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2024-10-31

基于天翼智造工業互聯網的輕量柔性智能工廠——柔性智造自治生產

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引言廣東日星機械科技有限公司,深耕橡膠機械領域30年載,專注高端輪胎成型鼓研發制造,集產學研服于一體。作為行業領軍者,公司榮獲多項國家級及省級榮譽,引領數字化轉型,智能制造成熟度提升至L4級。

一、項目概況

1. 項目背景

隨著汽車行業的競爭日益激烈,日星科技輪胎成型鼓產品配件需求更具個性多樣化,甚至一個訂單一種個性需求;而典型的開料、機加工、裝配等離散型生產工藝,對熟練技工、生產工序協同現場管理要求高,原有ERP\MES等更多實現生產信息化管理,無法明顯消除現場各種異常情況,無法進一步提升產能、壓縮生產周期;

柔性的訂單、穩定的產能對人的技術與經驗管理依賴性大,中小企業人才相對有限,人均產能、效率等影響因素多、波動大,影響了客戶下單信心,消耗了中小企業利潤空間;

在“十四五”智能制造發展與產業升級過程中,頭部企業往往擁有更多的人才與資金,得以逐步實現轉型升級;而如日星科技這樣的規上中小工業企業全國有近40萬家,離散型中小企業占60%以上。如何突破產業轉型升級難題呢?而日星科技基于企業發展規劃,對工廠進行數字化轉型升級,提高企業生產水平。

2. 項目簡介

本項目基于工業互聯網的數字工廠全流程數字化管理,打造運營智造一體化平臺,包括業務報價訂單管理、產品研發管理、訂單計劃排產、智能派工生產、智能產線物流、智能物料核驗、5G+AGV、5G+AI防拍、5G+倉儲等數字化應用建設,并集成企業自身ERP系統。

3. 項目目標

本項目基于天翼智造大腦為平臺底座,部署上線了智能大腦平臺、訂單評審、研發管理、供應鏈、排產生產、質量、倉庫、客訴追溯等子系統,兼容了原有ERP等系統,拉通了全業務流程數據,并通過天翼智造大腦以數據驅動現場生產管理,幫助了企業降本增效,實現高度柔性制造。讓企業數字化轉型、產業升級有了更深的認識與信心,將助力推動行業、產業的新質生產力發展。

二、項目實施概況

本項目是通過一體化平臺、統一業務運營、智能制造等數字化資源調度和智能化可視化監控,實現生產環節多崗位的數字化協同,降低企業生產管理成本,提升生產效率和客戶服務質量,提升工廠的數字化智能化管理水平,實現企業綠色低碳轉型升級。

1. 項目總體架構主要內容

(1)頂層設計架構

本項目設計框架是將基于天翼云雙跨工業互聯網平臺為基礎能力,以引入PaaS應用治理、數據治理技術輕量架構,打造企業天翼智造大腦,構建新一代信息技術的企業數字化系統架構,以更平滑方式兼容企業現有系統架構系統,并助力企業系統實現無縫升級迭代。如1所示

圖1 架構圖

智造大腦的運行機制、工作方法、迭代方案:首先,智造大腦神經末梢需觸及(即全連接)人機料法環測,基于工業知識模型收集到各類工業數據,對工業大數據進行分析學習,反饋優化結果數據,通過應用系統指導生產現場生產作業;其次,通過5G全連接各基礎要素數據,隨著工業生產數據不斷產生,人員熟練度、機器老化、供應商質量、生產品質、環境等數據不斷在變化迭代,而天翼智造大腦將不斷學習,將變量預測轉化為定量,以確定的定量數據指導現場生產作業,減少管理不確定性,達到提升效率、提升產能等生產經營目標。

網絡

架構

基于中國電信全國一張網的5G SA獨立組網,為園區打造基于SA 的網絡切片,通過在無線接入層、承載層、核心網層的網絡切片,為日星公司打造云網融合的專網通道,形成云網一體的數據安全隔離,實現云邊協同的超低時延保障。

(1)MEC平臺(邊緣計算)方案

通過在5G定制專網下沉的UPF側部署MEC邊緣資源,主要包括邊緣節點、邊緣應用和邊緣設備。平臺邊緣側的智能網關支持以容器的形式將邊緣應用快速部署到邊緣節點運行。通過把邊緣應用程序上傳到倉庫,在平臺上創建邊緣應用,然后將邊緣應用部署到邊緣節點運行。支持對應用進行版本的升級、卸載、監控和日志采集。

(2)UPF部署方案

構建了基于5G的“工業網關+下沉UPF+工業互聯網平臺+應用系統”的“全域性溯源系統”。

端側:部署5G工業網關,提供多種工業通信接口和協議,向下接入各種現場設備和數據采集設備,向上通過5G模組接入5G網絡。

網側:以室分+宏站實現產線覆蓋,并將UPF下沉至園區,實現數據的本地處理,滿足安全要求的同時,降低業務時延。

平臺側:在MEC上部署工業互聯網平臺,實現終端的管理和多種數據的融合。

應用側:部署了全域數據溯源系統,并可根據場景需求靈活部署 生產ERP、智能工藝優化等應用。如圖2所示

2  5G SA組網架構

無線接入層:搭建中國電信自研移頻MIMO;引入FDD異頻組網,將2.1G作為上行補充;開啟基站側無線預調度功能;DNN簽約5QI,下發無線QoS策略,使無線基站對專網終端優先接入、優先處理、優先轉發。以上措施使空口時延降低50%。

承載層:基站BBU所接A設備與下沉UPF所接B設備是上下聯關系,基站上行數據可經最近A設備(ATN950B)、B設備(CX600)接入UPF,減少IPRAN承載網側數據繞行。

核心網層:采用中國電信自研低時延版本UPF URANUS 2000S,具備加速卡硬件加速能力,實現UPF數據低時延轉發。

3. 具體應用場景應用模式

日星科技利用5G“廣連接、大帶寬、低時延”的通訊技術特點,搭建企業工業智造大腦為底座,基于智能制造成熟度模型打造數字化智能化5G全連接工廠平臺,平臺覆蓋銷售、研發、制造、物流、服務等全業務流程。

(1)智造大腦平臺

智造大腦平臺包含三個子系統工業制造模型、設備聯網模型、工業大數據模型,以5G網絡為底座打造全連接工廠,將研發、生產、倉儲、銷售等業務環節實現要素數字化,通過5G全流程數字化運營智造平臺統一接入各業務系統,數據匯集,可視化展示。

(2)銷售訂單評審

基于產品物料合同評審,生產訂單轉單、生產進度、應收管理、售后服務,實現訂單業務數字化管理。

(3)研發項目管理

對訂單個性需求產品自動轉立項研發,按需求分配研發資源,管理研發進度,研發物料結果自動轉BOM,管控產品研發全生命周期管理。

(4)采購供應鏈

根據BOM、倉庫、工藝等數據自動生成采購需求,根據供應商信息生成采購計劃及自動核價,對采購訂單進度實時管理,跟進采退及應付,保障生產物料,降低采購成本與庫存。

(5)智能倉庫管理

對原料倉、半成品倉、工具模具倉、成品倉、包材倉等進行條碼數字化精準管理,對原料基于智造大腦數據精準用料加工及5G智能入庫,對來料檢、出入庫、備領料、盤點等庫內作業實現高度智能協同管理,大幅減少呆滯料,降低倉庫庫存。

(6)生產智造管理

接收到生產訂單,根據設備5G聯機數據、訂單交期、各車間產能自動進行排產,生產現場結合智造大腦提供數據進行智能派工協同生產,智造大腦“滴滴派單”模式減少現場班組長90%+協同工作,提升了柔性制造效率、產能。

(7)智能產線物流

根據生產訂單工藝工序要求,胚料半成品、半成品、成品、工具、模具等產線配送,由智造大腦智能協同5G +AGV配送,智能入庫,讓加工人員無憂而專注生產,提升生產效率與柔性制造能力。AGV中央調度系統能同時對多個倉庫、多臺AGV實行監管、控制和調度的系統,部署在企業內網,方便內部通訊和管理。主要功能模塊要包括系統控制器、調度子系統用戶界面、數據統計及客戶端接口。通過5G網絡與各AGV小車保持通訊,指揮系統中各AGV小車的作業,用戶可以從系統界面實時了解每部受控AGV的設備狀態、所在位置、工作狀態等情況。同時支持與倉儲管理系統對接和集成。

(8)品質管控管理

基于生產工藝模型建立質檢標準,內置工藝質量要求算法模型,結合視覺、數采、人工、互檢等技術方法,實現巡檢過程精準高效追溯,提高產品質量穩定性,MES生產過程可視化,提高制造過程可控及穩定水平。

(9)生產安全管理

通過安全可靠的5G工業定制專網,對生產崗位安全視覺、工序AI用圖紙、網絡安全、網絡冗余備用、云計算、人機料等進行全連接,并采取了相應的技術手段,保障生產安全、生產連續性。

(10)生產能效管控

通過云、大數據、AI等新技術實現企業的用能管理、精準故障診斷、實時負荷預測和多級能耗分析等功能,透視企業能源結構,優化能源運營方案,為節能降碳提供決策支持。生產現場實現5G網絡覆蓋,通過內置5G模塊的儀器儀表,實時采集企業水、電、氣、熱等各類能源消耗數據采集,實現大規模終端海亮數據秒級采集和能效狀態實時監控。同時結合大數據分析技術,分析企業用能趨勢,助力企業優化生產能效、節能減排,助力企業“雙碳”目標實現。

4. 安全及可靠性

本項目建設所采用的網絡、新技術應用確保了項目產品的安全和可靠性。

(1)網絡安全性

通過安全可靠的5G工業定制專網,對生產崗位安全視覺、工序AI用圖紙、網絡安全、網絡冗余備用、云計算、人機料等進行全連接,并采取了相應的技術手段,保障生產安全、生產連續性。

(2)可靠性

本項目基于天翼云雙跨工業互聯網平臺為基礎能力,以引入PaaS應用治理、數據治理技術輕量架構,打造企業天翼智造大腦,構建新一代信息技術的企業數字化系統架構,以更平滑方式兼容企業現有系統架構系統,并助力企業系統實現無縫升級迭代。

5. 其他亮點

(1)項目規模化推廣

1)市場競爭性:從企業項目上線后的數據顯示,提升效率、降低成本、提升產能等數據分析,企業投入項目驗收上線后,一年內可收回投資成本;同等項目規模,天翼智造大腦+系統平臺相對市場同類系統平臺產品價格的50~70%,主要原因是技術架構與工業模型的技術創新領先性。

2)服務競爭性:平臺產品拉通全業務數據流程,數據模型化運算,減少系統及系統間定制,工業數據具有AI學習優化能力,大大減少對企業操作的數據錄入與數據變化的升級,降低企業迭代成本、提升操作體驗及無紙化水平。

3)規模推廣可行性:日星科技項目成功交付運行后,已成功復制了10多個項目,交付成本更低、交付期更短;產品項目開始進入了規模推廣階段,并且迭代出不同行業、規模的版本,最輕量版本交付周期達到15天內,相應交付成本也會較低。

(2)產業聯動效應

1)從國家智能制造的角度分析,本項目產品可助力企業智能制造成熟度達到4級。目前,全國規上工業中小企業近40萬家,從某地市智能制造第三方診斷樣本分析(根據某市工信局公布診斷數據),90%以上規上工業中小企業智能制造成熟度在L3級及以下;如本項目產品能在全國工業中小企業中規模推廣,將推動企業高質量發展,提升產能,降低企業生產綜合成本5~15%,大幅提升我國中小企業競爭力;同時,對產業、行業的工業知識庫形成快速積累共享,以人工智能等形式優化生產工工藝,助力企業發展新質生產力,加速形成我國產業發展明顯優勢

2)聯動復制案例成果

原接2萬個/訂單,現可接2000個/訂單,柔性制造能力明顯提升(接1萬個與2000個的訂單利潤一樣,成本、能耗更低)。

原排產需3~4小時,現10多分鐘即可,效率大幅提升。

原異常工時2000多工時/月,經智造大腦驅動管理,現降低至100多工時/月,降低95%。

兩個工廠,30多個專業倉庫物料調度,由人工協同轉智造大腦數據智能調度。

智造大腦數據協同,訂單生產周期由30天,縮短到20天。

3)項目(產品等)的生態影響力

本產品項目融合AGV、視覺、物聯網、5G、數字化等生態能力,已逐步覆蓋機械、汽車、服裝、小家電等多個離散制造行業,項目驗收后一年內,由行業、本地工信、其他等組織參觀,企業接待了參觀交流不低于500人次;本項目參加首屆新綠杯,榮獲全國“優秀獎”,本項目采用專利技術不少于3個,工業模型及AI算法大于15個;所有產品都是自主可控,支持信創。

三、下一步實施計劃

1. 計劃1

進一步優化數據結構及數據訓練模型,提升AI模型管理成熟度

2. 計劃2

提升工位智能化自動化程度,接入AI模型數據,實現從無紙化往無人化方向發展

3. 計劃3

提升整體智慧化管理水平,對接產業市場,提升并改變訂單獲得方式,改變商業模式

四、項目創新點和實施效果

1. 項目先進性及創新點

(1)先進性

基于天翼智造大腦協同日星科技企業生產制造,達到智能制造成熟度L4級,達到甚至超過了部分頭部企業智能制造管理水平。

(2)創新點

引入基于智能制造成熟度模型天翼智造大腦能力平臺,每周產生1000萬多條工業數據,保障了智造大腦協同生產有序開展,有效提升了生產效率與產能。

1)平臺產品創新點---天翼智造大腦

產能不穩定、人均產能無法提升等問題的關鍵是不確定性的要素問題管理,人工無法及時、有效協同解決,比如員工、管理者、設備故障、物料質量、個性需求等實時協同,但通過天翼智造大腦的全連接神經末梢能力可很容易實現,并將根據工業知識運算,協同優化后的結果快速反饋給現場管理,實現有效的提升管理效率,提升產能;如通過天翼智造大腦協同作業減少92%現場異常,智造大腦“滴滴派工”代替了現場班組長現場管理,智造大腦智能調試5G AGV提升智能調度能力,保障物料到料齊套生產等

2)平臺產品創新點---智能邊緣計算

在企業生產過程中,有各類場景需要現場處理,但又無法實時現場監控管理,更多是事后追溯,但亡羊補牢,為時已晚;比如日星科技倉庫鈑金開料用料、胚料入庫等---智能開料及稱重入庫,關鍵圖紙現場防泄漏管理-Ai防偷拍等等基于智能邊緣計算場景,現場生產作業過程中即根據工藝模型智能運算,反饋優化、規范員工作業指引,降低作業門檻、提升生產效率。

2. 實施效果

本項目基于天翼智造大腦為平臺底座,增加部署上線了智能大腦平臺、訂單評審、研發管理、供應鏈、排產生產、質量、倉庫、客訴追溯等子系統,兼容了原有ERP等系統,拉通了全業務流程數據,并通過天翼智造大腦以數據驅動現場生產管理,幫助了企業降本增效,實現高度柔性制造。讓企業數字化轉型、產業升級有了更深的認識與信心,將助力推動行業、產業的新質生產力發展。

一是降本,AI防拍可讓客戶放心將圖紙電子化發放產線,降低圖紙泄露風險,減少每個產品紙質圖紙達800+張;智能稱重助力企業精準使用原材料,無人值守入庫,減少了8%的原材料浪費;按單生產,包含開料、機加工、裝配等全流程車間,智腦“滴滴”派工實現柔性自治生產,數據驅動減少80%現場管理,減少車間管理人員8人。

二是增效:廠內智能物流實現AGV自動化調度,提高生產效率20%,降低人工日送料600+人次,同時產品工序碳足跡清晰,有效地實現了提效降耗;智能排產自動生成采購、生產和委外等任務,實現生產訂單計劃的統一協同;生產周期減少到30天,訂單并行生產最高提升至210單/天,綜合產能提升23%。

三是提質:品質管控實現巡檢過程精準高效追溯,提高產品質量穩定性;MES生產過程可視化,提高制造過程可控及穩定水平。

 


聲明

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