案例簡介
國內某知名糖廠生產車間數字化、智能化升級改造
在當前智能制造的熱潮之下，越來越多制造企業開始推進數字化轉型，改造原有的生產制造方式，著力建設智能工廠，以提高生產效率，提升產品質量，增加企業競爭優勢，實現可持續發展。通過對生產線設備實時數據進行采集、存儲、數據分析、數據價值可視化等高級應用，對工廠不同產線的設備進行集中化精益管理，實現生產過程中設備狀態實時監控，人機高效協作，設備預測性維護，減少非計劃停機，達到降本增效、實現智慧工廠的目標。
本案例根據生產制造企業實際需求，利用工業大數據技術及AI算法賦能使企業從人員管理、設備管理、工藝管理、生產安排、質量管理、倉儲、運輸等各個環節提升效率，讓生產更敏捷、更精益，助力企業提能、降本、增效，實現智能制造轉型升級。
案例背景
本案例中國內某知名糖廠生產線為流程產線，整個產線從上至下分為4層樓，工段多達10多個。工廠在生產中存在的痛點主要為：
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01
數據錯誤
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數據錯誤
每個工段需分配8-20人操作設備，查看運行狀態，生產數據為人工填報，因人為失誤導致填報錯誤時有發生。
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02
成本損失
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成本損失
產線設備每天運行長達22小時，定檢定修無法對潛在隱患進行排查，設備故障發生往往造成停工、停產及原料成本浪費等損失。
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03
次品率高
03
次品率高
設備運行狀態無法實時掌控，生產工藝參數無法有效利用，次品率高。
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04
數據利用率低
04
數據利用率低
生產數據利用率低，無法對生產效率、良品率優化提供可靠的數據支撐。
核心價值
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通過采集設備實時數據，對生產設備運行狀態實時監測，生產進度、異常等，實現數據可追溯，對設備周期檔案形成數據化管理，提高運維精準性，降低運維成本。
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合理安排產線上人員數量，降低人員成本的同時提高人員安全。
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算法模型對設備可能發生的故障進行提前預警，避免因故障造成的設備停機或損壞，提高設備可利用率。
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從工藝管理上對產品工藝數據進行了集中管理，提高生產效率。
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從生產安排上實時了解生產進度，評估產品周期，快速響應計劃變更，靈活調度。
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從統計報表與生產看板上實時采集數據并自動生成報表，為生產管理提供參考依據。