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工业型材加工行业制造执行平台

作者: 金百利国际网址发表时间:2018-08-15 14:00:41

方案说明

平台背景

随着我国制造业向中高端迈进,以动车、大飞机、游艇为代表的装备制造业对新型工业型材提出了较大较高的要求,市场对其产品供给提出高性能、高精度、定制化、项目化需求,高端工业型材的研发与生产对设计及制造管理提出了新的挑战。


企业面临的管理问题

  • 基于年度总合同下的订单按大宗物资行情分批交付的管理难度较大;

  • 订单按时履约率低,影响客户满意度及企业信誉;

  • 按订单设计生产模式下的工艺质量难以控制,成品率低;

  • 模具规格数量众多,状态管理难度较大;

  • 生产工艺难以精确制订、严格控制;

  • 频繁插/转单、产出不稳定、生产进度及资源状态不能及时掌控下的作业调度困难;

  • 流程及离散混合模式下生产过程中的工艺及进度数据采集困难;

  • 生产、工艺、质量管理闭环协同效率低下,工艺质量难以快速反馈、分析、调整;

  • 产品标识难度及采集维度大、车间及仓储物流管理混乱;

  • 检测数据的及时性及系统性、检测业务的流程规范性难以保障;

  • 以大型挤压设备为核心的设备效率难以量化、设备利用率低;

  • 产品的质量跟踪与追溯困难;

  • 按订单设计生产模式下产品工艺质量知识积累困难、工艺标准难以形成。

企业管理需求分析

  • 提升产品工艺质量管理水平

  • 基于模具工艺质量历史数据及时反馈、积累、分析下的模具设计水平的提升;

  • 基于生产工艺质量实时数据采集、监控、预警下的生产工艺及时调整;

  • 基于规范的检测流程及准确的检测数据采集下的全程质量控制;

  • 基于生产工艺质量大数据积累和分析下的定制产品工艺质量标准的快速制定。

  • 提高订单及制造执行管理水平

  • 基于模具、产线、半成品及订单状态实时掌控下的生产任务安排;

  • 基于生产任务状态、车间资源状态、生产执行状态实时掌控下的作业;

  • 基于订单状态及时掌控及先进物流采集手段下的订单调度及物流效率提升;

  • 基于设备运行实时数据采集和分析下的设备运行状态监控及及效率优化管理。

集成架构

制造执行平台通过与PLM、ERP到RTDS的信息系统整合,实现从生产自动化到管理信息化的跨界融合,实现订单、设计、工艺、生产、质量的全业务整合,实现关系数据、实时数据、生产大数据的贯通。

功能架构

通过平台实现从模具及工艺管理、客户管理、合同管理、订单管理到生产计划制定、生产任务下达、工序数据采集、工艺执行数据采集、设备运行数据采集、样品检测管理到数据分析、进度跟踪以及生产追溯的系统化管理;

                                   

                   

关键应用

模具&工艺管理

通过平台实现对模具工艺设定及执行管理、模具的全生命周期作业管理、模具的资源状态管理。

模具设计管理:主要包括对模具条形码创建与打印、型材图纸上传、模具工艺参数设置、模具设计记录等的管理。

模具图纸上传管理:支持图片格式和CAD设计的源文件格式设计图纸上传。

模具工艺参数设定:设置模具上机温度、湿度、淬火方式等。

执行数据采集:采集模具使用时的上机时间、上机温度、下机原因、挤压的铝棒标识、铝棒规格、挤压产品标识等。

模具状态查询管理:实时查询模具的状态,比如在库、设计、使用中等。

模具全生命周期作业管理:记录模具从设计、试模到生产、报废各个阶段的详细信息。

订单执行管理

以订单为主线,实现从合同签订到订单执行的全程跟踪和全面监控,主要包括订单的商务管理、物流管理、转发管理三大功能模块

  • 订单商务管理主要包括从产品档案建立、合同登记、合同变更、合同收款、合同开票到客户全貌的整个商务流程管理;

  • 订单物流管理主要包括对成品的入库、发运、出库及订单转发的合格证调换管理。包括产品合格证(条码)的制作、打印、出库扫描及合格证的补打、作废的管理;


客户全貌信息管理:主要管理客户名称、联系人、联系方式、交易信息等;

合同登记管理:主要登记合同基本信息、产品明细、结算计划、合同附件、其它说明等;

合格证管理:依据质检部检验合格的产品数量,通过预先制订的条码规则和客户标签模板,自动生成客户条码标签(合格证)。

订单转换管理:订单转换是指因紧急订单需要将已生产的A客户的订单产品转换成B客户的(紧急)订单产品,需要更换已生成的产品合格证,并更新相应的生产计划系统通过条码的作废和补打来实现订单的转换管理。

条码作废

条码补打

订单发运管理:现场进行出库产品条码采集,并录入车号等信息,通过采集器上传后生成出库单,并同步为ERP库存系统的成品出库单。

订单进度查询:实时查询订单的执行状态,比如未执行、正在执行、已完工等,并通过不同的颜色突出显示。

质量检测管理

通过平台实现从检测方案定义、制样、收样、任务分配、检测执行、结果录入、结果审核到检验报告生成的检测全生命周期管理;

检测方案定义:根据检测领域知识将检测项目抽象为测试项目、判定标准、检验标准和有效值对象。这样,可以自定义测试项目以满足检测中心不断更新的测试项目。

收样:收样是整个检测业务流程的起始,收样完成后进行任务分配。

检验记录:根据检验任务创建检验记录,并可通过数据接口导入设备记录的检验数据。为了提高可视性,系统格式化显示重要的数据。例如,对于不合格记录采用红底白字。

 

检验报告:收发室根据客户指标结合各检测数据出具该样品的检测报告。结构化数据由系统自动判定检测结果,非结构化数据由人为判定。

任务概览:反映检测任务的执行状况。样品的收样时间、检验时间、超时、合格率等信息。对于异常情况通过突出的格式显示。如:不合格、超时。

生产执行管理

通过平台实现从生产计划制定、生产任务下达、工序数据采集、工艺执行数据采集、设备运行数据采集到数据分析、进度跟踪以及生产追溯的系统化管理;

生产计划管理:主要实现对交货计划录入、查询、审核,生产任务单的生成、查询,客户转发、订单变更等功能;订单信息来自订单系统,确保订单的统一性。

任务调度管理:交货计划审核时自动生成生产任务单和包装任务单,可以调整生产任务单的计划数量、优先级和生产状态等信息,并能够及时看到订单的生产状态。

订单变更:与订单管理系统和订单称重系统配合,在有订单变更时,自动写入本系统的变更记录表,本系统能够进行及时提醒,满足生产客户要求变更频繁的要求。

客户转发:首先选择需要变更的客户和订单信息,系统自动带出相关订单下的条码信息,选择要变更的条码,录入变更后的客户和订单信息。

前工序数据采集

前工序是指在挤压生产线上,在设定的工艺条件下,将铝棒通过挤压模具挤压成型并进行锯切过程,我们从挤压机、铝棒加热炉、模具加热炉及后部设备等数据的采集直接读取挤压过程的工艺执行数据、时间节点数据,并实现实时数据的存储、转换和分析。并将采集的数据显示在车间的LED屏上; 管理系统提取实时数据转换成管理数据存储于制造执行管理数据库中。

工艺执行数据采集与分析:与PLC系统接口,通过系统实时查询各挤压机的挤压工艺曲线,为优化工艺提供依据。

设备运行数据采集与分析:通过系统查询每天设备的停机/运行情况,掌握设备的时间运转率。

通过系统统计每天的停机情况及停机原因;通过“设备运转时间三维图”,可以分析每类停机原因所占的比重,为精益改善提供了科学依据。

后工序数据采集

后工序数据采集主要是指型材通过挤压流水线成型后的后加工工序执行数据实时采集,为了快速进行条码制作、打印、查询,同时在挤压成型后的锯切工序增加了触屏式工业平板及工业条码打印机,固定于锯切工序的下线处。

 

条码生产:依据产品及工艺特点,采用特性材质、特制形状及特殊粘贴的条码标签设计,依据不同产品的品质管理需求,采用单品条码和批次条码两种方式,充分保障产品管理的差异性及生产环境的特殊性;

触屏采用简单的产品标识、优化的订单筛选方式,以便快速输入、快速定位、快速打印,避免复杂筛选输入及滚屏等不方便于操作工的操作,充分保证车间工人操作的易用性和作业效率。

移动采集

工序流转采用移动采集设备,支持一维、二维条码采集,由于上工序料品加工品质及下工序处理要求的差异,下工序的工艺环节具有不确定性,工序流转依据工序检测结果,采取“人工指定”方式,但进行产品总量平衡及工艺逻辑顺序方面的控制。


生产执行跟踪:实现对订单生产状况的实时查询,比如各工序的开始时间、加工数量、产品标识、批次、订单信息等。

生产追溯查询:实现从客户订单、生产计划、工序进度、工艺执行、成品检验、包装发运的整体订单生产执行进程的跟踪与追溯;以及加工过程、加工设备、加工工艺、加工人员、加工时间、工序检测、成品报告等产品质量跟踪与追溯。

价值分析

  • 实时监控

通过对生产制造各环节的信息以及车间现场制造执行实时数据的采集与整合,形成了完整的生产监控视图,实时全面掌控生产状态,及时合理调度任务作业、有理有据进行工艺调整优化。

  • 敏捷制造

提高订单执行的规范性和灵活性,提高订单的有效承诺和履约率,提高商务及物流作业的规范性及作业效率,从而提高客户满意度。

实时掌控和优化订单生产执行进度及订单、模具、产线、半成品等资源配置,提高订单执行效率。

  • 精益生产

通过对订单、模具、产线、半成品等资源的实时掌控和配置优化,提高资源效率,降低生产成本。

通过对工艺执行数据和工艺质量数据的采集及分析,有效的优化模具设计及工艺设计,从而持续的优化产品质量。

  • 精准优化

通过工艺质量的关联分析、数字分析,发现工艺要素和质量结果之间的内在联系,改工艺质量的经验管理为精确控制,从而有目的的、准确地进行工艺改进,以优化和稳定产品品质。

  • 数据智能

通过平台的应用,形成了“生产、工艺、质量”数据库,形成逻辑完整要素关联的大数据资产,在此基础上,借助大数据模型分析工具,实现企业智能制造。



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