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场景化应用助力制造企业数字化转型

2021/12/22    来源:帆软    作者:帆软大制造事业部咨询顾问  陈文龙      
关键字:数字化转型  场景化应用  
本文着重进行几个价值场景方案的介绍和讲解,供各位一起分享。

前言

       十三五规划以来,中国的制造企业一直在不断地进行规模扩张和行业变革,数字化转型成为了制造业改革的重要一环。工信部部长肖亚庆说过,数字化转型不再是企业的选做题,而是企业发展道路上的必做题。有效落实国务院《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》要求,亟需顺应新一代信息技术与制造业深度融合的新形势、新趋势和新特征,加快制造业数字化转型,抢占信息时代先进制造业发展先机,推动中国制造加速步入高质量发展新时代。

中国制造业行业现状分析

       经过几十年的快速发展,我国制造业规模跃居世界第一位。部分低端经济活动的确由于工资增长从中国转移,却强化了以中国为中心的地区供应链,同时内外需在不断扩大。过去十年来,党中央、国务院将两化融合作为长期坚持的重要战略,工作不断深化,成效不断显现,对产业发展的提升作用日益显著,为先进制造业发展奠定了良好的数字化基础。但是从另外一个方面来看,“中国制造”产品质量问题还比较突出,其中包括资源效率利用比较低,能耗比较高,污染比较严重等问题,以及目前的产业结构不是很合理,低端产品产能严重过剩,高端产品能力比较差,在一些“高精尖”的技术上还存在这卡脖子的问题,同时工业发展不平衡,很多制造企业还处在没有总体完成工业2.0和工业3.0的状态。内外部的环境压力成为制造业智能化和数字化的催化剂,传统制造业需要通过技术手段实现产业升级,降低企业的人力依赖及物理环境依赖。

制造业数字化转型应该如何走?

       笔者在走访过近百家制造型企业,发现了目前制造业的一个通病,那就是对于数据的分析应用远远没有达到要求,庞大的数据量一直沉睡在湖底没有被有效进行挖掘。业务人员也很少从数据分析出发去解决业务问题以及针对性做出改善。因此,在企业数字化转型中,我提出要首先进行“三管四做”。“三改”包括管理意识、管理机制、管理思路,简单说就是企业从思想上树立数据资产的理念,自上而下地进行改革创新工作。“四做”指的是“夯实基础”、“构建生态”、“强化治理”到“提升素养”,人员数据素养的提升,也是数字化转型过程中的关键一环。


       此外,在企业数字化转型的道路上,我们应该从对现状的评估开始入手,进行企业智能制造信息化与自动化现状以及应用能力的评估,看看目前企业整体达到了怎样的一个水平;其次是进行业务改善和需求分析,识别在数字化、信息化过程中的关键节点和信息点,明确具体的业务需求;接着就是构建整体的规划建设,明确战略目标以及搭建数字化转型的技术架构与保障体系;最后就是数字化项目的实施落地工作,确定详细的项目实施计划以及管理体制,对项目实施进度进行监控和评估,保证系统的成功落地。


场景如何助力企业数字化转型变革?

       企业在进行日常的业务流程工作中,往往会受制于建设前期和中期业务系统支撑不够完善的问题,以及制造业业务繁杂,内部产品、技术多变的困扰,正所谓人不能一口吃成一个大胖子,我们在进行变革的时候也应该从业务模块的问题出发,针对性一步一步、一点一点地去解决问题,如此,场景方案的价值应运而生了。从问题出发,利用数据去进行问题的分析和解决思路,重点在于形成体系的闭关,让企业各个业务模块的问题得到有效的解决,结合降本、增效、提质的目标,从数字化、信息化的角度去思考。

       各位可以将场景,简单理解为针对于某个细分业务模块问题的解决方案,在不断走访和经验交流中,帆软基于FineReport软件也是搭建了一系列自己的价值场景方案,在实践中展现自身的价值,一直推动着企业信息化、数字化变革。这里将着重进行几个价值场景方案的介绍和讲解,供各位一起分享。


       场景一:精益生产管控平台

       精益生产的概念最早是由丰田提出的,核心的内容就是“JIT”即准时生产制。在这个概念的基础上,传统的企业综合管控方法多是需要定期处理汇报有关战略指标和关键任务的执行情况,复盘效率低,关键目标进度不透明。

       笔者从实际情况出发,对精益生产过程中提到的业务流程模块进行精细化处理和改善。从底层数据入手,进行整个企业生产体制的改革,提升企业信息展示效率和可视化程度。


       在企业的生产管理过程中,我们主要面临的问题包括以下几类:

       1.生产计划、工时管理粗放:目前生产计划只能管控到周度或者月度,不够细化,一旦出现计划偏差,可能影响就会比较大;工时统计不够具体细化,无法衡量效率。

       2.质量可提升的方向不明确:质量改善没有具体抓手,定位主要问题异常点困难,缺乏具体完整的线上数据支撑,问题台账统计保存都在线下,无法满足长时间维度的观察分析。

       3.设备管控不及时:设备效率信息没有相应的统计和分析;设备状态以及维护保养缺乏及时的提示预警,造成设备利用率低,设备异常维护不及时,影响正常生产。

       4.成本管控无从下手:缺少针对成本异常的归因分析,无法定位影响成本的关键问题点,没有工厂、车间班组以及各个产品相关的投入产出的分析支撑。

       5.持续推进改善受阻:主动性不足,没有具体的归口责任部门,缺乏统一的管控协调;提案数量无法以及奖励信息没有及时的透明展示,工厂车间内部不能形成有效的竞争机制。

       6.8S管理流于形式:8S检查评价结果都停留在个别人员手里,没有及时透明,失去评比竞赛的意义;评分不透明往往引起数据的失真和监督缺乏,导致8S管理流于形式。

       从企业的实际业务问题出发,打造精益生产管理控制塔,基于场景解决实际问题,是我们的目标和方向,以下主要节选几个案例进行解读。


       看板监控:


       目前车间、产线已经有生产相关的看板做信息的展示和透明,看板的内容多是ppt形式,数据也多保存在线下,这种方式一个是需要人工重复的去更新数据,导致数据不够及时和全面;另外一个问题是数据都保存在线下,没办法对问题进行分析改善。随着MES系统的上线,产线上的数据都可以自动实时采集保存,通过这种BI看板的方式可以把系统中的数据实时展现出来,同时这种看板的信息量更大,数据更新的也更及时,针对生产过程中的异常信息,看板也可以及时的把异常状态预警出来,提醒车间人员关注并调整。

       工时管控:


       在企业管理日常中,实际工时和理论工时对比差异较大,人员工作时间效率和理论值还有很大差距,需要具体分析原因,定位异常点,跟进改善。现有的工时统计不够具体细化,工时和产品、工时和设备之间的对应关系需要关联打通,才能衡量真实的单位工时产出,以及进行异常原因分析。


       场景二:高效会议报告

       质量管理者需要定期(周、月、年)按照既定的格式进行汇报,而传统的报告取数、计算、制作消耗大量的人力和时间,使用帆软工具制作会议报告,每次汇报时数据自动获取计算,打开报表即可开始会议,方便、快捷、高效,将经营报告结构进行优化,从回顾本月的经营指标——发现异常问题——分析原因——总结经验——制定下月重点工作,整体形成PDCA闭环管理,有助于提升管理效率和质量。


       场景三:设备全流程精准管理系统

       在传统的制造行业之中,传统人工巡检纸质记录,效率低下,记录归档困难,同时巡检问题停留在发现到处理的阶段,过程处理不透明,进展不明确,缺乏及时反馈,质量结果数据层层上报,质量管理者无法及时全面的掌握产线质量情况。从这些痛点出发,打造精准设备的管理系统,对设备流程情况进行实时线上监控,提升整体人效。

       有家制造企业针对设备养护进行线上和移动端的监控审查,通过预防性的分析和预警,一方面可以帮助维修技术人员提前安排一些重要的预防维修措施,以防止宕机的情况出现;另一方面,通过对预防维护的智能调度,企业可以有充分的时间为设备升级或更新做准备,系统根据指定的养护计划,自动生成养护任务,任务生成后多种方式推送消息给责任人,责任人登录系统可以查看自己的养护任务在APP可以录入实时记录,包括养护过程,图片,耗材以及费用。


       制造业的数字化改革目前正处于风口之上,整体对于BI的应用有待我们持续去进行挖掘分析,我们的目标是在不断摸索中前进,打造一体化管控平台、多种场景应用助力企业数字化转型,提升企业数字化经营能力。通水结合企业自身场景需求,定制化解决企业自身在业务方面遇见的问题和困难,提升各个模块的工作效率,从根本上达到增速提效的作用。未来制造业的数字化空间还很大,路还很长,以数字化转型实现制造业升级的机遇正摆在我们面前,我们需紧抓战略窗口期,充分发挥我国当前制造业与互联网融合发展生态优势,一步步完成行业转型变革,从场景出发入手,建立良好信息数字生态体系。

责任编辑:程玥
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