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        機械加工行業

        機械加工

        機械加工

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        機械加工行業解決方案以精益管理為主線,實現企業財務、供應鏈、生產的整體管控,充分滿足機械行業按單生產、按單設計和按單裝配的生產模式,
        以精智平臺為基礎,全面整合設計服務、營銷服務、采購服務、供應鏈服務、智能工廠等應用服務,實現企業從產品研發、設計,生產過程管控,供
        應鏈管理,財務分析,成本核算等核心內容的管理,為企業的戰略發展提供有力保障。

         

        運營狀況

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        圖片關鍵詞

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        注冊企業38,210

         鏈接設備69,383臺套 工業App984
        工業模型756


        行業工業模型
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         總體解決方案

        機械加工行業解決方案強調基于精智平臺的多系統集成化應用,為企業管理提供全面信息化應用支持,面向訂單生產,滿足

        多品種、小批量、短交期,多工廠協同制造,車間物流高效協同等應用場景,覆蓋企業的財務、采購、銷售、倉庫、計劃排

        程、機臺作業、生產作業監控、單件/批次流追蹤,提供全面深度應用,提升企業整體管理水平與市場競爭力,降低企業經

        營風險,同時為企業領導戰略決策提供信息支持。

        圖片關鍵詞


        業務流程模型

        設計制造一體化模型
        可實現從研發到工藝、生產的數據和業務的自動傳輸,消除信息孤島確保數據的一致性、準確性和完整性,主要包括:設計BOM的傳輸、工
        藝BOM的傳輸,涵蓋工藝資源 、工位器具、模具的數據傳輸,設計變更、工藝變更數據的傳輸。
        通過設計制造一體化數據模型實現邊設計邊生產,縮短產品的研發周期,提升研發效率,采用數據模型分析、仿真模擬測試等提升產品性能
        減少產品試制驗證周期,實現高效、準確的數字化設計、數字化仿真模擬生產,圖紙自動傳輸生產車間為智能化制造奠定數據基礎。
        多組織計劃協同
        集團性企業常常出現多工廠協同制造模式下計劃不準導致物流速度低下,客戶交期緩慢等問題,精智平臺推出多組織計劃協同模型,實現企
        業內多工廠間科學計劃、高效協同,避免過多的庫存浪費,提高整體物流周轉效率,優化生產節拍,實現上下游企業間生產協同。對于客戶
        訂單及物料需求能及時發送到各個協同分廠,保證對客戶訂單履約率。
        生產計劃流程模型
        主生產計劃考慮經營規劃和銷售預測,它著眼于銷售什么和能夠制造什么,為車間制定一個合適的“主生產進度計劃”,并且以粗能力數據調
        整這個計劃,直到負荷平衡。使企業在提高客戶服務水平、庫存周轉率和生產率方面都能得到提高,并及時更新、保持計劃的切實可行和有
        效性。
        生產排產業務流程
        將生產任務分配至生產資源的過程。在考慮能力和設備的前提下,在物料數量一定的情況下,安排各生產任務的生產順序,優化生產順序,
        優化選擇生產設備,使得減少等待時間,平衡各機器和工人的生產負荷。從而優化產能,提高生產效率,縮短生產LT。
        小批量生產業務流程模型
        根據客戶的生產指示發布訂單和接收訂單,做成可導入系統的要貨計劃格式,導入系統,進行MPS和MRP運算,根據MPS和MRP計劃訂單
        下達生產訂單和采購訂單,根據采購訂單采購,車間根據生產訂單派工生產。能夠使系統的要貨計劃根據客戶的要貨需求變化及時更新,確
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        生產條碼應用業務流程
        實現產品從原料投入到生產過程加工直到產品發貨的全過程條碼化管理,生產操作便捷,完工入庫信息可以做到及時準確,按條碼全程質量追溯。
                   物料防錯糾錯模型
                     基于計劃配送物料與實際物料的比對(支持條碼、RFID等多種比對方式),及時發現物料配送及領用過程中的錯誤。

        工業機理模型

        單品跟蹤追溯模型
        建立基于云平臺的單品唯一碼記錄機制,提供基于條碼、RFID等多種方式的唯一碼流動追溯。
        數控機床巡檢及預防性維修模型
        通過確保巡檢工作的質量以及提高巡檢工作的效率來提高設備維護的水平,其目的是掌握設備運行狀況及周圍環境的變化,發現設施缺陷和
        危及安全的隱患,及時采取有效措施,保證設備的安全和系統穩定。通過平臺采集的設備運行數據進行建模分析,針對異常數據或趨勢,對
        設備未來運行狀態做出預測,從而指導預防性維修維護工作。

          數據算法模型

        大數據分析模型
        大數據是制造業提高核心能力、整合產業鏈和實現從要素驅動向創新驅動轉型的有力手段。對一個制造型企業來說,大數據不僅可以用來提
        升企業的運行效率,更重要的是如何通過大數據等新一代信息技術所提供的能力來改變商業流程及商業模式。從客戶需求到銷售、訂單、計
        劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產
        生的各類數據進行綜合分析,為企業識別改進機會點及創新經營的機會。

        配送計劃與AGV、RGV小車協同模型
        通過智能工廠的自動排產,將作業計劃排到對應機臺,機臺通過作業計劃驅動物流計劃,物流計劃通過人機交互驅動物流AGV、RGV小車,
        實現車間物流自動化、無人化,打通物料配送計劃與多個主流AGV、RGV小車的協同,使得廠內物流走向智能化成為可能。

        設備綜合效率OEE模型
        將OEE分解成時間利用率、設備性能率和產品合格率三大指標,將六大損失歸類到三大指標中,再針對六大損失的末梢因素進行原始數據的
        采集,并應用先進的分析工具進行數據分類控制,以幫助企業找到提高OEE的途徑。(注:六大損失一般包括,設備大停機、設置/調節、小
        停機和減速、空轉、啟動停機、不合格品)

        設備全生命周期成本LCC模型
        對設備全生命周期過程中采購、安裝調試、使用、運行維修、報廢處置等費用構成進行分析,給出設備LCC的計算模型。通過LCC分析可實
        現設備方案優選、提高資金的使用價值。


        行業應用
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