作者簡介:
JANNE KIVINEN,
芬蘭法斯頓集團總部
MMS生產管理軟件產品經理

      基于我們在工廠自動化和生產流程優化方面幾十年的經驗,以下建議可能可以助您更好的應對那5大挑戰。

挑戰#1:
更短的產品生命周期,越來越多的產品定制化需求

為了應對這一挑戰,制造商必須能夠:
1)可以生產不同的部件品種,同時
2)在不影響現有生產流程的前提下,有持續引進部件新品種的能力。
       第一點跟生產流程中使用的硬件設備有很大的關系:設備需要盡可能的靈活,這樣才能確保其能夠加工不同種類的部件而無需使用太多特殊機械。靈活硬件設備的典型示例包括五軸加工和通用零點夾具。
       這里,所需的夾具可以由標準部件組裝而無需非標定制夾具安裝在加工托盤或機臺上。反過來,這有助于降低夾具成本,并且由于更快的換模時間,由此縮短了交付周期。
       此外,制造商必須要有可靠的方式來管理所有的部件數據和生產文件。因為隨著部件種類的增加,員工很難人為記住每個零件所需要的夾具調試方式,NC程序和刀具信息。
       第二點是關于如何快速有效地將新產品引入現有生產流程。為了獲得更好的結果,操作工必須盡可能的進行離線準備,而不是停下正在運行的機床來進行設置工作。
       目前,業內普遍使用的離線準備工具是不同的CAM和加工模擬軟件,當然也有使用其他可行工具的,例如虛擬生產系統允許在將不同的生產方案引入實際生產流程之前,就可以進行更全面的離線測試。
       使用Fastems Virtual FMS,可以模擬生產訂單如何使用當前資源進行生產。這種離線生產模擬軟件在導入全新的生產系統時特別有用,同時可以顯著縮系統的短導入時間。
挑戰#2和#3:
交貨期短、計劃周期短、庫存壓力大

       在我博客文章的第二部分,我決定將第二和第三個制造業挑戰合并為一個挑戰,因為它們是相互關聯的。
       也就是說,更短的交期和更短的規劃時間的挑戰可以通過大批量庫存的方式來解決- 然而,這在生產工作和資本效率方面總是存在風險且并不是最佳解決方案。
        更好的解決方案是改善生產流程適應和應對變化的能力。換句話說,就是工廠運營應立刻響應客戶的需求變化。
        傳統上,生產計劃和執行是工廠內部兩個獨立的流程:生產規劃師基于收到的生產訂單和交期制定生產進度安排。車間在收到生產進度安排之后開始進行下一步操作。
        如果工廠生產訂單是穩定的,且沒有突發狀況,或任何變化都已事先溝通好的情況下,那么這一套系統是足夠好的。
        然而,通常情況并非如此,由于交期和新訂單的變化,生產進度安排必須一直調整。結果就是,盡管為生產計劃付出了額外的努力,生產計劃依然是過期的。
        一個更好的解決方案是使用智能生產計劃和執行軟件。這將根據已發出的生產訂單自動計算最佳生產計劃,并相應地更新操作工的工作序列,從而簡化計劃執行流程并縮短交付時間。Fastems MMS 生產制造管理軟件還考慮了所需的生產資源,如刀具和原料,并告知操作工資源是否已缺失或將來會出現缺失。反過來,這減少了工廠車間的問題。

挑戰#4:
勞動力短缺

        勞動力短缺使制造商無法擴大生產,因為他們無法找到人來工作,更糟糕的情況是,現有操作工或管理人員退休后無法找到替代他們工作的人。
這個問題有兩點:
1) 如何提升員工的工作效率?以及,
2)如何找到適合的員工?
        首先,通過自動化實現無人生產,例如在第三班生產使用無人生產,可以為勞動力短缺問題提供非常簡單的解決方案。結合智能化的生產規劃和執行軟件,自動化也可以通過高效管理刀具,NC程序,夾具和原料來提升當前勞動力的生產效率,從而節約了操作工的寶貴時間。
        最終結果是:工作滿意度也得到了額外的提升。

         其次,自動化也改變了傳統生產流程的工作性質。它變得更加安全,更符合人體工程學,因為人體工程學設計的裝卸站提供了良好的伸展范圍,降低了勞動強度。
        這項工作還將包括一種更加數字化的人機協作模式,這通常很受年輕一代的青睞。然后,操作工的工作轉移到自動化生產流程的協作者和管理者- 即使是千禧一代也會接受這一工作狀態!
挑戰#5:
實施以數據驅動生產

       圍繞物聯網和數字化,有非常多的炒作,然而,這些花哨又抽象的概念如何為車間提供實際而有形的價值呢?
這個問題的答案可分為以下5步:
01
創建數據收集目標
這有助于縮小所需的數據范圍。例如,目標可以包括通過消除生產瓶頸或是降低再加工成本來增加產量。
然后,
02
需要使用傳感器和事件追蹤來創建必要的數據
如特定NC程序的完成或機床每小時的運行狀況。
此后,
03
將需要的數據轉化為信息
這就需要一個能夠整合不同數據類型整合并將其可視化到儀表盤的系統。
可視化數據描述了制造鏈的不同部分間的多種關系,如果沒有它,這些關系很難被發現。
04
使用可視化數據


使用該可視化數據作為您工作的一部分,以幫助您進行日常工作決策。

最后,
05
根據收集的有用數據來解決問題!
一個現實的案例,目標導向數據收集的一個實例是追蹤OEE(整體設備效率)值。

       OEE提供有關設備運行歷史的全面信息。這包括設備運行模式的可用性,性能和質量因素,并將這些因素組合成一個有形指標。這與純利用率追蹤相比有很大的優勢,例如,純利用率追蹤不會顯示機床的進給速率是否未設置為100%,或者某些制造部件是否未滿足設定的質量要求的方面,因此OEE提供了更高的信息透明度。Fastems的MMS生產管理軟件,對所有集成MMS系統的機床進行OEE計算。
        那么,解決方案呢?
        到目前為止,我已經提出了一系列措施來助您應對目前制造業面對的5大挑戰。
         在某種程度上來說,這些解決方案中的很多都已經被集成到智能生產計劃和執行軟件中,以及自動化硬件設備,使日常生產流程更為靈活,高效和數據驅動。
       在當今的市場上有很多這樣的方案提供商,但根據我們與成千上萬客戶的長達幾十年的合作經驗,我們可以很自信地說Fastems生產管理軟件(MMS)是您應對目前制造業5大挑戰的解決方案
      聯系:135-2207-9385
 

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