用友智能工厂解决专项方案.docx
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1、1 用友智能工厂处理方案 在工业4.0和中国制造2025大背景下,用友致力于向制造业用户提供智能制造整体处理方案,处理方案全景以下:整体处理方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面组成,前两个层面立足于企业本身,以智能工厂为建设目标,实习企业机体本身智能化,而产业链互联则是以互联网技术为基础,将企业融入到产业链整体生态环境中,逐步实现制造资源服务化和云化,并和生态系统中全部要素协同互动,实现企业智慧化。智能制造是一个比较宽泛概念,本方案以智能工厂为建设目标,特指以物联网、互联网、大数据等技术为基础,集成各类制造资源,经过对生产制造及物流系统升级改造,逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式
2、、决议方法等方面智能化,构建起体系化智能化制造系统,打造数字化、透明化智能工厂。智能工厂处理方案整体架构以下:1.1 智能数据采集平台智能数据采集平台是智能制造系统基础平台,是衔接生产物流现场和智能制造系统接口平台,关键功效是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统,建立智能制造系统和生产现场之间通路,向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出指令。同时,经过统一集成化数据采集平台,能够将不一样现场设备及控制系统数据信息整合在一起,从而为生产现场协同、柔性、高效提供可能。智能数据采集平台由以下关键要素组成:要素关键内容产品及物料标识目标:产品及物料可由信息系统识别使用载体关键是:条
3、码、二维码、射频芯片、电子标签等智能设备生产现场常见可接入设备包含:CNC/DNC设备、传感器、机器人、检测设备、控制设备、工业仪表、计量器具、摄像设备、物流设备等控制系统实时数据库、PLC、嵌入式系统、数据采集和监视控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS),现场总线控制系统(FCS)等终端采集设备扫描枪、PDA、工业平板电脑、触摸屏等接口常见接口方法:TCP/IP、RS232串口、RS485串口、USB、无线接入等智能数据采集平台构建总体工作内容以下:智能数据采集平台依靠于生产现场智能化,关键表现在现场生产设备及检测设备智能化改造,具体能够采取手段包含:n 用数字化智能化可编程控制设
4、备替换传统设备,CNC设备及机器人使用逐步普及,首先使生产线愈加柔化,其次也能够提供更多运行状态数据;n 传统设备智能化改造,经过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有设备,使现有设备达成一定程度智能化,满足读取及监控需求;n 在设备及产线旁加装终端电脑(工业平板电脑),布署终端应用以方便人工采集设备运行及加工数据。让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集另一项基础工作,所以,需要用一定技术手段标识物料,标识载体能够是一维条码、二维条码、RFID芯片、IC/ID卡等,其中,以RFID为代表非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标识物料方法也能够是单品身份证或批次流转
5、卡,对于课题研制产品、技术验证产品及主体单位需求定型量产产品,要实现单品身份证管理,而且达成产品全生命周期管理。对于量产民品,可依据需要选择采取单品身份证或批次流转卡管理。基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场,采取无线网络及有线网络,物理隔离涉密网及非涉密网,经过网络总线接入及分布式布署方法,将各类设备集成到统一网络之中,具体网络建设计划可参考本计划专门章节。设备集成可经过访问设备实时数据库、PLC、嵌入式系统等方法,经过开放输出端口读取所需设备运行数据。智能设备通常全部有开放对外接口,可经过串口、USB端口直接访问硬件系统,或经过开放服务接口访问设备控制系统,但这类接口访问和集成现在没
6、有统一标准,需要分别和设备供给商合作完成。经过数据采集平台采集各类数据信息需要存放在服务器上以备其它应用使用,而数据采集平台获取数据往往含有大数据量及高并发特点,所以,在数据库服务器及数据库系统选择时要充足考虑到这些原因,充足利用现在互联网应用中数据存放实现技术,愈加好支撑应用需求。智能数据采集平台是智能制造系统基础平台,全部智能制造应用全部依靠于数据采集,只有对现场情况充足掌握才能确保各类智能化应用有正确数据输入和立即正确信息反馈,从而实现业务管理闭环。1.2 智能运行管理平台智能运行管理平台构建在智能数据采集平台之上,全部管理全部必需以数据为基础,由数据来支持管理决议。而智能运行管理范围包
7、含企业本身运行管理各个方面,而且展现出碎片化特征,企业运行管理重心会伴随管理升级不停改变,但不管怎样,全部运行管理全部是围绕着产品生命周期展开,只是着手前后次序在个体企业间有所差异。1.2.1 协同设计产品设计是产品生命周期起始,在需求个性化社会经济环境下,产品设计关键性日益突出。产品设计本身全部会有专业软件产品和技术支撑,而以下两个特征是表现产品设计和整个体系衔接智能化标志:n 设计制造一体化设计最终目标是指导制造实现,而设计和制造体系衔接紧密度和顺畅度也是表现设计软件是否融入智能制造体系关键标志。设计制造一体化包含两个方面:u 基础数据一体化:全部设计数据要求和制造系统无缝互通,在统一编码
8、、统一物料库基础上实现数据协同;u 设计过程一体化:研发项目管理、设计变更和消息互动等全部研发过程全部要和制造系统衔接集成,避免设计活动孤立于制造体系,实现以产品生命周期为根本设计制造业务一体化协同n 协同设计 在个性化定制及智能制造业务环境下,设计活动不再由一个单一设计部门完成,和第三方和外部设计单元之间协同也逐步长久化,尤其在工业互联网及云设计环境下,设计协同能力也是智能设计关键特征。1.2.2 智能排程基于有限能力排程是衔接主生产计划和现场作业实施工具,其基础功效由以下几部分组成:n 生产计划导入:从计划系统获取生产需求n 排程模型构建:依据实际生产实施情况建立排程模型,定义排程计算中需
9、要考虑影响原因和算法,常见有TOC、JIT等排程模型n 排程算法实施:依据排程模型和生产需求计算各个工位起止时间和设备占用,生成可由现场实施排程结果n 排程结果公布:排程结果传输到生产实施系统n 现场实施调度:依据排程结果驱动现场实施高级排程(APS)系统往往会以独立工具或独立软件产品形态提供,其关键聚焦在排程建模和排程算法方面,优异排程工具确实能够提供丰富排程算法和友好交互界面,不过,排程应该基于对现场实施情况实时掌控,排程结果和排程实施必需是闭环并可随时调整修正,不然,就失去了排程实践意义。而独立排程系统因为无法获知设备、作业、能源、材料、人员等各个方面全方面信息,难以做到综合全局排程。从
10、实际排程应用需求来看,每个企业排程算法并不会尤其复杂,而排程难点往往在于排程结果和现场实际实施之间脱节,这会造成排程工作流于形式,并不能成为调度和安排现场工作依据。智能排程是智能制造系统之中集成工具,和智能数据采集平台紧密结合,实时掌握生产动态,随时调整排程结果,做到和生产现场完全联动,运行顺畅后就会成为整个生产现场关键调度系统,结合智能制造系统其它工具,实现真正意义上自主生产和智能制造,是建设数字化无人工厂中枢系统。1.2.3 智能调度智能调度是将工序作业计划变为作业指令,并驱动现场按指令运作活动,智能调度要处理以下两个关键问题:n 现场作业调度形式车间现场作业模式多个多样,现场作业调度具体
11、形式也会比较丰富,但抽象整理后,全部会集中到以下基础形式:u 单品身份证:为每一个流转产品标识唯一身份信息,生产调度过程管理到每个具体单品u 工艺流转卡:工艺流转卡往往以批次为管理单元,极端情况下也会以将批量降低到1,成为单品工艺流转卡u 派工报工(工票):将生产任务分解为单个碎片工作任务,由工人领取并完成,派工报工往往会和计件工资一并使用u 固定地点/流水线装配:组装工艺调度模式,管理关键往往集中在统计组装关系方便后续品质追溯 上述集中方法在一个工厂或车间中并非孤立存在,常常是多个形态并存,但管理模式通常会倾向于趋同,将不一样形式融入到一个主流模式中,尽可能避免差异,降低管理成本。n 作业指
12、令公布到现场 生产指令形成后,需要有一定技术手段发送到现场,公布内容关键包含:工艺指导文件、数控文件、嵌入式软件等。在设备集中型车间,能够考虑经过数字化手段将指令及相关文件信息公布到DCS或DNC/CNC,控制设备运行;而在人工为主车间,生产指令公布需要经过一定设计载体。不管怎样,公布目标是向生产现场正确公布指令信息,方便现场正确实施。1.2.4 智能物流和制造系统相关物流关键是厂内配送物流和车间作业物流,不管哪种物流,其关键目标是要在合适时间将合适物料送到合适位置,确保生产步骤不发生停工待料。立体仓库和AGV是实现智能物流硬件平台,WMS是其软件平台,二者结合使用,能够依据指令达成上述目标,
13、不过,关键在于“指令”本身,这个指令就是要告诉系统:什么时候什么位置需要什么物料,假如没有集成化智能制造系统,只是靠人为发出指令就大大降低了整体系统实施效率。智能物流系统是集成化智能制造系统子系统,其关键职能就是依据智能数据采集平台搜集到现场实施进度和加工节奏,结合加工工艺和BOM信息,自主计算判定各个位置在未来各个时点物料需求,进而向物流设备公布指令,驱动物流设备到合适位置获取正确物料,并运输到需要工位或库位。智能物流是智能制造系统循环系统,经过智能物流系统能够有效提升物流效率,降低现场库存,降低运输错误,实现生产物流智能化。1.2.5 品质管理质量溯源及控制系统关键包含以下业务应用:n 品
14、质统计品质统计原始数据起源于智能数据采集平台,关键包含:PQC统计、IQC统计、巡检统计、驻厂检验统计、售后统计等,品质统计负责整理和清洗数据,形成供给商来料品质统计、产品品质统计书等,其中,产品品质统计书用于统计产品全生命周期品质数据,是最关键品质统计。n 产品品质追溯依靠于产品品质统计书,提供产品品质追溯功效,产品品质追溯支持从两个视角展开:u 由产品查询相关各类品质信息,在产品品质缺点分析或工艺设计改善时,提供正确用料信息、部装信息和加工过程质量数据,并可深入延展到售后服务阶段,提供全生命周期质量信息;u 从材料出发,反向查询受到影响部件及成品,从而正确界定由特定批次材料品质缺点影响到成
15、品范围,方便召回或主动维护。n 生产防错生产过程中因为各类错误可能会引发重大质量事故,智能数据采集平台能够采集到实时加工信息,生产防错系统能够依据系统识别到加工工艺、BOM及目前加工任务,在加工开始前和线上产品或投入材料再次验证,查对无误后方可实施加工动作,最大程度降低出现错误或不按规程操作情况,实现预防性质量控制。n 首件质检首件质检是批量加工前品质确定活动,智能制造系统提供首件质检应用,经过识别加工件信息及工艺要求,提取质检方案,由现场工人和QC人员逐条确定检验指标检验值并判定检验结果。对于首件质检不合格批次,会提交到生产防错系统中,控制该批次不可向下流转。n 现场巡检基于现场移动网络,提
16、供手持设备(PDA)接入,经过手持设备上布署现场巡检应用,采取文字、音频、视频等多个形式,实时统计现场物流、存放及加工过程中质量问题,方便随时纠正及后期改善。同时,能够在质量事故发生第一时间统计并反馈实际情况,方便立即采取应对方法,将影响范围控制到最小。n 质量SPC统计工序控制 即SPC(Statistical Process Control)。它是利用统计方法对过程中各个阶段进行控制,从而达成改善和确保质量目标。SPC强调以全过程预防为主,所以,需要结合智能数据采集平台提供现场运行数据和累积历史数据,利用大数据分析技术,经过建模分析和趋势估计,有预见性提出工艺工程改善提议,确保加工过程可靠
17、,产品质量连续稳定。1.2.6 设备管理在设备加工为主工厂,尤其是设备现代化程度日益提升,设备管理也会成为工厂日常运行管理关键内容。和现场相关设备管理关键在以下多个方面:l 设备档案及设备日历:统计每一台设备和这些设备运行时间计划,设备日历会影响到计划排程l 日常运行统计:关键统计设备启停时间、加工时间、设备参数等信息l 维修保养计划:制订日常维修保养计划并在实际实施时统计维修保养统计,维修保养计划会影响到设备日历l 设备异常管理:设备异常公布、异常处理及统计等内容,结合异常管理,处理和设备相关突发异常事件,异常情况会影响到设备日历1.2.7 异常管理生产现场会有各类异常事件发生,这也是现场管
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