光伏制造企业数智化工厂规划与建设

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2023-01-16 来源:新工业网
一、前言
 
数字技术与实体经济的紧密融合激发了企业管理的深刻变革,创造了丰硕的价值成果。生产制造企业纷纷布局数字化转型相关业务,并将数字化转型、产能升级作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段,各企业开始探索构建“数据中台”“业务中台”等新型 IT 架构模式,为了减少工作流程中的冗余环节、减少机器设备的故障、规范技术工人操作标准、提高企业处置生产突发事件的应急指挥能力,以最大限度地减少员工人数需要,提升员工工作效率,提升企业产品质量,众多的制造型企业纷纷采取了一系列的信息化措施,“智慧工厂”“智慧生产”“智能制造”等建设也相继展开,从而分步骤、分阶段的开启数字化、智能化建设之路。
 
二、光伏企业生产制造过程的管理现状
 
光伏制造企业数字化转型进度缓慢、效果不佳,落后的智能化管理方式已经跟不上智能化转型的需求。产能升级的过程中,人力成本不断上升、产品创新周期变短、快速响应用户的需求已经成为企业发展的痛点。受 IT/OT融合以及软件平台技术限制的影响,生产制造过程中数据的获取、处理、加工业务产生了一系列严重问题。
 
光伏制造企业急需建设一个具有数字化、智能化的工厂对生产过程进行管理。利用新一代信息技术,通过系统集成串联整个生产过程,构建业务数据的采集、传输、存储、处理、分析、可视化结果和反馈的闭环,从而提高信息及时性、准确性,提高企业整体的运行效率。
 
三、数智化工厂技术架构
 
为了实现数智工厂的目标,在工厂建设过程用引入(人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网、机器人、5G虚拟现实)等新技术,打破 IT 和 OT 独立发展的局面,将两者联合在一起,加速生产节奏,降低能源和消耗;虚拟与现实融合,将物理工厂在虚拟世界中描绘出来,在虚拟工厂中进行仿真学习和测试,通过这些技术,打造出一个自动化、智能化、数字化的工厂。通过更透彻的感知、更广泛的互联互通和更加智能的系统,创新生产模式,实现生产过程的可视化与信息流的集成化,降低成本,提高效率,实现整个价值链的共赢。
 
建设数智化工厂需有四层技术架构作为支撑(如图 1)。
 
图 1 数智化工厂技术架构
 
决策层支撑。通过大数据分析等现代信息技术,对已获取数据自动分析,实现企业数据实时驱动、实时智能决策。
 
执行层支撑。预定数据格式和内容,规范业务操作要求和信息内容与格式,定义各种突发情况的流程预案,同时实现生产执行系统、设备管理系统、能源管理系统实现制造协同。
 
传感层支撑。链接自动化系统、物联网中间件,纵向连接执行层和设备层,执行软硬件一体化融合,自动获取执行反馈状态、反馈实物状态、自动读取设备状态、工艺参数、工件精度等。
 
设备层支撑。操作员工、智能终端、产品物料、加工设备、监测设备、物流设备、测量仪表、动力设备、图像监控作为现场管理底层基础设备。
 
数智化工厂的特征:
 
更透彻的感知。从射频识别(RFID)装置、传感器、摄像头、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备所能感知到的数字信息,可以在任何时间、任何地点,通过多种方式感知、测量、捕获和传递信息。
 
更广泛的互联互通。通过各种形式的高速的高带宽的通信网络工具,将个人电子设备、生产设备、建筑设施、和工厂信息系统中收集和储存的分散的信息及数据连接起来,进行交互和多方共享。使得工作和任务可以通过多方协作来得以远程完成,从而彻底地改变了整个工厂的运作方式。
 
更深入的智能化。使用先进技术 ( 如数据挖掘和分析工具、科学模型和功能强大的运算系统 ) 来处理复杂的数据分析、汇总和计算,以便整合和分析海量的跨地域、跨行业和职能部门的数据和信息,更好地支持决策和行动。
 
四、数智工厂建设需考虑的关键业务点
 
三个维度:产品生命周期维度即生产制造 + 现场工艺;系统层级维度即设备、控制、生产及车间内决策;供应链维度即生产物料管理。
 
六大业务活动:车间规划与改善、生产运行、工艺执行、库存物流、质量控制、设施维护。
七大类数据:人、机、料、法、测、能。
 
五、数智工厂建设需考虑的关键技术
 
互联工厂技术:以控制和优化为目的,将资源、设备、运输工具或产品等相关对象连接起来,通常是利用接口技术将 ERP、 MES 进行集成。
 
模块化生产类资产或设备技术:采用灵活的、模块化的生产类资产或设备,而不是传统的生产线;机器人、储存设备、固定装置等模块化生产类资产或设备灵活地按照当前生产流程的要求整合进生产环节。
 
流程可视化 / 自动化技术:工厂流程的可视化和自动化,例如以移动应用(APP)结合平板电脑或数字化眼睛等虚拟及增强现实解决方案,改善人机协作和创新型的用户接口。
 
综合规划技术:工厂内部的综合规划及排产系统、从 MES 到 ERP、涵盖供应商和客户等外部伙伴;综合规划能对资源可用性或需求的变化立即做出反应。
 
无人值守的厂内物流技术:工厂系统能够在无人干预的情况下开展物流活动,这些系统实时感知和处理来自周围数字环境或现实环境的信息,安全地在室内外通行,同时完成指定的任务。
 
预防性维护技术:在传感器数据和大数据分析的帮助下远程监控设备的动态情况,从而预测维护和维修;该技术有助于提高资源可用性,优化运维。
 
基于数据的资源优化技术:通过智能化的数据分析和控制优化能耗和资源消耗,例如根据实际的供需情况,开展对厂房能耗及压缩空气的管理。
 
完全无人值守的数字化工厂技术:工厂根据自主学习的算法,完全独立运作,人工介入仅在初期的设计和设立阶段,以及后续的监控和意外处理;该技术能减少运营成本,主要应用于危险品或远程生产设施。跟踪技术:通过传感器以及与 MES 或 EPR 系统连接的内部数据平台,对产品和原材料的位置进行跟踪;该技术让生产流程和库存水平透明化,对各个零部件/产品进行跟踪。
 
六、光伏制造企业数智工厂建设业务实现
 
光伏制造企业数智化工厂建设将生产过程中所有资源进行整合,以计划信息为纽带、以订单工艺为主线、以信息 - 实物关联为手段,实现对产品生产整个周期透明化管理,通过系统集成串联整个生产过程,达到有序、协调、可控、高效的制造执行效果(如图 2)。
 
图 2 数智工厂系统集成串联整个生产过程
 
(一)ERP 企业资源与计划管理系统与智慧工厂对接功能实现
 
数字智能工厂平台系统对上承接企业资源管理 ERP系统,无缝集成 ERP 系统主要实现功能包括:物料需求计划、物料采购计划、主生产计划、实绩接收、计划完结、成本分析等。
 
(二)MES 生产制造执行系统功能实现
 
在执行层面,MES 生产制造执行系统处于企业级的资源计划系统 ERP 和工厂底层的控制系统之间,是提高企业制造能力和生产管理能力的重要手段。主要实现功能:主生产计划下达后,MES 系统接收订单 / 手工维护订单,实现工艺规范管理、详细排产、生产准备、工单管理、调度派工、生产监视、质量过程管控、设备运行管理、物料 / 在制品管理、人员信息管理、生产跟踪、文档管理、生产统计查询等,通过工艺、进度、质量、成本等业务全面管理,实现生产过程的自动化、智能化、网络化。光伏制造组件生产环节相关模块功能实现如表 1。
 
表 1 制造模块功能实现
 
 
表 2 硬件集成
 
(三)现场管理硬件集成
 
综合考虑产品、工艺、生产纲领、制造资源等约束,确定车间布局和作业单元划分,合理安排作业单元及相关辅助单元的位置关系与面积大小,对各种物流与非物流关系进行分析,确保车间内生产制造过程能持续高效进行,最大限度降低物流成本,高效利用人力、设备、能源等制造资源。推进智能制造的基础设施,实现工业领域的人、机器、产品、物料、控制系统、应用软件之间互联互通,信息空间和物理系统之间的深度交融,通过各类传感设备硬件相关指令流转、加工设备数控程序自动下达、质量检验装置的自动数据采集。实现制造过程信息自动感知、获取、分析,实现对系统执行层面高效、准确的数据支撑。
 
七、数智能化工厂建设实施效果
 
(一)实现数字化设计与产研一体化。快速满足个性化定制,利用企业已有数据实现数字化设计、上下游协同设计,缩短研发周期;通过智能模具工装夹具研究,缩短研发转换为生产的时间和提升产品质量;并与企业经营管理系统、生产控制等系统集成,实现数据透明与实时互联。
 
(二)实现产业链协同。实现企业外部协同和企业内部多工厂协同,包括企业互联、产销协同、计划协同、物料协同等,提升产业链的敏捷度。
 
(三)实现智能工厂业务管理。物联设备集成、产品智能化、工装工具模具智能化、仪表及检测、自动化升级、生产实时监视、排程调度、车间作业、工厂物流、能源管理、质量管理、设备管理、健康安全环保管理、异常管理等,实现精细化生产管理,降低运营成本和提升生产质量、提升生产效率。
 
(四)实现工程服务。实现设备实时运行监控、云分析诊断、云工艺优化升级、云维修维护、云备品备件响应、云培训等数字化服务,提升设备的可靠性和可利用率。
 
(五)实现经营管理重构。通过新技术,引导企业新商业模式和新运营模式下经营管理系统的重构,包括全面预算、财务、人力资源、资产管理、协同、智能决策分析等。
 
八、结语
 
智能工厂的建设,从物理角度链接了企业自动化系统、物联网中间件,从而连接了系统架构的执行层和设备层。将软硬件一体化融合,实现了制造过程业务信息的自动感知、获取及分析。通过系统集成串联整个生产过程,提高了数据采集的及时性、准确性,达到有序、协调、可控、高效的制造执行效果。数智化工厂的建设,实现了精细化生产管理的目标、从而降低企业运营成本和提升生产质量、提升生产效率。
 
 

  

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