确实实在发挥着不可替代的作用。从这一点来评价,系统导入工作可以打80分以上。
但是,最关键的事情发生在这之后。
随着系统运行进入正轨,大多数参与者都认可了制造现场需要纸质计划书的事实,不再盲信网络上流行的“无纸化(Paperless)”概念。于是,工厂收起了那两台超大显示屏。为了改善目前Excel运行不稳定的问题,公司决定在系统里增加一个新功能:可以给每个工序自动生成一个Excel文件,在需要的时候可以随时生成、下载和打印。
决定采用这个做法的最重要理由,是因为软件公司答应“免费”增加这个功能。然而,被几年疫情折磨到捉襟见肘的小企业,最终在这个数字化转型(DX)计划的尾声,留下了一个败笔。
小型企业在导入技术革新的路上,普遍面临着资金、人力、知识储备以及对新技术及其带来的变革理解不足的限制。再加上坚持固有观念、盲目跟风流行概念的惯性思维,能够真正获得完全成功的例子,实际上并不多。
