案例简介
国内某知名糖厂生产车间数字化、智能化升级改造
在当前智能制造的热潮之下，越来越多制造企业开始推进数字化转型，改造原有的生产制造方式，着力建设智能工厂，以提高生产效率，提升产品质量，增加企业竞争优势，实现可持续发展。通过对生产线设备实时数据进行采集、存储、数据分析、数据价值可视化等高级应用，对工厂不同产线的设备进行集中化精益管理，实现生产过程中设备状态实时监控，人机高效协作，设备预测性维护，减少非计划停机，达到降本增效、实现智慧工厂的目标。
本案例根据生产制造企业实际需求，利用工业大数据技术及AI算法赋能使企业从人员管理、设备管理、工艺管理、生产安排、质量管理、仓储、运输等各个环节提升效率，让生产更敏捷、更精益，助力企业提能、降本、增效，实现智能制造转型升级。
案例背景
本案例中国内某知名糖厂生产线为流程产线，整个产线从上至下分为4层楼，工段多达10多个。工厂在生产中存在的痛点主要为：
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01
数据错误
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数据错误
每个工段需分配8-20人操作设备，查看运行状态，生产数据为人工填报，因人为失误导致填报错误时有发生。
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02
成本损失
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成本损失
产线设备每天运行长达22小时，定检定修无法对潜在隐患进行排查，设备故障发生往往造成停工、停产及原料成本浪费等损失。
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03
次品率高
03
次品率高
设备运行状态无法实时掌控，生产工艺参数无法有效利用，次品率高。
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04
数据利用率低
04
数据利用率低
生产数据利用率低，无法对生产效率、良品率优化提供可靠的数据支撑。
核心价值
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通过采集设备实时数据，对生产设备运行状态实时监测，生产进度、异常等，实现数据可追溯，对设备周期档案形成数据化管理，提高运维精准性，降低运维成本。
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合理安排产线上人员数量，降低人员成本的同时提高人员安全。
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算法模型对设备可能发生的故障进行提前预警，避免因故障造成的设备停机或损坏，提高设备可利用率。
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从工艺管理上对产品工艺数据进行了集中管理，提高生产效率。
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从生产安排上实时了解生产进度，评估产品周期，快速响应计划变更，灵活调度。
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从统计报表与生产看板上实时采集数据并自动生成报表，为生产管理提供参考依据。