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23年行業深耕細作,見證成長歷程
23年行業深耕細作,見證成長歷程
2018.05.14 閱讀:2629
隨著工業4.0的浪潮來襲,數字化工廠也被越來越多的工廠所認知,但很多人還在模糊數字化工廠的概念,工廠升級為數字化工廠遲遲觀望不動。傳統工廠大都是勞動密集型,用廉價勞動力來降低成本。數字化工廠(DF)以MES系統為生產執行管理工具,以產品全生命周期的相關數據為基礎,在計算機虛擬環境中,對整個生產過程進行仿真、評估和優化,并進一步擴展到整個產品生命周期的新型生產組織方式。今天華磊迅拓就和大家來看看傳統工廠與數字化工廠的差異。
傳統工廠存在的詬?。喝斯そy計,效率低、失誤率高
在中國很多傳統的中小型工廠中,對于設備生產數據采集,幾乎是依靠人工完成。流動的人員、散落的數據,使得數據的保存成了一個巨大的問題。同時人工統計的效率也比較低,往往都是每天下班或者每周進行一次統計,完全不能進行實時生產數據更新。此外,人工不能完全保證數據的準確性,并且龐大的數據量對人工而言也是巨大的挑戰;而傳統記錄模式也存在數據流失的風險。
數字化工廠:設備聯網,利用MES系統進行數據自動采集,即時反饋
而在數字化工廠中,物聯網的概念就被運用到每一臺設備上。MES系統將人、設備,通過數據建立緊密聯系。一個工廠管理者可以在手機或者PC終端觀測到每一臺設備的實時數據,而且可以隨時收到設備的狀態提醒。除了收集、計算、反饋等功能,設備聯網之后,還有一大好處就是數據的存儲。大量歷史數據,包括設備損失數據,也給后期工廠設備的很多操作都提供了參考意義。
傳統工廠痛點:設備意外停產頻發,造成大量不必要損失
除了數據的管理問題,傳統工廠還有一大痛點,那就是經常遭遇意外停機。意外停機不僅造成了生產的停滯,而且對設備造成的隱性破壞不可估量。為了預防設備的意外停機,工廠通常安排了24小時的輪班工人巡檢,造成了工廠人力耗損嚴重。并且檢測手段只能依靠肉眼和經驗判斷,往往小的問題被忽略,而正是小問題導致機器設備的大毛病。
數字化工廠:設備意外停產提前預警,減少不必要損失
數字化工廠的運轉過程中,設備的一切都被隨時監控反饋,而意外停機發生之前,設備的某些參數會發生變化,此時設備就能在參數發生變化時利用MES制造執行系統及時進行預警通知,讓設備故障在發生之前被發現及運維。而即使是故障已經發生了,也能在過去的設備故障統計里立即找到合適的解決方案,將損失降到最低。
傳統工廠管理模式:依賴人于人管人、人為記錄數據
傳統工廠在現有條件下,根本無法及時準確掌握工人的產量、質量、不良品、廢品,工作計劃是否達成等。另外,工人中的80后、90后越來越多,企業家也越來越難以找到合適的方法調動員工的積極性,這就導致企業生產力低下,最后的結果還是企業的利潤受到影響。
數字化工廠:數字化管理模式
數字化工廠可以把工人按照不同的產業線,不同的班組,及時掌握工人的產量、質量、不良品、廢品,工作計劃是否達成等。讓工廠透明化。
傳統工廠:不能及時發現問題,導致合格率降低
傳統工廠雖然有質檢環節,但發現了問題之后往往也難以及時的去報告、糾正。我們通常情況是出了一堆廢品之后,才發現生產出了問題。產品質量不可控,不良品率上升,企業就會喪失成本的優勢,利潤下降。
數字化工廠:及時發現問題,不良率減少
數字化工廠能夠利用MES系統實時監控生產和訂單。產品的質量,生產了多少產品、良品、不良品、廢品,每個訂單進度是怎樣,有沒有延誤,有沒有延時啟動,這些都可以得到監控。每個訂單下面,每個工單,每個產品,每個工序,你想監控多細都可以。而當客戶要問他的訂單到哪步了,怎么樣了時,你只要拿起手機,幾秒鐘之內就可以告訴他這個訂單生產了沒有,生產到哪一步了,現在為止不良品率是多少。
雖然和傳統行業相比,數字化工廠優勢明顯,但其造價昂貴,也不是一般中小企業能夠承擔的起的。對中小企業而言,數字化還需一步一步來。
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