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        化工行業

        化工行業

         化工
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        化工行業解決方案以生產運行安穩長滿優為前提,以業務和績效持續增長為目標,依托精智平臺,借助物聯網、大數據、云計算、移動互聯網、人工智能、
        區塊鏈等為代表的數字技術通過在制造、供應鏈、產品和流程方面開展數字化創新,重塑業務模式;打造靈活的供應鏈,優化資產和生產績效;實現實時

        成本和利潤管理以及健康和安全管理,實現管理靈活透明性、高響應、準預測,為企業數字化轉型提供有力保障。
         

        運營狀況

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        圖片關鍵詞圖片關鍵詞圖片關鍵詞圖片關鍵詞
        注冊企業67,353家               鏈接設備58,438臺套               工業App848個                工業模型881個                


                                                                                                                                                                                                  

        行業解決方案

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                                       方案-2019用友制造行業基礎化工數字化解決方案                                                                              

                          

        行業工業模型

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             總體解決方案

        化工行業解決方案面向于各類基礎化工和精細化工行業,基于精智的多系統集成化應用,利用先進實用的硬設備和網絡

        技術,快速、準確的采集和利用生產、市場、客戶信息,借助信息化技術規范和優化所有關鍵業務流程,建立“決策層→

        管理控制層→業務操作層”縱向透明、與上游供應商和下游客戶橫向協同、全球化布局的數字神經系統,提高企業的核心

        競爭能力和市場響應速度,實現與全球產業鏈伙伴的深層次協同和服務。為數字化轉型提供全面支持;

        圖片關鍵詞

            業務流程模型

        大宗原燃料計量質檢結算一體化模型
        大宗原燃料計量質檢結算一體化模型實現原料采購到貨、進廠計量、取樣加密、制樣加密、檢驗加密、以及后續結算,均為系統控制,數據
        不落地,有效規范流程,防止數據作弊,降低風險
        工業品營銷模型
        工業品營銷模型,基于互聯技術架構,云端部署,覆蓋渠道營銷與項目營銷兩種主要營銷模式。對內鏈接企業ERP,實現內部信息資源的共
        享,支撐前端的營銷服務應用。對外鏈接終端客戶、經銷商、以及其他合作伙伴。實現內外互聯互通,構建內外部員工多方接入的統一營銷
        服務平臺。同時,平臺前端強調應用的輕量化、移動化,強調一線業務人員、客戶、伙伴操作體驗,后端強調平臺化、資源化、體系化,提
        供強有力的營銷、技術、服務的支撐。
        配方保密模型
        通過技術手段(身份認證、權限控制、顯示模板、信息隱秘等)防止在對生產檔案,生產配方以及業務單據上通過密鑰的方式進行加密對物
        料真名進行加密,這些單據中顯示的都是物料假名,只有有權限的人解密后才能看見真名。
        管控一體化模型
        實現ERP系統、MES系統與自動化系統無縫集成應用,實現作業指令的實時下達、生產實績的實時收集,加強動態管控,提高數據的準確
        性,確保企業核心業務高效運行,實現產品全生命周期可視管理與價值分析。
        實時成本模型
        通過MES系統,自動采集產耗數據(物耗、能耗、產量),MES中物耗能耗等實時數據與企業經營管理互聯,實現了垂直集成。按要求每班
        或每日自動生成產線、車間、工廠的班成本或日成本(變動成本部分)。定時自動推送日成本到車間、分廠、工廠、集團各級領導的手機上
        (優先考慮通過友空間)每周推送日成本趨勢分析,多工廠對比分析,成本異常分析等。
         

           工業機理模型

        生產設備運行數字監控模型
        通過生產監控實現,設置不同管理視野的監控圖,在各級總體圖中顯示關鍵信息,在明細圖中顯示詳細信息,并且點擊可以按權限進行切換,
        以實現對企業整體生產運行狀態的監控。
        生產運行指標監控
        通過配置工藝組態圖,可實現生產運行數字化監控模型
        指標報警監控
        通過設置生產運行報警閥值參數,可對運行出現異常的設備進行報警
        運行趨勢分析預警監控
        對設備運行趨勢數據分析,可提前根據趨勢分析設備運行異常,并提示報警。
        能源管網平衡模型
        能源管網平衡模型是對企業的能源耗用進行管網化建模,并且實現對能源耗用量的分攤核算統計。
        能源網圖是單向網狀流向圖。能流網中的結點分兩類,一類為計量點,對應的是該能源介質類型的一個測量點,顏色以綠色顯示;一類為計
        算點,即無對應測量點,但是可以配置公式計算,顏色以黃色顯示。在結點上可以定義分攤方式,目前支持按權重、按系數、平均分攤、不
        分攤四種方式。一旦在結點上定義了分攤方式,則在能源平衡時會依據該分攤方式,將差異量向該結點的子結點(參與分攤的)進行分攤。
        結點與結點之間通過線條連接。線條的箭頭體現能源介質的流向,可以在線條上指定是否參與分攤,以及分攤系數。按照系數分攤時,參與
        分攤的節點系數之和必須等于1。

        生產作業產耗模型
        通過生產作業產耗模型,生產過程中的設備運行速度、效率、重要工藝參數、物料小時消耗、產品小時產量等指標,各業務人員能夠在辦公室
        就能實時看到,便于生產過程的監控與指導。
        連續流程排程優化模型
        針對連續流程生產工段,產能負荷的大小與能源消耗成非線性關系,如何優化機臺排程對能源消耗的影響很大。本模型充分考慮產能與能源消耗
        的關系,利用插值優化計算模型,根據客戶需求快速給定機臺最優排程計劃。

        氯堿電解槽負荷排程模型
        此模型目的是針對具體生產裝置,根據產量帶出負荷及負荷率選擇產品,取當前日期之后3天的日計劃量進行排產,排完一天再排第二天(如果該
        某日無計劃,給出異常提示)。參照選擇可排程的電解槽,對每個電解槽,以產量形式計算步長,‘排程’自動計算出各電解槽的產量,且總能耗最小。

        阿米巴經營模型
        阿米巴經營模式就是將整個公司分割成許多個被稱為阿米巴的小型組織,通過獨立核算制加以運作,每個小型組織都作為一個獨立的利潤中心,進
        行獨立經營。在公司內部培養具備經營者意識的領導,實現全體員工參與經營的全員參與型經營。所有業務數據都來至于生產一線,并由通過自由
        報表和企業報表系統定義各類分析圖表,不僅實現了精細化阿米巴經營,而且實現了數據及時分析處理匯總。系統每日自動計算統計分析各阿米巴
        的指標利潤核算。

        環境污染排放動態管控模型
        實現企業廢氣、廢水內排及外排的超標預警報警整改閉環管理。通過儀表自動采集排放口人工監測或在線監測污染物濃度和廢水排放量,對于超過
        預警值未超報警值的排放點進行預警,對于超過報警值的排放點進行報警并執行原因分析、超標整改和整改結果確認流程,二級單位和直屬企業可
        對廢水的排放量、污染物的排放量和廢水達標率進行統計分析。


         

           數據算法模型

        生產作業大數據分析應用模型
        利用總部大數據平臺,整合智能工廠企業設備運行狀態的數據,支撐企業實現跨企業,同類型設備運行狀態、故障等情況的分析,使數據的“樣本”
        由單一企業延伸到多個企業,使企業具有全局的分析視角,擴大工業大數據分析范圍和應用深度。

        效益測算模型
        針對年度、月度生產計劃,充分考慮物料價格、能源價格、分攤費用等因素快速測算生產效益,確定同類物料生產哪一類產品能獲得最大的經濟效益。
        物料平衡模型
        針對企業各級生產計劃,考慮上下游各工段的相互消耗及產出(互為聯副產品),給出廠級、車間級、生產線級物料平衡建議。
        設備故障診斷與預測數據模型
        建立故障診斷模型與知識庫,對專業設備進行智能診斷和綜合評估,為設備運行與維修提供科學可靠的建議。通過各種算法和模型,對相關設備進行健
        康狀態體檢和評分,并能夠提供潛在故障的診斷和預警。能夠將已有自動診斷報告中的相關內容,自動轉存到案例庫中。支持外部專家團隊的遠程診斷
        服務,最終為設備運行與維修提供符合生產實際的策略優化建議。

         


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