1. 生产计划与调度
1. 系统可根据项目需求、库存情况以及设备产能,智能制定沥青和水稳的生产计划。能够精确到每日、每周甚至每月的产量规划,并自动生成详细的生产任务清单,合理安排各批次的生产顺序。例如,在接到高速公路建设项目的大规模沥青需求订单后,系统会综合考虑原材料供应周期、搅拌设备的维护计划以及运输车队的调配情况,制定出最优化的生产进度表,确保按时交付且不造成设备过度使用或原材料积压。
2. 实时监控生产进度,通过与生产设备的物联网连接,获取各工序的实际运行数据,如沥青加热温度、搅拌时间、水稳物料的配比搅拌速率等。以直观的图表和数据报表形式展示在管理界面上,生产管理人员可以随时查看当前生产任务的完成比例、预计剩余时间等关键信息。一旦出现生产延误风险,系统会自动预警并提供可能的调整方案,如调整设备参数、增加人力或延长工作时间等建议。
2. 设备监控与维护
1. 对沥青站和水稳站的各类生产设备进行全方位监控,包括沥青储罐的液位、温度、压力传感器,搅拌设备的电机功率、转速、振动情况,输送带的运行速度、负载等参数。系统能够实时采集这些数据,并通过预设的阈值进行分析判断。例如,当沥青储罐的温度偏离设定范围时,系统会自动调整加热装置的功率,确保沥青的性能稳定;若搅拌设备的振动幅度超过正常范围,系统会立即发出警报,提示可能存在设备故障隐患,同时提供故障排查的方向和建议维修措施,如检查搅拌叶片的磨损情况、电机轴承的润滑状态等。
2. 建立设备维护档案,记录每台设备的维护历史、维修记录、更换零部件信息等。基于大数据分析,预测设备的维护周期和易损件的更换时间,提前安排维护计划,减少设备突发故障对生产的影响。例如,通过对某型号沥青搅拌设备过去几年的运行数据和维护记录进行分析,系统发现该设备的电机在运行一定时长后,故障率会显著增加,于是在电机接近潜在故障时间点时,自动提醒维护人员进行预防性维护,更换电机电刷、检查绝缘性能等,有效延长了设备的使用寿命,降低了设备维修成本。
1. 原材料库存管理
1. 对沥青、水泥、砂石料等原材料的入库、出库、库存盘点进行精细化管理。在原材料入库时,通过无人地磅称重系统、扫码识别或 RFID 标签读取等技术,自动记录原材料的名称、规格、数量、供应商信息以及入库时间等详细数据,并与采购订单进行核对,确保入库信息的准确性。例如,当一批砂石料进入料场时,地磅系统自动称重并将重量数据传输至智慧工厂系统,同时,安装在运输车辆上的 RFID 标签被读写器读取,系统获取该批次砂石料的供应商、产地、规格等信息,与预先录入的采购订单进行匹配验证,无误后自动更新库存数据库,完成入库操作。
2. 实时监控库存水平,根据生产计划和消耗速度,设置库存预警阈值。当某种原材料的库存低于安全库存时,系统自动发出补货提醒,并生成采购申请单,采购申请单中包含所需原材料的详细信息、建议采购数量以及供应商推荐等内容,方便采购人员及时采购,避免因原材料短缺导致生产停滞。同时,系统还能对库存进行分类管理,如区分常用材料、季节性材料和特殊材料,采用不同的库存策略,提高库存周转率,降低库存成本。
2. 原材料质量追溯
1. 建立原材料质量追溯体系,从原材料的采购源头开始,记录每一批次原材料的质量检验报告、检验人员、检验时间以及在生产过程中的使用情况等信息。在产品出现质量问题时,能够快速追溯到问题原材料的批次、供应商以及在生产过程中的使用环节,便于及时采取措施,如召回不合格产品、与供应商协商解决质量问题等。例如,在某段沥青路面出现早期损坏现象后,通过智慧工厂系统的质量追溯功能,能够迅速查找到该批次沥青的原材料来源、生产批次、生产过程中的工艺参数以及使用该沥青铺设的路段范围等信息,为分析质量问题原因和制定整改措施提供有力依据。
1. 生产过程质量控制
1. 在沥青和水稳生产过程中,实时采集质量相关数据,如原材料的配比精度、搅拌均匀度、成品的温度、密度、强度等指标。系统将这些实际数据与预设的质量标准进行对比分析,一旦发现质量偏差,立即发出警报并自动调整生产设备的参数。例如,在水稳生产过程中,如果发现某批次产品的强度低于设计要求,系统会分析可能的原因,如水泥用量不足、搅拌时间不够等,然后自动调整水泥配料系统的流量设定值或延长搅拌时间,确保产品质量符合标准。
2. 对生产过程中的质量数据进行统计分析,生成质量趋势图和质量报表。质量管理人员可以通过这些报表了解产品质量的波动情况,分析质量问题的发生规律,从而制定针对性的质量改进措施。例如,通过对一段时间内沥青产品的软化点数据进行统计分析,发现软化点存在周期性波动,进一步分析发现与原材料的产地变化有关,于是调整原材料采购策略,稳定原材料质量,从而提高了沥青产品的质量稳定性。
2. 成品质量检测与管理
1. 对成品沥青和水稳进行严格的质量检测管理,包括制定检测计划、记录检测结果、生成检测报告等功能。检测计划可以根据产品标准、工程要求以及生产批次等因素自动生成,明确规定每一批次成品的检测项目、检测方法、检测频率以及检测人员等。检测人员在完成检测后,将检测结果录入系统,系统自动生成检测报告,并根据检测结果对成品进行质量标识,如合格、不合格、待处理等。对于不合格成品,系统会进行隔离管理,并追溯其生产过程中的质量数据,分析原因,同时启动质量整改流程,确保不合格产品不流入市场。
1. 施工任务分配与进度跟踪
1. 根据工程项目的需求,将沥青和水稳的施工任务合理分配给各个施工队伍或施工区域。系统能够根据施工队伍的人员配备、设备情况、施工经验以及地理位置等因素,自动生成施工任务分配方案,并将施工任务详细信息,如施工地点、施工量、施工工艺要求、预计施工时间等发送给相关施工队伍的移动终端设备上。施工队伍在接到任务后,可以通过移动终端查看任务详情并进行确认。
2. 实时跟踪施工进度,通过与施工车辆的 GPS 定位系统、施工现场的监控摄像头以及施工人员的移动终端数据交互,获取施工过程中的实际进度信息。例如,通过施工车辆的 GPS 定位数据,系统可以知道沥青运输车辆的行驶路线、到达施工现场的时间以及卸料时间等信息;通过施工现场监控摄像头,能够直观地观察到摊铺、碾压等施工工序的进展情况;施工人员在完成每一个施工节点后,可以通过移动终端上报进度信息,系统将这些信息整合分析后,生成施工进度报表和进度对比图,管理人员可以随时查看施工进度是否符合计划要求,如发现延误,及时采取措施进行调整,如增加施工人员、调配施工设备等。
2. 施工质量监督与反馈
1. 对施工现场的质量情况进行远程监督,通过施工人员在现场拍摄的施工照片、视频以及质量检测数据的上传,系统可以实时了解施工过程中的质量状况。例如,在沥青路面摊铺过程中,施工人员拍摄的摊铺厚度、平整度照片以及温度检测数据上传至系统后,质量管理人员可以远程查看并判断施工质量是否符合要求。如果发现质量问题,系统会立即通知施工现场负责人进行整改,并跟踪整改情况,确保施工质量得到有效控制。同时,建立施工质量反馈机制,施工队伍在施工过程中遇到质量问题或技术难题时,可以通过移动终端向技术专家或质量管理人员反馈,系统会及时推送解决方案或安排技术人员到现场指导,提高施工质量和效率。
1. 操作日志管理
1. 详细记录系统中所有用户的操作日志,包括登录时间、登录 IP 地址、操作内容、操作时间等信息。例如,记录生产管理人员对生产计划的调整操作、质量管理人员对检测数据的录入和审核操作、设备维护人员对设备的维修记录操作等。操作日志的记录有助于追溯系统中的每一个操作步骤,在出现问题时,可以快速查找原因,确定责任人员,同时也为系统的安全审计提供了重要依据。
2. 人员考核管理
1. 根据员工在生产、质量、施工等各个环节的工作表现,建立科学合理的考核体系。考核指标包括工作任务完成情况、工作质量、工作效率、安全遵守情况等多个方面。系统自动采集相关数据并进行统计分析,生成员工考核报表。例如,根据生产人员的产量完成率、产品合格率、设备操作规范程度等数据,对生产人员进行考核评价;根据质量管理人员的检测任务完成情况、质量问题发现和解决数量等指标,对质量管理人员进行考核。考核结果可以作为员工绩效奖金发放、晋升、培训等人力资源管理决策的重要依据,激励员工提高工作积极性和工作质量。
1. 深入无锡交建集团新材料有限公司的沥青站和水稳站现场,与生产管理人员、质量控制人员、设备维护人员、施工队伍负责人以及公司高层领导等进行全面深入的沟通交流,了解他们在日常生产运营、质量管控、施工管理以及人员考核等方面的实际需求、痛点问题以及期望目标。例如,了解到生产管理人员在生产计划制定和调度方面面临的多因素复杂决策难题,质量控制人员对原材料质量追溯和生产过程实时质量监控的严格要求,施工队伍负责人对施工任务分配合理性和进度跟踪准确性的关注焦点等。
2. 对现有沥青站和水稳站的生产工艺流程、设备配置、信息化系统现状以及人员组织结构等进行详细的梳理和分析,绘制出详细的业务流程图和数据流程图。结合需求调研结果,依据万物智慧工厂系统的功能架构和技术优势,制定出针对无锡交建集团新材料有限公司的个性化智慧工厂系统实施方案。方案中明确系统的功能模块设计、数据采集与传输方式、系统集成方案、用户界面设计以及实施计划和预算等关键内容,确保系统实施方案既符合公司实际需求,又具备技术可行性和经济合理性。
1. 组织专业的软件开发团队,按照实施方案进行系统开发。采用先进的软件开发技术和架构,如基于微服务架构的分布式系统开发、前后端分离技术、云计算平台部署等,确保系统具备高扩展性、高可靠性和高性能。开发过程遵循严格的软件工程规范,进行代码编写、代码审查、单元测试、集成测试等环节,确保系统代码质量和功能正确性。例如,在开发生产管理模块时,采用敏捷开发方法,每周进行一次迭代开发,每次迭代完成后进行内部测试和演示,及时收集反馈意见并进行调整优化;在开发质量控制模块时,与专业的质量检测设备厂商合作,开发数据接口,确保质量检测数据能够准确无误地采集到系统中。
2. 搭建专门的测试环境,对开发完成的智慧工厂系统进行全面的测试。测试内容包括功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等多个方面。功能测试主要验证系统的各个功能模块是否满足设计要求,如生产计划制定是否合理、设备监控数据是否准确、质量检测结果是否正确等;性能测试主要评估系统在高并发用户访问、大数据量处理等情况下的响应时间、吞吐量、资源利用率等性能指标,例如模拟多个生产管理人员同时制定生产计划、大量质量检测数据同时上传等场景,测试系统的性能表现;安全测试主要检查系统的用户认证、授权、数据加密、漏洞防范等安全机制是否有效,防止系统遭受黑客攻击、数据泄露等安全风险;兼容性测试主要验证系统在不同操作系统、浏览器、移动终端设备等环境下的运行情况,确保系统能够兼容公司现有的信息化基础设施和员工使用的各类设备。
1. 在沥青站和水稳站现场安装各类数据采集设备、传感器、智能终端等硬件设施。例如,在沥青储罐上安装高精度的液位传感器、温度传感器、压力传感器,在搅拌设备上安装电机功率传感器、转速传感器、振动传感器,在输送带安装速度传感器、负载传感器,在原材料仓库安装地磅称重系统、扫码识别设备或 RFID 读写器,在施工现场的施工车辆上安装 GPS 定位装置、在关键施工部位安装监控摄像头等。安装过程严格按照设备安装说明书和相关标准规范进行操作,确保设备安装牢固、位置准确、接线正确。
2. 对安装完成的硬件设备进行调试,确保设备能够正常采集数据并传输至智慧工厂系统。调试过程包括设备的初始化设置、参数校准、通信测试等环节。例如,对液位传感器进行校准,确保其测量精度符合要求;对通信模块进行测试,检查数据传输的稳定性和可靠性,确保数据能够准确无误地传输到系统服务器。在调试过程中,如发现设备故障或数据传输异常等问题,及时进行排查和解决,确保硬件设备能够稳定可靠地运行,为智慧工厂系统提供准确的数据支持。
1. 针对无锡交建集团新材料有限公司的不同用户群体,制定详细的系统培训计划。培训对象包括生产管理人员、质量控制人员、设备维护人员、施工队伍人员以及公司高层领导等。培训内容根据用户角色的不同而有所侧重,例如,对生产管理人员重点培训生产计划制定与调度、生产数据监控与分析等功能;对质量控制人员重点培训原材料质量追溯、生产过程质量监控与检测结果管理等功能;对设备维护人员重点培训设备监控与维护管理、故障报警处理等功能;对施工队伍人员重点培训施工任务接收与进度上报、施工质量反馈等功能。培训方式采用理论讲解、实际操作演示、案例分析、模拟演练等多种形式相结合,确保用户能够充分理解和掌握智慧工厂系统的使用方法和操作技巧。
2. 在完成人员培训后,选择合适的时间节点将智慧工厂系统正式上线运行。上线初期,安排专业的技术支持人员在现场进行值守,及时处理系统运行过程中出现的各种问题,如数据异常、设备故障、用户操作失误等。同时,密切关注用户对系统的使用反馈意见,收集用户的需求和建议,对系统进行进一步的优化和完善,确保系统能够稳定、高效地运行,为无锡交建集团新材料有限公司的沥青站和水稳站生产运营提供有力的支持和保障。
项目成果得到了新材料公司和无锡交建集团的肯定,以下是无锡交建集团公众号发表的总结报告,版权归无锡交建集团所有
无锡交建集团 2023年11月27日 18:55 江苏
日前,无锡交建新材料科技有限公司智慧生产集中控制中心取得阶段性成果(以下称“集控中心”)。经过一年的努力,新材料公司成功实现了信息化与工业化的深度融合,并获得了“江苏省三星级上云企业”“无锡市智能车间”等多项认定。
在集控中心的建设过程中,新材料公司采取了同步立项、同步建设、同步测试运营的策略,并在实践中不断探索、创新,将传统的商混站ERP系统转化为沥青站可用、好用的形式,成功实现了生产闭环的改造。这一改造不仅提高了生产效率,更降低了不良品率、节约了运营成本,让车间工作迈上新台阶。
通过业务上云建设(包括过磅系统上云、采购管理上云、生产执行上云、车辆调度上云、客户与供应商管理上云等),顺利解决了公司内部数据孤岛的问题,实现了生产、经营的透明化管理,更好地为公司成本控制、经济效益和企业决策提供了及时、统一、有效的统计数据分析,促进了企业可持续、健康发展。
经过一年的实际运用,新材料公司的车间生产效率提升了50.61%,不良品率下降了18.88%,相应的运营成本降低了15.08%。此外,公司在年度工业产值增长的情况下,年度能源消耗从8964.93吨标煤下降到7864.86吨标煤,能源利用率提高了19.91%,年度水(材)利用率也实现大幅增长,整体经济效益得到了显著提升。
未来,新材料公司将紧跟时代发展趋势,不断完善智能车间和智能场景的效用,加快“智改数转”步伐,以数字赋能提升核心竞争力,奋力打造“智能制造”先行先试国企标杆。