肖慶陽：數(shù)字化轉(zhuǎn)型以智能制造重塑企業(yè)核心競爭力
面對市場競爭壓力加大以及利潤率下滑的挑戰(zhàn)，大連亞明有著清晰的應(yīng)對策略，包括“更嚴苛的JIT，降低成本，能夠支持訂單波動和計劃變更、縮短研發(fā)周期，實現(xiàn)高質(zhì)量可追溯、個性化定制、寄售及供應(yīng)鏈管理”等等。
然而這一系列措施卻面臨著無法落地的囧境，首當其沖的是沒有數(shù)據(jù)的支撐，缺乏技術(shù)和系統(tǒng)支持的數(shù)據(jù)采集、積累和對比，導(dǎo)致決策靠猜測，沒有依據(jù)和答案。由此引發(fā)的一系列影響效率、質(zhì)量和成本的工廠痛點問題：生產(chǎn)進度跟蹤難，成本強化分攤不準確，物料管理難，員工績效統(tǒng)計誤差難以調(diào)動其積極性，設(shè)備稼動率統(tǒng)計不準確，質(zhì)量管理無記錄、無追溯、責(zé)任無法落實、糾正預(yù)防管控難。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是道“生存題”的答案，正是在這樣的背景下在大連亞明成為基因般的存在。
隨后，結(jié)合工廠痛點，大連亞明對癥下藥，啟動數(shù)字化車間建設(shè)，以智能制造重塑企業(yè)核心競爭力。針對“提質(zhì)、增效、降本”三個目標涉及到的“質(zhì)量過程數(shù)據(jù)收集、質(zhì)量檢測數(shù)字化，設(shè)備稼動OEE，降低庫存、優(yōu)化產(chǎn)能……”系列工作開出了藥方。即，運用信息化工具深度融合生產(chǎn)制造過程，實現(xiàn)生產(chǎn)制造過程的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化管理;改善生產(chǎn)制造流程，最終利用智能制造系統(tǒng)實現(xiàn)生產(chǎn)制造過程智能化;提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，進而降低企業(yè)成本。
肖慶陽：智能工廠“四個層級”規(guī)劃藍圖實踐路徑
大連亞明智能工廠規(guī)劃藍圖一共分為四個層級。最底層的“人、機、料、法、環(huán)”通過感知聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)采集到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)層。上面則是整個制造與運營層面，包括計劃、作業(yè)、工藝、質(zhì)量、物流、設(shè)備、人員等等，所有的運營都通過系統(tǒng)來做管理和優(yōu)化。到最上層就可以實現(xiàn)可視化決策。這其中，中央調(diào)度中心能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)警、預(yù)測，AI智能化的輔助決策，真正變成企業(yè)的大腦，通過對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營進行指揮和決策，最終實現(xiàn)提質(zhì)增效的目標。而每一個層級落地的創(chuàng)新場景、實踐路徑以及成果，與大連亞明其后獲得的一系列榮譽幾乎完全對應(yīng)。
5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析應(yīng)用
5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是大連亞明智能工廠的基座。在工廠的基礎(chǔ)通訊層充分利用了5G網(wǎng)絡(luò)的高可靠、低延時和零維護保證了基座的性能，使得其可以很好的支撐大量設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，大量傳感器和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實時收集及分析應(yīng)用。
在設(shè)備數(shù)據(jù)采集與分析方面，大連亞明采用了自研的設(shè)備數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)，以及混合云的部署方式。設(shè)備數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)可通過智能網(wǎng)關(guān)適配工廠里大部分的標準化和非標準化設(shè)備。通過對設(shè)備加裝傳感器以及控制器實現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)互通，采集的生產(chǎn)線數(shù)據(jù)以及設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境壓力、溫度、濕度等數(shù)據(jù)可實現(xiàn)毫秒級的上云，并且能夠做到異常數(shù)據(jù)的主動推送和報警，大大提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率及質(zhì)量管控能力。采集上來的海量工藝數(shù)據(jù)，可以為其后的工藝分析和優(yōu)化提供第一手的資料，為決策提供支持。
與此同時，大連亞明通過生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采據(jù)與監(jiān)控系統(tǒng)提供的“員工考勤、食堂就餐、刷卡登錄、設(shè)備采集、質(zhì)量反饋、電子報工、零件二維碼、掃碼入庫”等一系列功能，實現(xiàn)了“人、機、料、法、環(huán)、測”互聯(lián)互通，形成了閉環(huán)。從而通過數(shù)據(jù)的實時采集，實現(xiàn)各個產(chǎn)線、設(shè)備運營等過程的可視化。
鑄云MES系統(tǒng)：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化生產(chǎn)管理系統(tǒng)
大連亞明的鑄云MES系統(tǒng)，是其數(shù)字化團隊根據(jù)是根據(jù)壓鑄及模具車間需求，十年磨一劍自主研發(fā)的產(chǎn)物。其核心模塊包括“報工管理、質(zhì)量管理、設(shè)備管理、安燈快反、智能物流、協(xié)同辦公、模具管理、通知系統(tǒng)、計劃排產(chǎn)”?？蓪崿F(xiàn)“生產(chǎn)制造全過程管控;優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度排產(chǎn)，實現(xiàn)及時交付;通過質(zhì)量管理追溯平臺，提高質(zhì)量控制能力，減少不良品產(chǎn)生;通過安燈快反、報工管理打造透明車間”。
AI賦能質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警
在質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警方面，大連亞明實現(xiàn)了模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)過程質(zhì)量分析與質(zhì)量預(yù)測，利用海量數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)建立預(yù)測模型，實現(xiàn)預(yù)測結(jié)果。再通過加持可解釋性人工智能方法，大連亞明能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的關(guān)鍵質(zhì)量影響因素的追溯和分析，從而識別質(zhì)量結(jié)果與良品條件的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這其中包含“質(zhì)量監(jiān)測、質(zhì)量預(yù)測以及質(zhì)量追溯與分析”三個核心功能。
通過該質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)，大連亞明智能工廠實現(xiàn)了全流程的質(zhì)量追溯、產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測。同時，通過工業(yè)視覺的檢測以及生產(chǎn)過程質(zhì)量控制，最終實現(xiàn)全流程的質(zhì)量的管控。
決策支持系統(tǒng)應(yīng)用：可視化生產(chǎn)指揮中心
大連亞明的可視化生產(chǎn)指揮中心作為生產(chǎn)經(jīng)營的大腦，可實現(xiàn)通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實時分析各生產(chǎn)車間的生產(chǎn)進度、效率、品質(zhì)等信息;通過監(jiān)控生產(chǎn)車間的設(shè)備運行狀態(tài)，及時發(fā)布設(shè)備故障監(jiān)控信息，合理進行調(diào)度;通過生產(chǎn)庫存分析，進行物料的預(yù)警監(jiān)控;所有數(shù)據(jù)通過大屏幕電子看板實時展示。
資源調(diào)度與管理
在資源調(diào)度與管理應(yīng)用方面，大連亞明通過三個步驟來實現(xiàn)。其中通過5G專網(wǎng)連接設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)產(chǎn)線虛實同步運行，虛擬再現(xiàn);通過三維數(shù)字建模，映射實體車間的生產(chǎn)活動，實現(xiàn)產(chǎn)線仿真、工藝優(yōu)化;實現(xiàn)車間生產(chǎn)運行實時映射，為車間生產(chǎn)過程監(jiān)控與優(yōu)化決策提供服務(wù)。
工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)
大連亞明基于5G的缺陷檢測和工藝維護系統(tǒng)，規(guī)避了人工檢測效率低，易出錯的痛點。基于視覺和AI技術(shù)實現(xiàn)了多場景的檢測應(yīng)用。其中包括Volvo缸體油孔與油道缺陷檢測、鑄件外觀缺陷檢測、視覺檢測量—孔的位置尺寸和半徑等。該系統(tǒng)曾視央視多次引用報道。
