MES解决方案助力「机械加工行业」精益智造

导语：

机械加工行业是我国经济增长的主导产业之一，面对不确定的国际环境和新发展格局，实施以数字化引领的精益生产转型升级，降低成本、提升效率，是机加行业增强核心竞争实力、实现可持续发展的必然选择。

机械加工行业概述

机械加工，是指通过一种机械设备对工件的外形尺寸或性能进行改变的过程。机械加工制造行业的生产特点以离散生产为主，流程为辅，加工装配为重点。其生产工艺多样，一般包含：铸造、锻造、冲压、焊接、机械加工、装配等；常见的机加设备包括：车、铣、刨、磨、钻等。

车削工艺（图片来源网络）

机械加工所涉及的行业领域也非常广泛，大致分为：

1、金属重型设备壳体：如高铁、汽车、飞机、轮船、风电等；

2、金属动力驱动系统：如发动机、减速器、变速箱等；

3、金属零配件加工：如钣金、箱体、磨具、轮毂等；

汽车发动机零配件（图片来源网络）

机械加工制造业是我国经济的重要组成部分和支柱产业，在国家大力支持发展下，行业数字化水平有一定提升，但受到传统生产习惯和生产模式的影响，以及市场竞争的加剧，传统型机加企业进入疲软期，困境凸显，要想求得生存、赢得竞争，走降本增效的精益制造之路势在必行。

机加行业困境

机械加工行业主要根据客户订单进行生产，是典型的少量多样的订单形态，产品定制化特点强，原材料品种多，物料准备与生产周期较长，生产工艺复杂，通常采用手工填报流程卡的方式来进行简单的数据归档，在生产执行和管理上的问题凸显：

生产计划制定不合理

产品生产形式表现为多品种、小批量，人工Excel进行生产计划排期，插单多，造成计划不准确，与生产脱钩等情况。

生产现场单据繁杂

生产任务、生产进度、质量信息等通过人工统计，存在信息不准确、不能及时更新、处理不及时等情况。

产品质量难以追溯

产品结构复杂，零部件多，且外协自制兼有，对外协产品的质量、交货期的跟踪控制困难，不能满足下游客户的合规要求。

设备管控不合理

设备经常处于不坏不修，点巡检执行不标准，因设备问题经常耽误生产进度，造成计划、过程、交期全面延误。

机加行业MES解决方案

针对机加行业面临的困境，智能制造MES解决方案，融合机加行业的生产管理特点和精益管理理念，拥有成熟的方案框架和应用实践，方案底层逻辑几乎适用于所有机加企业的生产及管理需求，并可依据企业个性化需求再度定制调整和优化。

机加行业MES解决方案架构

机加行业MES解决方案，以机加行业精益化生产管理为主线，构建生产数据准确高效传递的统一平台，让生产过程全面实现数字化，形成统一管理闭环，为机械加工企业优化内部管理模式、提高生产效率、降低生产资源浪费提供有力保障，具有八大领先市场的独特优势：

更紧密的多系统融合

与达索集团、SAP等全球顶尖企业数字化厂商长期友好合作，MES方案能与PDM、ERP等系统实现更好的融合对接；

全流程质量追溯

提供精准的产品质量信息历史数据查询，及时发现生产过程中的质量问题；

新一代移动端交互

支持手机、平板、笔记本等移动端设备实时查看现场生产情况，以及各项生产指标完成度，管理者无需下现场；

增强数据隐私安全

本地化部署，对生产数据进行对称或非对称加密，同时具有权限控制功能，确保数据隐私安全；

APS智能柔性排程

基于有限产能、库存、交期等约束条件自动进行生产计划排产，确保订单准时交付；

全面的数据采集能力

数采团队可以对多种设备进行生产数据实时采集，准确高效；

智能决策分析

以管理视角了解所有生产数据，管理者拿到的不只是结果报表，而是更多的关联性分析，追根溯源、智能决策。

丰富的现场实施经验

在离散制造、流程制造领域深刻理解制造企业需求与痛点，得到多家知名企业的认可。

实施案例

生产计划排程：实现各级生产计划自动化编制，关联订单生产任务与车间的实际生产情况，实现生产计划的滚动排程。

全面掌控生产过程：准确采集生产过程信息，实现订单生产环节的跟踪；同时借助车间现场看板管理，实现订单计划进度的实时追踪。

大屏电子看板：提供可视化看板，实现车间关键指标数据可视化，查询当前各订单和生产执行进度，综合呈现整体运营情况、提高车间管理透明化。

设备维护管理：对生产线上的主设备和其相应的子设备进行监控维护，通过设备监控实现所辖区域内的设备状态可视化管理。

工单管理：根据客户的订单信息和需求，创建需求工单，并导入到系统内，对客户需求工单进行信息化管理，告别纸质化管理模式。

质量追溯：实现生产过程信息共享，当质量出现问题的时候，管理者可以快速做出反应，节约时间，提高工作效率。

质量管理：对制造过程各阶段的质量数据进行采集，提供对产品质量状态的全程跟踪和成本管理，降低不良品率。

设备状态预警：将采集的设备状态信息通过电子报表及时预警展示，管理人员及时设备状态进行决策分析，避免设备停工。

基础数据分析：通过成熟的数据统计分析工具，进行深入的数据挖掘，将数据转换为决策所依据的管理信息。

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