1. 智能化生产

 

某模具生产企业成立于2007年，公司是集各类精密模具设计、制造与销售及五金加工于一体的高新科技企业，公司有500多人的员工队伍，其中工程技术人员占75%，企业生产模式特点为多品种、零批量，按单生产。该企业现阶段处在企业发展的成长阶段，模具订单多，企业发展受设备及管理的束缚，具体表现在如下几个方面：

 

（1）企业的产能不足，无法满足未来几年企业产能提升需求，人员冗余，一线工人数量偏多，企业开支大，产线自动化智能化水平低，导致产品质量偏低，需提升产品品质，提高产品国际竞争力；

 

（2）设备利用率低，资源没有优化。企业资源的利用，产能分配不均，不能很好的完成全年生产计划，需要大量的外协来满足生产需要；

 

（3）设备种类丰富，数据量大，没有高效管理。该企业生产中所用到的设备有几十种，每种设备都有着大量的数据需要处理，同时设备的运行状态也需要监控，企业没有一个高效的管理平台和手段。

 

针对这些问题，项目团队研究和应用了工业云平台的开放接口技术、云采购等关键支撑技术，建设基于工业云平台的智能工厂，形成了可复制的适用于汽车冲压模具行业单件定制化，订单驱动的精益柔性生产新模式。首先进行智能产线设计，设计具备柔性化，能满足模具生产多品种的特性；优化设备布置，在满足建设需求的前提下，要兼顾现有生产布局，避免出现新旧不兼容的情况；优化资源配置，物料，工件配送，周转区的路线规划达到资源利用的最大化；流程重构，改进现有生产流程，重构生产流程。

 

其次进行生产规划与仿真优化，采用仿真平台对产线的布局，动作流程，物流线路进行仿真试验验证，并在试验的基础上有针对性的对方案进行修改，提升设计能力及方案的合理性，提高企业在智能化改造后的整体效益。产线仿真有如下技术路线：

 

（1）瓶颈识别：识别产线设计的瓶颈环节，提高产线平衡率，提高产线设计合理性；

 

（2）计划验证：验证生产计划的合理性，给排产计划改进提供方向；

 

（3）算法验证：验证AGV调度系统，物流调度系统等系统算法的正确性，找出算法存在的问题；

 

（4）设备虚拟调试：在产线正式采购调试前，进行诸如机械手空间干涉调试验证，AGV运行路线碰撞验证等虚拟调试验证；

 

（5）生产过程直观展示：输出产线生产全流程数据的图表展示，对建成后产线的生产情况有预先预期。

 

仿真部分结果如图1所示。

 

 

图1 某模具车间产线仿真结果

 

然后实施云平台应用，实现从INDICS平台接收订单需求，生成销售订单，支撑开展有限产能计划排程，平衡产能，整体实现线上线下业务闭环管理，增强生产计划功能，同时打通客户，供应商之间的信息通路，实现信息从客户到企业到供应商的交互，构建企业的生态圈。从全产业链出发，实现了基于工业云平台的全价值链上所有企业之间的集成和社会化协作的新业态。云制造运营系统如图2所示。

 

 

图2 天倬模具云制造运营系统

 

对产线设备数据、产线运行数据、运营状态数据、质量数据实时上云，运用大数据分析技术，实现生产企业生产过程分析，实现数据驱动的产线设备运营透明高效管理。设备状态监控如图3所示。

 

 

图3 天倬模具设备智能监控界面

 

智能化生产结合智能柔性产线和云平台资源计划管理、运营管理应用，形成MES为核心上连EIM和云平台，下接CNC控制单元、AGV控制单元、机器人控制单元的智能工厂控制系统。系统将企业供需产业链和车间产线生产的每个业务环节串联起来，建立企业和车间互联互通网络架构和信息模型，实现信息的实时传递和产品的混线柔性生产，实现企业内部不同层面系统集成及设备互联、数据采集、过程管控等可视化的生产协同管理的新场景，大幅调高了企业的数字化、智能化程度。

 

2. 网络化协同

 

某高端电子元器件企业研制、生产的电连接器立足于高端领域，产品具有技术含量高、品种规格齐全、耐腐蚀及抗干扰指标高等特点，生产模式为多品种、小批量、定制化。该企业为集团化企业，组织架构为总部-事业部模式，在贵州、上海、江苏等地建有研发中心或者生产基地。在企业生产运营中，有如下痛点：

 

（1）设计协同方面。跨事业部的异地协同设计无协同管控手段，公司暂无统一平台架构的设计工艺系统支撑，与客户、供应商沟通依靠纸质产品手册或电子邮箱，协作手段落后，导致协同研发周期长、效率低；

 

（2）生产协同方面。计划管理缺乏有效的手段，资源调度不合理，生产进度不可控，资源利用率低，订单准时交付率不高；全球化用户数量较多，外协外购配套关系复杂，协作效率低，运营成本高，无有效的产业链上下游企业的协同手段；

 

（3）运营协同方面。企业多个系统及线下的运营数据分散，工厂的透明化程度不高，设备、质量、生产、运营等大数据的分析利用程度较低，无法为企业的生产经营提供决策支撑。

 

针对这些问题，项目团队基于航天云网INDICS平台实施云制造应用，突破了工业云平台、工业云基础支撑与应用的一些关键共性技术，如工业大数据引擎技术，数字孪生制造技术、基于互联网群体智能的协同设计技术等，建设基于云平台的智能工厂，首创数据驱动的企业数字化集成，打通了企业“生产计划、BOM及工艺路线、企业数据”三类业务链，形成数据驱动的企业智能生产新模式。架构如图4所示。

 

 

 图4 基于云平台的智能工厂架构

 

（1）建设CPDM云端设计工艺协同系统，提供与各事业部、客户、供应商的设计工艺协同平台。支撑企业基于三维模型/图文档的跨事业部协同设计的新研发模式，实现企业与供应商、客户间打破异构平台、软件限制的三维模型/图文档网络化协同研发新场景，提高研发效率、质量，缩短研发周期。

 

（2）建设CRP云端资源协同系统，首创订单驱动的满足个性化定制的生产模式，基于云端的多用户订单，驱动生产执行系统、产线PLC准时化生产新场景，提供资源协同、外协外购协同等增值服务，实现跨事业部的库存信息、制造设备信息、生产辅助工具信息等资源的共享，支撑跨事业部的资源计划协同。然后下达排产计划，使其驱动企业MES系统，实现订单驱动，基于有限产能、企业资源（产能、库存、人员等）的车间级优化生产排程，实现数据驱动的网络化智能化混线生产，有效均衡企业库存、产能等资源，提高生产效率和计划完成率。

 

（3）建设CMOM制造运营管理系统，通过工业物联网网关SmartIOT实现产线数据、生产信息的实时采集，开展数据分析应用。基于数据处理、挖掘、分析，实施质量/工艺优化应用、设备远程运维应用、关键设备预防性维护应用；采集线下各系统、各事业部的销售、财务等运营数据，实现数据动态更新，内置关联逻辑算法，实现各业务数据多维度、跨领域的精准运营分析，实现大数据驱动和支撑的企业智慧管理新模式。

 

基于航天云网平台及云应用，建立数据驱动的，链接多事业部、客户、供应商的需求订单-研发设计-资源协同-智能排产-智能服务的数据协同链路，提高了与客户、供应商的协作效率，提高了供应链质量、降低了运营成本。应用产品全生命周期和价值链异构系统集成技术，RFID与IoT技术，集成机械臂、视觉检测系统等执行机构和传感器，打造了网络化智能化生产线，实现柔性化智能生产，形成了制造与服务相结合、线上与线下相结合的新业态。

 

3. 个性化定制

 

红领集团成立于1995年，是以生产西装为主的服装生产企业。红领和很多国内同行一样，以接外贸代工订单开始，是一个典型的传统OEM（外贸加工）工厂。

 

服装加工企业长期处于价值链的最低端，收益不对等，加工生产仅占整体利润的10%，且严重受制于上下游，自身生存十分被动。随着劳动力的成本越来越高，商场、房租、专柜等流通环节占用的费用越来越多，OEM的利润越来越少，企业的盈利空间不断被挤压。随着互联网和电子商务的发展，消费者对服装产品的要求也越来越高，个性化、差异化愈发显著，传统的服装生产工艺已经越来越无法满足服装产品的快速迭代以及消费者的个性化需求。

 

服装企业亟需依托互联网、智能制造进行产业升级，既能保证传统制造时代大规模标准化生产的产能和效率，又能够解决互联网时代服装消费者的个性化需求。

红领集团从2003年开始思考布局从成衣生产到个性化定制转型升级。通过应用工业云的云营销供应链管理技术、工业大数据等关键技术，形成了以用户需求为主导的新生产模式，满足了市场多样化需求；利用互联网思维和信息化手段，研发出个性化西服定制柔性生产线。在大数据的基础上，建立人机结合的定制生产流水线，用以实现计算机辅助下个性化定制服装的高效快速生产，形成了C2M（Customer to Manufacturer）商业生态，以消费者的个性化定制需求，驱动数字化智能工厂进行工业化生产。

 

个性化定制的首要途径是实现数据的标准化，红领集团采用数据建模的方式，分解以往客户的定制数据，包括领型、袖型、扣型、口袋、衣片等，并灵活搭配组合，形成一个拥有各种设计和款式的数据库。使用智能量体仪在前端精准的采集人体数据，数据传送至大数据定制中心，生成人体三维模型数据，并和已存在的二维布片数据相匹配，计算生成所需材料的消耗量、面料的裁剪方式、工艺路线等数据，从而将客户的个性化需求转变为尺码、规格、衣片、排料图、生产工艺指导书、物料清单等各种标准化数据。数据库具有动态更新功能，随着版型数据的迭代更新优化组合新的不同方案，同时考虑腰围与立裆、肩宽与前后片等数据之间的关联规则，以满足驼背、凸肚、溜肩、坠臀等特殊体型特征客户的定制需求。

 

大规模个性化定制需要突破传统个性化定制中周期长、产能低、成本高的难点，必须考虑使用流水线的生产方式，将个性化信息与标准的流水线相融合。红领集团采用工艺分解的方式，将传统方式中由一个员工完成的动作按工艺规则分解成多个工序，融入到生产线中，每个员工只负责一个工序，每个工序所需时间作为标准工时，某一工艺的标准工时就是该工艺所需所有工序标准工时的总和，这样就由一个个标准操作模块构成了整个服装产品的加工过程，这些操作模块所需工时、工作量、物料、工艺要求等信息都是标准的，可以按照一定的工艺规则提前匹配好，使得每个操作模块都能实现流水线作业，促进生产效率和产能的大幅度提高。

 

智能改造后，红领集团实现了企业内外部营销管理一体化的新业态，提高了产业链中的营销协作能力和效率；模块化定制、远程定制的新场景也促进了企业产销动态平衡，将“产销合一”做到了实处。红领集团目前每天能生产3000套个性化定制服装，订单交货期从３个月缩短至７天，在全球经济萎靡的大背景下，红领产值连续五年增长100%以上，利润率达到25%以上，如图5所示。

 

 

图5 红领生产周期缩短至7天

 

4. 服务化延伸

 

在工程机械行业，传统的设计研发依靠团队的一线调研，或者内部渠道市场反馈来改进和设计产品。市场销售计划或者运营决策，也依靠人为主观判断，难免出现数据失真。企业做出的设计、运营决策都无法满足市场需求。而新时期客户亟需对运行轨迹、运行状况、工作效率进行直观了解，以及提供对设备管理、运营预测性建议的智能服务。这些也是制造商提供高价值服务的竞争焦点。

 

三一重工在2008年启动工业互联网项目，2016年组建树根互联技术有限公司，打造了工业互联网平台--根云，开始独立运营。三一重工对所有出厂设备都安装了智能终端，同时为售后服务车辆和服务工程师配备智能终端或智能手机，在后台管理平台上，服务资源的位置、忙闲状态一目了然。通过智能调度，当监控到客户的设备发生故障时，公司可以就近调配工程师、配送配件，不但提高服务质量，减少客户的停机损失，还能极大的节省服务成本，更节能环保。三一集团依托工业互联网技术，实现人、设备、应用场景的互联互通，连接了设备和服务资源，从根本上改变了原有的服务模式，从被动服务变为主动服务，实现了从制造商向服务商的转型。

 

通过利用工业云的网络通信技术、工业大数据分析等支撑技术，三一自主研发了大数据存储分析平台，通过大数据分析，进一步优化智能工厂配件周转的状况，在保证服务水平不变的前提下，库存水平下降近50%，对配件需求预测的准确率提升了25%。同时，通过数据建模分析，设计师发现起重机第五节臂的受力最重，于是对起重机第五节臂进行了加固处理，优化了产品设计，大幅度提高了为客户服务的能力，实现了售后服务的全网络支持和保障资源研制过程的用户参与的新场景。

 

通过利用工业云的智能诊断、装备健康管理等运保障服务技术，三一集团打造了智能化服务体系，主要面向四个客户层：操作手、设备机主、代理商和研发人员，能够提供五大类共100多项子功能：设备管理、服务支持、市场分析、统计管理和大数据分析，实现了装备全寿命周期数据管理和用户行为的全网络跟踪的新业态。

 

三一集团开发的易维讯智能服务APP（图6），不仅能实现对设备的智能管理，用户还可以在APP上免费发布租赁信息和需求信息，快速找到需要的操作人员或合适的工作。为机主、操作人员、客户之间搭建一个快速交流匹配的平台，实现信息共享，互联互通，有效促进各岗位之间的交流互动；通过将设备、用户、厂商等要素有机集成，形成了以用户为中心、人-机-物融合的互联化、服务化、协同化、个性化、柔性化和社会化的工业云保障服务的新模式三一重工对国内众多设备的运行状况的统计数据，甚至作为我国宏观经济运行预判的重要依据。

 

 

图6 三一重工推出的易维讯智能服务APP

 

引自：《工业云研究与实践》（作者：李伯虎，柴旭东）