《中国制造2025》明确提出要推进 制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间,这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。
智能工厂是实现智能制造的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。
企业基于工业互联网构建的智能工厂原型,主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。纵向集成和横向集成均以工业互联网为基础,产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通,及其与企业不同环节业务的集成统一,则是通过数据应用和工业云服务实现,并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系,为用户提供端到端的解决方案。
随着三维数字化技术的发展,传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式,使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用,避免传统的信息传递链条的断裂,提高产品研发设计效率,保证产品研发设计质量。
创建的智慧工厂可视化解决方案则是通过三维场景用户可以直观的看到厂房内物料区及每一条产线设备。如 SMT 生产线:印刷机、SPI 检查机、贴片机、回流焊、 AOI 检测设备等。AGV 小车、摄像头、消防设备、空调、电视等所在位置以及对应的设备实时数据、运行状态,均可直观的展示在三维场景之中,通过物联技术实现场景整体联动。Hightopo采用 B/S 架构,在上述设备可视化环节经过模型轻量化处理后,用户无需再花费高价钱去采购高性能的图形工作站来支撑三维可视化系统。
汽车生产流水线 3D 可视化方案,完美模拟了汽车生产车间,再现了汽车生产线制造过程,通过可视化模型的建立,人们可以发挥出丰富的想象力,从而可以将一些抽象的事物以直观的形状表示出来,便于人们的理解;也可以实现将庞大的生产线设备变成可随身携带的视频内容,满足了随时随地展示生产线的要求,使生产线的演示说明更加简便,完善企业的信息化水平,降低汽车生产制造企业运营的成本,企业顺应数字化时代发展,在行业竞争中更具活力。
车间生产可视化可以帮助企业解决以下问题:
1、工序详细调度:通过基于有限资源能力的作业排序和调度来优化车间性能;
2、资源分配和状态管理:指导劳动者、机器、工具和物料如何协调的进行生产,并跟踪其现在的工作状态和刚刚完工情况。
3、产品跟踪和产品清单管理:通过监视工件在任意时刻的位置和状态来获取每一个产品的历史记录,该记录向用户提供产品组及每个最终产品使用情况的可追溯性。
4、过程管理:基于计划和实际产品制造活动来指导工厂的工作流程。
5、质量管理:根据工程目标来实时记录,跟踪和分析产品加工过程的质量,以保证产品的质量控制和确定生产中需要注意的问题。
传统制造企业面临的问题:
生产计划、生产工艺等是用电子文档或纸质文件进行记录下达;
设备独立生产,数据难以采集,集控难以实现;
物料人为配送,难以满足生产计划需求;
人、物、机达不到最优的生产搭配,产能低、耗能大,生产不透明。
业务不能一体化;
计划排程纯人工,只能多排以保证生产,严重的库存浪费;
工艺管理粗放,全凭技工经验;
现场黑箱,在制品流转、物料周转等信息不明;
质量管理“按图检验”,费时费力等等。
以上种种问题,造成了生产建设过程中大量人力、物力、财力等诸多资源的浪费。最终导致管理层生产管理信息传达不及时,操作层信息接收不明确,生产管理混乱,同时工件加工过程无法追溯,产品质量得不到有效的监控及控制。各岗位之间缺少有效的沟通及管理手段,生产过程中很容易出现 “答非所问”、“张冠李戴” 等问题。 “跑单子”现象占据日常工作大部分时间。
ZQ-MES系统,助力制造企业进行以下变革:
现场管理细度:按天 → 按分钟/秒
现场数据采集:人手录入 → 扫描、快速准确采集
电子看板管理:人工统计发布→ 自动采集、自动发布
仓库物料存放:模糊、杂散 → 透明、规整
生产任务分配:人工 → 自动分配、产能平衡
仓库管理:人工、数据滞后 → 系统指导、及时、准确
责任追溯:困难、模糊 → 清晰、正确
绩效统计评估:残缺数据估计→ 凭准确数据分析
统计分析:按不同时间/机种/生产线等多角度分析对比
综合分析:按不同的需求综合分析不同的数据
如果把工厂的硬件设备看作是人的身体部位的话,那么MES就是人的神经系统,掌控全身状态。企业在野蛮生长的时候,可能会更加注意身体的成长,但是到了一定的程度,就要考虑更好的发育大脑,通过对工厂的实时性、可追溯的精准控制,实现企业的成本降低,效率/效益的提升。