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赋能制造业新华三重塑供应链最佳实践

责任编辑:zhaoxiaoqin 作者:赵晓勤 |来源:企业网D1Net  2018-03-01 14:53:59 原创文章 企业网D1Net

全球新一代信息技术与制造业深度融合,正影响深远的产业变革,形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。发达国家都采取了一系列重大举措推动制造业转型升级。德国依托雄厚的自动化基础推进“工业4.0”,美国实施先进制造战略的同时大力发展工业互联网,特朗普总统上任后更是力推“制造业回流美国”。此外,法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出不同版本的制造业振兴计划。
 
2015年,国家首次发布“中国制造2025”。确定了中国从制造业大国向制造业强国的转变,最终实现制造业强国的目标。中国制造2025提出走两化深度融合和智能制造的道路。智能制造是柔性化、数字化、网络化、集成化、智能化的总称,核心是智能化,基础是数据链自动化。在信息流引领下,从客户需求开始,经由设计、制造、供应链、物流配送等全部流程的人流、物流、资金流、管理流、创新流的全局重新优化,是重塑制造业竞争优势的新引擎。正如中国工程院院长周济所言“发展智能制造是中国制造业转型升级的主要路径,今后20年正是‘智能制造’这新一轮工业革命核心技术发展的关键时期,中国制造业必须抓住这一历史机遇,集中全国优势力量打一场战略决战,实现中国制造业转型升级、跨越发展。”
 
新华三,作为中国先进制造企业代表,本身也在积极开展数字化转型,并且以业界领先的智能制造供应链体系成为行业实践先锋。实现多区域资源整合协助,最优化配置,达到柔性制造、精益生产,把控全局,是新华三智能制造实践的既定目标。
 
新华三集团企业解决方案总监陈岩表示:“作为数字化解决方案领导者,新华三认为,制造业数字化转型既要对内利用工具与流程打通自身核心价值链,还需要具备数字化转型能力,利用工业互联网这样的外部数字化资源,实现内外部价值链的整合,真正打通企业的‘任督二脉’。”
 
“新华三拥有业界最全面的数字化解决方案能力,凭借‘三大一云’——大互联、大安全、大数据和云计算,帮助制造企业实现从生产自动化、物流自动化、工厂联接到数据流自动化的全流程数字化运营,驱动企业拥抱面向服务型制造业的变革创新。”
 
面对变革重塑供应链
 
新华三作为中国先进制造企业代表,本身也在积极开展数字化转型,并且以业界领先的智能制造供应链体系成为行业实践先锋,实现多区域资源整合协助,最优化配置,达到柔性制造、精益生产,把控全局。将供应链构建成智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。
 
新华三本身的供应链复杂程度就令人惊叹支撑新华三超过200亿的销售额,数千个对外销售产品品类。IT/CT各产品线有数百家供应商。每天处理超过千万条内部外部数据。
 
为了实现全局把控、保证质量,提高供应端效率和柔性,新华三打造了一个端到端、可覆盖交付、生产和质量工艺管理等方面的综合智能供应链管理平台,并开发和应用了包括智能交付管理、物流管理、生产管理、质量管理、设备管理、监控交互在内的多个模块,覆盖了新华三智能供应链的各个方面,汇集了每一个模块运作过程中所涉及的计划、采购、库存、生产、质量、物流、维修等的等各类与供应链相关的数据。
 
新华三自建了质量管理系统、计划管理平台、供应商交互平台等智能生产相关IT系统,实现制造外包厂家的计划、生产、交付等数据的自动化实时对接,尽最大能力匹配柔性制造的订单需求;通过实现现场监控平台,减少制造外包厂家驻点管理人员,节约大量人力成本。通过不断提高运作效率缩短质量问题处理周期,从高而提高供应链的客户响应速度。
 
降本增效新华三智能供应链的实现秘诀
 
新华三供应链运作支持部的王瑞介绍,“在智能制造供应链建成之前,我们跟外包制造厂之间有一些数据只能做到每天交互一次这样的频率。虽然这在传统生产管理方式下已经算是高效的运作了,但也意味着我们的业务管理仍处在事后被动处理的层面,无法满足我们实时生产调配和质量管理的需求(比如我们对质量相关数据有完整性、准确性的校验要求,以往每天传递一次数据后如果发现上传数据有问题,要花费很多人力去做事后调查,非常费时费力)。采用了新华三DATA ENGINE大数据解决方案完成系统搭建后,数据的处理效率提升了5倍以上,成功实现近乎实时的数据交互。更短的数据传输间隔和更快的响应速度,大幅提高了各外包制造工厂的工作效率,提高了对生产现场把握能力和问题解决速度。
 
在新华三智能制造供应链平台一方面实现了对外包制造工厂上下游的打通与整合管理、统筹规划,和从外包制造工厂到销售的全流程的打通,在全过程中实现了对生产质量的把控;另一方面,对客户在生产环节中的需求进行了解,从而制定了对生产的监控。新华三供应链的能力和规模,对新华三的业务的迅速增长也起到了不可估量的作用,预计可以承载销售额一千亿元;同时还带动众多CM工厂信息化基础与管理水平的提升。
 
运营效率方面:运营成本大大降低。举个简单例子,在公司销售大幅度增长的同时,远程监控管理的实现,我们的驻外包制造工厂的现场管理和工程师减少了20%,外包工厂的生产操作类质量问题数减少了40%以上,还有其他数据就不一一列举了。可以说,系统建成后,从质量管理、到交付效率、成本控制等等方面都得到了全面的提升。
 
质量管控方面:系统建成后新华三可以获得各个制造外包厂家生产加工的实时直通率数据,可以在我们智能制造监控中心的大屏上一目了然。一旦某个厂家的直通率低于设置的质量预警,系统就会自动创建问题单,通过邮件和短消息的方式推送到制造外包厂家的人员和新华三的质量工程师,提示相关人员跟踪解决问题,直到问题彻底解决并关闭问题单。通过这样一个系统自动驱动的生产质量问题预警提示、跟踪闭环机制,制造外包厂家生产现场问题的处理效率得到大幅提升。
 
 
智能供应链系统的“建设三部曲”
 
第一阶段是数字化和全连接阶段,就是利用工业互连手段,实现来自端到端供应链各个环节的生产加工数据,质量数据、设备数据、物流数据、视频数据等的连接、汇总、收集,起到实时监控作用;该阶段已完成。
 
正在实施的第二阶段是数据分析与应用阶段。就是将获取到的底层数据,通过我们预先设置规则的专家系统开展自动分析和判别,再将将分析结果或分析得出的业务指令分门别类的自动推送到需要的环节,从而实现各业务环节的快速响应与自动化运作。
 
第三阶段是智能化和一体化阶段。这个阶段智能化主要体现在智能制造系统将具备自主设置并持续调整业务规则的智能化能力。一体化就是要实现计划采购系统、生产加工过程和生产设备的智能一体化,最终实现跨区域的上下游不同制造厂家的端到端供应链的协同制造,从而实现真正意义上的快速敏捷供应链。当然,要实现这点,还需要一个较长的过程。我们一直在朝这个方向努力。
 
围绕数据构建智能供应链
 
负责新华三供应链的郭靖宇表示:不同的业务要收集的数据有所不同,数据源、数据格式、存储方式及应用场景都不一样。针对不同的数据源,我们分别制定了数据采集和应用的相关机制。要汇集原先分散在各个接口的数据,并梳理大量数据呈现逻辑,离不开新系统在生产管理方面的智能化部署。
 
王瑞表示,首先是数据采集,它的特色就是基于端到端的全连接,覆盖供应链业务运作流程中所有的数据采集,主要涵盖下面几个方面:
 
内部系统数据整合——像订单物流、计划采购、生产加工等数据主要来源供应链现有的IT系统,这里面既有新华三自己的IT系统,也包括制造外包伙伴和第三方物流合作伙伴的IT系统,是一种基于系统连接的数据采集方式;
 
工业环境数据——主要来自于传感器数据的采集,像生产车间的温度,湿度已及大型设备中的能耗等,主要是通过接入我司的LORA平台进行采集的
 
生产设备数据——主要分两种,数字化和非数字化。非数字化数据主要据基于传感器和我司的物联网关解决方案,实现硬件设备与智能供应链系统的连接;数字化设备直接通过设备接口实时获取设备运行参数、工业环境等数据,这是一种基于设备/传感器方式的数据采集。
 
新华三的供应链管理是渗透式的,它采用生产设备底层数据连接的方式,将智能管理深入到新华三以及外包制造工厂的内部,全程监控生产流程,对可能出现的问题提前预警,降低了失误发生几率。具体来说,外包制造厂要严格依据我们的要求提供其IT系统内与生产过程有关的数据,如MES里的过站信息、产品条码信息等,并完成上传。除此之外,我们的测试装备是部署到各个外包制造工厂的。产品测试结果通过我们的测试网络直接回传到我们的服务器上。而一些工业基础数据,如工业环境的实时监控、视频监控、大型加工设备的生产参数和运行状态等方面,则是我们将传感器等数据终端部署到外包制造厂来实现采集的。
 
展示解决方案结构图 
 
在网络硬件架构上,我们建设了覆盖各个外包制造厂到新华三的数据网络。该网络从边缘接入设备到核心交换设备,从路由到安全防火墙等全部使用新华三自己的产品。在软件架构上,随着产品需求和制造规模不断扩大,与外包制造厂的数据交互需求也越来越多,数据体量也越来越大。为此,我们使用了新华三自己的DataEngine大数据产品以及云产品。
 
有一些设备需要第三方解决方案,如传感器、RFID等,我们同第三方合作伙伴紧密合作,共同打造新华三智能制造系统,建立一个智能制造的生态圈。 
 
在数据应用方面,重点是实现业务运作与管理的自动化和智能化;利用 H3C data engine 大数据平台,对计划采购、订单物流、生产制造、设备工艺、质量管理等多个方面进行数据的分析与应用,实现供应链业务与管理的自动化。后续我们准备结合人工智能等先进技术,深入开展供应链业务智能化运作实践。
 
精细管理数据可视
 

SPI的展示图
 
这个图展现的是我们某台锡膏印刷机的印刷质量测试结果。我们可以通过锡膏印刷的偏移量、体积变化量等等参数的变化趋势统计了解钢网的磨损趋势,设备的精度变化,支持预防性保养,结果直接展现在我们设备工程师和主管的电脑上,设备工程师不要再跑到设备旁看参数,从而提高设备管理效率。
 

物流运输图
 
这个图体现的是某个客户订单,从订单签收、到备料、再到每批次发货,最终到达客户签收。
 
在建设中首先规划好对数据的应用需求,通过采集从生产订单的评估,备货、制造、检验、发货以及物流、客户签收等,集中所有数据,然后对数据逻辑进行系统梳理,从而实现海量数据可视化的展示。
 
可视化监控中心大屏可实现全方位的数据监控,展示生产设备、产品质量、温湿度、客户订单、备货数据、发货情况等数据。数据可视化的最终目的是使管理人员和业务人员能够清晰直观的掌握业务运行态势,根据数据及变化情况,采取针对性的预防纠正措施,从而提升业务绩效和最终客户满意度。
 
 
赋能制造业 加速“中国制造2025”进程
 
新华三的智能制造系统除了智能供应链外,还包括智能研发、智能服务等。实现端到端的智能管理,从而实现产品从开发到生产到服务的协同。这套系统完全基于新华三自身提供的信息基础平台。可以说是在验证了一套从软件到硬件、从本地到云端的全套解决方案之后,再将成功经验推广到更多的用户和合作伙伴,缩短了客户的探索之路,降低了研发风险。在自身快速向智能制造转型的同时,引领和带动众多传统企业共同提升现代化的制造能力与管理水平,加速“中国制造2025”进程。
 
新华三在制造相关信息系统基础平台、工业网络及工控安全、工业物联网、工业大数据、工业互联网/工业云领域领先的产品和方案,与客户和合作伙伴共同投身于中国制造业数字化转型升级的蓝图绘制,积累了大量实践经验——海尔以用户为中心驱动的智能制造体系搭建、京东方在液晶显示行业从追赶者到领导者的华丽转身、航天云网打造世界首批、以及中国首个工业互联网平台。
 

关键字:制造业 价值链 数字化转型 实践

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