数智生产制造综合管理系统

数智生产制造综合管理系统是微品致远面向工业与制造型企业所开发的模块化、智能化、灵活部署的生产服务管理系统,该系统采用移动互联网前后端技术、物联网、大数据与云计算技术、SaaS云平台技术、机器学习技术等,结合各类硬件设备与传感器,帮助传统的制造业和工业企业,实现从生产现场设备管理、数据采集到生产设计、生产过程协同管理、工艺管理、产能管理、异常管理、数据建模分析、资源调配管理、预警决策服务等全流程的数字化与信息化,从而提高企业生产制造效率、降低生产经营成本、提高决策科学性与精准度;

微品致远数智生产制造综合管理系统从技术角度,分为底层基础架构平台和上层应用服务部分,其中,底层基础架构平台采用微服务架构模式、容器云化部署方式、运维DevOps模式、独创的AI机器学习技术,将上层应用的各类工业应用服务如制造业生产管理、决策运营管理、数据管理数据等接入并呈现于平台系统中,实现生产数据的可控、可视化,为制造业的生产、管理、运行、规划、建设提供数据可视化可控化的综合服务,促使制造业的生产管理优化升级,打造制造业变革式的工业数智制造大脑。

1. 数智生产管理系统

数智生产管理系统是针对不同行业、不同企业需要的典型场景所开发的能够模块化应用、快速灵活部署的系列工业应用服务,其具体子服务和模块功能主要涉及以下五个方面:

(1)计划管理方面:

实现智能化排产管理:基于大数据建立排产规则,根据标准工时、设备参数、效率、利润率等因素进行智能化排产,实现生产任务与生产资源的最优匹配,实现效益最大化。同时利用滚动排产,有效处理未完成的计划,实现紧急插单、工单暂停、工单临时取消等计划变更的操作,满足计划的临时调度需求,提高计划执行的灵活性。

实现执行情况可视化管理:实时监控可预测的订单交期,为订单按期交付提供依据,提高订单按期交付率;同时对订单执行情况实时监控,直观可见生产情况。通过采集产出数据,监控机台状态,自动分析统计产出达成率,计划完成率等指标最终实现辅助快速决策,提高交期达成率。

实现异常管理:实时追踪影响订单交期达成的工序步骤,找到原因,并进行改善帮助企业及时调整生产效率。

实现物料齐套管理:减少换线领料时间,减少物料不齐套引起的停产损失及避免仓库物料的堆积。

(2)生产管理方面

实现实时数据采集:通过数据采集器实时采集现场的生产数据,准确采集并实时显示产品的生产时间、生产的机台、订单类型、生产工时,生产线平衡率、损失工时等生产信息

实现实时数据和信息可视化管理:生产达成率实时更新,严格监控生产日计划执行,生产达成率较低时可以及时发现;通过当前生产信息界面,可以查看到人员、机台、车间、产品的实时数据;通过工单自动切换功能,及时关闭完工订单和切换新的工单;自动生产KPI报表:根据采集到的数据,自动分析生成生产日报表、小时产量报表、效率报表、损失工时报表等

实现实时数据采集:通过数据采集器实时采集现场的生产数据,准确采集并实时显示产品的生产时间、生产的机台、订单类型、生产工时,生产线平衡率、损失工时等生产信息

(3)质量管理方面

实现质量数据采集分析:实现数字化管理,品质数据实时呈现;采集生产过程各工序的质量数据,自动统计分析每个工单的全检、抽检良品率及整个生产过程的直通率数据。自动生成产品合格率报表、不良现象分布报表、不良原因分布报表、处理措施分布报表。

实现不良追溯及预警:进行不良原因,不良现象,检验时间、人员、工位、工单等信息采集记录;统计维修信息记录,包含维修人员,维修时间,处理措施等;实现维修后重新回到检测、抽检等流程形成不良品的闭环处理;当良品率低于指定值时,系统给出警告,实现品质的预警功能,防止大面积的出错。

实现质量不良分级处理机制:提升质量处理时效性:通过异常管理系统设置不良率异常自动触发异常报警功能,当不良率高于设定值时,自动将报警信息发送到相应级别责任人,并提示产线停线,出库产品退货处理等。

(4)异常管理方面

实现异常数据收集,一键异常呼叫:实现一键异常呼叫、紧急呼叫、管理呼叫,将异常发现和上报时间缩至最短;展示异常处理龙虎榜:异常处理效率排名状态展示,匹配员工绩效;展示异常管理看板:异常信息、统计报表实时直观呈现;针对各类预设异常,提前设置直接责任人、上级责任人并及时呼叫,异常处理超时可实现异常升级,逐级上报,缩短问题解决过程;问题解决后,关闭异常流程,处理过程数据记录,方便问题追溯,历史异常记录查询并形成案例库。

实现异常分析统计报表,帮助企业管理优化升级。系统自动发送日报到需要的人员邮箱,发送内容包括当日异常清单、产线当日报表、车间当日报表、当月异常趋势等。

(5)工艺管理方面

实现作业指导书无纸化管理,查阅管理并随时更新:SOP无纸化,支持PDF、图片、视频多种格式,一键上传,永久保存,保证版本的唯一性;生产过程中SOP一键智能切换。

实现自动调用生产工时,UPH等生产基本参数数据:实时分析实际产出数量与标准产出之间的差异,实时计算分析线平衡率,UPH产出达成率等KPI指标,从而及时发现异常并进行干预。

实现工艺问题一键报警:生产线发生异常问题时,通过异常管理系统一键报警,直接将异常信息通过邮件、微信、电话等信息点对点推送到责任人,提高问题响应速度及解决效率。

实现首件检验报告:首件检验报告电子化管理,记录永久保存。


2. 数智大数据管理平台系统

微品致远在数智生产管理系统的基础上,利用已采集的制造业生产数据,为制造业提供基于云平台、大数据、机器学习技术创新的数据采集、存储、调度、清洗、打标、建模、分析、实时监控、异常报警、数据诊断、决策参考等服务功能,不同设备的数据模型将各类工厂生产数据按需求规则同步到云端,实现制造工业计划、生产、质量、异常、工艺管理等方面的全面数据管理,提高制造业各企业生产管理过程中的数字化水平和决策科学性,降低运营成本,提高企业经营效率。具体平台功能介绍如下:

(1)数据存储:将采集的每个设备的各类数据实现一对一的存储,实现对云端数据库的备份,回溯,删除等功能。

(2)数据处理:数据清洗、调度、打标:数据采集后,对各个企业、各类不同维度和场景的数据进行清洗,对脏数据进行规整化处理,使之符合各场景需求,同时对各类清洗后的数据进行标记与归类,并将这几个环节进行系统自动调度处理.

(3)数据建模:我们采用贝叶斯、决策树、神经网络等多种数据处理模型,基于深度学习的数据技术,提供几十种模型组合交叉形成的高效建模平台,支持对应用企业进行数据深度服务,尤其是当工业企业需要高频下载处理数据以及数据维度特别丰富繁杂时,运用数据建模技术进行深度和复杂性处理,完成企业对海量数据的高效消化、结论导出与应用的决策参考。

(4)数据分析:将数据按规则进行计算,可实现各功能模块按权限给用户开通使用。数据挖掘涉及到的专业算法、系统集成要求等将按照企业需求提供并逐步优化完善。

(5)基于数据的实时监控:结合鹰眼技术进行实时监控抓拍,通过大数据分析提醒和预警.

(6)基于大数据的故障报警:报警信息的分类通过app消息推送提醒用户、并可以通过手机端控制下发参数直接控制设备。

(7)基于大数据的设备诊断:经过大数据实时分析后,生成设备的停机时间图表以及设备故障的趋势图表,可以提前淘汰设备同时不影响工厂的生产效率。


3.核心技术及其核心竞争优势(包括与传统解决方案、与同行的对比分析)

(1)数智生产制造综合管理系统采用移动互联网前后端技术、物联网、大数据与云计算技术、SaaS云平台技术、机器学习技术等,结合各类硬件设备与传感器,帮助传统的制造业和工业企业,实现从生产现场设备管理、数据采集到生产设计、生产过程协同管理、工艺管理、产能管理、异常管理、数据建模分析、资源调配管理、预警决策服务等全流程的数字化与信息化。其中涉及到的核心技术有:

(1)微服务的底层框架与模块化开发应用的技术,以及高并发、高性能、可扩展的IT服务能力微服务的底层框架与模块化开发应用的技术。

(2)运维DevOps模式:DevOps是开发(Development)、技术运营(Operations)和质量保障(QA)三者的交集,应用DevOps模式可以缩短产品推向市场的时间;提高产品质量;实现敏捷开发;改善团队间协作关系,提升整个组织的效率,降低需求频繁变化而带来的生产环境的风险;微服务根据不同业务领域拆分成细粒度的服务,解决了复杂性问题,每个微服务都有自己的数据库,独立部署,容易持续集成和持续交付,根据业务量来水平伸缩特定服务;微服务运维的部署架构,可以自动化部署;持续集成和持续交付;存储、安全、监控;实现服务发现及负载均衡;有效进行资源管理;高可用;灰度发布。

(3)大数据+AI机器学习一体化的数据综合处理技术:

以上这些技术,相比传统解决方案或者同行技术而言,有以下优势: 微服务的底层框架与模块化开发应用的技术,以及高并发、高性能、可扩展的IT服务能力,可以突出实现几个好处:(1)由于底层架构的灵活,可以支撑海量用户与数据的高并发处理,由于上层应用面向的行业、企业很多,每个企业的生产经营和监控数据可能高频更新、叠加,导致数据量会非常大,我们的系统是能支持千万用户设备同时在线,亿级数据吞吐;(2)各功能模块可以灵活拆解组合,面向不同的企业,或者同样企业不同的生产车间等进行功能模块拆分灵活应用,不需要重复开发,最大限度节约成本。容器云部署方式,支持开发级运维DevOps的模式:可以实现自动化运维和容器编排,大大降低部署的人工成本,提高服务治理的伸缩性和弹性空间等; 独创式大数据+AI机器学习一体化的数据综合处理技术:实现了数据采集、存储、调度、清洗、打标、建模、分析、实时监控、异常报警、数据诊断、决策参考等全流程的自动化和系统化,并且在建模和数据样本机器学习与决策上,有机融合了深度学习的人工智能技术,使大数据建模的模型选择性比过去丰富10倍以上,建模与模型训练时间比传统方案降低到10分之一左右,实现了大数据+人工智能的底层强大支撑,使得数据处理与分析水平远超传统解决方案。


4.产品价值与典型应用场景


5.写在最后

当前工业互联网+智能制造已成为新一轮制造业变革的核心主题与国家政策导向热点,据统计,目前中国约有450万制造业企业,这些企业在未来10年,会有接近一半的企业会转型成自动化、智能化生产与管理,这是一个数以十万亿计的市场,以互联网产业化、工业智能化、工业一体化、工业数智化的制造业全面互联网化数字升级转型发展正在快速拉开帷幕。 微品致远致力于为各传统制造业及相关制造行业进行生产管理的全面数字化转型与升级,我们的解决方案会持续满足制造业生产管理的数字化转型需求,利用自身创建的数智生产制造综合管理技术平台及资源,为制造业提供数智管理服务,创造制造业变革式的工业数智制造大脑,实现制造业数字化转型升级。 具体来说,沿着这个方向,我们会将解决方案在未来3年内覆盖1000家以上的传统企业,每家企业根据其具体情况提供硬件接入+上层应用软件+数据处理服务+云服务器资源服务等内容,预计平均每家企业收费30-50万,预计收入3-5亿。