前言
随着互联网与工业融合创新,通过以物料编码为基础,建立新型的数据体系,对数据的挖掘和分析,工业大数据集成应用将成为工业互联网应用的核心,将创造更多价值。应用领域包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。鉴于北京中清研信息技术研究院在制造业多年的研究积累和在电子商务行业人才培养领域的独到优势,我公司选定中清研作为此次物料编码项目的管理咨询方。目前,项目已经顺利完成并落实应用,达到预期的目标。现对此项目案例进行分享,以期共同探讨工业大数据在装备制造业的创新应用。
一、企业背景
上海电力修造总厂有限公司(简称SPEM)成立于1956年,是世界500强企业中国电力建设集团公司旗下,集产品研发、设备制造、工程成套和技术服务四大功能为一体的能源装备整体提供企业。
公司现有员工800余名,拥有大中型精密数控加工机床、先进检测设备及各类通用、专用设备500多台,建有国内最先进的锅炉调速给水泵、液力偶合器产品和立式凝结水泵试验台,通过ISO9001:2000版质量体系认证,获得数10项国家级实用新型和发明专利。公司大力实施以百万千瓦超超临界火电机组和百万千瓦等级核电机组给水泵为研发重点的 “双百战略”,力求在原始创新上跨越新高度,公司始终走在先进制造业的道路上,目前,中国制造企业大都追求规模效益,而在服务经济时代,对数据的挖掘和分析,将创造更多价值。企业规划数据体系的目的是创造价值——为客户创造价值,为自己创造价值,为社会创造价值。应用领域包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。
1.1 企业面临的问题
1.1.1 产品及工艺特点
①产品方面:产品结构复杂,产品品种多且不固定,产品构成随市场变化而变化。由于产品结构复杂,设计任务很重,不仅需要不断开发新产品,而且在老产品生成过程中也有大量的变型设计任务,因此企业要求具备较强的产品开发能力,包括产品性能、材料性能、流场分析等方面的研究能力。
②工艺方面:每种产品的生产都需要经过毛坯制造、机加工、热处理、部套装配和整机装配过程,但不同的产品制造工艺仍存在很大差别。
1.1.2 经营管理特点
①泵行业的客户较多的集中在水利、化工、冶金、电力、矿山、煤炭、建材等行业, 基于这些行业的特殊性,系统化整体的订货模式比较普遍,通常有面向大型项目的总体解决方案,项目型个性化需求越来越迫切。
②由于产品销售周期长,一些大泵产品通过项目回款的跨度甚至长达一年以上,销售利润难于分析。再加上产品结构和生产过程个性化程度高,特别是对于项目型的水系统产品,成本核算尤为复杂,难于精细化管理,通常多采用粗糙的统计和核算方法。
泵行业具有通用机械行业的共性,也具有其行业个性。生产方式既包括标准产品的大批量生产,还包括单件小批的个性化生产。 在制造模式上,不仅需要支持多品种、不同批量的生产类型,还需要支持单件生产类型、库存备货式生产及项目型个性化生产模式等。 产品生产周期长,生产周期短的达 1-2 周,生产周期长的达半年以上。同时还有很多配套设备及零件的采购工作,生产计划难于控制,导致生产过程变动频繁;再加上个性化要求多,生产过程个性化管理要求高,生产过程也难于控制。
据初步估计,泵销售订单的变更占总订单的比例高达60~80%。订单变更的种类大致包括:
①改需求产品的技术参数;
②增加销售订单中产品的数量或增加新产品;
③减少销售订单中产品的数量,甚至取消销售订单;
④销售订单中产品的单价或交货期发生变化。
标准件、外购件和自制件的齐套(规格、材质、数量、交货期和质量等)直接影响到产品总装进度和交货期,由于突发情况较多(如客户急单、抽单、变更及其他情况),装配进度一旦由于某种原因未能按计划执行,就会导致现场等待和个别零件积压占据装配面积等情况。 如果不能有效防止并及时调整计划,则会造成恶性循环。
1.1.4企业数据特点
随着企业智能化数控设备的应用,工业物联网中存在多种传感器,存在多种通讯协议和数据格式,各种工业数据的采集和解析将比其他行业更为复杂,工业大数据的数据挖掘与可视化也要符合工业生产的具体要求,建立符合企业生产领域的优化、运筹、决策分析模型。制造业企业需要管理的数据种类繁多,涉及到大量结构化数据和非结构化数据:
①产品数据:设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。
②运营数据:组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。
③价值链数据:客户、供应商、合作伙伴等。
④外部数据:经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
随着大规模定制和网络协同的发展,制造业企业还需要实时从网上连接众多用户的业务场景数据,并通过网络协同配置各方资源,组织生产,管理更多各类有关数据。
为了解决上述问题,梳理现有的与产品相关的所有数据:原材料数据、产品结构关系数据、图纸名称数据、图纸关系数据、图纸标题栏数据。其中,过程数据指的是:过程定义和管理、权限审批和分配、 机、电、液、传动设计接口、标准和工艺审查、归档发布、打印控制。
产品
BOM和工艺BOM 梳理过程中,我们引入物料的概念。指:产品、部件、零件、外购件、成品、半成品、在制品、毛坯等总称。以产品结构为核心的实质就是设计者需要搭建产品结构树。搭建产品结构使得设计工作量增加,因此要预先对企业历史数据进行分类、分析、整理与批量导入产品工程管理系统,以备PDM设计时重用。
2.1 数据整理的要求
(1)统一数据文件格式
(2)统一数据整理模版
(3)定义概念信息模型
根据企业业务需求,定义物料类(分为产品、部件、零件外购件、企业标准件、外购标准件等类型)、物料的属性、物料结构关系及图纸等业务项相关属性,该模版的格式必须为EXCEL格式文件,不同的类定义在不同的sheet中。
三、物料编码
解决上述传统制造业这些痼疾的最好方式,就是建立以工业大数据为支撑的新型信息系统平台,快速响应市场用户的需求。建立企业全局性的编码体系也是为企业的创新转型提供好数据支撑。编码一直是企业信息化工作和标准化中的一个极其重要的工作,企业无论是要实施CAD、CAPP、PDM、
ERP还是其它信息系统,首当其冲的问题就是如何进行信息分类和编码。信息分类和编码的好坏直接关系到企业信息系统(CAD、CAPP、PDM、
ERP)所产生的物料数据能否方便快捷集成和共享,关系到数据质量(准确、完整和唯一)和系统运行的生命周期。
物料即是整个产品数据中涉及到的所有实体的简称,它描述了产品零部件等实体的基本属性,而图纸和文档是对该物料的进一步详细定义。
其一,物料中所包含的外购件、外购标准件、不出图的型钢和板材等均没有图号,要想进入计算机系统进行管理,必须要有标识符即编码;
其二,物料编码系统中的数据是企业信息化的数据源,既然是数据源,那就是所有数据必须带有物料编码;
其三,编码也可以从PDM\CAPP或者
ERP开始,为保证届时各系统中所显示的物料数据完整性、正确性和唯一性,所以修造厂的编码体系需要整体设计,给水泵产品结构复杂,需要根据用户实际工况条件调整产品设计,如何既有效应对客户的需求又保持产品的稳定性,降低设计设计反应时间,降低物料管理的复杂度,需要物料编码体系设计站在全局进行设计
由于产品各个组成部分的齐套性直接决定了产品能否及时交付给用户,因此,在物料编码规则设计中需要统筹设计各级编码的层级映射关系。
3.1 编码分类的基本原则及方法
编码的基本规则遵循一些通用原则:原子性、唯一性、高效性、字符位数短、易用性(易录入、易辨识、易管理/控制)。
选定编码规则必须要考虑以下问题:利于长期决策、有足够的编码空间、覆盖产品生命周期、使用企业应用环境、利于数据切换的平稳过渡、便于企业管理组织 。
3.2 物料编码的关键约束
编码是给计算机"看"的,而图号是给人"看"的。泵制造企业的产品、工艺及订单的特点等,决定了修造厂有其特 殊的要点与难点环节需要个性化对待。
(1)物料分类、编码与配置
泵产品结构的复杂性给实施物料分类增加了一定的难度,有这几个思路:
A)可以按照产品系列分类,在各系列下细分产成品、零部件、毛坯,在零部件下再分通用零部件与非通用 零部件等;
B)可以直接将产成品、半成品、毛坯等划分为物料大类,然后在各个大类中再具 体细分中类和小类。
总之物料分类要根据企业物料的实际情况,也要考虑到将来系统中物料 类别授权、财务科目设置等因素。
经过前期调研发现,由于泵主要是按订单生产,所以产品以及对应的编码很多都是一次性的,而且随着客户需求的变化,很多外购零部件的编码需要在后续不断添加,需要安排相关部门的人员做好编码维护工作。
所以,对于一些经常变化的物料相关信息考虑不放在编码中,而放到配置信息中,比 如调整扬水管、连轴器的长度、电机的厂商、油漆的颜色等等。
对于产成品中零部件的材质组合信息,要视具体情况而定。有些泵产成品中材质经常发生变化的零部件通常有六七种,而且每种零部件的材质变化有三四种情况,通过排列组合,一种泵里面可能出现的零部件材质组合信息可达上千种,当然,里面有很多组合是 根本不会出现的。若将材质组合信息放入编码,就会生成大量永远都用不到的编码,而且需要花费精力给它们做BOM,日后维护和二次使用困难;若将材质组合信息放入配置中,物料编码的数量会大量减少,事先也不需要录入大量无用的 BOM 数据,只是后期的BOM 维护有些工作量。
3.3 建立编码规则
通过借鉴欧洲、日本优秀的物料编码理念,结合修造厂实际,提出以制造编码统管的分层编码体系。合同号为基础+流水号为蓝本,建立贯穿产品始终的统一码---制造编码通过制造编码把销售合同、产品设计、工艺、生产管理、采购、外协、质量和产品发运进行统一管控跟踪管理。有了这个统一管控的制造编码就可以根据合同交付日期的要求,生成产品设计完成计划、采购计划、零部件加工计划、产品组装计划直至产品出厂计划。
建立以制造编码统管的分层编码体系:
第一层以合同号为基础+流水号为蓝本,建立贯穿产品始终的统一码---制造编码;
第二层以产品图号+体系分类为基础生成零部件单品编码;
第三层以工艺图号+体系分类为基础生成工艺零部件单品编码;
第四层根据工艺BOM生成制造BOM清单编码;
原材料、半成品、产成品、包装材料采用可自定义级别编码+流水号方式编码;
基于产生式规则的动态数据如采购订单、销售订单、生产订单等数据的生成规则;
编码唯一性、规范性;
四、物料编码的实施与应用
4.1 历史数据的整理
从历史数据的类型来分有两方面:一是物料类历史数据,二是文档类历史数据。主要包括:物料属性描述数据、物料结构关系BOM数据、图纸名称数据、图纸从属关系数据、图纸标题栏数据、BOM标题栏数据、设计报表关系数据、工艺数据、工装数据、仓储管理系统数据等,为了保障数据的质量和规范,在数据整理时统一遵循以下要求:
(1)数据文件格式统一;
(2)数据整理模板统一;
(3)概念信息模型统一;据企业业务需求,定义物料类(可分为产品、部件、零件外购件、企业标准件、外购标准件等类型)、物料的属性、物料结构关系及图纸等业务项相关属性。
(4)整理物料属性字段统一;
(5)校验物料属性数据;
4.2 数据整理模板
(1)产品数据整理模板:
(2)工艺数据整理模板:
(3)工装数据整理模板:
4.3 数据体系与业务对照
通过这个分层统管的编码体系可以对企业的生产经营各个环节提供支持。在这些数据的支持下,我们就可以应用JIT思想,根据合同的实际交付日期拉出采购计划、外协计划、零部件生产计划。及装配发运计划,按装配实际需求的时间、地点、品种和数量提前配料,按时发货,实行"配套管理",以提高产品总装的配套性。
4.4 数据体系应用
利用分层的编码体系把原来耦合度过高的数据进行解耦,既保证了各类数据的独立性,又相互衔接。通过建立产品数据BOM、工艺数据BOM;在各自数据体系里保持设计数据的稳定性,彻底去掉重复设计劳动。通过把设计人员解放出来,让设计人员向前端用户和后端制造延伸,从而设计出更符合用户需求的产品,从而能更高程度的提高原材料的利用率,有时间精力去创新做更有价值的事情。实现精细车间管理、合同执行的透明化、知道任意合同的执行状态和产品齐套性、在新合同任务下达前就了解本厂的生产能力;精细成本核算,目的是同时核算订单或产品的实际成本,为销售打标时报价提供关键支持,成本核算能细化到按销售合同的每一种产品下得所有零部件进行核算,甚至可以以“销售收入-利润=成本”控制。
五、结语
在装备制造业发展的今天,企业往往被生产过程中如繁星般庞大的数据量淹没,在生产制造过程中,数据体系规划确如纲举目张、载舟之水,与产品的全生命过程休戚相关,通过建立全覆盖的数据体系,得益于即时数据,我们确保了机器设备的正常运转,降低生产成本;在受惠于采集后的数据分析,我们缩短新产品从研发到上市的时间,提升生产制造能力;在数据信息的全方位支持下,我们能很好的完成生产产品的检验,次品的溯源,在销售领域延伸人性化的服务。数据采集作为生产制造的基石,经过多年的发展,在保持和强化了基本功能和应用的基础上,采集手段和应用方式更加成熟,生产制造过程中的采集能力逐渐提升,上层信息管理功能不断扩展。
数据与信息的融合、集成,是“智能工厂”和“智能生产”的基础,对于推动中国制造业的转型升级具有十分重要的现实意义。
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本文标题:工业大数据推动装备制造业创新转型
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