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企业如何通过数据驱动工业价值创造?

智能制造 来源:未知 作者:李倩 2018-07-26 14:21 次阅读

本文给大家分享一个大数据应用的成功案例,作者为双钱集团(新疆)昆仑轮胎有限公司信息部门部长邸海生,讲述企业如何通过数据驱动工业价值创造。

工业制造业首先是大数据的源头,一旦制造业全面数字化,生产流程中产生的数据都轻而易举地属于大数据的范畴,其数据量、产生频度、类型从IT角度来看,都极具挑战性和吸引力。但是,无论是大数据还是小数据,工业制造业对于数据的应用,不光在于制造业如何应用数据,而更多地在于制造业如何认识和看待数据。

信息化基本情况

2010年,我们在乌鲁木齐建厂,搭建完成PCS系统。2011到2013年,重点上线轮胎条码物流系统和OA系统等四个基础业务系统。2015年重点上线SAP系统,实现了资源调配与平衡。2016开始,受高层重视,开始作为工信部“两化融合”试点企业,开始大力发展两化融合。2016年重点工作是业务系统数据分析工作,也就是我们常说的“小数据”分析。

经过6年多的建设,公司信息化管理架构已经基本完成。PCS、MES、ERP、CRM、SCM等系统应用在了不同的业务模块,实现了生产和业务管理的自动化、信息化。

信息化系统的整体架构是由位于上层的ERP系统、中层的MES系统、底层的控制系统组成,是面向车间层的管理信息系统。在MES系统建设上,目前昆仑是全国轮胎行业内第一家MES系统全线贯通的企业。

MES的全线贯通带来了明显的收益。公司从需求到生产到最后结算,整个环节业务驱动数据流程。这为数据分析驱动生产运营工程提供了数据基础,也为“两化融合”工程提供了技术基础。

数据分析驱动轮胎工业转型与价值创造

在业务系统数据分析过程中,由于业务部门提出较多的定制化需求,加之技术上对稳定性和扩展性的需求,我们急需一个能打通各业务系统数据,高效率制作数据报表和分析的工具。最后和帆软合作,基于报表工具着手搭建数据分析报表平台。

具体定制服务的场景,这里重点介绍5处。

定制数据服务场景1:密炼机空转预警

设备管理员需要实时关注设备的运行情况。此前我们一直依赖设备的声光提醒,每个管理员只能独自管理两台设备。我们进行了整改,根据密炼机的供电电压、温度、能量等数据,个性化定制了空转预警分析报表,并集成到微信平台。当密炼机出现空转,超时3分钟及时微信消息预警,避免能源损失,提高设备利用率。现在我们每个管理员可以独自管理6台设备,大大提高了管理效率。

定制数据服务场景2:设备OEE综合分析

设备管理员每个月都需要对设备做综合效率分析。之前采用从系统导出数据,然后Excel手工统计的方式。数据容易出错,并且重复操作,效率低。现在基于帆软平台,开发了月度设备综合效率分析报表。每月自动微信推送到指定管理员微,方便管理员综合分析。以前等待一周才能开始的月度会议,现在完全可以月初第一天开始,大大提高了效率。

定制数据服务场景3:裁断班组产能分析

我们有的分厂,之前没有接入MES系统。生产产能分析,一般是一个人操作设备,另一个人用Excel记录数据,然后人工汇总。现在开发了裁断班组产能分析报表,集成到微信。两个人的工作只需要一个人,并且每天不必花费大量时间做报表。班组更换时,班组产能分析报表自动微信发送到相关人员。通过优化配置班组成员,提高产品合格率,提高了生产效率。

定制数据服务场景4:胶料工艺优化分析

在实际生产中,经常有限量或者定量生产计划。比如胶料生产,以10万车为一个触发点。这个触发点是我们根据以往车次生产参数的综合分析,计算出某种胶料达到最优品质时,各种生产参数的最佳设定值。有了这个定时推送的微信消息,技术人员在改进工艺时可进行参照,不必脱离岗位去查看MES系统或者打印纸质单据。

定制数据服务场景5:质量趋势分析

工业生产,特别注重产品批量质量分析。一旦稍有差错,很容易导致一大批次出现问题,甚至导致整个产品线返工。对客户、对企业自身造成极大恶劣影响。我们轮胎是如何做质量监控和预防的呢?首先,我们的设备都大量嵌入芯片,数据实时上传到我们业务系统;其次,我们对历史数据做了分析和经验总结,制定出检验标准:连续3条轮胎质量监测出现问题即为异常;最后,依托微信数据报表,及时将异常生产信息和异常产品编码推送到一线生产人员。及时发现问题,及时纠错,确保产品质量合格,保证连续生产。

昆仑轮胎的数据分析项目的认知背景

昆仑轮胎能在信息化方面取得飞跃发展,荣获“两化融合”试点,原因众多。这其中相当重要的一个内因,在于公司领导对信息化、对数据的工作的先进认知和支持。数据是信息资产,数据也是生产力。公司高层意识到,我们很多生产和业务管理的隐性问题,是可以通过数据分析挖掘来展现的。高效利用我们积累的工业数据,是可以为客户提供更多的增值服务,同时开拓我们新的商业模式。

轮胎工业大数据分析方向

在工业大数据的一年实践中,我们也总结了工业大数据分析八大方向,目前我们已经部分完成这些数据采集工作,下一步重点就是数据分析和预测挖掘。

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原文标题:数据驱动工业价值创造|5个应用场景+8个大数据应用方向

文章出处:【微信号:mfg2025,微信公众号:智能制造】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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