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西電寶雞電氣企業管理處副處長江小剛:西電寶雞電氣智造歷程及創新點
來源:ENI經濟和信息化網  作者:江小剛 2019-04-03 12:25:00
智能制造的前提是要具有一定的基礎,傳統的制造也罷,未來的制造也罷,這個基礎是我們實現的智能制造重要保障。精益管理就是打造智能制造基礎的一個有效手段,有精益研發,精益供應鏈、精益生產、精益營銷等等,它是一個體系,

我們公司屬于是傳統制造業,對于云的呼之欲出我們既欣喜又有很多困惑。今天跟大家分享的內容是我們所實施的智能制造項目,周總說智能制造的基礎是云,起先我們沒有這樣的感覺,但這個項目做完之后我改變了之前的想法。

我們在智能制造方面做了兩個項目,第一個是2015年工信部智能制造新模式項目,第二個是2018年工信部智能制造試點示范的項目。2015年在項目申報時工信部就針對幾個重點領域提出遴選的要求,由于我們是做中、低壓開關輸配電裝備有一定的代表性,所以獲得了參與項目的機會。2015年5月份進行項目申報,6月8日后國家兩部辦公廳發放了文件,我們的項目被工信部選定。

2015年項目的總體投資約2億,國家支持資金2700萬。項目建設周期2014年1月到2017年12月為周期,我們制定了三步走目標,一是建設具有行業特征智能制造的工廠,二是提升企業自身的總體運行水平,三是提煉出能在同行業中推廣的成果。

西電寶雞電氣智造歷程及創新點

主要建設內容

申報項目的時候分五個業務模塊,一是數字化車間整體規劃和標準制定,二是數字化研發系統建設,三是數字化智能制造系統建設,四是數字化車間能源管控,五是數字化制造環境支撐。模塊的選定是以國家工信部要求建成后的實際效果為依據,并把這個效果返回到實際業務場景中,通過針對性地提升業務能力把這些效果展現出來,然后列出來我們要依靠的技術(系統),最后形成一個項目推進的路線圖。

我們智能工廠功能架構吸取國外先進企業的一些經驗,自下而上可分為五大層,第一層是智能制造的基礎設備層,第二層是設備的運行在線監測層,以前對于設備來說,只是開停啟停狀態,現在我們加了一個系統,負責采集設備運行狀態和加工信息量,在這個層底下還有數據總線、第三層是車間和精益制造執行層。車間內部需要設計,制造執行管理系統,包括質量大數據、能源管控。第四層是企業運營管理層以傳統的ERP為主,要給管理層做一些管理的支撐,貫穿于整個企業的始末,最后一層是運用大數據等技術為支撐的智能決策層。

同時還有三個具體的保障體系。一是智能制造基礎保障體系即我們講的一些技術。另一個智能制造的標準體系是指導實施并驗證項目成果的標準,開關電氣制造行業必需有智能制造標準體系。最后是試驗驗證體系,電氣產品要做一些相關的實驗,取得相關實驗驗證以后才能準入市場即要遵循準入機制。

數據管理標準及系統是我們做的一些很基礎的東西,但當時也付出了很多,首先要好主數據分類,再做數據清洗,我們做數據化轉型要靠數據驅動,但原始的數據已經驅動不起來。我們公司傳統的主數據管控六大類數據基礎,針對是智能制造這是不夠的,我們必須加一些有自己制造特點的東西進去,最后我們將主數據擴展為11大類,把主要數據管起來,規范起來包括一些加工的工藝信息、工裝模具等管理信息。第二個基礎是做數據規范,先做好數據定義,確保以后的數據能在各個系統充分共用。

在產品設計方面基于MBD的三維工藝設計與仿真平臺是我們的有效手段,我們行業的特點主要以裝配為主,元器件基本以外購為主,鈑金加工成為我們主要的加工內容。所以引入三維工藝設計來加工柜體,(因為PDM上的比較早,當時還沒有相應規范,沒有把樹形結構搭出來)我們現在要靠三維工藝,做基于工位的裝配工藝,用于指導工人完成當天的工作。另外是做工位的齊套性檢查,工單下來之后,指導我們如何把這個活干好,檢驗裝配物料齊不齊,零配件齊不齊。生成工位的三維裝配指導手冊,不管員工怎么換,都能利用簡單的培訓過程,在很短的時間里快速掌握裝配要點和裝配規范。

精益產線設計和虛擬生產仿真平臺是虛實結合手段,構建起數據模型。有仿真需要大量的基礎數據,但對于我們來說數據還不足以支撐,所以我們先要從物流仿真入手,先把物流配送這部分做起來,隨后再做其他相應的如工位,設備、產線的仿真。這部分的核心還是需要基于精益管理的實踐來職稱。

我認為制造最核心的系統是“MES”系統,它驅動整個企業生產加工過程。對于我們行業來說,需要做兩個最關鍵的事情:第一是拿回訂單,這對企業很關鍵,因為市場是龍頭。第二是按期履約和按期交付,合同簽訂之后,我們就要對客戶負責,按客戶的要求把客戶需要的東西送過去。因為行業的特殊性,我們需要突破瓶頸。要充分提高內部效率,從設備層到車間層,再到企業運營管理層,要實現“實物流”和“數據流”的同步,這樣智能制造的效果體現出來了。MES系統提供了以設計、供應、生產和設備等情況形成多級計劃生產作業計劃,這是它的一個特點。

做斷路器的質量大數據分析系統對于我們來說是一個挑戰,我們行業一直在向國外企業比如ABB,西門子,施耐德學習,現在我們已經學會了他們的產品的形,但是神沒有學起來,可以說我們的一直在跟隨,從來沒有超越過。這幾年制造技術和制造工藝水平提升以后,我們面臨的新問題是國外企業已經采集了大量的數據,有了解決未來的問題能力,我們還必須跟著人家跑。因此,我們也在思考,我們有西電、西高院,有全國的數據,為什么不能把這一塊建起來,為什么不能較早布局?如果建起來我們就可以做自己的斷路器產品,這作為嘗試算是第一個吃螃蟹的人,至于效果會怎樣三五年之后就能看到吧。

智慧能源管理系統即綠色制造,當時按照工信部的要求就是要降低能耗,所以我們把水電氣有效地管理起來。另外,現在我們總體廠區占地面積約21萬平方米,三個主要廠房上有布置光伏發電,5.9兆瓦光伏項目發的電足夠我們自己用,還可以發電上網。

項目技術創新點

我們的生產技劃是多級計劃排程體系,把技術設計、采購信息、加工設備、工藝等相關信息合并起來,形成執行度非常高的生產作業計劃。

再一個是設備之間的互聯互通,檢測設備安裝到產線上,將檢測信息實時融入大數據分析系統,以便對它進行實時采集分析。

而內部交付最大的瓶頸有兩個,一個是設計效率,一個是采購周期,用戶指定的產品非常多,外購件是最不可控的因素,設計變更也是一個問題。如何提高設計效率和準確率?之前做了很多項目但一直找不出一個共性的問題,每次設計都需要在基準模型上進行變形設計,工作量較大效率不高。現在運用大數據的手段,把以前的七八萬面柜子的設計信息放進去進行抽取最后形成模型,在后期做設計時進行模型比較,快速的生成工程模型,提高了設計效率。

就我們而言,我們在智能制造行業里有幾個創新性,我們買了一條德國通快柔性生產線,這個線非常先進,堪稱國際一流。我們自己的制造質量大數據分析系統和設備在線監測系統,將設備加工信息采集出來給其他系統進行調用并提煉出主數據的特點。在這里我不是基于傳統的主數據把我生產加工信息融到里面去,而是MES從設計開始就把精益理念融入進去,當然我們進行了很多的學習,所以我提了一個口號,智能制造的基礎是精益管理,智能制造實現的目標是精益管理。

總結一下,智能制造的前提是要具有一定的基礎,傳統的制造也罷,未來的制造也罷,這個基礎是我們實現的智能制造重要保障。精益管理就是打造智能制造基礎的一個有效手段,有精益研發,精益供應鏈、精益生產、精益營銷等等,它是一個體系,企業精益貫徹的好,上任何系統都可以水到渠成,都可以取得我們預期的效果。MES是智能制造的核心系統,但是如果你不了解企業的精益,企業精益管理的目標,精益要達到的效果,那就不要做。不要拿傳統的MES模塊套用我的現場,除非符合企業的特質,符合企業的現狀。

編輯:張潔
關鍵字:       MES  智能制造  大數據  江小剛   
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