当前智能工厂会出现多样化喷涌而出,主要因为我国制造企业面临着巨大的转型压力,但是行业不同所面临的痛点是不一致的,比如产能过剩、客户个性化需求日益增长、订单交付压力大等,迫使制造企业根据自己某个痛点出发完成智能制造改造,所以现在智能工厂会出现差异化、多样性,当然也是企业行业所造成的必然结果。
在智能工厂领域,用户痛点有很多,比如从业务维度考虑,用户的需求通常包括:
- 如何确保订单准时交付/span>
- 如何缩短订单生产过程时间/span>
- 如何减少机台产线停机等待时间/span>
- 如何减少采购提前期/span>
- 如何减少缺料情况/span>
- 如何减少物料、成品、半成品、在制品库存/span>
- 如何减少生产、管理的人力成本/span>
- 如何让生产管理透明化、可视化、可量化/span>
- 如何提高产品质量,降低制造成本/span>
- 如何应对多变的生产订单/span>
- 如何管理复杂的产品和工艺/span>
- 如何监控生产现场/span>
- 如何保证产品质量/span>
- 如何提供完整准确的制造数据/span>
……

以上都是企业经营者需要解决的问题。但从管理而言,固化到具体指标上,包括以下指标:
OEE(全局设备效率):
- 订单准时交付率
- 新产品成功导入率
- 经营利润率
为了完成以上指标,需要提高:
- 制造流程的可视性,包括产品、物料、设备、流程的可视性;
- 提升精益制造水平,和运营效率。
这就需要以下基础:
- 企业范围内的自动工作流,包括异常事件的自动处理工作;
- 当有最佳实践出现时,制造的商业流程可以动态的更新;
- 生产流程中,数据的自动收集;
- 客户订单的各个生产工艺,所需物料的动态实施跟踪;
- 管理团队可以实时的获得制造运营中的所有绩效指标;
- 工艺流程变化引起的管理流程的自动改变;
- 运营的改变带来的影响的 表(对战略改变的模拟分析)。
于是需要企业实施MES,PLM,SCM,BI,ERP等软件来实现。
- 在流程上需要具备,在工厂生命周期范围内管理工程数据的流程;跨企业的可测量的标准KPI;制造流程更新的灵活性等能力;
- 在组织上,需要能够跨组织协同能力;
- 在信息管理方面,管理层对全局绩效的可视性,执行团队对运营过程、供应商的实时可视性,环境对运营的影响评估能力等;
- 在绩效管理方面,需要建立与财物挂钩的考评指标,与操作相关的能源消耗指标。
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