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【CIO说】 第194期

聚焦精良智造:宗申动力1011智能产线炼成之道

作者:ENI
摘要:宗申动力摩托车发动机1011智能产线在内外动能的驱动下着手进行规划建设,通过两年多的开发建设成功上线运行。

  • 聚焦精良智造:内外动能驱动 聚焦精良智造初心

    重庆宗申动力机械股份有限公司(以下简称宗申动力)是国内通用汽油机、通用机械终端产品和摩托车发动机制造的行业龙头企业,产品及核心零部件品类达百余种。企业自主研发的多款活塞式航空发动机打破国外垄断填补了国内空白,其市场占有率达70%。摩托车发动机国内市场排名第一,通用汽油机占有率全国排名第一。

    2020-2021年宗申动力获国家工信部专精特新“小巨人”企业以及重庆市“专精特新”中小企业认定。企业拥有 “国家级企业技术中心” 、“国家工业设计中心” 、“国家认可委认定的检测中心”等国家级平台,是国家认定的“国家供应链创新和试点企业”、“国家绿色供应链管理示范企业” 、“国家绿色工厂”。并获得“重庆市数字化车间”、“重庆市智能工厂”、“重庆市智能制造标杆企业” 、“重庆市优秀创新性企业”省级荣誉。

    身处数智化建设相对领先的汽车产业链,宗申动力已建成以“ERP+PDM+MES+QMS”四大应用系统为核心,集成CRM、SRM、资金、预算、OA等信息系统的整体平台架构。覆盖产品研发、营销管理、售后服务、金融服务、计划采购、生产执行、质量管控、管理支持等全业务环节。并实现了IT系统与OT系统的深度融合,达到端到端及供应链内外的有效集成,完成了宗申动力个性化、柔性化和JIT业务模式的落地执行。

    其中,1011智能产线填补了小型动力智能总装线空白,并实现了自动化率增长1.5倍、人均效率(台/人)提升80%,自动化防错纠错提升11倍、一次下线合格率提升0.3个百分点等效能。

    工业4.0战略在全球制造领域掀起新浪潮,为中国制造型企业转型升级带来了新的契机和挑战。而“中国制造2025”等国家战略则为中国制造业抓住机遇、应对挑战提供了目标方向,为产业升级创造了有利的条件。

    在这个大背景下,作为行业领跑者的宗申集团持续推动传统优势产业优化升级。而宗申动力的三年规划则明确提出,打造宗申的数科智内核心生态,构建“回归聚焦—精良智造”的正向马太效应,进一步夯实行业龙头企业地位。

    与此同时,为应对人员高流动性导致的“用工荒”,增强质量控制手段。一方面将信息化手段融入生产、管理等环节,通过智能产线改造,减少单线人工数量。另一方面利数字化技术将质量控制手段逐步从依赖人向依靠设备、数据转变,在自动化制造与人力劳动成本之间寻求平衡。

    宗申动力摩托车发动机1011智能产线正是在这些内外动能的驱动下着手进行的规划建设。通过两年多的开发建设成功上线运行。1011智能产线曾作为智能制造标杆案例入选中央电视台《焦点访谈》栏目。

  • 聚焦精良智造:1011智能产线建设面临的难题

    发动机是产业链的中间产品,需要跟诸多外围主机厂进行配套。作为行业龙头企业,宗申动力发动机公司的发动机有上万种,1011智能产线聚焦的摩托车发动机要兼容二十几种机型、3000多个品种,涉及零部件数量上万个。数量如此庞大的零部件,要通过一条产线进行生产,对于零部件的一致性、兼容性要求就非常高。

    在1011智能产线立项之前,相关管理人员曾带队在国内外进行考察,最后发现小型动力智能总装线仍处于空白,类似的解决方案及实施服务商非常少,没有可供借鉴的经验和成熟产品。

    此外,在智能产线建设的过程中还涉及到IT与OT的融合,宗申动力作为专精特新小巨人企业,本身已具有良好的IT建设基础。即便如此,要完成整个产线覆盖的上百台设备的几十种通讯协议的集成,如何界定OT与IT的边界,保证数据传输协议标准及可靠性,是需要提前厘清和规划的重要内容。

    与此同时,1011智能产线项目用时两年多,涉及到十几部门的沟通协调,各级方案供应商对接及管理,上百台专机、上千种零部件、上万种图纸等设备及资源的管理,可谓千头万绪。

    这些对于1011智能产线项目团队来讲,都是不小的挑战。在这个过程中,宗申动力CIO江文作为项目组IT组长带领整个项目组经过反复推理论证、开发校验,最终实现了预期目标,达到了满意的交付效果。

  • 聚焦精良智造:1011智能产线典型场景

    宗申动力1011智能产线涵盖的机械设备将近80台,部署近30台机器人。整个产线每天的单套产能1000台左右,兼容的批次最多的时候高达三十几种。支撑如此复杂的产线实现IT与OT的融合,离不开后台强大的MES系统。

    宗申1011智能产线MES系统包含“主数据管理、生产管理、人员管理、设备管理、质量管理、电子文档、物料管理、可视化&报表、产品追溯及数据采集”9个功能模块,细致丰富的管理内容及功能形成了智能产线高效运行的强大驱动力。

    主数据管理

    主数据管理是企业智能制造建设的第一步,由于宗申动力产品及产线的复杂性,涉及的主数据内容非常多,工作量也相当大。但在江文看来,这项工作虽然辛苦,但非常值得而且是必需的。

    1011智能产线主数据管理模块包括人员信息、技能要求、设备信息、物料属性、工艺参数&路线、返修信息等等,可实现独立数据维护或从外部ERP、PLM等系统导入。为生产等管理功能的实现提供了数据基础及管理依据,支持了IoT的有效融合。

    PCS生产过程控制系统

    1011智能产线PCS生产过程控制系统所有核心逻辑,包括换产校验、进出站控制、返修逻辑、工艺路线控制、工艺数据校验、工步控制、空托盘流转、半成品流转、岗位互锁等功能模块均由宗申动力IT团队自行开发,可快速适应业务变化和功能调整。

    PCS系统作为大脑,自动化供应商生产的设备只作为手脚,执行系统给定的程序,并返回执行结果,大大降低了自动化设备厂家的实施难度。此外系统与所有自动化厂家通讯均实现标准化,利于系统功能扩展。

    工单管理

    工单管理模块对产线作业工单进行管理,提供独立的工单导入、调整、执行、暂停等功能,也可以与ERP对接同步生产计划。

    工单管理模块支撑的场景及功能包括:导入,从ERP等外部系统自动调入工单;下达,将创建的工单下发给终端节点(PCN);启动,已下发的产品开始生产、已暂停的工单开启;暂停,对已开启并部分生产的工单暂停,暂停则不允许生产;取消,创建的工单可以直接取消、下达未开启的工单可以取消、启动未生产可以取消;完成,启动并生成完成的标记为完成状态;关闭,暂停的工单已确定不会再生产。

    物料管理

    物料管理是宗申动力智能产线的重要环节,由于产品品种非常多,在组装不同产品时,装哪些零件、数量是多少等等问题,就会通过物料管理的查询、扫描防错、相似件防错等功能获得正确答案。

    同时,通过将车间现场库位划分为:缓存、线边,线上,完工,隔离和报废库位,并利用投料、清线、报交等动作实现库存转移和消耗,实现账物一致。

    设备管理

    设备管理模块包括了“设备监控、设备台账、设备点检、设备维修、设备保养”等内容,对设备生命周期与监控状态进行管理,提供维修保养、工装备件以及预测性维护等功能。

    其中,设备台账管理做到了一物一码,实现了设备的实时监控与报警,支持设备知识库以及移动端操作。

    AI在线质量检测

    AI机器视觉在线检测实现产品生产过程中的在线质量检测和控制,提高质量控制能力。

    发动机活塞环&活塞挡圈漏装识别;发动机正时点对齐识别;发动机机号刻字效果识别; 发动机整机性能测试声音识别。

    可视化&报表

    可视化模块提供基于PC、现场看板、移动端的多样化平台,提供定制化的报表需求,及时暴露与反映现场问题。

    其中,可视化平台包括移动APP、数字孪生大屏、生产看板、安灯系统功能模块。定制化报表则涵盖了按时排产率、按时生产率、岗位异常统计分析、岗位节拍统计分析、能耗异常分析、夹具异常分析、生产计划执行情况、在岗人员等,用以满足多个维度的管理需求。

    此外,宗申动力MES系统中包含的人员管理模块提供了“关注人员技能,规范员工技能认证升级流程以及合理人员技能分布”的主要功能;AGV调度协同实现了生产、物料需求与AGV调度的高度协同;SCADA数据采集实现了常见智能设备、自动化设备的数据采集及下发;文档管理对车间现场原有文档资料进行电子化,通过电子终端提供阅览,并规范了文件的审批发布流程;可结合公司生产过程信息报表包含的装配人员、物料校验、工步信息、检测值、流转时间等全要素信息,可实现生产过程的追溯管理;包含手动触发和自动触发方式的ANDON系统,可按固定时间设置,通过APP消息推送及现场大屏的方式实现从班组到经理层、总经理层的递进通知。

    结合1011智能产线的建设经验,江文分享了自己对于智能制造的理解以及在规划实施阶段需要注意的几个方向:智能制造是手段不是目的,要明确理解智能制造的实施目标(QCD),充分评估各类实施风险;从厂房、物流到产线布局、信息系统等要总体规划、效益驱动,避免推翻重来的风险。同时,有针对性的、逐步推进智能化改造;智能制造的规划及实施,需要由IT、OT、工艺等专业人才组成,注重自动化、电气、设备接入等系列标准;管理层要解放思想 充分理解智能制造的本质,要善于学习及利用AI、5G等新知识、新技术。

    在“无参考案例、无成形方案”的基础上,打造出一套成熟的小型动力智能总装线,两年多的建设经历,让江文更加深入地体会到了数字化创新对于制造业的价值,以及融合度越来越高的不可逆转的趋势。从而引发了了他对于CIO职能的思考:结合国家对于数字化的重视,CIO应该从哪些方面做好准备;如何提升企业对于数字化的重视;如何应对数字技术及价值的迭代刷新企业的IT架构及自身职责改变……

    而这些问题的答案,应该就在下一步数智化实践的路上。

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