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灯塔工厂是通过数字化、网络化和智能化手…
什么是灯塔工厂
灯塔工厂概念源于德国的工业4.0战略又称“工业4.0示范工厂”或“标杆工厂”代表工业领域顶级的智能制造能力。2018年由世界经济论坛和麦肯锡共同推出。
灯塔工厂是通过数字化、网络化和智能化手段运用先进的工业4.0技术和理念实现生产过程的全面自动化、精确化和优化。它不仅实现了数字化与物理世界的深度融合而且提高了生产效率和质量降低了制造成本实现了高度的灵活和个性化生产。
此外“灯塔工厂”不仅自身具备优秀的生产能力而且能通过示范和引领带动产业链中的上下游企业走向智能化推动行业整体水平的提升。因此“灯塔工厂”就像灯塔一样照亮工业生产的未来之路指引整个行业向智能化制造的方向前进。 为什么打造灯塔工厂
1、行业发展趋势
装备制造行业信息化建设与数字技术融合整体演进历程
1当前是数据技术的发展与制造业变革的历史性交会时刻数字技术在工业领域的应用已经由单点逐步迈向全面数字化、网络化、智能化、电动化。
2数字技术日趋成熟与快速商业化推动制造业向精准、敏捷、柔性、协同创新变革催生出一批行业标杆。 制造业与新技术深度融合是未来十年发展主线是数字经济的基础 装备制造行业信息化建设与数字技术融合进程正在加速演进 2、行业痛点与诉求
装备制造行业目前面临的挑战和核心诉求
行业痛点
1运营管控
精益管控弱已有基本的精益意识但局限于点状改进效益提升有限
信息断层工厂信息流存在较大断点人工介入较多效率较低
数据基础差生产运营过程不透明数据不准确异常反应慢
2业务数字化能力
工艺与制造信息存在断点基于无限产能计划可靠性低
质量检验主要靠人工纸质传递过程质量追溯困难
现场管理不规范执行不到位
各业务单元有零散的信息化系统支撑整体数据应用价值低
3自动化基础
生产制造、质检设备普遍比较老旧不能自动采集数据主要靠人工记录
设备通讯接口不统一数据采集未标准化
局部设备更新换代但工厂设备未能实现设备数据整体采集
核心诉求
连接(Connectivity)自公司到车间流程与信息无缝连接
透明化(Visibility)车间信息随时随地可见计划信息分享共荣
速度(Agility)客戶需求即时传达
精准(Accuracy)准时交货分毫不差
品质(Quality)品质管控溯及既往 行业痛点 3、标杆案例剖析
1卡特彼勒
1、精益数字化管理
通过6 Sigma和精益优化现有流程通过数字化进行管控制造信息按照订单拉动 2、运营管理标准化
数字化管控的智能设备作业者根据数字化传递的制造信息按照标准化作业来完成作业 3、组织人才培养
所有人员完成系统培训,人员信息在系统中进行指定并与认证岗位进行比对,授权者才能工作 4、案例启示
使用6Sigma和精益工具以消除浪费并结合数字化最终在整个卡特彼勒范围内实现精益智能制造转型
通过从业务技术组织等三个维度进行全方位的提升优化才能实现整体数字化转型
通过标准化作业建立并固化整体精益数字化管理方法论并持续产生价值
3.1 三一灯塔工厂
1自动化及信息化全集成
通过在工厂内全方位导入自动化方案实现现场作业少人化通过信息化实现决策智能化 2数据中台实现价值挖掘
通过数据中台实现生产管理复杂数据的集中管理支撑前端各类用户的场景快速落地及敏捷迭代 3云平台应用实现万物互联
通过三四互方案(现场视觉设备互联等)实现设备互联并通过云平台实现集成化展示呈现 4案例启示
综合应用自动化及信息化相结合的手段实现整个车间的作业无人化管理数字化
建立数字化工厂数据质量数据标准是最核心的一步因此通过数据中台实现全面的数据治理及管理
建立数字化工厂实现底层数据的全互联全透明是实现数字化工厂最关键的第一步 4、灯塔工厂核心洞察
全球灯塔工厂整体效果分析从“看得见”的角度我们可以发现灯塔工厂落地实施了很多数字化场景并取得了显著的成效。 从灯塔工厂共性逻辑看核心围绕以价值实现的批量场景快速落地从已有灯塔工厂案例剖析发现各家有不同的价值侧重点亮点但背后逻辑是一致的-强化组织、人才及技术平台等要素深度挖掘业务场景支撑价值的可持续创造。 综上未来灯塔工厂需要聚焦于“看得见”和“看不见”两方面
1看得见
运营敏捷化
流程诊断优化围绕工厂全价值流进行剖析拉通工艺、生产执行、仓储物流、设备等端到端流程融合精益思想实现整体运营优化
指标优化提升工厂整体指标体系整体规划实现工厂运营数字化、透明化支撑企业卓越运营
场景化推进
问题解决角度系统梳理工厂价值流堵点及痛点分析解决该问题的价值点和可行性对相关数字化场景落地优先级进行排序如产销协同、物料齐套等
技术创新角度参考行业标杆对新技术与业务融合可行性进行深度评估如5G工厂、AGV双机联动等
2看不见
平台化思维
统一平台底座打破传统信息孤岛构建工厂的统一数字化底座多老旧系统架构逐步演进过渡到统一平台
提升平台能力平台是核心能力的内聚是快速响应内外部需求实现敏捷创新的重要工具
数据驱动
数据价值挖掘拉通工厂工序内及跨工序数据链支撑高价值数据场景落地通过数据量化指标、构建模型、提升运营绩效并不断迭代优化
数据资产体系搭建数据作为企业的核心要素需持续构建和完善数据资产运营体系、数据治理体系如数据标准、物料主数据、数据质量管理等
