生产计划变动频繁,生产、物流、采购、来料检验等缺少清晰逻辑关系,无
无精确计划、无作业标准,效率无法准确衡量。实际生产需求和物流的响应脱节,不能有效形成拉动等。
库存管理不按指令工作、生产进度等信息无法及时获取。无法实现有效的物料监控与预警等。
设备管理未按计划进行,维修保养未按计划进行。设备未联网监控,工艺参数监控,缺失设备监控数据等。
一、装备数字智能化转型趋势
1.1、从 “沉默” 到 “倾诉”
利用现代传感、控制技术,实现设备数据多元化,再通过先进物联网技术实现采集、边缘计算,实现设备数据的实时控制与传输,状态实时监控,做到设备信息的广播。
1.2、从“制造”走向“智造”
借助智能制造驱动转型升级,加强装备+数字化融合建设;加强实体和数据仿真的结合;加强基础数据治理和数据分析应用的结合,让传统装备制造商从“制造”走向“智造”。
1.3、构建数字化设备综合服务平台
利用新一代信息技术,实现设备数据采集、状态监控、设备维修、设备分析,实现对联网设备的在线监测与预测性维护。及时洞察,提高设备产品的附加值,增加服务收入,提高客户满意度。
二、方案规划蓝图
三、设备联网数字化方案构建
四、应用功能
4.1、设备数据采集
4.2、现场设备实时监控
4.3、设备的远程监控
4.4、设备运行智能预警
强调事前预防,事中控制,减少不良的源头。
采用工业触摸屏方式反馈现场异常,并可通过包括工位三色报警灯、移动APP、PC终端、现场Andon看板及时提醒,避免因为异常导致生产长时间停滞。
4.5、设备台账管理
“设备台账”为核心的设备资产管理, 核心设备信息一次录入多次使用,减少重复建立设备数据信息;
4.6、设备日常维护管理
设备运行过程参照过程输入/输出的思路,切实把握设备的运行状态,实现PDCA的系统管理。
4.7、TPM点巡检管理
实现巡检数字化、信息化、智能化、灵活化,提高巡检质量及工作效率。
4.8、现场故障处理
附件支持上传图片、视频、音频等
4.9、PM检修管理
4.10、报表及统计分析
4.11、数据挖掘与诊断分析
OEE设备综合利用率分析
通过OEE数据分析模型,分析预测设备运转损失,从而提高设备生产效率。
设备最优转数分析、产能指标分析、生产效率分析、设备故障频率分析(MTBF)、故障修复率分析(MTTR)
设备故障预测分析模型
特征提取,对传感器产生的数据进行融合、预处理,对设备的状态进行监控,并基于特征数据实现设备的健康度管理对预测出的可能问题制定保障策略,防患于未然。
4.12、生产管理
4.13、设备生产执行管理
4.14、可视化看板管理
改变传统的员工作业驱动,使生产管理现场“透明化”
4.15、仓储物流管理
原料仓精细化管理,减少人为因素错误,确保物料库存数据准确
五、效益价值
设备运维管理统一标准,高效的保养故障响应流程,备件标准化
监控数据实时采集,远程监控车间实时状况,异常设备及时登记报修
多样式人员生产考核及设备关联经营报表
六、客户案例
6.1、某机械械有限公司主要业务为经编机制造与客户服务,客户面向全国乃至全球的经编织造企业。该项目过程中以设备自动化小改,数据统一对接,以信息化手段实现设备管理服务、生产过程管控与企业运营管理,完成装备制造企业的数字化赋能。
6.2、某针织品有限公司主要业务为生产和销售适用于女士内衣及服装的中高档弹性蕾丝花边和弹性蕾丝面料等产品。该项目过程中以设备自动化小改,数据统一对接,以信息化手段实现设备管理服务、生产过程管控与企业运营管理数据融合及一体化管理平台,完成生产制造企业的智能化赋能。
减少设备维护费用,至少可减少20%以上。
减少设备维护费用,至少可减少20%以上。
提高设备使用率,至少可提高25%以上。
提高设备使用率,至少可提高25%以上。
减少设备当季率,可减少50%及以上。
减少设备当季率,可减少50%及以上。
提升经营管理效率,可提升30%以上。
提升经营管理效率,可提升30%以上。
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