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智慧工厂四大典型应用场景解决方案与案例
智慧工厂包含工厂运营管理的五个方面,制造资源控制、现场运行
监管、物流过程管控、生产执行跟踪、质量工作监督
十四五规划在新基建的基础上进一步加快了制造业转型升级的步
伐,对5G、工业互联网、AI、工业大数据、工业软件等技术或产品
作了进一步的强调,未来制造业的发展方向将是高效节能、绿色环保
的智慧工厂。
智慧工厂是在数字化工厂的基础上,以数据为轴激发企业智慧化
进程,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务,清楚
掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、
即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。
智慧工厂包含工厂运营管理的五个方面,制造资源控制、现场
运行监管、物流过程管控、生产执行跟踪、质量工作监督,通过对
MES、QMS、ERP、SCM等系统的集成以及对自动化设备传感器数
据的对接,打造企业的智慧工厂管理平台,实现制造管理的统一化与
数字化。
l制造资源控制
主要是指对制造过程中的人、机、料等相关生产资源的管理。涉
及对BOM单的自动生成、原材料及辅料的领用、半成品与线边仓的
管理、成品的投入产出情况等,需要对物料齐套率、物料损耗比率、
半成品周转、投入产出比、回收率等指标进行监控与分析,确保制造
资源及时到位、高效流转、降损再造;设备效率对制造资源的影响巨
大,应从设备巡检、故障管理、备件管理、技术档案等四个方面进行
管控,利用电子扫码技术实现一物一码、一人一码的管理模式,打造
企业设备全流程精准管理系统;自动化技术的发展促进了无人工厂的
诞生,但是无人工厂的局限性很大,很多企业并不适合,所以目前来
看,人员还是制造资源的核心之一,结合工艺流程改进、生产计划排
程、人员排班管理,可达到优化生产效率、维持生产节拍的目的。
l现场运行监管
这是对7S管理的数字化改造。一方面利用基于传感器建立的数据
实时采集系统完成对生产现场环境数据的采集、设备运行参数与状态
数据的采集、流水线作业关键岗位产能数据的采集,解决了原本7S
管理数据采集的滞后性与人工采集带来误差的问题;另一方面利用视
频监控以及图像识别技术实现对设备停机、传送带卡料、产品积压、
员工离岗等异常情况的预警推送,作为7S管理评分的有力依据;最
后通过数据分析软件FineBI对接生产系统数据以及上述采集到的数
据,进行多维度对比分析,辅助生产管理者进行有效决策。
l物流过程管控
它包含供应商发货、工厂内部周转、客户发货三个环节。利用车
联网技术与大数据处理技术将物流车辆的实时地理位置与行车轨迹
数据进行实时采集,完成对供应商和客户两个环节的物流过程管控;
利用AGV小车实现物料自动领用、半成品自动周转、成品自动入库,
打造无人分拣、智能搬运的智慧仓储作业系统,大大提高了工厂内部
物流的周转效率。
l生产执行跟踪
这是指对生产计划执行过程的实时监控以及对执行结果的管理决
策,结合MES系统与数据分析工具FineBI,让各层级管理人员能够
随时了解生产动态,包括出勤情况、计划生产进度、计划完成率及效
率等,实现生产异常在线分析和闭环跟进,优化数据提取及分析模式,
减负赋能,提前管理,建立问题找人,分层管理机制。
l质量工作监督
这套流程涵盖来料品质管控、制程品质管控、出货品质管控三个
环节,从质量策划、质量检验、质量保证、质量监督、质量改善、质
量服务、体系和流程等七个方面重点建设,利用编码技术实现产品和
物料的批次管控,减少因批量质量问题带来的成本损失,同时用SPC
方法分析工序过程能力与质量管控水平,确保产品质量保持在合理的
范围内波动。
在智慧工厂的建设过程中,不同的业务活动衍生出不同的信息化
功能需求,而不同的功能需求又促生了不同新技术的发展,业务、功
能与技术的结合形
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