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创新制造运营管理构建高绩效数字化工厂
来源: E-Works   作者:黄刚  日期:2014/9/10  类别:工业互联网  主题:  编辑:dezai
制造运营管理实施的基本诉求包括实时性、分布式、不可停机、业务的持续改进、等待的容忍度、海量数据、数据的完备性、大量的周边系统、大量的设备集成等方面。

一、数字化工厂与智能制造的现状与趋势

    1.大背景:信息化与工业化融合

    信息技术本身的发展和制造业需求的增长是国家推行两化融合的背景,信息化与工业化的融合主要体现在:

    ·产品本身:信息技术(IT,Information Technology)的应用使机械产品本身向数字化转变,深刻改变了机械产品的内涵。

    ·生产活动:计算机辅助设计、工艺、制造、测试、管理等先进技术手段使企业生产的自动化、柔性化、智能化程度大大提高,全面提升了企业的能力。

    ·制造模式:信息技术向制造业的全面渗透,还产生了许多新的工业化理念,如“协同生产”、“敏捷制造”、  “大规模客户化定制”等。

    ·未来发展:信息技术新的发展,如下一代互联网、云计算、无线传感、物联网等,将更加广泛而深刻地引起机械工业的变革。

    2.数字化工厂

    1)数字化工厂的定义

    ·以MES为核心,对工厂内的制造资源、计划、流程等进行管控。

    ·数字化车间与产品设计层有紧密关联,是设计意图的物化环节。

    ·与企业层和设备控制层实时交换数据,形成制造决策、执行和控制等信息流的闭环。

    2)数字化工厂的层次结构

    数字化工厂可分为三层,分别是:数字化制造决策与管控层、数字化制造执行层、数字化制造装备层,如图2。

  数字化制造决策与管控层包括:

    ·商业智能/制造智能(BI/MI):可针对质量管理、生产绩效、依从性、产品总谱和生命周期管理等提供业务分析报告。

    ·无缝缩放和信息钻取:通过先进的可定制可缩放矢量图形技术,使用者可充分考虑本企业需求及行业特点,轻松创建特定的数据看板、图形显示和报表,可快速钻取至所需要的信息。

    ·实时制造信息展示:无论在车间或是公司办公室、会议室,通过掌上电脑、PC机、大屏幕显示器,用户都可以随时获得所需的实时信息

    数字化制造执行层包括:

    ·先进排程与任务分派:通过对车间生产的先进排程和对工作任务的合理分派,使制造资源利用率和人均产能更高,有效降低生产成本

    ·质量控制:通过对质量信息的采集、检测和响应,及时发现并处理质量问题,杜绝因质量缺陷流入下道工序所带来的风险

    ·准时化物料配送:通过对生产计划和物料需求的提前预估,确保在正确的时间将正确的物料送达正确的地点,在降低库存的同时减少生产中的物料短缺问题

    ·及时响应现场异常:通过对生产状态的实时掌控,快速处理车间制造过程中的生产过程中常见的延期交货、物料短缺、设备故障、人员缺勤等各种异常情形

    数字化制造装备层(工位层)包括:

    ·实时硬件装备集成:通过对数控设备、工业机器人和现场检测设备的集成,实时获取制造装备状态、生产过程进度以及质量参数控制的第一手信息,并传递给执行层与管控层,实现车间制造透明化,为敏捷决策提供依据

    ·多源异构数据采集:采用了先进的数据采集技术,可以通过各种易于使用的车间设备来收集数据,同时确保系统中生产活动信息传递的同步化和有效性

    ·生产指令传递与反馈:支持向现场工业计算机、智能终端及制造设备下发过程控制指令,正确、及时地传递设计及工艺意图

    3)数字化工厂的发展趋势

    ·德国:工业4.0

    ·美国:工业互联网

    ·中国工程院:中国制造2025

二、字化工厂应用案例

  

    1.离散制造业的核心需求

    离散制造业的制造工艺过程主要可分为机加工、装配两种。

    1)机加工生产的核心需求和目标如下:

    ·计划与库存管理:根据生产订单生成加工线生产计划,根据自定义规则设定、调整库存数量,当工件送至装配车间并上线后库存自动反冲,并可实时监控库存半成品及数量。

    ·生产管理:通过生产计划进行开报工跟踪同时统计毛坯下料数量、成品完工数量、工料废数量、设备状态、通知和日期时间等。

    ·质量管理:质量数据采集:各加工线关键工序之后的首检,抽检,全检等。本系统需要实时将上述之间数据上传到服务器;质量数据分析:对采集到的质量相关数据进行统计分析,计算各种体现过程能力的指数以及生成各种质量管理图表,包括Cp/Cpk、控制图、排列图、合格率以及各种不合格分类统计等;质量追溯:可以通过工件流水号、零件类型、工序号、生产时间、操作人员等实现正向和反向查询。并可实现工件流水号、工序号、生产时间、操作人员及产品缺陷等信息的查询。

    ·设备管理:对辅助设备的工作状态、生产量、节拍、设备故章等进行监控和管理。

    2)装配生产的核心需求和目标如下:

    ·可配置系统平台:提高系统的稳定性和可靠性,同时使得后期系统可维护性能大大提高。

    ·生产计划与排程管理:简化计划制定流程,提高计划制定效率。

    ·生产跟踪数据采集:使得数据采集更为简单,同时订单在现场数据能实时监控。形成图形化的监控画面。

    ·作业指导及防错:减少错装和漏装的几率,同时通过设备集成提高现场操作效率。

    ·品质管理:实现全过程的质量记录及追溯,同时通过集成及终端录入得道质量数据进行SPC分析。

    ·生产过程监控:对车间订单生产及设备进行实时图形化数据展示,提高车间透明度及问题处理速度。

    ·防错系统:依靠自动化系统及设备自动实现防错及异常信息的记录,提高生产线效率。

    ·物流配送:实现推拉结合的生产物流体系,优化物流配送过程,提高配送的准确性及及时性。

    2.解决方案行业特性

    除了上述离散制造业的核心需求外,不同的制造行业也有其行业特性需求,以发动机生产为例。

    发动机生产关键特点与功能如下:

    ·生产计划协同:轮番加工型与混流装配型模式的生产计划协同。

    ·多模式物流配送:支持面向安全库存和下游装配的综合多种物流配送模式。

    ·全过程质量控制:关键零部件加工和装配生产全过程质量信息采集与质量控制

    ·严密的生产防错:高效、自动化、严密的生产防错功能。

    ·紧密的设备集成:与生产设备的全方位集成(生产、质量信息)以及自动化控制。

    同时,发动机的生产具有其行业的特殊需求,例如返修自动分流,通过与机运线的集成,当通过若干关键工位时。PLC自动判断是否为返修机器,如果是即控制旋转托架,使发动机进入返修工位,同时在返修工位能通过TAG获取异常信息,通过流水号能查询该机型对应的质量检测信息,指导返修。

三、制造运营管理解决方案

    制造运营管理实施的基本诉求包括实时性、分布式、不可停机、业务的持续改进、等待的容忍度、海量数据、数据的完备性、大量的周边系统、大量的设备集成等方面。

本文根据艾普工华全球CTO黄刚在“2014中国制造业MES应用(深圳)年会”上的发言整理而成,未经本人确认。

 

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