當前，全球制造業(yè)正在進行全方位、多層次的數字化轉型，特別是工業(yè)互聯網、工業(yè)大數據、工業(yè)云等新一代信息網絡技術的全方位滲透。然而，我國中小企業(yè)信息化建設總體仍處于起步階段，在全國4200多萬戶中小企業(yè)中，僅有30%的中小企業(yè)能夠利用信息技術開展生產管理和市場營銷活動，只有10%左右實施了ERP和CRM方案，6%左右實施了SCM方案，絕大多數企業(yè)的信息化水平仍停留在文字處理、財務管理等，局域網的應用也主要處在信息共享層面上，生產控制方面的應用較少。中小企業(yè)面臨著生存與發(fā)展的嚴峻挑戰(zhàn)，加快信息化建設是中小企業(yè)提升競爭力、擺脫衰退陰影的有效途徑。

一、項目背景

某高端裝備零部件制造企業(yè)客戶優(yōu)質，訂單多，但是公司整體效益低下。主要面臨的問題是訂單生產周期長，客戶訂單無法按時交付，內部生產計劃組織混亂，產能不足，資源整體利用率差，同時特種合金材料零部件的定制化生產與精密加工對企業(yè)的協(xié)同設計、協(xié)同生產、協(xié)同供應鏈提出了更高的要求，大量的研發(fā)設計、材料檢測、供應鏈協(xié)同、生產加工數據需要記錄、分析、反饋、決策。

二、問題與挑戰(zhàn)

1.產品定制化需求程度高，但工廠內部整體響應速度滿足不了客戶交期。

2.計劃統(tǒng)籌與組織能力弱化，造成各生產工序脫節(jié)，生產協(xié)同性差。

3.車間生產加工與計劃脫節(jié)，生產數據不透明，潛在浪費嚴重，生產成本居高不下。如無法對設備、人員的生產效率進行有效評估，管理精細度低。

三、解決方案

基于上述問題，數字云工廠建設項目整體規(guī)劃以底層的工業(yè)級網絡搭建與條碼數據采集為技術支撐，以各生產要素集成的數字化工位搭建為系統(tǒng)核心，車間級綜合數字化管理平臺為數據應用載體，以工業(yè)級微應用APP為數字化系統(tǒng)的重要延伸。助力企業(yè)全方位數字化改造升級，實現降本增效的目標。

總體架構主要分為：生產流程層、設備聯網與數采層、數據中心模型層、應用平臺與微應用層，實現端到端的數據集成與應用。

1.生產流程再造

生產流程層的合理性決定系統(tǒng)的價值性，首先要做的就是利用精益思想對流程進行梳理、診斷和優(yōu)化。使用價值流程圖對流程進行分析，進行流程建模仿真與模型設計，識別系統(tǒng)TOC流程點與缺失項，進一步定義數字化匹配的標準業(yè)務流與工藝流、過程流，進行由上而下的公司級、工廠級、車間級、工位級的流程標準化。

2.設備聯網與數據采集

將設備接入網絡，通過EverMonitor智能采集終端實現對設備的加工參數、設備狀態(tài)、故障分析與預警等實時數據的采集與應用。將采集的數據存儲到數據中心模型集成庫，經過幾百種工業(yè)技術、管理技術、機器學習、數理統(tǒng)計的算法，對歷史數據、 實時數據、時序數據進行聚類、關聯和預測分析。最終，集成人員、設備、物料、工具、方法等生產要素建立以設備加工中心為核心的數字工位，并實現遠程的控制與設備預防性生命周期分析。

3.數字化協(xié)同制造平臺

基于設備聯網與數據采集，建立由訂單開始-訂單統(tǒng)籌-訂單執(zhí)行-訂單交付完整的數字化制造管理協(xié)同平臺，綜合計劃管理、品質管理、工藝管理、物料管理、人員管理、效率管理等多個模塊及功能應用，對材料研發(fā)設計大數據進行深度應用，實現對車間的全方位的數字化升級管理。在合金材料的研發(fā)設計、材料質量監(jiān)測評價、材料冶煉與加工制造各個環(huán)節(jié)針對特定場景進行了數字化管理應用的開發(fā)，例如：

·研發(fā)設計數字化仿真：

合金材料的成分設計基于數字化軟件進行高通量計算，實現數字化仿真模擬應用，建立試樣工藝參數模型，提高材料研發(fā)的速度和準度；

·材料檢測評價智能分析：

對檢測設備進行數據采集，實現智能化檢測與評價，建立材料性能檢測評價數據庫；

·材料制造智能監(jiān)控預警：

設備聯網并實時監(jiān)測材料車間的冶煉、熱處理設備，監(jiān)控爐溫曲線等工藝參數，實現預制造警功能。

同時，在通過數字化技術優(yōu)化價值流的基礎上，為企業(yè)在可視化層面搭建數字化運營管理中心實時識別企業(yè)管理問題與預警，提升企業(yè)管理效率。

4.微應用與服務

基于企業(yè)用戶的使用場景，建立移動端的工業(yè)APP微應用服務，方便操作員工在車間進行操作，同時幫助公司管理層隨時隨地掌握工廠動態(tài)，實現端到端的數據集成與應用，快速有效的解決實際問題。

四、應用價值

1.制造速度提升

通過訂單的數字化車間管理平臺，減少研發(fā)、設計、工藝、采購、生產之間的信息不協(xié)同問題，提高計劃組織的準確性，產品的平均生產周期由 5~6 個月左右縮短至 1~3個月；產品的準時交付率由 47%提升至 75% ；

2.生產成本下降

通過生產制造的實時數據采集，產品標準工時數據可以實時分析，并生成人均產出和效率報表；報廢率、不良率等指標可視化，制造成本數據能夠實時核算與分析、預警，產品的單位制造成本降低 5%~15% 。

3.效率提升

制造數據的可視化與領導駕駛艙的搭建，為運營決策提供大量的數據支撐，并為管理者提供KPI管理實時工具，降低管理難度，提升管理效率，異常問題關閉率由 57%提升至 94%。

五、適用行業(yè)

離散型制造企業(yè)：機械加工行業(yè)、裝備制造行業(yè)、電子行業(yè)

案例提供商

山東恒遠智能科技有限公司是一家創(chuàng)新驅動的工業(yè)互聯網服務公司，國家級科技型中小技術企業(yè)、高新技術企業(yè)、雙軟企業(yè)，《互聯網周刊》2018年5月發(fā)布的全國工業(yè)互聯網優(yōu)秀服務商TOP100排名第45位。

公司主要聚焦于工業(yè)互聯網前沿技術研究，從事基于工業(yè)數據采集的制造信息化、工業(yè)數字化系統(tǒng)研發(fā)，應用邊緣計算、云計算、大數據技術，結合數據采集、數據建模、數據仿真、數據分析等核心技術，為企業(yè)提供一站式的數字云工廠整體解決方案與服務。