智慧工厂智能化运营管理系统的详情分析

发布时间:2021-01-05 17:36:51 作者:臻图信息 阅读量:90

 伴随着科技的进步、技术的发展,企业更新换代的速度也日益加快,智慧工厂这一个概念也早已从旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家。

 自德国政府于2013年在汉诺威工业博览会上正式发布,“工业4.0”概念就已席卷全球,并被认为是以信息物理系统(CPS)技术为核心的第四次工业革命。

 智慧工厂指的是通过大数据、物联网等技术增强信息管理和服务,从而制定并安排合理有效的生产计划和策略,它是智能制造的核心载体,需要做一些预测性维护或者是预测机器的能耗等,大型企业的生产场景中,经常涉及跨工厂、跨地域设备维护,远程问题定位等场景。与此同时智能工厂需要被收集和传输的数据愈来愈多,现有工厂智能化改造时,需要将工厂内设备如控制器、传感器、执行器进行联网,现有生产环境复杂,移动设备多,有线网络部署重新铺设和改造成本高,施工难度大,很难满足需求;现有的WIFI和4G无线网络无法满足工业生产对于大带宽、低时延、大量连接等网络需求。

 智慧工厂被认为是5G技术的关键应用场景之一。运用5G网络将生产设备无缝连接,并进一步打通设计、采购、仓储、物流等关键环节,满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。面向工厂智能化升级需求,推出5G+智慧工厂方案,方案通过5G工业网关,连接工厂设备,为设备连接提供高性能、高速率、高可靠、低时延5G网络,实时将工厂现场数据传输到后端运维管理平台,搭建连接工厂内外的人与机器为中心的全方位信息系统,实现工厂维护全面升级,生产资源按需分配、个性化生产。

 

智慧工厂的主要特征包括:

 1、运用物联网技术实现设备间高效率的信息互联,数字工厂向“物联工厂”升级,操作人员可实现获取生产设备、物料、成品灯相互间的动态生产数据,满足工厂24小时数据监测需求;

 2、基于庞大数据库实现数据挖掘与分析,使工厂具有自我学习能力,并在这个基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务;

 3、引进基于计算机数控机床、机器人等高度智能化的自动化生产线,满足个性化定制柔性化生产需求,有效缩短产品生产周期,并同时大幅度降低产品成本;

 4、搭配智能物流仓储系统,通过自动化立体仓库、自动输送分拣系统、智能仓储管理系统等实现仓库管理过程中各关键环节数据录入的实时性以及对于货物出入库管理的高效性;

 5、工厂内配备电子看板显示生产的实时动态,与此同时,操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。

 十四五规划在新基建的基础上更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更进一步的强调,未来制造业的发展趋向将是高效节能、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,运用物联网的技术和设备监控技术增强信息管理和服务,清晰把握产销流程、提升生产过程的可控性、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。

 

1、制造资源控制

 主要指的是对制造过程中的人、机、料等相关的生产资源的管理。涉及到对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,保证制造资源及时到位、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,运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,许多企业并不适合,因此 现在来看,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。

2、现场运行监管

 这是对7S管理的数字化改造。一方面运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造成误差的问题;另一方面运用视频监控及其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;最终通过数据分析软件FineBI对接生产系统数据及其上述采集到的数据,进行多层次对比分析,辅助生产管理者进行有效决策。

3、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。运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;运用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,大大提升了工厂内部物流的周转效率。

4、生产执行跟踪

 这是指对生产计划实施过程的实时监控及其对实施结果的管理决策,结合MES系统与数据分析工具FineBI,让各层级管理人员可以随时了解生产动态,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。

5、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,运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造成的成本损失,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。

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