鍛造企業信息系統規劃分析(上)

文／梁聰明，王淑琴，劉志敏·湖北神力鍛造有限責任公司

公司作為汽車前軸和發動機曲軸生產制造傳統鍛造企業，信息化基礎薄弱，信息電子化作為傳統的生產經營管理已不能在當前企業生存環境下獲得突破。將生產線(設備)進行在線數據信息的聯機統計、分析、決策納入協同管理，實現企業生產過程智能化、裝備數字化、管理和服務信息化等，推進企業實施創新驅動、持續改善發展戰略，加快企業轉型，實現智能升級。本文立足鍛造行業，闡述了數字化、智能化、物聯網等相關技術的應用與部署，從而實現企業生產經營智造協同管理。

近年來，公司在前軸鍛造及后加工業務的不斷發展，在國內市場乃至國外市場都有一定的競爭力。當下面臨疫情、芯片短缺、需求減少、產能過剩、客戶關系等諸多因素，企業出現保生產、穩生存的危機。數據時代下，企業除了比較先進的生產技術，目前運營管理還在依靠電子化手段，已不能適應市場高速發展的需要，使得企業工作效率、市場競爭能力和經濟效益不斷降低。為落實高效率、高質量和低成本要求，生產運營、制造裝備的科學管理等亟需數字化、信息化的建設及企業各管理板塊的協同。

當前企業信息化建設現狀

研發管理現狀

研發管理作為公司發展的驅動流程之一，其質量、效率對于公司的發展速度具有極大影響力。研發管理流程一直沿用原有模式(圖1)進行，主要表現為產品研發流程缺少閉環管理，研發數據沒有進行集中管理，安全性低，協同性差，產品BOM 目前仍然依靠手工輸出與人工管理，在與ERP 對接BOM 時效率低、易出錯；在產品設計、工藝文件管理和存儲方面存在信息孤島，導致技術資料的完整性、準確性和一致性缺少關聯性，相關技術說明無法找到，且變更管理不規范，執行效率低，組織生產易造成制造成本和時間的浪費；零件信息、配置、文檔、CAD 文件、權限信息等不能協同管理導致交互作業時出現數據失真，數據之間沒有關聯性，找到產品模型后，相關技術說明無法找到，且產品研發部門和生產制造部門之間的數據發布仍停留在手工紙質發布階段，信息獲取不及時、不準確，對產品的生產和及時交付造成較大風險；需要重建費時費力，圖、文檔管理存儲于個人用終端電腦中，面臨數據存儲安全以及保密的風險；系統及平臺未統一管理，標準化執行率低。

圖1 原有研發管理流程

設備管理現狀

我公司設備OEE 從2016 年以來長期位于行業中等水平，一直沿用五年前的管理手段，主要表現在：設備運行狀態監測數據雖可以實現采集，但由于缺乏統一的數據管理，導致數據分析無法實現共享以及回歸利用，設備的預測性管理開展缺少關鍵輸入，設備的重大停機、突發性停機事件及風險無法得到消除；受制于運行數據的分析輸入欠缺，作為DCPW 模式五大支柱中一環的TPM 活動效果沒有得到最大的發揮，導致了設備維護、檢修費用比例增長較快。

生產運營管理現狀

關鍵輸出物(庫存資金)占用總額從2017 年以來開始無論是在豐產期還是低谷期始終處于高位運行，其產生的原因表現在如下方面：公司內部生產管理環節相關的數據 “孤島”“不透明”等狀態較嚴重，生產組織管理過程中的信息傳遞存在實時化薄弱的現象；管理精細化程度存在瓶頸，導致各種資源的調配，組織的管理、決策無法有效應對市場的變化周期或幅度。

綜合公司在產品研發數字化管理缺少數據的七大屬性，即精確性、完整性、可靠性、及時性、經濟性、可驗證性、安全性的問題，且各研發數據缺少集成，不利于企業整體技術進步和降低生產成本，通過研發相關數據的在線信息化管理，有效解決效率、成本、協同、質量及標準化管理水平。通過裝備數字化、設備健康管理、生產經營協同管理的信息化部署，在質量、生產、設備、物料、倉儲、流程、看板、事件等管理方面實現相關數據的實時采集、分析，在生產標準化、精益化上改變突破實現提質、增效、降本。

信息系統的規劃方向

數據處理和管理信息系統

根據公司信息系統規劃，首先以數據處理和管理信息系統為核心，基于BPR 的信息系統規劃方法，以公司戰略為核心，了解各職能部門、生產單元困擾及需求，圍繞企業整體需求對信息系統進行規劃。以流程規劃和數據規劃為主線，并組織開展調研及準備工作，根據各職能部門、生產單元的業務流程和相關管理程序，定義企業過程，針對運營管理的數據結構、數據源、數據類型進行梳理、統計并進行重新識別定義新的業務流程。系統功能目標結合公司生產運營的實際情況，確定針對生產運營的業務流程進行智造協同信息系統的規劃建設，其方法模型如圖2 所示。

圖2 智造協同信息系統的規劃建設

總體規劃依托企業的戰略規劃，以云端協同、數據驅動制造為總線，角色從管控型向賦能型轉變。建立基于云端、移動化訪問的智造協同系統平臺(圖3)：統一的數據源，采用執行層、協同層、業務管理層作為系統分層。

圖3 智造協同系統平臺

主要模塊及流程：設備管理、質量管理、生產運營管理、倉儲/物料管理，并集成產品研發PDM 數據管理系統。信息系統通過數據聚合、實時協同、分析解讀和智能決策，賦能生產者和各職能部門、各層次管理人員，落實數據、需求、資源、過程的透明度。生產作業、計劃、采購、倉儲、銷售等實時協同，對各生產線及工序節拍、庫存預警、質量缺陷等進行分析解讀，規劃訂單風險預警、資源分配平衡、工藝過程管控為核心業務流程，在效率提升、質量提升、成本降低方面部署實施；實現工廠車間數據智能化運作和可視化運營管理，從而縮短生產周期，提高產品質量，減少資源和生產浪費，快速響應訂單，靈活應對以市場為目標導向，進行實施規劃。通過數據聚合、實時協同、分析解讀和智能決策，賦能生產者和各職能部門、各層次管理人員，落實數據、需求、資源、過程的透明度進行數據及功能規劃。在基礎架構中實現云計算接入服務、多層級組織機構內的數據隔離，用戶權限管理與角色職能定制、個性化知識庫與配置管理。信息系統平臺見圖4。

圖4 信息系統平臺

設備管理系統規劃

通過設備數字化(數字化工廠)、信息化建設實現設備層、數據采集、數據分析處理、運營管理應用，基于上述4 個層次的應用實現公司工業互聯網/云網絡協同。首先，基于設備管理(125MN 生產線、調質線、淬火線、含標準以太網數控設備等)進行數字化工廠建模及信息化建設。其次，通過物聯設備及工業互聯網技術實時采集設備相關參數，監測設備狀態的發展趨勢、設備劣化的規律、備品備件的壽命，通過在線分析、指導、預警、預檢解決設備運行的可靠性和經濟性。最后，通過信息化軟件平臺在線設備相關數據圖表制定合理的維修、維護策略，提供量化依據及設備科學管理方案。設備管理系統規劃見圖5。

圖5 設備管理系統規劃

軟件部署范圍需求方面主要落實生產運營管理、流程管理、物料管理、倉儲管理、數據管理、質量管理、權限管理、事件管理、設備管理、看板管理、報表管理并集成能源管理系統，實現移動端小程序和APP 應用。存儲方面：采用線下存儲與云計算/云存儲技術。前端顯示方面：統一數據源管理、在線實時分析、數據實時存儲等實現統一大數據管理平臺指揮，實現基于云端、移動化訪問的智造協同系統平臺。

對生產管理、質量管理、物料管理、設備管理進行全面管理，夯實計劃、執行、監控與分析三個過程在新一代信息系統中的管理，達到創新引領、持續改善的經營戰略目標。

信息系統的需求分析

進行信息化規劃首先要把云計算及存儲技術、工業物聯網技術、移動互聯網技術、大數據分析技術、5G 技術等融合應用在系統的需求中，體現系統快速、高效、穩定、技術先進、可配置性強、高擴展性的優勢。

全面落實七化五管三同的需求目標，即：業務流程標準化、生產過程標準化、生產進度可視化、質量指標可量化、設備管理數字化、庫存管理精細化、數據分析智能化；生產管理、倉儲管理、質量管理、設備管理、數據管理；生產協同、部門協同、作業協同。

重點在支持與決策、分析、協同、質量和商業智能等5 個方面的需求分析與對策：在決策與支持方面重點推行把生產過程透明化、數據記錄電子化、物料存儲數據的準確性作為決策分析的數據支撐；分析方面體現生產效率、人員效率、良品率和不合格率、設備故障率、OEE 等；協同方面通過信息系統、及時通訊傳遞各類信息，進行實時數據更新、共享，實現多部門、多用戶間的作業協同；質量方面完善質量信息錄入的完整性和準確性，強調保存、查閱、追溯的有效程度，實現及時質量分析管理。商業智能方面對各類數據進行分析、清洗、治理、學習、運算、決策。

系統可提升在制造數據收集、傳遞、監控能力上實現生產任務及時下發、報工數據及時收集，現場數據采集無紙化；生產進度可視化，車間看板展示生產異常實時傳遞、處理、記錄，質檢和生產協同，數據采集電子化、作業文件規范管理，物料移動庫存數據實時更新數據的自動流轉、接收、處理、反饋。設備監控、管控、數據分析能力。

通過工業物聯網技術和5G 技術，實現企業新基建(數字化孿生工廠)、通訊網絡基礎設施更新換代，實現虛擬工廠與物理工廠的融合等在設備全生命周期管理、設備健康監控、預防性維護、點檢、維修及設備備件管理、互聯、監控。業務流程集成能力，整合企業內部的流程，各部門作業協同，信息化系統集成、數據共享、信息通知，實現數據或信息的收發、管理從而提高企業工作效率、市場競爭能力和經濟效益。

應用的核心技術首先是基于5G 技術、工業互聯網、大數據、云計算和云存儲的制造協同管理平臺系統：應用5G 技術實現物料遠程視頻掃描技術應用，減少人員掃碼的頻次；應用工業互聯網技術將設備數字化、網絡化，實現在線聯機分析、管理；通過大數據將數據源進行統一采集，結合公司在效率、質量、研發、成本等管理績效指標的數據存儲、抽取/清洗、聯機分析處理、數據挖掘，最終進行績效指標的數據呈現；高效應用云計算和存儲，基于SaaS 服務運行模式實現存儲平臺、計算平臺、應用系統的共享管理，減少運營維護成本(人、物等資源)。

其次，基于數據驅動的智造協同管理平臺系統：通過數據聚合、實時協同、分析解讀和智能決策，賦能一線生產者和各部門、各層次管理人員，實現數據聚合、分析解讀、實時協同、智能決策，達到縮短生產周期、提高產品質量、減少生產浪費、快速響應訂單、降低生產成本、降低備品備件費用的目的。

最后，基于績效管理的數據管理平臺。在業務流程系統化、生產進度可視化、庫存管理精細化、設備管理標準化、異常管理制度化、數據分析智能化等方面持續優化。