【智能工厂】精工智能工厂规划;透明化车间典型案例呈现

精工智能工厂规划

成为行业领域智能制造领导者

智能工厂规划实施步骤

1.精益化工厂布局

2.自动化生产线导入

3.信息化系统运用

4.智能工厂打造

精工智能工厂规划展望

数字化工厂解决方案—斑彰（会员单位）透明化车间典型案例呈现

2017年11月11日，由我会会员单位上海斑彰信息技术有限公司总经理张步翔先生在2017智能制造与工业4.0国际峰会制造执行系统分论坛上带给我们《数字化工厂解决方案》的分享，现将其内容呈现如下：

SMT拉动式生产解决方案

项目目标：

通过与生产设备的集成，实时获取生产数据，系统自动扣减和监控物料的消耗，实现系统按产线所需实行仓库JIT直接发料；

根据工厂现有流程，优化操作流程，提高执行效率，降低人力成本；

提高工厂当前的转产/线效率，降低其产生的成本；

满足工厂生产部门对MES系统的需求；

提升工厂的品牌形象，扩大影响力，提高工厂的效益。

设计原则：

以MES为核心，透过云迅通报表数据交互平台实现看板及老板报表的展示

从工厂实际业务出发，配合工厂的需求，优化系统标准功能

数据标准化，接口简单化，信息系统整合化

SMT基本流程一：

SMT基本流程二：

现状说明：

1、按工单发料，人工对点实物；

2、电子仓备料配置5人，计划下订单后，根据点数备料、发料；

3、工单退料盘点人工进行，无法追溯物料损耗；

4、生产会预备物料在车间，无法快速统计当前物料库存；

5、出入库需手写物料出入卡进行物料进出管理。

MES实施后：

1、按生产需求发料只需发开线准备几个小时的物料，根据生产扣减物料

数量实时监控生产站位缺料情况，通过看板仓库只需发缺料的物料；

2、物料进出移动PDA采集详细记录，无需多次人工对点及手写记录造成

资料浪费；

3、系统按产线所需实行JIT直接发料，大幅提高料件周转率；

4、记录所有物料使用状况，工单完成，自动生成工单损耗清单，实现

工单盘点。

SMT转产/线现状：

1、工单转线材料经过电子仓备料和线边仓备料，存在多次周转作业浪费；

2、仓库备料依靠经验找料，效率因人员熟练程度影响较大；

3、从仓库领料到物料上线经过多道工序且都需对点，清点数量，工作重复，人员浪费；

4、仓库备料以工单备料，线边仓需要根据料表区分正反面，机台，站别；

5、转线过程中所有料件经多次人工核对，效率低且无法防呆；（只有两条线导入扫描系统）

6、主要以人工作业为主，需要记录大量报表（生产线和仓库存在大量纸质报表）；

7、所有转产机种都需要做首件确认；

8、转产模式是传统的工单退料及下套工单备料；

一年以12个月计算，一个月以22天计算，每小时以800元产值计算，预计换线时间由原来的2H改善后,缩短至1H以内,MES智能生产提高转线/产效率约50%

SMT产线效率优化（转线/产分析总结）

转线/产费用计算：

4条生产线每天平均6次左右，每次停机2H

一年4条线总共 2H/次*6次/天*22天*12月=3168 H

一年因转线总停机费用3168H * 800元= 253.44万/年

转线/产提升50%效率，节省费用计算：

253.44万/年* 50% =126.72万/年

小计：预计导入系统优化生产后转产/线可为公司节省成本 126.72万/年

SMT产线效率优化（换料分析-优化总结）

每天每条线员工未能及时发现物料短缺导致设备停机损失，占换料总量的12%,损失费用计算如下：

一条生产线24H大概更换40盘材料左右

每换一盘物料需要4min

每条线每小时按照800元产值计算

每月按照22天工作日计算

一年4条线因员工巡查未能及时发现物料短缺导致设备停机损失工时：

4min/盘*40盘*4线*22天*12月*12%=337.92H

每年换料损失费用：

337.92H*800元/H=27 万

预计优化后换料可节省成本约 27万/年

SMT产线人员优化（现状）

1.系统与设备联机，实时获取物料使用状况，达到预警值时自动提醒上料员接料，人员全部集中管理根据电子看板提示上线接料，可优化上料员70%的巡查时间，实现人员精减；

2.系统与设备联机，PDA移动扫描自动核对物料，自动记录上料过程。全面优化上料员30%的工作量；

3.增加配送区域集中管控安装Feeder，准备工单转线锡膏钢网；

贴片机设备生产实时监控

报表看板

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官 AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：

新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。

官方网站：AI-CPS.NET

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