• “工业4.0”下的可视化工厂建设方案


    在我国的制造业,工业4.0带来的收益主要体现在生产效率提升上。而生产效率受企业管理、制造、流程、创新等多因素的影响。如何将这些环节以数据量化、呈现成了很多企业争先探讨的主题。

    关于制造业可视化建设,泰尔重工有着自己独特的发展思路,以下将分享泰尔重工股份有限公司 CIO 卢林在帆软百城巡展上关于信息化建设的案例分享和宝贵经验。

    关于泰尔重工

    泰尔重工主要从事工业万向轴、传动机械、冶金制造以及智能制造,是一家是集研发、生产、销售与服务的国家火炬计划高新技术企业,其代表性产品万向轴在国内市场排名前列。

    信息化建设历程与规划

    泰尔重工从08到14年开始基础的信息化建设,包括机房、网络通讯、信息安全和私有云平台的建设。业务方面主要运用ERP、用友U8、PDM、OA、一卡通、WMS系统。2015年开始实施管理信息化,分可视化工厂、数字化工厂、智能工厂三个阶段。

    可视化工厂的定位是管理可视化,决策智能化,这一期主要运用了用友的NC,MES,还有报表系统,对系统进行数据打通。

    数字化工厂主要是ERP的推广使用,包括CRM、移动化和电子商务。

    到了18年,计划开展智能化工厂建设,朝“工业4.0”以及中国2025制造方向发展,将投入更多的精力在BI商务智能。

    在基础架构上,泰尔重工从网络、融合通讯,将电话系统与IM终端打通,将服务器虚拟化,做了超融合虚拟化平台,包括所有的计算存储、资源都虚拟化,为未来尝试Hadoop结构化、分析化的大数据分析打下了很好的基础。


    下图是整个集团的信息化安全的一个体系,从管理、运用、数据安全以及网络安全出发。


    目前集团信息部越来越偏向业务。每个模块,不同的内容都有专业员负责,包括财务、成本、生产、人力以及供应链。卢总认为的管理信息化,是从底层出发,从公司的战略到业务模式运营来考虑如何利用信息化系统去承接。目前泰尔重工的信息化就是紧紧围绕交互性能、成本、资产这三类指标去开展。

    业务系统---管理信息化推进思路

    泰尔重工有自己的管理模型。顶端按照工业4.0,集团管控,包括阿米巴经营模式;相应的流程制度,岗位职责,工作标准,成本绩效。左边是信息化管控,右边是智能化建设,下面是精益管理,底下是企业文化。这样的管理需要用信息化系统去实现。

    在这架构中,ERP系统是基础,利用CRM系统和客户对接, SRM管理供应链,MES监控生产。利用OA把所有业务打通,而后利用帆软报表,实现前端的商务智能分析。

    下方的物联网,设想把MES系统和机床、物流以及检测设备连起来,做成物联化,把ERP升级到CRM或者SCRM,把供应商和客户打通,形成企业的互联网。


    以下是整个业务系统的总体架构图:一个平台、两级部署、三层应用,包括商业分析、移动应用、企业门户和协同管理。


    在业务系统这块,泰尔先后上线了ERP系统、PLM系统、OA系统和MES系统。上线的这些系统,虽然参与了生产、管理,打通了业务,却没有让领导层参与,反馈报告依然采用Excel、PPT。作为决策者,领导层更应该参与数据的可视化呈现过程。所以,2014年上线了帆软报表系统,提升了数据前端展示,利用帆软报表承担的BOSS系统决策,将领导层纳入管理体系。

    案例分享

    1、全集团工作计划看板

    此看板是利用OA系统开发的一套工作体系。可以通过这个额查看部门工作计划的完成情况,交付质量评定绩效。一定程度上记录了员工一年来工作的点滴。


    2、营销主题分析

    营销过程中,利用报表查看营销中最基本的的三大指标,开票、下订单等等,从销售过程到结果,全面掌握。


    3、 供应商平台

    以往的采购单都是以邮件或者合同的形式发给供应商,对于长期合作的供应商可以通过ERP对接,利用报表展示供货明细,管理供应商以及整个供应链体系。


    4、 工时平台

    利用帆软报表建立的工时计算系统,车间工人可以每天知道自己的工资,提前计算工时,避免工资发放延迟带来的矛盾。


    5、透明工厂

    生产现场的数据我们也通过报表展现出来。每个班组都有一个电子看板,显示着生产订单是哪些,工作物料、工序是什么?包括人员完成率、不良率。每天的工作结果都能分析出来。做到计划可视、工作效率可视、产品质量可视、异常情况可视。异常情况包括机床设备的问题、机器故障、电器故障、工艺情况、技术情况都能有显示


    以上就是泰尔重工的数据可视化建设的案例展示,卢总还提到数据对人的重要性:数据的变化对整个管理思想模式会发生翻天覆地的变化。

    数据分析平台是未来的必然趋势,不仅是对业务有发展,对企业的管理、商业模式都会产生非常大的影响。

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