人物

构建适应变革的高效、敏捷的组织

2024-06-30e-works整理

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一、企业简介

       “科技尽善、生活尽美”。美的是一家覆盖智能家居、楼宇科技,工业技术、机器人与自动化和数字化创新业务五大业务板块为一体的全球化科技集团,过去五年研发资金近500亿元,形成美的、小天鹅,华凌、COLMO、库卡,威灵、合康、高创、万东和菱王等多个品牌组合,每年为全球超过4亿用户,各领域的重要客户与战略合作伙伴提供满意的产品和服务。迄今,美的在全球拥有约200家子公司、35个研发中心和35个主要生产基地,业务覆盖200多个国家和地区。

       2021年,美的集团全球员工数量16万,《财富》世界500强排位245位。

       美的坚持科技领先、数智驱动、用户直达、全球突破的四大战略主轴。构建研发规模优势,加大对核心、前沿技术的布局和投入;通过全面数字化全面智能化,内部提升效率外部紧抓用户;与用户直接联系互动,重塑产品服务及业务模式;在重点区域寻求市场、渠道和商业模式等维度突破,服务全球用户。

       近年来,美的通过跨界融合、人工智能、数字仿真上的技术突破,不断创新升级产品,积极推动行业发展。迄今为止,美的专利授权维持量达5.7万件,授权发明专利连续四年家电行业第一。

二、CIO个人简介

       周晓玲于2006年加入美的集团,主管信息化建设,推动集团数字变革,支撑集团全面数字化,有20多年的数字化规划与实践的经历。对于家电、汽车、机电等行业的业务运作、数字化建设及转型,有着独到的见解,擅长全价值链信息化系统生命周期建设和管理,在工业互联网及智能制造领域有深入研究和丰富的实践经验。

美的集团股份有限公司 IT总监 周晓玲

图1 美的集团股份有限公司 IT总监 周晓玲

三、个人信息化从业经历及主要业绩

       2012年开始,通过三年时间实现了集团一致性变革,即“一个美的,一个体系,一个标准”的三个一,自主构建了集团级整体解决方案,统一了集团的数据、流程和系统。

       2015年,以大数据、移动化、智能制造为主要抓手,提升经营效率。

       2016年,带领团队实施了美的数字化2.0,通过数字化驱动,构建了大规模柔性化交付能力、同时驱动了集团T+3业务变革,从大规模制造、分销的备货制转变为以销定产的订单制,打造了大规模柔性化交付的全价值链能力。

       2018年,带领团队打造美的工业互联网平台,建设了多个国家标杆工业互联网园区,其中南沙工厂入选世界经济论坛灯塔工厂,其并用5G、AI、大数据、数字孪生等技术,进一步连接机器、人、物料、产品,打通全价值链运作,实现了效率价值的最大化,持续推动企业数字化转型。

四、近2年在企业主要推进的智能制造项目

       1、智能化工厂

       智能化工厂项目主要推进了电子智能车间、注塑黑灯工厂、以及智能物流项目。

       ●电子智能车间

       1)项目规划

       针对电子车间数据孤岛情况严重,采集的数据没有有效利用;依赖人工经验情况严重,设备转产、辅料管理、设备保养等环节均严重依赖工人操作经验;工人管理、备品备件等无专业系统管理,线下操作多等几方面的业务痛点进行变革和改造。针对原电子车间信息化系统断点多、分局分散等痛点,围绕生产要素全连接、智能物流、品质全流程、数据驱动四大主线,打造电子车间整体方案,共涵盖56个主要场景,全面支撑电子工厂数字化建设。

电子智能化工厂

图2 电子智能化工厂

       2)项目实施

       以SCADA机联网为基础,一码到底,打造电子车间生产现场人、机、料、法、环要素全连接,实现生产数据在线化、智能化;

       构建完整智能物流系统体系,实现供方物流、入厂物流、园区管理、齐套管理和滚动盘点等智能应用。

       基于构建电控可靠性提升的电子品质闭环管控,实现智能检验,不良品闭环分析,品质透明化,去人为化,可视化的在线管理方式,打造全方位品质刚性系统。

       通过采集电子车间生产数据,建设决策层、管理层、执行层三阶数据运营体系,实现智能预测,智能分析,智能预警,智能决策,智能管控的五智应用。

电子车间生产现场人、机、料、法、环要素全连接

图3 电子车间生产现场人、机、料、法、环要素全连接

       3)应用效果

       ⑴标准化机联网接口,实现整线自动更换配方及自动调轨;

       ⑵开发辅料及备品备件管理系统,实现上下机自动管控;

       ⑶建立专家系统,对以往依赖人工经验的环节进行知识沉淀积累,在设备维保时自动进行方案推优,减少人工操作的差异;

       ⑷导入SMT来料智能仓、DIP来料立体库以及成品智能化物流。充分利用立体空间,出入库全自动化作业无人值守,出入库记录由MLS管理实现动态盘点;

       ⑸自研WCS/WMS与MLS智能物流系统,并与APS、GSC、QMS多系统无缝对接,实现自动出入库及调用AGV配送上线收发料等账务处理;

       ⑹对AOI/ICT/FCT等检测岗位进行品质集控,实现全流程不良品追溯管控;

       ⑺电子品质首检、巡检、成品抽检、不合格品管理实现在QMS系统进行数据录入,品质业务全流程数字化;

       ⑻通过对所有产品、工治具、周转载具、设备赋予唯一ID并转化为二维码,扫码信息进入MLS系统可全流程追溯管控;

       ⑼实现AOI远程复判,减少人工,复判后的结果自动上传MLS;

       ⑽各系统数据归集,在中控室实现看板统一集中化管理。

看板管理

图4 看板管理

       4)效益评价

       ⑴一键转产—单次换型时间提升70%;

       ⑵辅料备件管理—100%杜绝了人员因用错辅料而发生的重大品质异常;

       ⑶专家系统—事件单排查省时达5min/单,并可一键下单备品备件;

       ⑷减少人员劳动强度每日3000盘物料入库和出库搬运,拣料单无纸化,实现系统一键盘点;

       ⑸实现半成品入库、叫料、库存管理,全流程无人化,减少呆滞品,UPH提升10%;

       ⑹实现生产下线不良数据100%采集分析,数据应用透明化;

       ⑺首巡检、抽检流程E化,人员录入效率提升50%;

       ⑻实现物料上机系统扫码100%防错追溯批次信息,实现人员接料、核料效率提升50%;

效益提升

图5 效益提升

       电子智能车间的整体智慧物流、智能生产、智能品质、数据运营等为集团电子行业首创,符合集团数智驱动战略。年内在集团5个电子车间落地,实现效率提升33.4%,不良率下降32.7%,项目所取得的突破性技术成果,可快速在集团各电子厂复制和推广,具备先进性,全面支撑美的集团电子公司的数智驱动战略推进。

       ●注塑黑灯工厂

       1)项目规划

       在集团370、专家组350规划牵引下,规划2022新注塑车间以加工冰箱内饰—风道、端盖、瓶框、抽屉、冷柜口框五款核心部件;五道关键加工工艺流程:拆包加料→成型→加工(丝印、修边、覆膜、装箱、码垛、检测)→入库→出库;每道关键工序都依赖大量人工作业完成,作业效率低,劳动强度大,用工成本高,品质一致性差,制程过程信息流完全依靠人工收集分析,管理难度大;全流程13道关键工序以自动化、智能化作为开展黑灯车间项目的重点。

       注塑黑灯工厂整体划分十大主流区域进行专项无人、数字、智能打造,以信息化大数据亮化主导车间现场的各类信息拉通起到数据支撑,为改善及决策提供依据,打造注塑全流程黑灯工厂。

       项目围绕注塑“智能化、数字化、无人化”的目标,规划整体经营指标和精益水平提升,通过对车间布局调整,产品型号规划,工艺流程固化,围绕现场指标的实时管控,对工单生产情况,机台模具状态,能源趋势,无人库搭建。

注塑黑灯工厂整体划分

图6 注塑黑灯工厂整体划分

       2)项目实施

       ⑴通过对工艺参数、效率、品质等数据的综合分析学习,使产线维持在一个较高效率,较高品质的生产工艺水平;

       ⑵使用AI视觉对机台产品做全流程自检;

       ⑶机器人与MES工单绑定,实现按工单数量加工码垛,自动识别换型预警停机;

       ⑷模具库位通过信息化看板可视化展示,同时通过信息化手段实现模具保养维修数字化管理;

       ⑸通过AGV+上位机与MES的数据互通,实现自动化设备搬运入库一个流,全流程无人化;

       ⑹集合智能立体库+装车模块,完成自动出货,自动装模式;

       ⑺结合智能电表+MES上机产品+SCADA产能采集大数据整合拉通,系统智能分析设备能耗。

系统流程

图7 系统流程

       3)应用效果

       ⑴历史大数据建立寻优模型,以产出和质量为目标自动推荐注塑机参数设置,缩短首件调试时间;

       ⑵利用AI视觉算法实现对产品关键质量点如风道缺料、缺损、毛边进行自动化检测,提高产品质量;

       ⑶通过机器人与简易柔性设备结合,实现作业工序全流程无人化;

       ⑷通过模具精细化管理,推进模具换型目视化,监控模具寿命状态,推进模具异常维保改善,质量结构改善,按计划推行降低异常损失时间;

       ⑸通过智能搬运AGV及智能多层货架密集仓储立体库系统,实现出入库环节实现零人工搬运动作,仓储库容较改善前额外增加150%,成品自动入库完工,成品出库一键智能输送装车;

       ⑹基于大数据采集技术将能耗与产能指标拉通,实时监控单吨能耗,并形成预警。

工艺参数自动调优看板

图8 工艺参数自动调优看板

       4)效益评价

       ⑴工艺参数自动寻优,保障注塑件品质稳定,AI智能检测,降低总装投入不良低于1%;

       ⑵24台成型设备自动化加工码垛全自动联机的必要条件;可实现省人52人;

       ⑶模具库位寻找时间缩减2min,模具信息化管理,模具故障率下降50%;新车间模具管理透明件修边模具可视化精细化,修边刀数下降50%;产品改善信息管理;

       ⑷智能立库信息化衔接,实现全流程出入库+装车无人,信息化数据衔接必要条件,省人9人;

       数字化应用是注塑智能工厂的灵魂:基于新注塑车间业务流程的变革,以注塑工艺沉淀、模具技术改善为基础,结合机器人自动化以及智能反应为牵引,通对APS/MES/SCADA/EAM/DMS/FEMS数据互通,以价值流为纲,计划为龙头,拉动+畅流的模式生产,保障交付能力,实现全价值链业务过程可视化管控,打造数字化注塑智能黑灯工厂。通过围绕注塑成型效率监控、DMS指标变革、设备效率管理、AGV状态监控、智能仓储库容波动、能耗达成预警实时监控数字化管理手段,有目标、有方向、有计划的做正确可持续性改善。

       ●智能物流

       1)项目规划

       工厂当前物流计划需要供方一直打开美的通APP上的定位功能才能实现在途定位。入厂预约靠人工操作且容易发生入厂不及时造成二次预约进厂的情况。车辆在厂区不能实现全流程监控,经常发生车辆在园区逗留或占用车位影响在厂时长。当前卸货开始或卸货结束是司机人工操作,容易发生漏扫码的情况,影响在厂时长。园区内供方二次预约原车位违规操作,卸货时间到点了前发起二次预约,持续暂用车位,导致厂外车辆无法进厂,影响在厂时长。针对这些问题,结合技术定位技术,通过GPS定位实现供应商车辆在途透明,车辆到达电子围栏内自动预约。车辆到达和离开车位自动识别等功能。

车辆自动识别功能

图9 车辆自动识别功能

       2)项目实施

       ⑴已智能预约车位在厂外排队等候,已在厂卸货车辆卸货完成离开后,车载平板语音播报提醒,司机请开车入厂卸货;

       ⑵车辆入厂摄像头智能识别抬杆入厂记录,车辆行驶到预约指定车位;

       ⑶每个卸货车位安装一个电子围栏感应器,供方车辆在卸货停稳后,电子围栏感应器识别到车载平板感应器,智能识别出此车牌信息,包含发运清单信息,开启计算卸货时间,倒计时开始;

       ⑷当卸货车辆对应卸货时长不足5min时,车载平板语音播报提醒司机剩余卸货时间,及时离开车位,当超出标准卸货时长自动释放车位,及时离开车位,车辆离开车位电子围栏定位,系统自动释放车位;

       ⑸异常逆向事件,需在次预约原厂房其他卸货车位,可在美的通操作预约,扫码开始及点击卸货完成离开。

       3)应用效果

       ⑴在途看板,鼠标放到对应车辆上可在对应发运清单,送货单;

       ⑵每台车默认显示到达目的地距离;

       ⑶工厂中控看板可自由切换园区地图,园区地图现在在厂车辆的实际数量,在厂时长多少Min值;

       ⑷中控看板可自由切换在途定位看板,展示逻辑与定位看板一致;

       ⑸对于备案供方实施在途全流程定位管控,为供方送货及时提供监控及保障;

       ⑹有效监控了司机违规预约非当次卸货区域车位,保障了园区通畅园区物流高效运作;

       ⑺智能提醒司机及时入厂避免了错过了入厂时间,确保生产物料及时卸货入库检验;

       ⑻减去了司机扫码开始卸货操作,确保每一个车都是按正常流程操作,到达车位快速投入到卸货及快速回收出厂;

       ⑼提升T-N小时齐套率至100%;

       ⑽降低在厂时长至45min。

       4)效益评价

       ⑴供方制单发货按物流计划发货时刻与在途定位结合,实现货车在途透明化管理,因货车到货不及时的影响考核处罚供方21年考核约2055231.089元/年,可减免80%的考核为供方节约罚款≈2055231/年;

       ⑵供方车辆到货异常,通过在途管理看板提前决策订单生产顺序,减免到货不及时影响产出的损失下降大约1046667元/月;

       ⑶系统自动预约车位,减免因供方提前到厂在厂外超长时长的排队等候,减免园区门口外循坏交通物流堵塞造成的安全事故;自动到达车位智能计时及离开车位自动释放车位减免卸货车位资源被无车占用最大利用化100%,且100%还原车辆在厂与在途数据与数字孪生融合,集成拉通AFS-SCP-MLS等系统形成五智管理提前预测预警分析决策;

       ⑷在厂时长现阶段现状达成48.81min:(结合APP/入厂/卸货语音提醒+出厂单据智能识别,提效卸货效率及出厂单据扫码效率)解决卸货漏刷卡卸货超时的在厂时间点浪费,且在厂时长整体下降约10min,目标达成38min;

       ⑸通过智能语音管控卸货时长,提升卸货效率70%,(21年卸货时长最高多点时长峰值为200min/车次,降低卸货时长最高峰值为60min/车次;

       ⑹T-N工单齐套率现阶段达成92%;每月因工单需求物料供方发货不透明影响齐套率的占比约4%(通过在途定位掌握供方车辆在途轨迹)缺料异常+在途查询+信息反馈=快速决策物料工单生产计划,确保供方快速交付整体T-N工单齐套率提升达成至97%,整体提升5%;

       ⑺车位预约园区内智能导航;减免供方物流车辆在园区公路行车安全事故。(隐性收益-以人为本-生命至上);

       ⑻出厂单据供方自助绑定摄像头识别车牌投射单据;保安工作效率:减免手工扫码提高供方车辆审核出厂效率5min/车次;覆盖85%的材料供方。

供应商车辆在途透明管理

图10 供应商车辆在途透明管理

       2、5G+全连接工厂

       ●通用化设备联机方案


       1)项目规划

       通用化设备联机方案通过深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,实现的智能化设备互联互通,采集设备的关键工艺参数数据,支持设备的实时可视化监控与事件预警,为基于设备工业数据分析的各系统提供可靠数据来源,构建工业互联网平台的数据基础。

       通用联机平台是开放的平台,是综合自动化的基础和保障,为上层业务管理系统如MES、EAM、工业云等提供设备信息,同时接收上层业务系统的调度,对设备进行精准控制。

通用化设备联机方案

图11 通用化设备联机方案

       2)项目实施

       ⑴数据服务:提供基础信息配置维护服务、数据存储服务,并对数据接入服务传送过来的数据进行数据分发;

       ⑵数据适配:提供与第三方业务系统(MES、EAM、QMS、工业云等)的对接,实现设备数据上行采集及数据清洗;

       ⑶网页组态看板:提供设备状态监控、设备运行参数监控、故障及故障处理、设备参数历史追忆等功能;

       ⑷数据接入服务:实现对数据采集微服务的监督与控制,并把数据采集微服务采集到的数据上传给数据服务;

       ⑸数据采集微服务:实现各类设备的数据采集驱动,比如:三菱、西门子、OPC DA等,对设备进行直接的采集和控制,具备本地缓存功能。

数据采集

图12 数据采集

       3)应用效果

       ⑴通过深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理;

       ⑵实现的智能化设备互联互通,采集设备的关键工艺参数数据;

       ⑶支持设备的实时可视化监控与事件预警,为基于设备工业数据分析的各系统提供可靠数据来源;

       ⑷构建工业互联网平台的数据基础;

       ⑸平台统一协议、物模型;

       ⑹平台统一设备、属性标识;

       ⑺设备统一网络、在线、采集状态;

       ⑻驱动微服务基地高可用部署,实时采集各类通信协议的设备数据;

       ⑼数据统一转换为标准MQTT协议,提供给关联应用系统;

       ⑽对外提供统一的反写接口,支持设备参数下发,驱动转换为对应设备通信协议进行反写控制设备。

智能化设备互联互通

图13 智能化设备互联互通

       4)效益评价

       ⑴协议解析新增82个(3.0);

       ⑵数据清洗及推送执行器新增48个(3.0);

       ⑶规则引擎业务流新增195个(4.0);

       ⑷已完成与QMS、EAM、MES、FEMS等系统拉通上线;

       ⑸组态看板新增16个应用(含170个页面);

       ⑹参数推荐推广6个基地;

       ⑺已上线微清苏州、冰箱(南沙、经开、荆州)、洗衣机合肥、家用顺德,家用邯郸实施中;

       ⑻空压机智控推广冰箱南沙、家用顺德2个基地;

       ⑼SCADA 4.0推广已接入洗衣机荆州、厨热邯郸、中央研究院美创、冰箱荆州、青春+。

通用联机平台

图14 通用联机平台

       经过标准化方案的推广,2022年集团内各工厂平均单台联机单价约为2005元/台,相比于2020年下降56%,相比于2021年下降28%。同时,配合装配和物流自动化,提供多种不同边缘计算场景解决方案。

       ◆标准化AI质检方案

       基于一个美的一套标准基本思想,围绕美的工业检测场景,结合美的产线特性,构建美的AI质检规范,打造特色产品,并在在集团各事业部、工厂内全面推广落地。

美的AI质检

图15 美的AI质检

       构建AI质检项目实施规范

       基于事业部内部不同条线下AI质检项目建设标准不一、建设质量参差不齐、项目运维难度大等问题,建设了适应美的集团场景的AI质检项目实施规范,规范含外购硬件配置、机构设计、电气设计等硬件类要求18条,客户端软件功能、系统对接、界面风格等软件类要求共24条,对项目建设设计、实施、软硬件等各层面做了统一的规范和要求。规范已在集团9个事业部共计500+个项目中推广运用,极大减少因项目建设标准不一带来的产品质量问题,提升项目质量、降低运维难度。

       形成美的场景AI质检标准化解决方案

       工业质检场景涉及硬件集成、打光成像、图像预处理、算法检测、结果后处理及跨系统数据拉通等多环节,结合美的产品特性及产线特征,针对不同的检测场景,形成了美的特色标准化解决方案,含工业质检打光成像解决方案、扫码解决方案,数据及流程处理规范,覆盖80%以上检测场景,可实现AI质检项目方案的快速落地,并基于方案可靠性,进一步降低产线异常率,提高检测准确率。 

       打造美的AI质检标准化产品:

       ⑴AI质检客户端;

       ⑵针对美的产线多为混流生产、检测产品兼容不同产品品类做到应检尽检的业务实际需要,打造AI质检标准化客户端产品套系;

       ⑶覆盖来料车间、电子车间、总装车间AI检测场景;

       ⑷业务可针对不同产品自主创建检测标准,软件侧做兼容;

       ⑸硬件连接、参数配置界面可配置,实现快速部署上线;

       ⑹核心硬件及运行环境状态实时监控;

       ⑺支持分级设置告警策略及告警接收人;

       ⑻检测异常、运行异常、状态异常实时提示。

       成效:

       ⑴形成3大类标准化AI质检客户端产品并运用在集团230+个检测点位中;

       ⑵单个项目开发工作量缩减至3人天,开发实施效率提升近70%;

       ⑶拉通QMS,AI检测数据自动上传QMS系统实现成品在线检验,极大缩减人工抽检工作量;

       ⑷兼容产线复杂环境,硬件、操作等异常实现了容错处理,产品100%全检并拉通MES,开启硬停线及防跳,做到品质强管控。

       ◆工业智能平台

       搭建美的AI质检场景统一平台服务,实现AI质检项目运行状态实时监控、数据集中展示、统一运营运维服务,含:

       ⑴事业部及各工厂终端总体运行情况监控;

       ⑵时间区间内事业部、工厂、点位检测情况数据分析;

       ⑶历史数据查询及详情展示,实现数据可追溯;

       ⑷运行状态及PDCA闭环管理看板,实现自动生成事件单并跟进PDCA流程状态;

       ⑸检测直通率看板,实现直通率展示;

       ⑹运营及运维事件实时推送,通过美信小助手实现运营数据、异常事件推送。

       成效:

       ⑴监控共270+检测终端,在线状态实时可查;

       ⑵累计采集检测数据共1.59亿条,形成了美的特有的AI检测数据资产;

       ⑶实时监控4大类共15种异常,实现异常信息实时推送及在线查看,极大提升运维效率;

       ⑷拉通QMS,自动生成事件单并实时同步事件单处理进度,缩减50%人工工作量;

       ⑸数据在线统计分析,每日、每周、每月通过美信小助手发送检测运营统计数据,事业部运营工作量缩减60%+。

       标准化算法服务库

       美的AI质检覆盖大商标检测、零部件错漏检测、字符检测、缺陷检测等多类场景,场景多、应用广,方案通用性、部署高效性、实施自主性是大范围推广应用的基本要求,基于此,通过美的AI质检场景实践沉淀形成了美的特殊算法服务库:

       ⑴提供图像分类、物体检测、OCR、声纹等在线素材标准、训练服务,用户可实现自主实施;

       ⑵形成了小样本系列算法,无需标图训练,算法上线周期缩减80%以上;

       ⑶配准算法解决产线限位问题,适应一定范围内角度及位置偏差场景;

       ⑷基于正样本瑕疵检测,单型号样本训练量缩减75%,适应于缺陷样本量小的瑕疵类检测场景。

       成效:

       ⑴算法服务库累计含算法共计12套,应用于220+项目中;

       ⑵AI开放平台累计创建训练性项目1168个,累计训练1724个模型,训练素材143.07万个,其中图像素材141.69万个,声频素材1.38万个;

       ⑶单样本目标检测模型使用点位89个,算法验证及上线周期压缩至7天/点位;

       ⑷深度自适应配准算法使用点位12个,无需训练,减少3天/型号素材标注训练时间;

       ⑸正样本瑕疵检测算法使用点位10个,无需负样本,素材采集及模型训练仅需5人天;

       ⑹各检测点平均检出率提升约10%,平均市场投诉率降低70%+。

       ●5G全连接工厂

       1)项目规划

       洗衣机荆州工厂基于5G网络为媒介实现云物流、电子智能车间、园区智慧安防、注塑黑灯车间、钣金黑灯车间、总装智能车间和数字运营中心的智能制造超级工厂,打造行业标杆,引领集团智能制造转型。

智能制造工厂

图16 智能制造工厂

       2)项目实施

       ⑴电子车间:线体单班减人员5人,效率提升100%,市场维修率≤50PPM,总装下线率≤80PPM,三级QEP防呆覆盖率≥98%;

       ⑵钣金车间:箱体、内筒与总装一个流,单体条码管理,单线人员减少29人,未来5条线年收益3480万元;

       ⑶注塑车间:箱体、内筒与总装硬连线,单体管理,单班人员减少13人,未来5条线可收益1560万元;

       ⑷总装车间:机器人自动化率23%,机器人万人保有量:582,设备联机率100%,总装人员减少44人(双班),5G网络支持实时生产条码写入RFID,RFID读写器与产线联动读取RFID后放行,保证生产条码百分百采集,未来5条线可收益2640万;

       ⑸场内物流全流程零断点,集团内首创并成功落地实施,制造业标杆。集团“智能物流”专业水平;

       ⑹数据驱动:构建3D仿真、AR实景和大数据三屏联动模式,5G网络超低延迟,提供给业务全方位的管理视角,依托总调中心系统即可实现生产管理;

       ⑺智能品质:5智为牵引、改善为目标,品质端到端拉通。

无人钣金黑灯车间

图17 无人钣金黑灯车间

       3)应用效果

       ⑴一个流设计:箱体、内筒、前封门与总装硬连线,5G网络支持SCADA联机,直连一对一,全程配送无断点,节省80%物流人员,10人→2人;

       ⑵高效自动化:全面实现无人自动上下料,洗衣机行业节拍最快,万人机器人保有量2500,节省70%生产人员,30人→9人;

       ⑶高度柔性化:快速换模功能配置,液压锁模、自动推拉,实现20分钟内快速换型,高度柔性满足生产交付需求,节省90%的换模时间,2H→15min;

       ⑷高度透明化:激光刻码,赋予产品身份证,视觉外观检测、尺寸自动检测,即时透明,全流程质量追溯;

       ⑸单体赋码为透明化基础,给予注塑件唯一身份识别,对标总装管理颗粒度,与总装直连设计,实现注塑从设备至产品全流程信息监控;

       ⑹自动化为黑灯工厂支撑,机台自动化、物流自动化AGV配置、部装自动化,大规模机器人投入,生产各工序自动化支撑,实现生产区域黑灯无人化;

       ⑺智能制造信息化整合,全流程数据拉通,自动称重、设备参数推优、智慧能源、智慧安防,即时数据分析,智能辅助决策。

荆州智能制造超级工厂

图18 荆州智能制造超级工厂

       4)效益评价

       ⑴供方来料:提升检出能力和问题闭环管理。来料PPM降低至1000PPM,降幅67%;

       ⑵过程品质:过程品质采集5G网络超低延迟,图片传输传输超大带宽,直通率达到99%;

       ⑶成品品质&市场品质:市场1年SCR降低至1650ppm,降幅73%;

       ⑷异常识别和信息传递时间减少约80%;异常信息查询、处理、分析时间可以减少约90%;沟通时间减少约50%;处理时间减少30%;

       ⑸智慧EHS:实时全景监管,5G网络超大带宽和超低延迟满足24小时监控智能控制,建立对安全环保设施运行工况及参数(VOCs、COD、水压、流量、风速)等数据的检测和分析,形成以预警机制,自我调节功能、自我自检等智能信息化系统,降低安全、环保事故风险,安保人员减少4人。

量化指标

图19 量化指标

       3、WEF“灯塔工厂”

       2022年10月11日,世界经济论坛WEF宣布全球范围内再添新工厂加入“全球灯塔网络”,美的厨热顺德洗碗机工厂成功入选。加上此前入围的家用空调广州工厂、微波炉顺德工厂、洗衣机合肥工厂和冰箱荆州工厂,美的集团旗下已有5家“灯塔工厂”。

五、个人在智能制造工作中的体会

       制造企业推进数字化转型是实现智能制造的基础和必要条件。美的拥有制造知识、自研工业软件、自动化硬件和智慧物流能力,随着自身数字化技术与业务的深度、广度融合,逐渐发展出技术赋能的业务模式,当竞争对手不具备这些能力时,它会给我们带来独特的竞争优势。

       当然,在转型升级过程中挑战无处不在,数字化转型牵一发而动全身,不是某一个人,也不是某一个业务单元,而是美的集团每一个人,每一个业务单元都要参与。数字化转型没有捷径,也不可能一蹴而就,这不仅仅是一份工作,也是一项事业,大家都为此感到自豪,同时也充满了难点和挑战:

       首先是领导者要拥抱变革,跟上时代,拥有变革的勇气和决心,突破舒适圈,坚决推动数字化转型。否则这个数字化升级容易陷入虎头蛇尾的雷区,甚至烂尾失败。美的数字化项目的Sponsor都是一级单位的负责人,总裁亲自参与项目推动。

       其次是在新的环境和战略下,要构建适应变革的高效、敏捷的组织,打造用户导向和价值驱动的文化氛围。同时,数字化转型底层基础其实是人才,形成一套数字化核心人才的引入和培养机制。从集团、事业部、工厂层面筛选并培养数字化人才的同时,引入具备数字技术与行业经验的领军人物,打造一支强有力的转型团队。

       最后,数字化思维与数据应用能力也要同步提升。如何用好数据,发挥数据价值,是数字化升级到一定阶段常常遇到的一个瓶颈。突破这个瓶颈,就要求我们改变思维习惯,用数据去发现我们过去用经验发现不了的问题,进而用数据驱动经营决策。
 
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