工程机械行业工业互联网实践Word文件下载.docx
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2行业对工业互联网实施的业务需求
一是提升生产过程智能制造水平,提高装备核心零部件生产效率与质量稳定性。
核心自主研制零部件是产品功能、安全的重要保障,如何通过产线的互联改造、智能控制、大数据分析,缩短核心零部件新产品研制周期、有效降低不良品率、提升生产效率,提高设备能源利用水平,成为当务之急。
二是实现人、机、料、管理流程、管理系统的广泛互联,提高流程效率,降低运营成本。
随着企业全球化业务的发展和产品市场占有率的提高,产品的种类越来越多,客户对产品的个性化定制需求越来越广泛,零部件种类和供应渠道也越来越多,物流模式越来越复杂,如何实现跨业务模块的流程优化、多信息化平台的高效集成应用,公司与客户、代理商、供应商、第三方物流公司之间的横向端对端集成,其需求越来越迫切
三是高度离散场景下,用户个性定制化需求不断增加。
对于复杂的工程机械等大宗型产品如何有效的基于用户的需求研发设计,如何高效的将客户的需求转换成可供生产使用的制造工艺技术文件,以及如何在有限的成本范围内快速的交付小批定制化产品,是工程机械行业面临的新命题。
四是智能化服务能力提升是实现工程机械可持续发展的必要前提。
装备制造厂商在主机市场渐趋饱和的环境下,实现企业可持续发展,必须严格控制主机故障率,延长设备服役时间,降低工厂生产设备及工程机械产品能耗。
而运用大数据分析、互联网、物联网等手段,加强服务全生命周期管理,促进主机合理使用及设备残值再利用,完全符合市场、政府导向及环境需求。
未来以企业为主导的产业互联网蓬勃兴起,以物联网、大数据、云计算为代表的信息技术深化应用,将成为改造、提升工程机械产业的强大力量。
随着互联网及信息技术的飞速发展,让以工程机械企业为代表的传统工业企业感觉到转型升级实乃燃眉之急。
只有充分借助大数据、物联网、信息化等数字化技术,在产业互联网的热潮中,帮助企业深度挖掘潜在用户,有效进行全网布局,才能降低企业运营成本,提升企业综合实力。
3细化应用场景一:
供应链协同创新应用
应用场景描述
在国内经济全面进入新常态大环境下,工程机械行业持续低迷的发展态势,传统制造业的发展愈发进入瓶颈状态。
企业之间的竞争,逐步演变成供应链和供应链之间的竞争,传统的供应链管理模式下,存在诸多现实问题,如成本控制问题、可视化问题、编码不统一的问题、业务协同问题、全球化问题等,这些问题成为阻碍企业和行业健康发展的瓶颈。
随着《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》和国家工业互联网发展战略的相继出台,新兴信息技术与工业技术的融合成为传统企业发展的全新助力,亟需探索标识解析技术在工程机械行业的深度集成应用。
建设工程机械领域的智能供应链管理系统,利用工业互联网平台的数据集成与物联接入能力,将领域内供应链上下游重点企业的信息系统数据和设备、产品或零部件的物理采集数据与平台进行对接,基于标识解析技术建立标识解析体系在智能供应链建设中进行深度应用。
智能供应链系统基于工业互联网平台形成一套编码规则与接口模型,对物联网对象进行全球唯一标识,通过标识解析服务实现异构系统间信息共享与实时追踪,形成易操作、可定制、可复制的综合解决方案,实现产业链各方协作,推进物流、信息流、资金流全方位融合,供应链运营成本显著降低,供应链智能化水
平显著提升。
应用场景实施架构
针对供应链管理存在的信息不透明、协同性差、流程不统一、成本控制及供应链风控难度大等问题,构建面向工程机械行业智能供应链管理平台,满足工程机械行业采购管理、物流管理、智能仓储管理、产业链协同、产品可追溯等业务需求。
面向工程机械行业的智能供应链管理平台从上至下由终端访问层、应用服务层、标识解析层、工业互联网平台层与边缘层构成。
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终端访问层面向零部件制造商、经销服务商、整机制造商、物流服务商与维修服务商提供用户访问入口,不同类型用户可以通过传统PC端、
智能手机端、专用查询工具或微信二维码等方式访问获取系统的智能供应链系统服务。
应用服务层基于工业互联网平台微服务框架进行构建,面向终端访问层提供系统核心服务,包括用户权限、采购库存、产品信息溯源、质量反馈等,各类微服务能够实现跨平台、跨语言的互联互通,支持各类不同的终端访问设备。
标识解析层为智能供应链系统的核心,基于标识解析技术,提供标准的标识注册、分配、解析、关联、身份认证等服务,将设备进行唯一标识管理。
工业互联网平台层为智能供应链系统提供IT基础设施资源,基于微服
务的开发运行环境与大数据存储管理服务,能够对接信息系统与物理设备进行数据采集与处理。
边缘层为各类信息系统与物理设备,信息系统通过ETL数据集成工具将
数据提取到工业互联网平台中,物理设备通过边缘信息采集终端与设备的物理接口(如RS232/485/以太网/CAN总线等)对接,将各类工业协议转换后提取设备实时工况信息通过云端网络传输至平台。
预期应用价值
采购需求实时发布
生产计划实时转为采购计划,供应商可通过标识解析自主解析实时获取
新的采购需求及计划变动情况,安排生产及备货。
可视化仓库
整机制造企业可实时获取到不同供应商系统的备货情况、物流配送情况,仅需对异常情况(如备货不及时、超量备货等)进行跟踪,大幅降低人力及时间成本,降低供应商库存成本,降低因供应商超量备货面临的产品改型风险,,促进零库存管理目标实现。
整机及核心零部件信息追溯
整机制造商、物流商、经销商及客户、维修服务商可通过标识解析授权机制获取到整机自装配、下线、发车、运输、整机运行状态等全生命周期的相关业务信息与实时数据,并为用户提供产品一体化增值服务。
探索新后市场服务模式
根据市场质量反馈数据,通过标识解析反向解析获取同批次零部件产品潜在质量问题,为维修服务商及备件服务网点提供数据支持,向用户提供主动检测及维修服务,提高市场服务响应速度;
同时倒逼整机制造商及供应商进行质量改进提升。
应用案例一:
徐工集团协同供应链平台
徐工集团以大型主机厂为核心,联合核心零部件制造企业,基于汉云工业互联网平台打造企业柔性、敏捷、智能的供应链体系,打破组织内部及组织间已存在的业务孤岛、信息孤岛,将上下游企业组成整个产业系统的协同供应链网络,集成各成员的核心能力和资源,有效地规划和管理产业链上发生的供应采购、生产运营、分销和所有的物流活动,特别是产业链所有相关方之间的协调和合作,实现采购、物流、信息流、资金流的全方位融合,获得供应链在管理、技术、资源等各方面的强大竞争优势。
通过标识解析技术实现对象的标识、解析和信息互通,包括在工厂内部,根据需求对拟跟踪对象进行标识,既包括设备、零部件、在制品、产品,也包括部门机构、订单、工艺、人、行为等对象;
部署标识解析管理系统,实现高效率、低成本战略支撑,提升生产体系协同;
实现对产品全生命周期管理以及各级异构系统之间的信息交互及管理。
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供应链运营成本降低20%,供应链上的节点企业按时交货率提高15%以上,
订货到生产周期时间缩短20%-30%,供应链上的节点企业生产率增值提高15%以上,实现整个供应链网络的增值,从而提高供应链的整体竞争力。
同时借助智能供应链体系打造新型全价值链生态圈,重塑产业链、供应链、价值链,引领工业企业向服务型制造的转变。
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应用案例二:
徐工集团备件管理平台
对于离散制造行业,主机销售的利润越来越低,而备品备件的销售成为各公
司的重要利润来源,搭建集团级私有云平台,构建统一的备件支持网络,实现中
心库存、区域库存、经销商库存精准管控。
减少库存资金占用,提高备件供货能
力。
徐工集团备件管理平台以备件供应链管理为核心,提供备件的计划、采购、
库存、供销、追溯等功能,并通过大数据分析提供科学可靠的备件计划体系,实
现备件管理的持续优化改进,平台可作为一个独立的产品提供给用户,同时可与
物流、生产经营、售后、设备管理等系统对接,形成涵盖制造业生产、采购、物流、财务、研发、售后为一体的生态体系。
通过标识解析实现条码与关重件信息、条码与供应商信息、条码与单据信息绑定,实时查询物流和凭证流,实现备件全生命周期数据的互联、共享,建立客户端的查询认证机制。
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徐工集团备件管理平台已在徐工集团全面应用,实现对接产品设计数据生成
数字化档案,一机一册对零部件精准定位;
打破生产商与分销商信息孤岛,为其
提供高效开单、分销服务;
提供备件采购、库存、供销、追溯等功能,可与研产
8%、提升
供销服系统对接。
目前,徐工集团备件管理平台可有效提升分拣效率仓库利用率6%、降低备件库存8%、库存周转率提高5%。
另外,备件管理平台已打破行业边界,成功输出至有色金属行业,为该行业龙头企业打造供应商全面参与的采购云平台。
4细分应用场景二:
离散制造智能工厂
智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网、大数据、人工智能等新
代信息技术加强信息管理和服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程,同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智能工厂建设的基础就是现场数据(人、机、料、法、环、测)的采集和传输,数据信息使操作人员、管理人员、客户等都能够清晰的了解到工厂的实际状
态,并形成决策依据
(1)现状冋题及需求
目前,工程机械行业智能工厂建设及发展面临如下问题:
现场设备互联难度较大,无法实时获取设备运行数据;
MES与ERP、PLM等系统集成度低,数据流无法贯通,同时MES无法与现场设备进行数据交互设备巡检等维护工序依赖人工介入,无法实现数字化管理;
缺乏故障分析模型,未开展现场设备的预测性维护工作;
生产设备、物料、人工等生产资源利用率较低;
订单执行的全过程无法实时跟踪与管控。
因而,工程机械行业智能工厂建设及发展在如下方面具有迫切的需求
亟待增强数据采集能力、系统间的数据交互能力;
借助大数据技术,实现异常事件的分析与预警、订单执行的实时
监控、生产的智能排程、资源调度管理的可视化等。
(2)预期应用价值
工业互联网相关技术在生产制造的深度研发和大规模应用,将有利于推动设
备智能化改造、网络互联、数据和系统集成,创新生产经营管理和产业协作与服
务模式,提升生产质量和效率,为未来实现高度柔性生产,实现从“传统制造”到“服务型制造”的升级提供了坚实的设备管理与联通的基础。
通过PCC生产控制中心的建设,对生产过程中物料、设备、辅助
生产资源等数据采集,并集成PDM\ERP\CRM\MES等应用系统,与实现订
单执行与生产现场的集中管理与调度。
帮助制造业产线实时了解整机的实时工况、运行状态,运维保养
情况,减少整机故障,降低整机故障时间。
对运行大数据的处理与建模,帮助产线在产品研发、质量改进、提升产品质量、快速解决故障提供数据支持,实现产品全生命周期的效率提升,提升产品市场竞争力。
生产数据结合CRM系统的应用,有助于确保产品符合市场需求,在新产品开发中,增加客户使用数据的支撑,能够从供应链的角度,完善对新产品设计、开发、客户服务等内容。
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应用场景的实施架构
(1)厂内设备互联与数据采集
利用智能装备实现生产过程自动化、机器换人,提升生产效率;
同时搭建工
业生产物联网,通过网络连入机台,实现机台的生产信息采集、机台互联,实现
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控制与数据传输,使机台使用率最大化。
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(2)智能化生产执行过程管控
通过对现场设备的物联集成(如:
生产设备、物流设备、检测设备),实时
采集设备运行参数,通过工业云将数据传送至MES,同时实时接收MES下发的控制指令,最终反馈至相应设备,从而实现对现场设备的数字化管理;
通过对现场设备运行数据的实时分析处理,对生产过程控制、工艺优化具有重要意义。
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(3)智能化立体仓库和物流运输系统
智能化立体仓库和物流运输系统实现装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、
配盘功能,并与AGV配智能化立体仓库和物流运输配套实现工位物料自动配送
至各个工位。
实现生产车间的工单管理、物料追溯、物流缺料超龄预警。
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产过程监控及排产计划,自动提前下库,波次下架;
依据先进先出原则,防止呆
滞料产生;
智能化的分拣、盘整指引。
从零部件出库到工位的定位,至用装配时
间相吻合的物料配送管控。
(4)智能化生产控制中心
根据未来需要帮助MES系统打通底层生产设备的连接以及总控平台,建议
建设生产控制中心PCC。
PCC生产控制中心,通过对生产过程中物料、设备、辅助生产资源等数据采集,并集成PDM\ERP\CRM\MES等应用系统,实现订
核心业务包括生产计划与执行管控、质量
管控、物流管控,以及生产现场视频监控等。
管控对象由人变为机器,信息指令底层化,生产加工、物料配送、质量检测自动化、柔性化。
应用案例:
三一重工18号智能工厂
18号厂房是三一重工为打造世界一流混凝土泵送机械制造基地投资兴建的
重大项目,主要用于泵车、拖泵、车载泵和搅拌主机生产。
18号智能工厂从产
品设计一工艺一工厂规划一生产一交付,打通产品到交付的核心流程。
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18号智能工厂总体架构如图所示
1)通过全三维环境下的数字化工厂建模平台、工业设计软件,以及产品全
寿命周期管理系统的应用,实现研发的数字化与协同;
2)通过多车间协同制造环境下计划与执行一体化、物流配送敏捷化、质量管控协同化,实现混流生产与个性化产品制造,以及人、财、物、信息的集成管
理;
3)基于物联网技术的多源异构数据采集和支持数字化车间全面集成的工业
互联网络,驱动部门业务协同与各应用深度集成;
4)通过新技术的应用,实现公共资源精细化管理,包括在制品资源跟踪定位、叉车定位、人员定位、设备资源定位、数据采集、无线通信与数据传输平台;
5)通过自动化立库/AGV、自动上下料等智能装备的应用,以及设备的
M2M智能化改造,实现物与物、人与物之间的互联互通与信息握手;
6)利用信息系统,并借助与PDA、平板电脑等移动设备,支撑检测数据的采集、以及质量体系的建设;
利用SPC分析,提升过程质量的监控;
7)借助企业ECC的硬件平台(大屏、监控设备)及现场PCC生产中心设备,对生产现场进行集中管理与调度。
18号智能工厂建成投产后,成功打造从订单到制造的过程自动化管理、符
合工业4.0纵向集成模型的样板工厂,实现“产品混装+流水”线的高度柔性生产,具备20个工位,30余种型号混装、年产300亿的生产能力,2015年成为国
家首批智能制造试点示范项目。
经过几年的运营,18号智能工厂取得了令人瞩目的效果:
1)人均产值提高24%,可比制造成本节约1亿元,直供上线率提高到24%;
2)在制品减少8%,刀具消耗量降低12%,线边缺件率降低75%;
3)现场问题对象-质量信息匹配率100%;
4)物料齐套性提高14%;
5)单台/套能耗平均降低8%;
6)原材料库存降低30%。
5细化应用场景三:
产品全生命周期智能服务应用场景描述
随着工程机械行业市场疲软、竞争加剧、产品和服务同质化日趋严重,亟需借助互联网、物联网、大数据分析等新技术,打造新常态下在售后服务领域的领先优势,引领行业产品售后服务和质量保障体系达到新的高度,带动装备制造业
整体售后服务水平提升,提升国际市场竞争力。
(1)行业发展提出实时设备状况管理要求。
装备制造厂商在主机市场渐趋
饱和的环境下,实现企业可持续发展,必须严格控制主机故障率,延长设备服役
时间,降低工厂生产设备及工程机械产品能耗。
而运用大数据分析、互联网、物联网等手段,加强服务全生命周期管理,促进主机合理使用及设备残值再利用,完全符合市场导向及环境需求。
(2)客户需求和售后服务脱节要求工程机械提升服务能力。
工程机械往往
在环境复杂的建筑工地作业,设备运营管理的好坏直接影响客户的收入,而作为
一台复杂的机械设备,操作及维修保养的技术水平往往要求较高,目前国内外各
大厂商服务水平,均仅仅停留在通过有限的技术熟练人员实施服务的狭义服务上,遭遇诸多问题:
远程售后无法实时操控了解情况。
巡检人员繁忙无法及时响应、巡检周期长。
无法进行售后维护数据采集、售后分析困难
故障排除滞后,等等。
如何降低设备管理及服务人员技术要求,实现设备智慧管理及“人人皆可服务”的广义,是工程机械服务能力提升必须考虑的问题,也是引领行业变革的重
大机遇。
(3)经营模式变化推进行业改进。
当前工程机械行业受困于宏观经济形势而市场需求降低,工程机械企业为寻求新的利润增长点,在主机销售受阻的前提
下,必须加强零部件再制
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