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中策橡胶:“1+5+X”协同制造工业互联网平台助力智能工厂建设

2022/1/12        作者:e-works整理      
关键字:工业互联网案例  e-works年度盘点  智能制造  中策集团  
本文为“2021年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2021年度,为中国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

       中策橡胶集团股份有限公司(以下简称“中策集团”)是目前中国最大的轮胎生产企业,在中国企业 500 强名单中, 公司荣列第 320 位,中国制造业名列第 163 位。在世界轮胎企业排名中位列前九。公司拥有 25000 余名员工和上千名工程技术人员。

       公司采用国际先进的生产技术及国际顶尖轮胎制造、检测设备。目前已形成年产 4600 万套一千多个品种规格汽车轮胎的生产能力,其中包括年产 1300 万套全钢子午线轮胎,2800 万套轿车子午线轮胎,500 万套斜交轮胎。此外还可生产 8500 万套自行车胎和电动车胎,1500 万套摩托车胎,20 万条橡胶履带。轮胎技术和生产能力在中国处于领先地位。

二、企业在智能制造方面的现状

       中策集团“1+5+X”协同制造工业互联网平台是承接集团数字化转型战略,重点围绕“提升企业内部研产供销数字化、智能化”和“打通企业上下游产业链生态圈协同化、柔性化”两大内容建设,致力于向“分子公司、供应商、客户、物流企业”等产业链参与方开放公司资源和能力,破解上下游企业信息系统割裂、数据共享难、协同效应差等问题。

       “1”指“智慧决策驾驶舱”,支持各级管理者基于大数据分析进行智能决策。

       “5”指“五大能力赋能平台”,支撑产业链各方按需进行调用“数字化研发设计能力、智能化生产管理能力、绿色安全化制造能力、协同化供应能力、精准化销售能力”。

       “X”指“全面链接互通”,平台全面支持链接打通“工业控制系统、生产设备、质检设备、仓储物流设备、实验设备、机器人、控制传感与采集设备”等各类系统设备、内部研产供销存财各类业务数据、产业链上下游各方协同数据等。

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中策集团“1+5+X”协同制造工业互联网平台架构图

三、参评智能制造项目详细情况介绍

1.智慧决策管理驾驶舱

       中策集团基于大数据操作系统和BI系统建成管理驾驶舱平台。大数据操作系统帮助企业实现全局基础数据的构建,并通过AI算法实现了公司不同信息系统之间的关联融合,帮助构建统一的数据规范体系,针对海量、多源、多维、异构的工业数据系统提供离线/实时计算框架实现计算的智能化,及时响应业务需求。BI系统通过与ERP、APS、MES、设备管理系统、QIMS质量管理系统、WMS系统、能源管理系统、安环管理系统、PLM、CRM、SCM等多系统集成应用,实现研发、生产、销售和供应链全业务链条数据贯通,构建基于大数据体系化分析的智慧运营管理驾驶舱,支持公司从业务驱动管理向数据驱动管理转型,实现资源配置柔性化、业务协同高效化、生产制造透明化、成本管控精细化、质量管控智能化、物流管理精准化。

2.数字化研发设计平台

       2.1 应用CAD实现产品三维设计

       公司轮胎开发设计采用计算机辅助设计技术,实现产品数字模型设计与管理;开展模拟仿真、有限元分析,测试和验证产品设计的合理性,提升研发效率与产品质量,缩短产品研发周期。

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轮胎产品结构剖面图

       半钢子午胎是胎体帘线按子午线方向排列,有帘线周向排列或接近周向排列的缓冲层紧紧箍在胎体上的一种新型轮胎。它由胎面、胎体、胎侧、缓冲层(或带束层)、胎圈、内衬层(或气密层)六个主要部分组成。每个部分采用不同的材料及尺寸,总体满足轮胎的性能要求,受限于材料、结构以及制造等多方面的原因,半钢子午线轮胎按照其使用特性的不同,往往分为SUV轮胎、高性能轮胎、四季胎、冬季胎等。

       轮胎的设计开发流程:

       新轮胎产品开发步骤包括:市场调查分析、产品目标确立、花纹设计、规格设计、小规模试产、量产。市场调研、收集顾客需求和设计输入等信息作为产品开发的第一步,综合各种信息绘制轮胎方案设计的草图并讨论研究;方案初步确定后,利用CATIA软件将轮胎由方案草图转变为3D数字模型,对设计进行评审;3D设计完成后,利用ANSYS软件进行轮胎的应力分析,根据分析的受力情况进行结构和轻量化的优化设计;优化设计完成后,采用快速原型制造技术,制作出轮胎的实物模型,同步完成铸造模具的设计,发由模具供应商生产;进行动态的设计失效模式和后果分析(DFMEA),生产工艺方案设计,各工序的工装卡具、通用与专用检具的制作,确定工序质量控制点,进行生产准备及工艺文件确认等;SOP小批量试制验证模具,生产样胎,对样胎进行各种性能试验和道路试验。当样胎经过充分的试验,并进行对比选优,同时确认生产工艺稳定可行、质量可靠,则转入量产阶段,产品设计完成。

       2.2 应用CAE完善产品研发设计效率

       中策橡胶与哈尔滨工业大学共同研发轿车子午线轮胎花纹参数化设计平台,平台以Python 语言作为脚本语言,以AutoCAD、CATIA 和CoreDraw 软件环境输出文件格式作为参数化设计平台输入变量,再现其几何形貌,开发花纹体积计算,花纹沟体积计算,海陆比计算等工具模块,建立花纹块集合及集合群,实现花纹块与其参数协同耦合,建立基于花纹参数特征的轮胎噪声、湿滑、磨耗等性能的经验模型,完善轮胎性能分析模型;修改或调整花纹参数,评价其对应的噪声、湿滑、磨耗等性能。实现了花纹噪声分析、节距噪声优化、花纹Groove Wander性能、花纹湿滑性能、雪地牵引性能。规范了花纹设计流程,提高轿车子午线轮胎花纹设计效率,明确花纹与轮胎性能关系,提高产品质量,提高轿车子午线轮胎技术水平。

       2.3应用FEA有限元分析优化产品设计

       在轮胎的结构设计过程中,应用有限元分析FEA(Finite Element Analysis)在应力&应变、充气轮廓、加载轮廓、下沉量、接地印痕、接地压力、模态分析、空腔共振频率、强度分析;通过对轮胎模型定义单元属性、接触状态和载荷状态建立合理的轮胎有限元模型,并对模拟轮胎与路面在不同充气压力接触状态下产生的接触应力进行分析,优化轮胎轮廓设计。

       不同充气压力状态下应力主要分布在轮胎与路面的静态接触分析在轮胎硫化过程的有限元分析系统,该系统软件将轮胎硫化作为轴对称问题处理,考虑了由橡胶材料及橡胶基复合材料构成的轮胎非均质结构、橡胶基复合材料传热性能的各向异性及轮胎具有复杂截面形状的变厚度结构等问题。采用该软件对载重子午线轮胎进行仿真计算,提升轮胎的硫化工艺设计,确保轮胎硫化性能的同时,硫化时间的和硫化工艺最优。

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轮胎硫化过程的有限元分析系统

       中策橡胶聘任中国第一位汽车院士、汽车行业专家郭孔辉院士担任中策橡胶首席技术顾问,与吉林大学郭孔辉院士团队合作,合作开展车辆动力学仿真研究,CAE轮胎就位压力缩短计算时间及功能应用研究,模态/力传递测试,轮胎滚阻仿真。主要包含高速均匀性、动平衡技术研究;轮胎与车辆匹配技术研究。

       依托吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室建立的“智能网联汽车模拟测试方法研究”,项目研究方向涵盖汽车智能集成控制、汽车智能化技术、汽车仿生学等汽车电子控制和智能化相关前沿和交叉领域。智能网联汽车测试与传统汽车测试之间有巨大的差异,面对该项目的核心问题:人-车环境任务强耦合、行驶场景不可穷尽和传统测试方法不适用,团队提出了通过数字虚拟仿真测试和硬件在环测试等虚拟仿真测试方法保证测试安全,同时实现利用有限的测试场景反映无限的行驶环境,借助自动测试和加速测试缩短测试周期。在数字虚拟仿真测试方面,吉大团队提出了虚拟测试软件平台及与之相匹配的车辆动力学模型和传感器模型,构建了传感系统在环、决策系统在环、控制执行系统在环、驾驶人在环等多种硬件在环测试平台,解释了硬件在环测试平台在智能网联汽车测试方面的应用和取得的成果。中策橡胶作为项目的主要参与方之一,主要围绕轮胎-汽车匹配的力学研究展开支撑性的研究。

       2.4 通过PLM系统实现数字化协同化研发

       在产品研发设计板块引进实施PLM系统,推动产品全生命周期的管理,PLM系统全面整合子午胎研发数据和研发流程,从原材料组成到最终成品以及测试过程的过程数据BOM电子化管理。以PLM系统为数据平台,实现在产品开发端,通过PLM、CAD、CAE的无缝衔接,依据3D模型、有限元分析及仿真快速创建符合要求的轮胎模型工程图,数据自动导入三维设计软件结合有限元分析进行仿真设计,实现无纸化开发,提升研发效率。

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PLM数据自动导入三维设计软件进行仿真设计

       PLM系统通过接口与WMS、ERP、MES实现业务流程上数据互联,包含原材料的品类、质量、制造的过程工艺、BOM结构、过程要求、质检标准等数据在各个系统之间的传输成为可能,并且通过可精确计算过程成本,实现整个产品从开发到生产的数字化传递。PLM系统的深化应用还帮助企业利用信息化手段在新产品研发上实现和供应商一起介入轮胎原材料基础研发,将原材料研发和轮胎研发以及终端市场需求有机结合,同时通过三维设计仿真软件、轮胎检测设备的信息集成,实现快速、高效研发,进而实现公司行业领先的高效研发优势。

3.智能化生产管理平台

       3.1 经营管理

       以ERP系统为核心,实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能,以系统化思维和供应链管理为核心,科学配置资源,优化运行模式,改善业务流程,提高决策效率。同时通过与PLM、SCM、CRM等互联互通,实现采购、计划、生产、销售等方面的协同管理及企业主要关键绩效指标预警,推进企业决策、管理可视化、智慧化。

       3.2 计划调度

       基于APS 生产计划排产系统实现基于市场需求、安全库存、制造过程等因素的科学排产,生成优化的生产作业计划、物料计划,以及生产参数并实现在线校验。通过对生产过程的监控,实现系统自动预警和优化调度排产。

       轮胎行业兼具在离散型制造业和流程性制造业共同的特点,呈现出多目标、多约束、动态随机的环境条件,对于轮胎生产过程,生产计划调度的复杂程度主要由资源配置、物料清单、工艺流程等多个要素共同决定的。中策橡胶104分厂同时上百种规格混线生产,动态的资源(例如模具、工装、人员的约束和变量)、物料结构的复杂性以及特定的一些时间的约束较多。

       针对此情况,企业计划基于PLM、ERP、MES、WMS等系统的数据构建开发APS系统,系统满足两种生产模式的运转需求,包括常规化的生产和个性化定制生产。如果常规化的生产直接通过ERP系统同步销售订单,APS高级排产系统在收到订单后进行常规化的排程,将生成详细的生产计划交由MES生产执行。个性化定制产品先由子午研究所进行定制化的工艺需求设计,PLM系统跟进设计工艺标准和流程,将生产的BOM和工艺标准同步到APS进行排程,最终交由MES生产执行。实际的运行以自动排程和手动调整相结合,以订单需求结合成型段、硫化段所需的机器配置、工装模具配置模型为核心先自动计划,然后手动进行调整。再根据计划向前、向后核算资源配置需求,并相应地限制更换辅助资源时的人力,尝试设置不同的参数来实现优化。

       3.3 生产制造执行

       通过MES制造执行系统等信息系统实现将工艺指导文件、生产配方、运行参数或生产指令自动下发到制造单元。实现对生产作业、生产资源、制造过程等关键数据的动态监测,建立数据分析模型,并进行优化分析。实时采集产品原料、生产过程、客户使用的质量信息,实现产品质量的全生命周期追溯。

       轮胎的生产过程主要包含半制品、成型、硫化、成品检测等工序,具体流程如下图所示:

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轮胎生产流程(半制品-成型)

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轮胎生产流程(成型-成品轮胎)

       通过应用MES系统将半成品压出/压延线、裁断机、成型机、硫化机、均匀性检测机、动平衡检测机,等全部连接起来,实现了设备运行状态实时监控。构建系统之间的数据接口,实现PLM、MES、ERP数据实时互通,MES不仅能实现对生产现场的全面掌握,它还会通过PLM系统接口将相关生产工艺数据反馈给研发部门,方便研发部门对工艺设计进行优化,形成信息流的闭环。中策橡胶在此基础上构建APS系统。APS对ERP系统中的客户订单实时响应,基于客户的需求自动对生产设备和加工参数进行配置。通过人和机器的协同作业,自动化装配线可基于客户订单需求自动完成组装和测试。客户需求和生产制造的无缝连接,进一步缩短了产品交付周期,提升了服务质量。MES还可以基于实时库存水平,自动创建生产计划和安排生产加工。PLM系统和MES系统的互通,帮助实现研发设计与生产现场的无缝衔接,PLM与ERP系统的互通实现市场需求与技术驱动的相互融合,极大的提升了公司产、研、供、销的资源配置效率。

       在供应链环节,构建基于APS的智能排产,通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得模具工装信息、设备信息、物料信息等完整产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,确定产能安排等,实现供应链优化。用户需求快速响应,利用ERP订单数据、中策云店销售数据构建分析和预测平台,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,增强商业运营保证了高效交付的客户体验。

       在制造环节,探索5G、人工智能、工业大数据应用,提升产品智能和制造效率,构建实施胎面大数据项目、压延自动反馈项目、均动大数据项目,应用5G技术在轮胎检验工序、压出、成型等工序帮助企业实现大容量、低延时的数据通信,数据上传至云端开发人工智能算法模型,对工艺设计、产品设计及生产控制进行优化并将结果实时的反馈给制造现场生产控制中心、研发部门进行优化应用。

       其中和阿里云合作开展基于人工智能技术的胎面智能压出项目,通过对压出线全面数据布点和数据实时通讯传输,汇集至中间数据库,并经阿里云Data hub上传ECS云服务器,在云端开发人工智能算法模型,对各类关键因子解析,建立流程模型,通过推荐参数、自动控制、预警等多种形式来影响工序,实现提高型胶/重量合格率、识别原材料质量、提升工艺设计效率的目的。

       3.4 设备管理

       建立设备故障知识库,通过在线监测等技术,实现设备状态实时采集、基于事件的设备状态异常预警、远程诊断,以及应用大数据实现设备的预测性维护等。

       设备管理系统主要包含设备基本管理以及设备远程运维两个方面的内容。其中设备基本管理基于MES系统,以预算、采购、运行、维护、维修、巡检、库存、绩效、技术标准等管理为主,实现设备资产全生命周期管理。构建设备管理树,自动形成设备履历档案,自动触发预警管理,实现闭环受控。支持检维修一体化管理,支持移动端应用模式,关联备件进销存与维修周期计划,降低备件最低储备量。建立以生产保障为目标的分析与管理体系,提高设备可靠性和可利用率,减少设备故障停机率,实现更高投资回报率及全生命周期技术经济综合管理。

       3.5 质量管控

       部署实施赛象云平台实现设备远程运维,赛象云平台融合物联网与机器人技术,为工厂设备性能提升和无故障运行提供服务。主要通过由包括摄像机、视频转换分配器以及监视器组成的监控系统,摄像机将采集到的视频信息传输给视频转换分配器并由视频转换分配器传输给监视器并由监视器显示。现阶段针对设备的故障诊断及故障排除,现阶段现场和工程师之间多用图片、电话、视频等方式基本满足需求,大修一般由外部厂家完成。基于云平台部署,可帮助作业人员通过AR终端等方式与远方指挥中心的专家进行实时的双向音视频通话,采集现场图像信息的同时,指挥中心可以对一线运维人员进行指导,解决了专家资源稀缺问题,将运维响应时间提前。

       部署实施质量信息管控系统(QIMS),系统基于ISO/TS体系管理要求设计和开发,采用B/S或C/S架构设计的企业质量管理信息化解决方案。系统注重对过程数据的实时监控和过程改进,提供主动式问题处理与改善追踪的系统平台,以对产品质量实现持续改善。

       以在线检测设备及检测软件为基石,质量信息管控系统通过远程收集现场在线检测数据,包括宽度、厚度、长度、重量、角度以及检测软件计算的合格率、CPK、CP等,形成质量数据,存储于质量管控系统服务器数据库中。另外,质量管理员在系统管理界面录入宽度、厚度等合格率、CPK控制指标及相关影响产品质量的参数信息,形成录入数据,储于管控系统服务器数据库中。最后,质量数据与录入数据相结合进行数据分析,得出结果,从而实现信息反馈、数据报警及过程改进功能。

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中策橡胶QIMS质量信息管控系统功能架构

       3.6 仓储物流

       3.6.1 生产过程中的仓储配送

       部署实施胎胚自动输送系统、胎胚立体库,物流输送线各个模块的控制之间目前采用双绞线网络或者采用浮动辊的形式。基于MES系统以及自动化物流系统(包含AGV及立体库)的数字化物流管理体系将分厂内部的半制品工序、成型工序、硫化工序有机串联,数字化有利于在线APS部署以及的进一步提升,同步解决仓储管理的先进先出问题,作业人员、工装及辅材的配置问题,来自ERP系统的订单需求与MES在库、APS等之间能够搭建数学模型实现一定程度的在制品数据自动搜索和预警功能。

       3.6.2 产成品的仓储发货

       目前轮胎仓储管理WMS系统基于轮胎条码系统搭建而成,是ERP系统的一个子系统,WMS实现了半钢子午线轮胎的全覆盖,相关的物料流转及状态管理基于手持扫描设备,对接中策云店平台订单需求,由人工将待发轮胎搬运至输送线后,通过SICK扫码识别系统、输送线、分拣线、剔除机构,符合中策云店平台动态订单需求的轮胎分拣到单独的工厂直发通道,条码污损的轮胎剔除发货线;其余轮胎进入螺旋线后,通过立胎机构滚入车体进行装车,实现云店平台上的订单需求直接对接出库分拣系统,实现轮胎产品工厂直发。

       3.6.3 成品物流运输

       建设物流管理系统,实现生产、仓储配送、运输管理多系统的集成优化,实现配送全程信息跟踪,对异常轨迹进行报警;建立优化模型,实现天气、道路、订单等多因素情况下的运输路线优化管理。轮胎物流可以分为四个部分:原材料物流、生产物流、模具物流以及废弃物流。轮胎销售市场一般可以分为两大类:原配胎市场和替换胎市场。中策橡胶原配胎市场只占其总量的20%。轮胎物流的过程可以分为两个路径,一是给原厂配套,给4S店送货。二是通过仓储能力向维修店、汽车配件店、轮胎专营店送货。轮胎具有消费品的特点,基本按照分级经销的理念运作,这样将导致信息上的不通畅,库存管理较差,不能动态地了解仓库信息,导致供应链上存在适销不对路的情况。

       中策橡胶计划基于APS系统、ERP系统、WMS系统的数据,围绕分销体系,建立不同的仓储位置、不同的运输方式、不同的线路、不同的客户(运输及包装需求)之间基于运输费用和运输周期的逻辑优化模型,并将其部署在APS系统中,结合分销计划,对仓储、运输系统进行优化,可大幅缩减仓储及运输成本。具体有以下:

       物流供应链压缩,通过建立大型集中仓储中心减少分级仓储,这样能更好的把控库存,降低无效库存,提高库存利用率从而降低物流成本。

       标准化,通过稳固的利用单元化设施,借助先进的物流搬运设备,优化码垛方式,更加合理的利用仓储空间。

       智慧物流,通过对经销商库存的反馈、库存需求的预测以及往年市场数据的分析,进行提前调货,从而减少物流的压力。

4.绿色安全化制造平台

       4.1 能源监控

       建立能源综合管理监测系统,对主要耗能设备实现实时监测与控制;采集能源统计数据,进行数据和指标分析,形成优化方案。基于MES系统的数据采集及能源综合管理平台,采用人工管理与在线监测智能化管理相结合的方式,对生产过程中的电、水、气等消耗进行实时监控、数据采集。主要实现的功能包含数字化能源管理,能源分级输送及使用的实时采集及异常的预警(包含管路监测,能源介质质量监测,配电房及电控柜的监测);原料及燃料供应运行管理系统、空压运行管理系统、除氧运行管理系统、配电运行管理系统和全厂能源介质供应管理系统)的数字化。

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能源监控系统功能架构

       在建立产耗预测模型,对水、电、气(汽)、煤、油以及物料等消耗进行实时监控分析,实现能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理。

       在实现数字化能源管理的基础上,基于MES生产数据、能源消耗数据建立产耗模型,实现实时监控、自动分析,实现能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理,系统包含数字式多功能电力仪表(用于配电系统)、电能管理系统、在线电能质量监测系统、接地故障探测系统和无功补偿系统。实现配电系统和电力传输的可视化监测和管理,提高整个系统的设备利用率(从热电工厂到各个单一的用电主体)。

       4.2 节能环保

       加强先进节能环保技术、工艺和设备应用,提高能源、材料利用率;实现环保数据全面采集,实时监控及报警,开展可视化分析,覆盖从清洁生产到末端治理全过程。

       在能源检测及产耗预测的基础上,通过大数据通过确立管理节能、技改节能工作、工艺节能、新技术应用、结构节能5项基本工作实现轮胎生产过程中的节能降耗。在原有自行开发软件的前提下,与浙江新能量科技有限公司合作对公司电力、蒸汽、空气的输配和消耗环节实施集中扁平化的动态监控和数字化管理。在数据的基础上通过生产用能标准化、预测未来能源使用量两项工作实现节能;生产用能标准化:总结历史低点的完成经验,并将完成的经验形成操作标准,固化操作流程。胶料制品生产过程中需要冷却,冬季、夏季环境温度不同的条件下,通过建立温度和冷量需求之间的相关函数关系,根据气温的变化自动调整风机开启数量和冷却水流量。减少能源消耗,预测未来能源使用量:通过历史数据的趋势分析、产品规格单耗的数据、产品规格的生产计划量、四季气温变化幅度,几方面有机结合分析预测能源消耗量。为领导层决策经营计划提供依据。

       在环保模块,通过采用先进的烟气挥发性有机物在线监测系统,基于气相色谱技术原理在线监测挥发性有机物,系统主要有采样探头、伴热管线、预处理单元、VOC分析仪及电控单元组成。采用全程高温伴热、气相色谱氢火焰离子检测技术,可监测甲烷/非甲烷总烃、苯系物、恶臭等挥发性特征因子,扩展性好,自动化程度高,具有自动校准、自动吹扫及自动点火功能,系统稳定可靠,系统可监控治理设施的脱除效率(一拖二)及超标留样功能。相关监测数据接入MES等系统进行实时监控,确保环保设备与生产运行的有效匹配。

       4.3 安全生产

       4.3.1 安全机制

       设立工厂安全管理机构,统一负责全厂人员、物料、过程、设备、环境、信息安全的管控;全面梳理生产运营过程中潜在的风险要素,制定风险管理准则和风险管控流程;鼓励建立多层级的工业互联网安全防护体系。建立了公司级保障体系、分厂级运营安全管理体系,实现对安全生产、生产负荷、物料短缺及消耗、能源保供、信息安全等等多方面的安全管理流程。

       依托钉钉等现代化管理软件,建立安全生产数字化管理平台包含安全装置及设备的点检及管理(自我检测及判断),面向员工的安全装置提醒以及培训,人进入安全管制区域,物品处于不安全状态通过提醒以及安全报警方式来预知(预警)。并在此基础上建立了安全生产事故预警机制,能有效的辨识和提取事故信息,进行预测警报,使现场管理人员乃至公司及时、有针对性的采取预措施,降低事故发生。

       其中在软件信息安全及流程安全模块,依靠多级的权限管理以及防火墙管理,保护电子数据的安全性和业务流程的有效性。如,通过用户认证(表单登录,单点登录)访问控制和授权密码管理数据安全(敏感数据加密)网络通信安全此外,还提供审计跟踪功能,允许用户浏览和跟踪业务数据变化的历史记录。

       4.3.2 安全预警

       合理利用物联网、大数据、人工智能等技术,对风险进行感知、传输、分析处理、预警响应、应急预案触发、善后处理、总结改进提高;实现生产过程中人员、物料、过程、设备、环境、信息等六类安全风险要素的智能化管控。

       中策橡胶基于数据中台计划搭建的APS智能排产体系,对生产资源的各个方面进行有效管理,同时可针对资源的配置不足以及资源浪费准确的提出预警,其安全预警系统具有以下特点:全面对生产过程中人、物、环境、管理等各个方面进行全面监督,及时发现各方面的异常情况,以便采取合理对策。对生产中的薄弱环节、重要环节进行全方位、全过程的监测,建立监则信息档案,并且要有程序、有标准、有数据。对监则到的信息进行分析,识别生产中各类事故征兆,事故诱因,综合制定生产过程是否发生或即将发生事故。对各种异常现象进行分析、判断,找出影响最高、危害程度最严重的主要因素。对确认的主要事故征兆进行评价,判断此时生产状态是正常、警戒、还是危险、极度危险,并确定发展趋势,在必要时准确报警。

       4.3.3 风险控制

       定期对用于工厂安全控制的装置和系统开展安全风险评估,确定安全控制有效性;鼓励使用安全可控的软件、系统和设备。对于工厂运行,生产流程、设备运行中各种危险源进行有效识别,对于不同危险源和危险系数进行危险分析,采取对于安全等级的安全防护装置。定期进行安全点检和维护。同时进行有效的安全预知性管理,将风险降至合理范围内。

       轮胎制造过程中涉及到原材料、设备、技术人员、生产工艺及生产组织等多个方面的要素,引起企业生产无法按预定成本完成生产计划的风险包含多个方面,如:原材料能否持续、稳定的供给,企业现有的生产设备能否满足产品生产的要求等等。中策橡胶针对生产风险的基本控制策略包括:基于订单和APS生产目标管理制定出严密的生产计划和生产作业计划,明确生产及其管理的具体要求。对生产要素的组织,使各生产要素在生产过程中能迅速有效的结合起来,形成一个有效的整体,生产过程管理,根据已有计划按照其具体要求组织生产,APS、MES等信息化管理系统,同步为生产风险防范指示方向。

5.协同化供应平台

       5.1 物资集中采购

       基于SCM建立供应商评价系统,能够对供应商能力进行量化评价;通过与上游供应商的销售系统集成,实现协同供应。实现与企业资源计划系统(ERP)等系统集成自动生成采购计划,实现流水、库存和单价的同步。中策橡胶ERP采购管理系统,将企业采购管理业务进行划分,主要功能模块包括:需求计划管理、采购计划管理、采购合同管理、采购订单管理、分供方管理、采购基础数据维护、进货业务管理、采购费用管理、采购价格管理、付款计划申请和进货综合查询。在主要功能模块实现的基础上,在总体上分为采购主流程和辅助流程,通过定义实现企业采购不同的管理模式。其中主流程包括物料需求管理、采购订单管理、进货业务管理;辅流程包括采购计划管理、采购计划平衡、采购合同管理;在主辅流程之外系统提供付款申请管理、物料代用管理和采购费用管理三部分辅助管理功能;同时系统在采购基础数据上提供采购价格管理、分供方管理、采购参数管理,帮助企业有效的规避了采购过程中的交货、订单管理等各种采购风险。

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SCM系统功能界面图

       5.2 供应链协同

       中策橡胶的供应链体系以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在中策橡胶供应链的各个环节,ERP系统(针对配套和国外订单)、中策云店平台(面向多内零售客户)拥有完成客户数据,ERP采购模块拥有完整的供应商及采购信息数据,PLM、MES、ERP、WMS、HR系统等拥有企业内部数据,通过系统之间的互联互通,数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,能够持续进行供应链改进和优化,保证了中策橡胶对客户的敏捷响应。

       计划基于工厂数据中台建设的APS系统应对企业千差万别的生产约束条件,拥有灵活的建模方式,可根据订单交期、仓库库存、运输方式、生产产能、原材料库存及原料订单,准确的计算出生产计划,排程的有效性及灵活性比起人工将能大幅提升。并在此基础上接入市场调研数据,目前市场车型及轮胎的增量数据、存量数据,构建模型预测未来的轮胎产品需求,帮助企业做好生产计划预排。

6.精准化销售平台

       6.1 销售预测

       部署中策云店智慧平台(CRM系统),在供应链环境下进行协同销售预测并实现信息畅通与共享,通过积分、返利、店面基金等多种方式确保供应链成员以更大的热情投入到供应链横向一体化建设中来,以整个供应链为依托,通过运用连锁经营模式及移动互联网技术、大数据分析、智能车型配件匹配系统等技术手段提升销售市场的服务能力。收集有关汽车、轮胎市场销售、中策轮胎市场占比等市场资料,接入市场调研数据通过目前市场车型及轮胎的增量数据、存量数据,构建模型预测未来的轮胎产品需求。通过CRM系统对客户信息的挖掘分析,优化客户需求预测,制定精准销售计划。实现线上线下融合销售和协同管理,并与企业信息系统集成,能够基于客户需求变化动态调整设计、采购、生产、物流方案。

       应用APS系统以供应链环境下协同预测模型的构建、模型验证及应用建议为主线,提出供应链环境下进行协同预测的基础条件及其假设,结合时间序列分析法、重点热点事件法、规格优胜劣汰法等发现差异化的优势及多元回归分析法充分考虑因变量与自变量间关系方面的特点,以预先验知的误差来动态地分配两部分预测结果在综合预测模型中的权重,并引入反馈与例外管理机制,构建了协同销售预测模型。

       中策云店智慧平台,在供应链环境下进行协同销售预测并实现信息畅通与共享,通过积分、返利、店面基金等多种方式确保供应链成员以更大的热情投入到供应链横向一体化建设中来,以整个供应链为依托,通过运用连锁经营模式及移动互联网技术、大数据分析、智能车型配件匹配系统等技术手段提升销售市场的服务能力。收集有关汽车、轮胎市场销售、中策轮胎市场占比等市场资料,接入市场调研数据通过目前市场车型及轮胎的增量数据、存量数据,构建模型预测未来的轮胎产品需求,帮助企业做好生产计划预排。

       6.2 个性化定制

       产品可模块化设计和个性化组合;建有用户个性化需求信息平台和各层级的个性化定制服务平台,能提供用户需求特征的数据挖掘和分析服务;产品设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售后服务实现集成和协同优化。

       面向零售市场,中策橡胶基于数字化产业链的实现,结合公司“走出去”战略,中策橡胶通过中策云店平台(国内)、ERP系统(国际)以及辅助的客户及市场需求分析平台主动采集客户个性化需求数据、外部环境数据等信息,建立个性化产品模型,将产品信息传递给PLM系统、APS智能排产系统,进行设备调整、原材料准备,生产出符合个性化需求的定制产品。

       面向配套市场,中策组建了专门的团队,依托PLM系统建立了标准化的流程体系,通过协同创新平台(长安、江淮等与中策建立了战略合作关系,需求可经平台传递)互传、人工收集(规模较小的主机厂,信息化基础薄弱)等多种方式,按照标准化体系对接需求数据并将其对接到PLM系统中,进入系统后的产品需求通过数字化联动仿真设计、ERP系统、APS系统、MES系统,实现产品设计、工艺设计、产品试制以及性能测试全流程数字化无缝对接,极大的提升了客户需求的落地的速度,样胎通过后,后续的主机厂采购订单将能依托中策基于APS的协同供应链数字化平台,以最优的方式予以满足。

7.全面链接互通

       7.1 设备联网

       平台全面支持链接打通“工业控制系统、生产设备、质检设备、仓储物流设备、实验设备、机器人、控制传感与采集设备”等各类系统设备、内部研产供销存财各类业务数据、产业链上下游各方协同数据等。

       比如集团下属子公司海潮橡胶在硫化模具、半制品工装上植入RFID芯片,建设自动输送线、智能立体库系统,推动单机设备逐步实现全自动化,确保生产加工、物流周转、仓储搬运实现数字化、自动化,同时注重应用APS、ERP、MES、SCADA等上层业务信息化系统与设备工控系统之间的互联互通,建立物理实体、流程的准实时数字化镜像,基于产品、流程现实与虚拟之间的交互,帮助企业实现绩效提升。

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数字化车间设备联网示意图

       用计算机仿真、虚拟制造等技术,搭建数字化车间或数字化工厂,实现对产线布局、工艺流程、制造过程及生产物流的仿真,优化生产过程。

       通过数字化建模,对生产车间,生产流程、生产设备进行建模融合虚拟生产流程。通过信息化手段集成设计和生产,它可帮助企业实现全流程可视化、规划细节、规避问题、闭合环路、优化整个系统。

       7.2 设备监控

       部署应用基于SCADA(数据采集与监视控制系统)的设备管控云平台采集工控机上的实时数据,在云端开发应用功能模块,同时向上链接MES系统,实现设备的实时联动可视化管理和工业设备监控。实现设备与设备、设备与系统的实时“对话”,不仅实现对设备运行状态在线监控和可视化展示,并对设备状态进行分析、预测、优化,对工艺和制造迭代优化。设备实时联动可视化管理通过实时采集设备运行数据,并自动上传到平台上,真实反映工厂设备的真正运行情况;工业设备监控,通过数字孪生技术复制工厂中的设备,提高故障预判和维修效率,同时可有效的支撑APS的运行。

       7.3 指令下达和数据采集

       设备管控云平台结合MES系统,实现制造过程的双向信息化控制,产品工艺参数可一键通过PLM系统下发到机台,设备之间可以相互"对话",并将运行状态及时通知相关的工程师。不仅可以实现对设备运行状态的远程实时监控,即时显示设备故障,可同时对各个工序状态进行分析,报告不合格产品的测试结果,基于大数据生成数据统计和分析报告。

       以生产计划为例,基于APS的排产和基于MES的制造执行系统是工厂大脑的核心,负责智能排产与智能制造,规范化的数据标签体系确保其数据可以在不同的系统之间有效的流动,帮助企业实现面向设备及工序节点的数字化管理以及面向研发、订单的数据整合管理。其中,MES可通过统一的数据管理、通讯、组态和编程环境,让这些自动化设备与系统无缝连接,实现智能化生产,不仅缩短工程时间、提高生产效率,也降低设备运行和维修成本。
责任编辑:魏蝶
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