本文为“2024年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2024年度,为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。
一、企业简介
合肥领智物联科技有限公司(简称“合肥领智物联科技”)成立于2017年9月,注册资金6000万元,是一家专注于电子信息行业的智能控制器产品及解决方案供应商,目前产品布局已经覆盖家电、汽车、电动工具、健身器材等行业。合肥领智工厂园区规划为A栋智能电子生产厂和B栋配套物流库,10条SMT贴片线、15台插件机、15条 DIP线,年产控制器2800余万套。
图1 合肥领智工厂
2022年8月,通过国家智能制造能力成熟度评估三级认证;2023年1月13日,世界经济论坛(WEF)公布新一批全球灯塔工厂名单,合肥海尔卡奥斯智控互联工厂(简称“合肥领智工厂”)脱颖而出,成为国内智能控制器行业首座灯塔工厂。WEF评价,合肥领智工厂已部署了18个不同的4IR(第四次工业革命技术)用例,在实现降本增效的基础上,还通过对各级供应商及客户的端到端链接,将先进技术扩展到上下游的整个制造网络之中。(截至目前,全球“灯塔工厂”数量共132家。在位于中国的50家灯塔工厂中,共有4家地属安徽。)
合肥领智工厂通过卡奥斯工业互联网平台赋能,打造了行业领先的数智化互联工厂。工厂以MES系统为核心,集成WMS、SAP、PLM、SCADA、SRM、ITPM等信息化系统,实现产品全流程数字化管理。并通过人工智能、大数据分析、机器视觉等前沿技术应用,实现工厂大幅度提质增效。
二、企业在智能制造方面的现状
合肥领智工厂通过一系列数字化、智能化系统的应用,实现工厂与产业链上下游各方的互联互通、数据共享,推动整个产业链的高效协同。工厂可实时掌握客户需求、工厂内部的产能情况、以及原材料供应商库存数据,并以此提前预测客户需求,动态指导供应商备产备料,保障原材料稳定供应,同时降低库存周转周期,提高交付及时率。目前,合肥领智工厂已经连接了100余家客户和500多家供应商。
“PCBA控制器智能制造示范工厂”项目的实施,通过打造PCBA智能控制器产业一体化管理平台,打通了从市场需求端-研发设计端-采购端-制造端-销售端的整条大供应链环节,公司在原有MES系统基础上配套集成WMS、SAP、PLM、、SCADA、SRM、ITPM等系统,实现了设备、系统间的数据共享和互联互通,整合人、机、流程等生产过程的全周期数据,完成了从设计、计划到生产过程的全流程数字化管理,同时将新技术创新和传统精益生产结合,使企业质量、效益均得到大幅提升。
在智控方面,建设智能网络,使工厂获得流程数字化和数据互联互通两种能力;在质控方面,打造合肥领智大数据分析决策平台,通过大数据分析决策平台获得信息数据来驱动生产与管理。通过智控和质控相配合,形成合肥领智PCBA智能控制器数字化网络管理模式,并将其过程管理实时渗透转入如产品的数字化中,使工厂具备自识别、自判断、自组织运行和自维护的特点,从而实现工厂互联互通的智能化特性。
三、参评智能制造项目详细情况介绍
1. 项目背景介绍
工厂急需解决的痛点问题描述如下:
①IE工程师工作效率低:单线体员工插件工作分配需要4-6小时。
②过分依赖经验:人员安排基于IE工程师对人员技能和产品工艺难易度的认知。
③现场异常响应不及时:现场出现人员异常情况,需要重新排制人员和工艺指导书。
④问题改善点难以发现:针对改善优化需要IE工程师通过经验来找出可以改善的点。
⑤工艺标准不一致:通过IE工程师人为去制定编写每个产品的工艺文件,会出现因不同人不同产品之间工艺不统一。
2. 项目实施与应用情况详细介绍
合肥领智通过自主开发的虚拟IE工程师系统,通过工业大数据、物联网和云计算等技术,工厂内的生产设备、生产流程和员工操作等得到全方位的监控和控制,能够实现自主预测、自动诊断、自我校正和实时优化,进一步提高生产效率和质量。
虚拟IE工程师系统维护统一的工艺参数、工艺路线、工艺文件等标准资料,不断沉淀标准资料库,实现工艺一致性管理和IE工作的数字化管理,最大程度的减轻IE工程师的线下工作量。插件任务得到了一个数字化管理解决方案,我们的绩效、MES、大数据平台、PLM等系统实现了数据共享,建立智能模型算法,实现数字化管理,同时避免繁琐的数据收集以及纸质EXCEL表单制作,强大的OT数据中够动快速高效生成专业的ESOP作业指导书。
图2 工序规划
图3 工位排站
(1)项目实施过程中采用的技术方案(包括供应商)
1)云计算:通过云计算替代传统人工经验设计,实现准确、高效的标准UPH、标准定员、标准线体平衡率与ESOP的制定生成。
图4 云计算逻辑
2)智能识别技术:通过每个工位的摄像头,对工位员工的基础信息进行采集,录入岗位登录系统,便于对员工实时管理,系统根据员工画像,确认员工资质新手或熟练工,去评估插件工时,线体员工插件任务自动排布工位。
图5 人员智能识别
3)大数据共享库:通过IE工程师线下输入BOM、PCB设计图、工艺标准要求、工序、工序计算逻辑、时间库、参数库、人员技能库等基础信息,系统连通全部数据库。
图6 BOM图
图7 工序图
4)智能比对校验:对系统中SOP物料与BOM物料比对、校验,分析反馈出其中的差异点,便于人员后续维护更新;对接工厂MES系统,MES传数产品各工序生产UPH月度汇总数据到IE系统。
图8 UPH差异流程图
(2)保障要素(如人、管理机制、组织标准、培训等)
1)长期培养专属IE工程师,定期对系统中的基础数据进行上传维护,保证数据库中的底层数据正确性、及时性与全面。
2)定期开展相关系统使用及维护教育培训,保证使用者能够全面的了解该系统的功能,更好的开发利用其中的功能。
3)数据安全保障:有系统管理员针对系统出现的IT问题及时处理及后续其他功能开发拓展;IE工程师拥有系统使用权,其他用户只可拥有系统的浏览权限,不可做任何数据资料修改。
3. 效益分析
(1)已实施成效
1)生产效率提高:虚拟IE工程师将人工经验转化为标准化算法模型,手插段各工位达到高度线平衡(77.3%→89.5%);线体手插段平均UPH由260提升到320;无需人工干预,相比传统人工梳理排布,效率提升90%。
2)生产成本降低:通过系统云处理,根据产品型号,自动生成最优化生产方案,减少人力、空间与时间浪费,提高线平衡,消除瓶颈,整体生产费用降低50%。
3)生产精度提升:根据产品型号系统自动识别输出设备清单、工装治具清单、工具仪器清单与辅料清单;根据员工画像,评估插件工时;线体员工插件任务自动排制;工艺排布准确性提升80%。
4)IE工程师效率提高:系统辅助工程师日常工作,减少了IE工作量,工作效率提高30%。
图9 效益提升
(2)经济性和可推广性
经济性:
IE智能化工程师,工业时代的智能化产物,囊括了人工分析技术以及人工智能分析,避免了繁琐的数据收集以及纸质EXCEL表单制作,强大的OT数据中心能够自动生成专业的SOP作业指导书,降低了IE工程师的工作量,可为公司节省人力,预计累积为公司可节省生产成本120万每年。
可推广性:
IE智能化工程师可以快速地做出标准指令,从而有效的提高生产效率,同时提高工艺一致性,能够更精准识别现场风险点,这是对生产结果的最为直观的体现,此外人工智能分析的高精确度也使得标准作业指导书更具指导意义,对传统制造工厂智能化升级具有重要意义,值得推广。
(3)其他
虚拟IE工程师系统针对同类工厂之间可以共享基础数据,对新工厂或者准备开发新产品可以作为基础资料参考,减少不必要的时间、空间及人力等成本浪费;不同工厂之间的生产数据上传共享到系统,相互可以进行产能、人力及工艺对比,相互借鉴对方优点,对自身工厂进行改善优化,降低生产成本,提高生产效率。