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Community Blog 傳統製造向平台智能製造的演進:多品種、小批量、全工序

傳統製造向平台智能製造的演進:多品種、小批量、全工序

德恩精工與阿里雲合作探索以數位技術解決「多品種、小批量、全工序」離散型製造企業所面臨的「高交期、高庫存、高成本」難題。

四川德恩精工科技股份有限公司(以下簡稱「德恩精工」)是 A 股上市公司(股票代碼:300780),成立於 2003 年,主營業務為機械傳動零組件及其配套產品的研發、設計、生產和銷售。

近年來,德恩精工不斷加大對資訊化、數位和智能化的佈局。但問題也隨之而來。德恩系統眾多,包括 ERP 系統、PLM 系統、設備即時擷取系統、商城、MES 系統、MRO 平台、智能設備平台等多達十幾套系統。整合、分析、共享海量的孤島資料嚴重影響企業決策效率。此外,資料的指數級增長導致資源負載高,讓資料庫不堪重負,隨時有崩潰的風險。

2018 年 3 月,德恩精工選擇與阿里雲合作,雙方開始探索以數位技術解決「多品種、小批量、全工序」離散型製造企業所面臨的「高交期、高庫存、高成本」難題。

德恩精工基於阿里巴巴成熟的數據中台理念和與 IData 產品能力,構建雲上數據中台,實現銷售、生產、研發、庫存、物流等資料的存儲、匯集、打通和共享,進而實現德恩精工版的「OneData,One ID,One Service 」數據中台體系,為全面實現一機(設備)一檔、一人(客戶)一檔、一品(產品)一檔、一單(訂單)一檔,以及一條龍(從訂單到生產到物流)實現全鏈路的質量追溯奠定基礎。

專案具體執行過程中,德恩基於數據中台將客戶業務系統和分析系統分離,將眾多系統不同源資料統一進行資料擷取上傳雲端,並根據離散企業經營流程特點,制定了統一的資料分層管理標準。把資料統一劃分成產品、銷售、供應鏈、生產等 11 大資料域,支撐上層 BI 與 AI 應用面向不同場景的落地。

雙方合作構建了雲上數據中台,打通了銷售、生產、研發、庫存、物流等原本分隔的 IT 系統,實現了企業資料的存儲、匯集和共享,從而提高上述環節的效率。


BI 基於雲上數據中台,實現資料驅動的視覺化決策

  • 利用大數據技術,對資料進行清洗和計算,極大提升部分報表的計算與打開速度,特別是成本報表計算時間由原來的天級降到了分鐘級,報表打開速度也由原來的幾十秒降到了幾秒,甚至幾毫秒。
  • 說明客戶將管理和營運指標量化輸出,規範營運,為後期德恩工廠數位營運奠定基礎,比如,客戶與訂單優先順序、生產排程方案關鍵 KPI 指標得分等。
  • 建立訂單全生命週期跟蹤體系。訂單生命週期內下單、採購、生產、庫存、物流、開票、收款、售後等每個環節完成度,準時率,每個員工生產審批效率都進行准即時的計算管理,說明客戶提升其管理效率與風險管控。

AI 基於雲上數據中台,實現工業大腦演算法應用的模型構建

  • 排產排程系統每天事先花 10 分鐘,將近 1000 訂單分發到生產設備和員工,按照各類訂單約束,精准的輸出每個訂單的時間點和工作中心生產計劃,每天按計劃執行的訂單能達到 90% 準確率,並支持滾動式即時排程,滿足各類緊急插單。
  • 按排產排程計劃執行,訂單准交率由原來 50% 提升到了目前的 70%,準交率指標提升明顯,客戶滿意度提升迅速;訂單物料準備週期降低 30% 以上。
  • 透過產能預估,識別預估產能的瓶頸工作中心,綜合考量所有產線資源設備負載情況,均衡資源設備產能,資源設備利用率比以往提升 8% 以上。
  • 提升計劃排產辦公效率 30%。
  • 銷售訂單預測,銷量top200 產品預測準確率達到85%,說明客戶合理安排庫存訂單,標準產品庫存降低25%,消減2 個庫存計劃員,忙時把珍貴的設備和人力資源給到更加重要緊急的訂單,提升准交率;閒時提升設備的利用率,合理增加庫存。協同排產排程以達到更好的排產排程效果。



阿里雲研究中心高級戰略專家王岳表示:更多製造企業意識到,全要素、全鏈路間的資料協同所帶來的系統性最佳化,其收要成倍于單點或是局部上的創新。因此,看不見的資料自動化,決定了未來企業的資料創新力。而現階段製造企業數位變革最大的困擾在於舊有的IT 基礎架構難以應對當前的「資料陷阱」,因此嚴重影響到資料資產的變現能力。工業數據中台的使命便是說明企業跳出「資料陷阱」,圍繞「打通、整合、共享」,做到資料統一、即時、與在線,為資料資產變現打下扎實的基礎。

如果用一句話定義工業數據中台,即由資料營運組織管理、以業務為驅動、借助中台技術、對資料進行生產加工,並將資料資產根據業務場景轉化為資料服務的一套完整的業務流程體系。


本篇文章內容擷取自阿里雲製造業數位轉型案例集,如欲了解更多案例資訊,歡迎下載白皮書。

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