2018年,美國集團(000333)以來迎來了50歲以來的企業家。今年,公司提出了“人機新一代”的發展戰略,而且還發布了一個新的工業互聯網平臺M.IT,開了一個新的篇章。
其中其中,工業互聯網在今年微波爐工業應用的新規劃中更為重要,打開從內部應用于外部服務的窗口。微波爐工業應用最近,記者走進美麗的微波生產基地,詳細了解制造生產過程的變化。
微波和清潔部的相關人員李金匯的出生地李金輝表示,該部門屬于對于美國十大業務部門之一,員工近10,000名員工,主要專注于幾個微波,烤箱,銷售量表接近150億元,與世界上最大的微波工業基地,來自磁控管,長度壓力,電機,床單金屬,注塑,電腦板整個價值鏈在這里。從基金會開始,到2017年底,世界上最大的微波爐產業基地積累了300多萬微波產品,1999年年產量12萬臺,2017年發貨3600。萬臺,同時,實際生產能力可以達到4200萬臺,而大多數是出口主導,這是世界上最大的微波出口基地。
.]李金輝告訴記者,目前有大約130,000個微波爐,出貨量可以達到170多個集裝箱。此處還選擇作為智能轉換的基準基礎。根據李金輝的說法,該基準基礎側重于強化能力。 “第一個是一個完整的信息框架,我們的整個生產已經實現了全面的控制中心視覺級別專屬模型第二是所有工廠車間都形成了基于MES的,包括質量測試,生產設備,物流分配等生產模式。”“第三個是數據收集系統,所有研討會,包括設備,電力,天然氣和其他能量數據,所有實現透明相互作用。從生產中過程,環境能耗,產品質量,快速交付等,它創造了非常透明和高效的信息交互模式。第四,整個部門工廠已經投資于整個部門的許多自動化設備,該部門已經投資于500多個自動化設備。自動化率從三年前的20%從20%提高到70%。
數字工廠在微波爐中,磁控管是非常核心的,稱為微波上的“心臟”。美麗在磁控管廠。輸入重要性,Createa Digital Factory,自動化率為95%。
李金輝介紹了磁控廠現已達到所有信息流,物流和資本流動互動,也是真實的Izes人,機器,互動和互動可視化,基本上達到公司的內部4.0愿景。據報道,整個工廠共創建了六個核心系統和信息框架,這基本上可以實現交通流量和數據流接口。
首先在供應商處,供應商的生產計劃系統通過供應商虛擬云放置在云中,供應商信息數據傳輸到云系統。與此同時,聯合美國的制造系統,制造系統MES生產系統,實現了儲存,存儲,生產和實施界面上供應商云的數據。
在MES系統上,公司開了D對WMS的物流和打開了管理體系質量的。實現了物流分配和質量控制的協同管理。同時,在此過程中,客戶需求規劃和生產計劃的需求通過計劃計劃的APS系統連接。在產品生命周期和發展方面,工廠通過PLM系統,實施了研發和制造產品的生命周期的管理,實現了制造和研發同步;雖然整個工廠也使用設備管理EAM系統和功率控制系統ECS已經實施了智能控制和自動調試。在最終銷售中,公司可以通過CRM S向海外客戶提供Ystem,與客戶信息對接。 “整個磁控管廠通過了七個系統,48個接口,實現了108個功能,涵蓋了200多個業務場景,基本的日常數據互動量達到約160萬,表示,李金輝說,公司完成了很多工業互聯網應用程序,在物流,WMS的分配技術,MES自動邏輯,WMS,MES自動邏輯的應用;在柔軟和硬件對接,實現了生產和物流的硬件和后端軟件。自動對接。而且這些是不在工業互聯網轉換之前的功能。包括與外部供應商的對接,現在已經實現了數字,無人駕駛的對接。一系列創新技術在自動化過程中充分利用了Cluding Precision機器人,3D激光掃描,智能算法應用。 “這是一個完整過程的自動化,而不是一個單獨的過程。”李金輝評價。
智能化學植物演進
除了上述自動化之外,為了滿足環保工廠,綠色植物等概念和目標,該團隊還制作了許多過程。技術突破。首先是實現世界上第一個玉米醇,在氨中,沒有防塵控制控制。 “目前,有七大磁控廠家,五個國外,兩國兩國,但所有的行業技術都使用苯乙片,灰塵。”李金輝說。在減少減排方面,整個事實RY擁有3000多萬電費,每月電費超過200萬元。通過使用冰蓄能技術,使用早晚的電力成本差異,工廠在夜間無冰,白天用冰制冷,達到能源消耗的大量節省。同時,使用電路優化匹配的電路,使用氣體使用的高端不銹鋼材料,使用氣體廢物。與此同時,封閉式冷卻塔技術用于提高工業循環水的綜合使用效率。保持更高的清潔度微波爐工業應用。
“”通過在整個工廠的工業互聯網的應用,我們所達成的福利是更明顯。質量質量達到70%以上,該人的效率增加了88%,空間效率達到了80%。 “李金輝指出,”人才結構取得了從普通工人轉變為技術工人的轉變,技術工人已達到80%,我們廠培養了許多現場技術專長,如艾智能技術工程師,視覺工程師,視覺工程師,算法。工程師,這種屬于工業互聯網的技術人才從20%增加到80%。 “為未來,李金輝希望在數字化工廠的基礎上進一步升級到智能化學廠。”2018年,我們基本上實現了可追溯性,可識別的數字化工廠的系統,建立的數據庫,人機互動和工業互聯網,可以在明年在此基礎上判斷,邏輯,數據驅動程序和大數據。可以分析實現。到2020年,在分析的基礎上,可預測的,我們可以使數據本身實現自我運營,自我決定,自我管理,真正意識到我們未來的智能化學廠。 “