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丹巴赫从六个维度打造具有中国特色的智能工厂

来源:丹巴赫机器人(DBH) 时间:2019-02-28 14:45:07

如何打造中国特色的智能工厂?从哪几个方面入手?智能做成什么程度?针对这些企业关心的问题,丹巴赫(DBH)在领先的智能工厂整体解决方案的基础上,结合工业4.0等先进理念,在国内首次提出了 “六维智能理论”,即要从6个维度的“智能”打造中国特色的智能工厂。

智能工厂

六个维度即:智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手,实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制,既很好地符合了德国智能工厂的定义,又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。

1、智能计划排产

首先从计划源头上确保计划的科学化、精准化。通过集成,从ERP等上游系统读取主生产计划后,利用APS进行自动排产,按交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法,自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟,并使交货期最短、生产效率最高、生产最均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。

2、智能生产过程协同

为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况,企业要从生产准备过程上,实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备,实现车间级的协同制造,可明显提升机床的有效利用率。

3、智能的设备互联互通

无论是工业4.0、工业互联网、还是中国制造2025,其实质都是以CPS赛博物理系统为核心,通过信息化与生产设备等物理实体的深度融合,实现智能制造的生产模式。对企业来讲,将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备,通过DNC/MDC的机床联网、数据采集、大数据分析、可视化展现、智能决策等功能,实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等,就是CPS赛博物理系统在制造企业中最典型的体现。

智慧工厂

4、智能生产资源管理

通过对生产资源(物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削专家库、统计分析等功能,有效地避免因生产资源的积压与短缺,实现库存的精益化管理,可最大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误,也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。

5、智能质量过程管控

除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理,分析出规律,减少质量问题的再次发生等技术手段以外,在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预,也是确保产品质量的一个重要手段。

6、智能决策支持

在整个生产过程中,系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据,企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上,这是一种真正的工业大数据,这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析,系统自动生成各种直观的统计、分析报表,如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等,可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持,可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

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