行业描述
核心零部件市场规模不断扩大,同时也对零部件的质量要求更高,组合难度更大,要将200多个零部件组合在一起,精度要求苛刻,零部件之间的公差匹配需要多年经验积累。近年来在政策的支持下,国内企业不断进技术攻坚,目前已取得一些突破。市场以“多种类、小批量”为主,对生产的柔性要求高,快速高效的响应市场需求,完成研发、生产是市场环境的要求。基于工业互联网平台标识解析体系,围绕供应链、生产、售后协同新模式的智能工厂解决方案。
行业痛点
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企业数据标准化业务标准化难度高,产品种类多,部件数量更多,数据整理任务比较重。
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核心零部件行业生产模式为典型的离散型模式以机加工和装配两大板块为主,而生产订单以多种类、小批量订单,生产现场无法实时跟踪订单加工情况。
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设备利用率不足,无法确认产能瓶颈并进行相应的改进,设备的维修以被动维修为主,很难精准的在设备出现故障前进行预警。
方案价值
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智能立体仓库和WMS系统
采用现代化的仓库管理手段,建立自动化立体仓库以托盘为单元,以条形码为标识,以ERP为依托,每一个货物的产生全部来自于上到工序的信息,数字准确无误。
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实现基于标准化的产品模型库和多人协同仿真设计的产品研发模块
面向核心零部件行业“多种类、小批量”的特点,将非标产品分解为产品BOM,建立标准化的零部件管理库,采用多人可协同工作的在线研发设计产品。
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以设备联网管理为基础的生产现场执行管理模块
打通设备的实时数据,为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、质量管理、生产进度管理等模块 。
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生产现场的管理和优化,企业资源的综合管理
通过ERP、MES系统的交互,实现了基于生产订单的拉动式物料配送,加快生产物料的流转。结合生产任务的下发,形成生产物料需求,实现物料的拉动式配送。
解决方案架构&优势
方案依托球王会工业互联网平台,将云计算、大数据、物联网等新一代信息技术应用到核心零部件企业的生产管理现场,帮助其完成传统软件的云化升级,新型工业APP的融合落地应用。
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基于数据中台技术和标识解析技术实现异地异主异构数据的全流程管控和追溯: 充分利用数据中台技术,对生产的全流程环节进行数据的有效集成、分类存储和数据复用。同时,结合网络传输技术,产品全生命周期周期的信息数据进行传输至企业数据服务中心,形成集成统一化管理。
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基于One Class SVM的数控机床异常检测模型: 该解决方案基于OCSVM算法,首先对数控机床数据进行清洗,作为训练集特征向量送入OCSVM分类器,构建异常检测模型。
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基于CPS技术的工艺优化: 针对核心零部件产品结构件多、组成复杂要求高等特点,面向核心零部件核心零部件应用数字化设计仿真模拟技术,深度分析优化产品结构,建构装配仿真模拟过程