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如何打造数字化工厂?鑫海智桥可视化数据监控平台,让生产环节尽在掌握!

发布时间:2019-7-24 13:15:29


  随着全球工业互联网的迅速发展,制造企业将面临数字化转型。其转型过程中最核心价值之一,就是数据。

  互联网带来的变化日新月异,无论是通过斥巨资升级生产设备提高单点生产效率,还是引进软件系统提升管理水平,多数企业仍然无法跟上智能制造的步伐。产线动态信息、工件加工状况依旧无法实时监控;计划排程、消息传递依旧滞后;成本控制、质量改善依旧得不到有效提升……面对此类问题,越来越多的企业发现,其主要原因是企业隐形的财富“数据“没有得到有效利用,导致企业各项生产指标没有明显改善。

  鑫海智桥可视化数据监控平台,通过信息化、数字化手段,将企业现有设备、产线、系统乃至人员实现互通、互联。将人、机、料、法、环、测等各维度数据建立数据仓库,并根据企业实际业务需求对采集数据进行深度清洗、加工、整理、存储、分析。

  同时,可视化数据监控平台将生产现场的每一个车间,每一道工序,每一条产线的所有生产情况、质量信息、设备负荷情况等数据利用可视化图形,直观展示,打破管理黑箱,打造透明化、可视化的数字工厂。对于企业管理者来说,通过可视化数据平台将各项数据汇总分析,逐项规划改进工作,从而实现企业生产管理的精确化。为企业安全生产保驾护航。

  案例分享—重汽“智”造

  作为中国重型汽车工业的摇篮和领军企业,中国重汽借助ZQMES+一体化解决方案,成功构建协同化、信息化、平台化的企业生产运营管理平台。在企业良好的两化融合基础上,针对车间精益生产的管理,建立企业数据仓库,构建企业可视化数据监控平台,实现生产过程实时、透明管理。

  以下针对系统平台进行部分模块展示:

  计划执行模块

图表 1计划执行示例

  系统从生产维度监控车间作业执行情况,结合计划生产进度统计对比每个时段实际生产进度,形成直观的生产遂行率折线图表,并自动统计分析完成预测结果,为管理人员发现生产执行问题并及时调整提供辅助。

  质量追溯模块

图表 2质量追溯示例

  通过可视化数据监控平台,多维度呈现质量状态信息,包括产品批次、装机物料数据、装配过程数据、热试数据等。同时,对数据仓库质量数据进行动态分析,根据测量数据趋势预判质量趋势与造成质量问题的原因,协助客户、质量人员、工艺人员在发现产品质量问题后,可以最大范围的缩小问题产品,采取措施进行改善。

  现场监控模块

图表 3装配现场监控示例

  通过集成生产线上的所有机床当前状态数据,以图例的方式利用不同的颜色直观的现实各个机床的状态,管理者能够快速协调生产线的各种情况。单击机床显示设备状态、工件类型、工件数量、节拍、故障报警等相关信息,并可以浏览车间、产线实时监控视频,获取更直观详细的生产线。

  重汽可视化数据监控平台不仅将效益作用到微观的车间产线管理,更从宏观角度上为企业生产运营管理提供价值。

  面对车间级效益:

  *实时掌握产线动态信息,为准确、快速的管理指令提供依据;

  * 监控和预防跳序、缺料、断刀、设备故障等各类生产异常;

  * 及时了解工件加工状况,实现全程跟踪;

  * 提供实时动态测量数据分析,并建立零件质量档案,提质降本;

  面对企业总体效益:

  *监控生产过程,提高生产效率;

  * 提升整体质量,降低成本;

  *让管理触角延申到工位,进一步提升企业管理力度与调度能力;

  * 生产管理透明化;

  * 有效的准确的进行质量追溯;

  * 提升生产资源利用效率,降低生产资源成本消耗;

  * 加快各部门之间信息传递速度,减少管理控制的延迟获得更大的竞争力;

  数据价值的有效利用程度,直接影响企业数字化转型的成果。

  在2018年中国智博会大数据智能化高峰会上,马云表示未来的制造业不是标准化和规模化,而是数字化、定制化、智能化的结合!可视化数据监控平台作为最直接的数据呈现方式,也应当利用好大数据、云计算、物联网等,按需定制,快速满足多元制造企业在面对不同管理角色的个性化制造需求。

图表 4鑫海智桥“数字工厂管理平台”界面分享

  鑫海智桥升级产品“数字工厂管理平台”,坚持以数据为基础,以用户为中心,通过企业经营过程中积累的管理数据、生产过程所产生的工业大数据与研发实验室数据产生关联分析,以美观简洁、创意新颖、定制化开发的设计理念,从工厂到车间到设备,层层展现,让管理成果、管理思想一目了然,助力企业顺利度过转型,打造符合企业发展的数字化工厂。

  未来,鑫海智桥将依托Intelfactory智能工厂系统、MOM制造运营管理系统、MES制造执行系统、IMS信息化管理系统、WMS仓库管理系统、EAM设备管理系统、EMS能源管理系统等优质资源,为制造企业提供更优质的工业互联网解决方案,助力企业尽早实现转型升级。

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