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数字孪生产线—业务可视,解决生产管理的【难、杂、忙】

2023-08-21 11:11:00
在生产管理中,产线的排程排产、进度进展、调度协调、上下游协作等:
往往因为信息不透明,进度延误,开完一个会再开一个会……
往往因为基础数据不准确,进展展现不真实、人员任务排不清楚……
往往因为信息不通畅,协作受影响,一天天的“等”需求……
 
生产管理的“难、杂、忙”
数字孪生产线业务可视
▎ 业务数据不贯通,管理效率低
生产制造涉及计划排程、仓储物流、生产执行、质量控制等多环节,不同环节的数据分散于各个业务系统,单工艺路线就跨越多个车间、数十道工序,再加上内网与工控网网络环境物理隔离,各环节之间仍然存在断点,并未实现数据连续流动,执行与管理效率低下。
▎ 业务数据利用不够,风险难识别
受限于业务和系统的权责边界,难以对生产过程相关的数据资源进行统一标准及全周期的有效管理,使得数据获取程序繁琐、数据利用率不高,大部分企业仅做简单报表应用,数据价值难以充分体现。
▎ 业务进展看不见,管理难度大
生产管控过程未实现透明化管理,管理者无法实时获取生产的计划、产品、设备、质量等状态,无法做到实时对生产线的监控及管理,生产调控缺乏数据支撑。
数据孤岛严重、业务不可视、智能化水平低等问题,成为制造业普遍痛点。另一方面,伴随着物联网、数字化等数字孪生相关技术的成熟应用,越来越多的企业开始基于业务价值的重塑进行场景落地。
生产制造企业与数字孪生正在实现一场“双向奔赴”。
 
数字孪生产线,“业务可视”初尝试
“把工厂搬到虚拟空间里,对于管理人员或者工程人员来说,偌大工厂的管理和生产安排变得没那么困难了。
数字孪生产线业务可视
▎ 面向多维数据集成的数据资产库构建
打通数据壁垒,建立生产管理过程中SAP、PDM、ERP等系统数据和工控网环境下的生产过程数据、调试数据、设备数据等数据的获取和连接通道,实现双网数据贯通与归集。
▎ 基于干净完备的数据,构建数字模型
基于统一数据标准和产品全生命周期的完整描述,同时集合数据采集和数据建模等工作,构建车间产线场景模型,如:工位模型、人员模型、设备模型、车间布局模型等,使产线生产各要素一览无余。
数字孪生产线业务可视
▎ 构建数字孪生应用,实现生产过程可视可控
实时采集与处理生产现场的过程数据,包括:计划进度、物资供应、设备运转等,将过程数据与实体模型进行关联与映射,构建产线总览、计划进度看板、生产保障看板、产线设备运行态势等可视化场景,实现对产线生产的可视可控。
生产过程可视可控
 
一图革新生产管理
工厂里,数字孪生复制的不再是一辆自行车、一件战衣,而是一条生产线。哪个工位需要哪些生产物料?哪个螺丝的力矩超差?“动动手指”就能知道答案。
价值1 上下游业务协同
基于统一的数据标准,实现设计、工艺、生产和测试验证过程数据的统一采集、管理和共享,增强数据的关联性,实现数据的集中管理,促进制造协同。
价值2 产线生产“看得见”
基于“人、机、料、法、环” 的生产对象,实现产线生产管控、设备状态监控等生产业务的透明化管理,基于产线全景孪生,实时获取信息并及时优化生产计划和资源调度。
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