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精益为核,英业达的智能制造

2019/10/28    来源:e-works    作者:e-works  李卓刚      
关键字:精益  英业达  智能制造  工业4.0  台湾考察  
2019年9月25日下午,e-works台湾智能制造考察团来到了位于桃园科技园的英业达桃园工厂。

    2019年9月25日下午,e-works台湾智能制造考察团来到了位于桃园科技园的英业达桃园工厂。考察团一行受到了英业达工业4.0研究中心总经理范刚、桃园厂智能制造部经理朱丰龙的热情接待。朱丰龙先生为考察团介绍了英业达桃园工厂的概况并带领考察团参观了英业达主板生产线,范刚先生为考察团分享了英业达智能制造建设的经验和案例,并与企业家进行了深入的沟通。

    英业达集团创立于1975年,总部位于台北市,是全球最大的服务器制造商与全球十大笔记型电脑代工厂之一。集团旗下共43家公司,全球员工52000人,工程师超过8,000人。资本额12亿美金,年营业收入150亿元美金(2016年)。业务遍及电子产品、服务器制造、软件和信息服务、智能装置及绿色能源等高科技产品领域。

英业达集团发展里程碑

英业达集团发展里程碑

    英业达集团长期以来本着“创新、品质、虚心、力行”的经营理念,通过产品多元化、策略联盟及供应链整合,扩大企业营运规模,建立长期竞争优势。英业达拥有超过15000件专利,涵盖亚洲、美洲、欧洲等15个地区,在同行业中名列前茅。英业达建立了多个世界级实验室,包括电磁辐射干扰测试实验室、无声实验室、OTA测量实验室等,为其制造高质量产品提供保障。目前,英业达每年生产1亿台终端产品,全球每3台服务器,就有1台是英业达的产品。

考察团一行在英业达交流、学习

考察团一行在英业达交流、学习

    英业达的智能制造建设历程,大致分为四个阶段。自2000年开始,英业达进行信息化系统升级,建设了ERP、PDM、MES、测试调度系统等,2014至2015年进行自动化改造;2016年展开Model Line自动化技术研究及IIOT关键技术研究;2017年开始进行主板线自动化建设、工业互联网建设、精益改造,并完成系统接口定义,解决信息孤岛问题;2018年开始系统组装线自动化、制造云/大数据分析平台建设、测试设备自动复判及制造设备预防性维护等人工智能应用,并持续推进精益改造。经过多年的努力,英业达的产量不断提升而报废率不断下降,智能制造建设取得了实实在在的效果。

英业达智能制造建设路线图(2018-2025)

英业达智能制造建设路线图(2018-2025)

    范刚先生在分享中谈到英业达智能工厂建设包含四步,第一步是工业物联,实现数据采集;第二步是建立高性能&可扩展数据服务架构,实现0停服和0损失;第三步是信息化完善+数据驱动制造;第四步是数据分析,不断优化生产。在范刚先生的讲解中,一些思路和做法非常有价值,值得深思。

    ●英业达的工业物联包括设备及传感器层、网关层、平台层及应用层。从设备及传感器中获取的数据进入英业达自研的e-Planet(IIoT Gateway),e-Planet对数据进行降噪和初步分析(边缘计算),再提供给平台层,平台层将整个产线乃至工厂的数据整合汇总,提供给应用层使用。——边缘计算是非常关键的环节。从设备及传感器采集的数据非常庞大,需要从其中发现并提取出有价值的数据上传至平台,以节省网络开销、提高效率,这就是边缘计算的重要价值之一。而哪些是有价值的数据,就需要有丰富的生产经验才能准确提取,这正是英业达的优势所在。另一方面,从底层设备层到顶层应用层的完整平台,也可保证最高的运行效率。

英业达工业物联平台e-Planet系统示意图

英业达工业物联平台e-Planet系统示意图

    ●英业达一直强调数据驱动制造的概念。数据看似是静态的,但工厂一旦开始运行,数据就开始流动,工厂的运行其实就是各个系统之间交换数据,有些是发出的指令,有些是反馈的结果,就是这样过程构成了工厂里信息的流动,最终制造出产品。数据有设计数据、执行数据、分析数据,它们在大数据中心进行交换,构成了工厂的运行模式。——笔者认为“数据驱动制造”就是数字化工厂的核心,如果不能从数据驱动制造的角度来指导数字化工厂建设,那就只是在传统制造模式外面贴上一层“数字化”的膜,仅仅是好看而已。

    ●数据分析中发现的问题,要及时处理,并比对每天的数据报告,看是否有改进,如此循环往复,效率就会越来越高。——这句话是精益生产的要点之一。精益生产是一个持续的、动态的过程,其要点之一就是持续改善。如果不能坚持持续改善,那精益生产就像无根之木、无水之萍。

    ●数据采集不是先把数据采集上来再看能做什么,而是先看需要解决什么问题,再去看有没有相关的数据、如何采集相关的数据、对数据进行分析建模、找到解决问题的办法。——数据采集是为了解决问题,所以要从问题出发,这样才能有好的投入产出比。如果先把数据都抓上来再说,就做了很多无用功。

    ●领导关心的数据不一定是解决问题的数据。比如领导关心不良率,但降低不良率需要通过其他数据来分析、寻找解决方案。——如何找到影响良率的因素?经验只是一方面,还需要大数据、人工智能等技术的支撑。

    ●生产线上每天会产生大量的数据,因此必须有高性能且可扩展的数据服务架构来支撑。英业达使用了分布式数据库和并行计算技术来提升运算效率和系统稳定性,做到了系统0停服,业务0损失。——建设数字化工厂,系统的稳定、数据的安全是重中之重,也是业务的根基。

英业达工业4.0研究中心总经理范刚先生

英业达工业4.0研究中心总经理范刚先生

    考察团还参观了英业达服务器主板生产线,英业达对质量的严格让人印象深刻。主板生产要经过十几个工序,几乎在每一个工序之后都有相应的检测环节,通过SPI、AOI、X-RAY等技术对产品进行质量检测,出现质量问题都会寻找原因并及时改善。为了提升检测效率,英业达与AOI设备厂商合作,在AOI上引入了人工智能技术,不断提高AOI检测准确率,降低人工复检率。正是对产品质量的不懈追求,使英业达获得了客户的信任,成为世界级制造商。

考察团一行在英业达桃园工厂合影留念

考察团一行在英业达桃园工厂合影留念

后记

    在今天的参访交流过程中,英业达并没有特别强调精益的内容,但笔者却感受到精益已经流淌在英业达的血液里。在英业达智能制造建设路线图中,精益化提升是唯一与智能制造一样贯穿始终的。IIOT、AI、MES、TPM等等技术的应用就是为了改善和优化,而不是为了去打造一个样板或其他什么原因。很多大陆企业只顾追求技术,却忽视为什么要应用这些技术,这值得我们反思。而通过拜访优秀企业找到自身的差距,引起企业家的反思,也许就是e-works智能制造考察的意义和价值。

责任编辑:程玥
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