基于工业4.0智能制造顶层设计
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工厂在实际产品检验过程中效率低,经常发生漏检、错检,如产品标签漏贴,表面存在划痕、凹坑缺陷漏检。而电子产品存在这类问题就会出现很大的事故,尤其是FPC柔性版的连接电器参数方面。为了确保实际使用安全,往往需要工人耗费大量精力进行反复目视检查。
在工厂实际运用中,人工检查不仅成本高昂,并且受工人熟练度影响,导致检测准确性及效率差异较大,成品检验误差漏检率达0.51%。
虽然有标准的检验作业指导书,受人工检验作业原因,标准执行随意性大,造成检验作业标准不能充分落实,影响产品的质量。
人工检测需要填写大量的纸质表单,遗漏信息较多,产品出现质量问题后需要翻查相应纸质表单导致追溯困难、无法还原生产现状。检验信息未数据化,导致质量分析手段落后、质量控制效果不佳。
金属加工行业离散制造属性较重,工序间的协同及动态平衡要求高,同时生产与仓库协同要求也是提高生产效率降低成本的核心关键。
生产排产精细化程度要求高,需要支持从工厂、产线、机台,作业班组等多层级生产排产。
线边仓数据需实时掌控,依据线边仓情况进行仓储上料联动及各工序完工报产。
金属加工行业质量管理核心是掌控各工序的产品合格率,继而进行二次加工和产品报废处理,同时关注不良品的成本分摊以及班组绩效考核。
设备物联关注点在于设备稼动率及重点设备能耗,便于企业在生产计划排班过程中合理优化资源配置和成本统计。
统一生产计划,根据订单、交期、原材料库存进行生产自动化排程,可分解推送多工序生产工单,各工序生产开工及完工通过PDA进行上报,实现多工序生产协同、工序间产成品交接及产品质检全面实现数字化,多订单、多批次、多工序的高效管控及合理任务分派。
生产订单协同领料,线边仓物料精细化管控,依据生产排产、线边仓物料库存、生产完工情况计算物料缺控,推动拉料计划,提升生产物料协同效率,降低库存周转,提升库存准确率。
WMS打单发运可设置客户贴纸唛头,实现从库位、产品、包装、托盘、集装箱一一对应和多对多的绑定关系,降低发货出错几率,提升发运效率
产品条码与批次绑定,结合工序质检,通过WMS和MES数据集成,实现产成品到原材料的全过程质量追溯,对生产过程中的不合格产品进行严格记录,为生产工艺优化和精细化成本分摊提供数据支持
通过可视化数据引擎对计划、生产、品质、设备环节的数据实现多维度全实时的数据分析,构建FTT、WIP、OEE、SPC等管理工具的数字化,帮助管理人员快速聚焦质量瓶颈、设备顽症,驱动业务部门进行持续改善。