汽车零部件制造行业智能工厂建设方案
1► 行业背景
随着整车制造企业向整车研发、设计、组装的专业化生产模式转变，其对汽车零部件的需求愈发依赖外部零部件供应商，汽车零部件供应商逐步独立于整车制造企业。全球汽车零部件行业经过多年发展，形成了规模庞大、技术力量雄厚、资本实力充足、产业集中等特点。
然而国内汽车零部件企业数字化现状呈现两极分化：头部企业重视数字化转型，步伐较快；相当一部分企业对数字化转型缺乏足够重视，行动迟缓。究其原因在于：相当多的汽车零部件企业缺乏数字化转型具体有效的指导，缺乏有效的路径、模式和资金投入；相关的数字化基础设施不够完善，通晓汽车零部件和数字化的复合型人才缺乏，难以为汽车零部件企业数字化转型提供有力支持。
2► 痛点解决
某汽车零部件生产厂家在数字化过程中，出现了一系列亟待解决的问题：
（1）该零部件厂家生产 ERP 的计划过于宏观，对现场车间的作业指导不足；仍依赖人工排产，生产计划排产过程中，缺少有效工具进行合理的计划排程和调度。缺乏对库存物料与在制品信息、产线产能信息、生产资源（工装模具）准备信息、工序工时信息及产品交货期等因素的综合考虑和调配。 （2）生产过程缺乏有效的信息采集能力，目前生产数据的采集属于事后人为录入整理、输入、统计，不仅时效性差而且工作量大、随意性强、易出错、无校验，同时存在不同的环节或部门重复进行维护问题，造成人力浪费且数据来源不一致，无法进行数据深入的挖掘及关联分析。 （3）生产管理粗放，制造资源和制造过程动态管控能力差，导致生产运作效率低下、生产周期长、零部件及在制品库存高等问题。 （4）目前生产车间采用的是传统的制造模式，对于产线平衡、生产节拍等没有清晰的规划；公司从订单到交付的过程中，没有形成联动，导致供应链体系中存在着大量零部件库存积压以及产成品不能及时交付等问题。
3► 方法工具
总体思路：本解决方案不是采用信息化手段去固化现有管理流程，而是运用精益的思想结合信息化手段对业务进行重构，最终实现公司管理水平提升，工艺设计能力提高，生产制造转型升级，产品质量稳定可靠。 （一）生产运营数字化管理 （1）实现计划编制的效率化、自动化、准确化、标准化，四化融合。 效率化：增强系统操作，提高工作效率； 自动化：开发自动化程序，减少手工操作；准确化：通过系统数据管理，通过准确度； 标准化：规范产品命名、信息标准。 （2）产品结构，直观清晰。 有据可查：产品信息规范化，制定标准文件，查询有依据； BOM 构架中写入逻辑关系（如互斥、多项必选其一等）； 物料号和销售产品一一对应，避免一款产品多个物料号。 （3）数据透明，步骤清晰。 从下单开始，需求审批、生产方式确定、BOM 版本确定、采购下单、物料到货计划、物料齐套情况、生产投产、在制状态，成品在库状态、一直到设备发货、中转库存货管理、设备到货全流程数据实时可查，各类数据报表系统整理，随时可查。 （4）物料齐套，智能提示。 系统管理物料齐套性，各机型备货后，系统根据 LT 评估交期，后期如有人为干预协调交期变更，需实时调整系统数据，保证系统预排的交期真实有效，不齐套的情况系统预警，并对实际达成进行统计、考评。 （二）设备数字化管理 设备数字化管理包括前期（立项和采购）、中期（运营）和后期（租赁和报废）管理，该项目重点为中期设备运营管理。 该项目重点建设内容为： （1）流程可视化：流程的可视化模块主要完成设备运营管理的故障维修、预防维修、智能监控、备件管理、技能管理、点巡检管理、异常管理等流程的梳理，通过软件规范流程的高效运行。实现 PC 端、手机端兼容使用，方便流程中各级人员的审批，提高流程运行的效率。 （2）故障维修： 快速响应：手机快速提报后，维修单位可根据故障现象和图片进行初步判定，提前准备维修方案和相应备件，缩短维修周期； 便捷填报：软件系统设置时，将常见故障现象、故障原因、故障维修方法等进行代码设置，方便员工现场进行填报； 维修智库：常见的故障的维修方法进行沉淀积累，逐步规范，形成故障维修知识库，便于人员学习和培训； 备件管理：维修系统将与备件管理关联，录入备件更换时间和费用，更换时间作为备件寿命周期监控依据，费用作为财务分析和报废处置的依据； 制度管控：软件运用将改变原来的工作方式，将与设备管理部门沟通讨论，通过制度规范故障的维修管理。 （3）点巡检系统： 项目选择：与设备管理部门对设备故障进行分析，筛查出设备关键检查项目； 目视管理：通过现场的目视管理，使员工简单快捷的对现场点检项目进行检查判断； 便捷操作：通过手机 APP 扫码自动弹出本设备的检查项目，员工只需点击 Y/N 或拍照上传即可； 高效精准：点检系统中设置最优点检路线，对设备逐一进行检查，做到不漏检、不错检甚至不去检； 分析预警：点检系统录入的数据，将定期自动统计分析，对于超过一定频次报错的检查点启动预警机制，维修员需现场检修； （4）设备状态监控 在系统里面看到所有设备的开、停机状态，以及具体的位置定位。可以大屏幕展示出来，各个车间每天开了多少设备，停了多少设备，停机达到一定时间就会有预警，达到一定时间就会判定为闲置等。 （5）异常问题 异常问题分类：技术问题、工艺问题、质量问题、现场5S管理、安全、物料问题、操作问题、设备故障等。 （三）追溯管理 生产信息追溯，利用条码技术，赋给产品电子标签、对物料进行条码识别、工艺作业自动记录等信息化技术手段，来进行防错、监控、实时分析和追踪等，实现产品生产的防错、精益生产和管理，极大地提高了生产效益和产品质量。 （四）数据采集管理 采用智能物联网边缘计算引擎 IOT_PLUS，收集设备的启动，运行，待机，停机，油温，油压，电机转速，进刀距离，加工时间，计件等数据，包含状态信息和工艺参数两大部分，保证关键的数据操作能够在指定时间内运算并按照规定组网方式上传到上层数据中心，同时边缘计算IOT终端具备极强的环境适应能力和稳定性，可以进行断网存储，定时、分段上传，这种数据直接采于底层，其数据真实可靠。 （五）数据可视化管理 BI（Business Intelligence）商业智能，是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，是一个支持系统来辅助商业决策的制定。简单来说就是“用数据说话”，一个报表体系，同时这个报表体系不仅提供数据，还能提供分析结果和预测用于支持决策，包括以下三个阶段： （1）与管理现状匹配的报表体系； （2）可以输出分析结果的分析模型； （3）预测模型与决策模型。
4► 应用成效
（1）在制造资源方面： 实现运行状态和运行参数实时监控、装运车辆的定位/跟踪/调度以及关键岗位人员的定位/呼叫资源的能力/效率跟踪分析。 （2）现场运行方面： 实习设备内容信息采集与发布、设备运行状态和运行参数、线边物料的消耗与配送、现场视频采集与近景分析、现场环境(光/温/湿/尘/气)实时监控，确保现场运行安全。 （3）在物料管控方面： 实现物流通道及设备实时监控、物流设备位置数字地图在线显示、配送执行状态跟踪及监控状态显示。 （4）在生产过程方面： WIP 跟踪(工位/工序/部件)、各工位关重件安装匹配查验、生产报工与节拍价值分析、各型号/各订单的完工情况、各工位/各关重件实作工时。 （5）在质量管控方面： 实现质量统计分析报表及异常报告、及质检现场数据/质检设施数据、重要质量事件流转过程监控、质量报表/统计分析、现场质量事故位置与性质分析。
5► 行业展望
汽车零部件企业数字化转型势在必行，数字化转型加“数”前行，成为推动汽车产业“新四化”变革的关键！思想的碰撞只是灵感的开始，清晰的路径、先进的方法，优秀的数字化服务伙伴，才是加快汽车零部件企业转型步伐，一步一个脚印迈向成功的关键！
