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打造最合适企业本身需求的智能工厂

发布时间:2022-04-02 09:16:56
面对2020年突如其来的疫情和国际形势的纷争,许多制造行业都面临了员工无法返岗、订单需求波动频繁、原材料价格的上涨、社会需求发生剧烈改变的时刻,不少传统制造行业借力打造智能工厂,以高效、灵活、减少劳动用工、精确生产计划节约成本等特点有效解决制造业一直以来面临的难题。



什么是智能工厂?
CenterSoft(STIMS)

智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

全面连接:

  • 人与人

  • 人与系统、人与设备

  • 系统与系统

  • 智能工厂应用场景

移动互联网+下单订购一个定制化的产品,制造过程按照需要,智能找原料,智能找设备、工装、组装线组合或工厂,在最短时间交给客户。




企业在智能工厂建设时一定要从全局思考,打造一个全面的、有体系的智能工厂管理系统,从各个方面进行优化、挖掘潜力,最大程度地提升企业的生产效率及管理水平。


全面满足工业企业管理规范




如何打造最合适企业本身需求的智能工厂?

从哪几个方面入手?智能做成什么程度?

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针对这些企业关心的问题,西华升腾在领先的智能工厂整体解决方案的基础上,结合工业4.0等先进理念,从6个维度进行智能打造:智能生产计划排产、智能生产过程的协同、智能设备互联互通、智能生产设备资源管理、智能质量过程控制和质量追溯、智能大数据分析与决策支持。该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手,实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制。



1、智能生产计划排产
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首先从计划源头上确保计划的科学化、精准化。通过集成,从西华升腾自行研发的智能管理数字化平台上读取主生产计划后,进行自动排产,按交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法,自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟,并使交货期最短、生产效率最高、生产最均衡化。这是对整个生产过程进行科学排产的源头与基础。




新型矩阵式生产计划与智能化排产系统




2、智能生产过程协同
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为避免贵重的生产设备因操作工忙于找模具、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况,企业要从生产准备过程上,实现物料、模具、工装、工艺等的并行协同准备,实现车间级的协同制造,可明显提升机床的有效利用率。




3、智能设备互联互通
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对企业来讲,将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备,通过联网、数据采集、大数据分析、可视化展视、智能决策等功能,实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。




不仅需要解决互联的问题,更需要通过系统解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。



4、智能生产设备资源管理
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通过对生产设备资源进行运行记录、工单记录派发、工艺校准、维修保养记录、统计分析等功能,有效地避免因生产设备的积压与短缺,实现生产的精益化管理,可最大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误,也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。







5、智能质量过程管控和质量追溯
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除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理,分析出规律,减少质量问题的再次发生等技术手段以外,在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预,也是确保产品质量的一个重要手段。

通过工业互联网的形式对生产各流程的数字化设备进行采集与管理,如采集设备基本状态,对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能,可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制,确保产品生产过程完全受控。

当质量出现一定的规律时,我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析,为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据,在以后的生产过程中,减少不好的参数,确保最优的生产参数,从而保证产品的一致性与稳定性。


质量管理


质量追溯



6、智能决策支持
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在整个生产过程中,系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据,在我们很多大型用户里,企业一年的数据量就上亿条以上,这是一种真正的工业大数据,这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析,系统自动生成各种直观的统计、分析报表,如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等,可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持,可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。



基于大数据分析的智能决策支持报表




总结
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总之,通过以上6个方面智能的打造,可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合,并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理,可明显提升企业的生产效率与产品质量,是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。


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