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中电互联-彩虹寄云智能工厂示范平台

2019/1/25    来源:e-works    作者:e-works  整理      
关键字:工业大数据案例  e-works年度盘点  智能制造  彩虹  
本文为“2018年度中国两化融合暨智能制造应用领先暨最佳实践奖”参评案例。本次活动将评选出2018年度,为中国两化融合暨智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程,全面介绍企业推进两化融合或者智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等,分享建设过程中的经验,供广大制造业行业企业学习供鉴。

一、企业简介

    彩虹集团公司的前身是陕西彩虹彩色显像管总厂。1977年4月,中央、国务院正式批准恢复引进彩色显像管成套技术和设备项目,并列为国家重点引进项目,定名为“咸阳彩色显像管工程”,陕西彩虹彩色显像管总厂(编号四四零零厂)随之成立,1982年建成投产。1989年4月,以陕西彩色显像管总厂为主体组建的“彩虹电子集团公司”正式成立。1995年,彩虹电子集团公司总部由陕西迁往北京。1996年1月1日正式更名为“彩虹集团公司”。目前,彩虹集团是国务院国资委直属的大型国有骨干企业,致力于光电子领域从材料到整机的研发、制造和销售,是中国第一只彩色显像管和第一块第五代液晶玻璃盖板的诞生地,现拥有总资产86亿元,员工近2万人。自建成投产以来,彩虹集团已累计生产彩管1.68亿只,实现工业总产值1143亿元,实现利税112亿元。目前,彩虹的彩管、荧光粉、低玻粉等业务位居全球一流水平,电子玻璃、新兴发光材料、光电子等业务均处于国内一流水平。在2009年中国电子信息百强企业排名中,彩虹集团名列42位。

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图1 彩虹集团公司

二、企业智能制造应用总体现状

    玻璃盖板行业前端已实现DCS控制及冷端的机器人协同产线,工业自动化水平已经颇有成效。传统PLC,DCS数据采集存储方式独立,数据包格式单一、封闭,无法进行大量数据的分析评估。数据保存周期短,无法进行有效的回溯。质量分析还处在简单的统计分析阶段,数据的价值还未完全发挥。
 

三、参评智能制造项目详细情况介绍

    1.项目背景介绍

    据统计,玻璃盖板行业数据量十分巨大,单条产线生产管理系统日数据量达到225万条,质量检验系统日均数据300多万条,一天数据达到了1000万条。单条数据查询时间在20毫秒左右。

    行业中各企业自动化、MES、ERP等各类系统的数据壁垒未完全打通,数据的价值没有完全发挥,现有数据平台仅仅是个别系统数据的简单呈现。对比同行业,企业多数希望大数据平台实现混合云管理,易于扩展多地多产线协同制造,自主开发,开拓新的业务模式。

   如何利用工业大数据,让制造系统更加透明,使原本不可见的设备衰退、质量风险、资源浪费等问题变得可见尤为重要。如何基于云计算、工业互联网的技术完成行业生产工业大数据的采集、融合、存储、集成、可视化、数据价值挖掘。

    中电互联、寄云科技与彩虹集团进行了一项测试床项目,主要针对玻璃盖板产线制造。期望以云服务平台为创新载体,运用工业互联网大数据技术,对关键生产环节实现实时监控,关键设备实现生命周期数字化监控,产品质量实现全生命周期全维度分析。

    2.项目实施与应用情况详细介绍

    1)智能产线

    利用智能装备,自动化系统完成智能产线的构建。玻璃盖板产线由于其特性,需机械手臂协同制造完成物料的流转搬运,气动传送带实现物流自动传送和产品自动称重,利用光学检测等设备完成产品的自动检验。本项目引入智能装备实现产线关键设备数控化率85%,并达到国内领先水平。

    2)IT/OT 数据融合

    梳理生产数据,实现IT层与OT层的数字化融合。玻璃盖板制造兼有流程制造及离散制造特点,需要智能装备与信息系统深度嵌入,利用PLC、DCS、工业网关打造工业网络,完成IT与OT数据物理链路的建设,利用地址故障代码仿真器实现生产数据的可视化、信息化,打造制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场数据可视化、精准化、生态化智造模式。融合MES、ERP等IT系统数据全方位把控生产。

    3)产效提升数据平台

    快速有效的利用生产数据实现生产水平全方位提升。对企业生产数据及设备数据进行全方位的监控并有效分析和呈现。以云服务平台为创新载体,运用工业互联网技术,关键生产环节实现实时监控,关键设备实现生命周期数字化监控,整体运营成本全维度分析。实现运营成本降低20%,产能提升20%,生产节拍提升20%,不良率降低10%,使各项生产指标达到国内领先水平。

    4)工业大数据平台

    利用工业大数据平台完成企业的转型及推广。承载整个公司全业务线的数据,建立企业级生产数据仓库,做到企业对生产全局可追溯、可评价,借助数字化系统进行经营决策。打造数字化企业,运用数据挖掘算法和模型实现质量数据的可视、可控、可预测,利用平台DevOps完成自主创新。建立多地多产线协同平台打造核心竞争力。

    3.效益分析

    1)管理收益

    贯穿整合企业运营中产生的内部、外部等各类有价值的数据资产,利用先进数据挖掘技术手段,变数据为价值。

    结合企业重点业务和前进方向,为企业的日常经营管理和重大事项决策提供有效的依据,提升公司在产品、服务、市场、运营等各个层面竞争力。

    2)业务收益

    基于工业大数据平台,实现单条产线运营成本降低20%,产能提升20%,生产节拍提升20%,不良率降低10%。全面提升企业的综合竞争力。打造数字化可视化车间,提升企业整体运营效率。对企业的生产全局进行可追溯,可评价,有效实时的管理。

    3)平台收益

    建设工业大数据平台,逐步实现企业生产及信息系统数据资产的集中化管理,指导业务活动和管理决策。

    数据服务:基于大数据平台,实现企业集团各个业务单元和分子公司核心数据共享,根据业务场景和权限控制,可以实现集团协同制造,挖掘新的价值和商机,以进一步提升公司价值,保持国内领先、国际一流的优势地位。

    4)能力收益

    企业组建大数据开发和运维团队,提高公司信息化人员的专业化水平,逐步形成与数字化管理相匹配的数据运营能力。

    提升企业数据开发和设计能力,提升企业对数据的自主可控力,稳步推进公司数字化改革。

自主创新:DevOps新的模型应用及数据应用。

    5)智能制造工业大数据平台——可视、可控、可智造、可预知

    在全方位完成一体智能产线后,解决传统工业化数据格式单一、封闭问题,打通数据壁垒,有效追溯、分析、利用数据。

    打破数据孤岛,融合IT及OT数据,完成私有化部署,利用工业大数据平台,实现企业内部数据在底层结构闭环流动,提高生产率及成品率。

责任编辑:李璐
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