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中国重汽姜琦:对于制造业而言,最关键的是生产过程

发布时间:2018-7-27 14:45:10

作为汽车产业赖以生存的根基,汽车制造历来是行业常谈常新的主题。随着中国制造业供给侧的深入改革,汽车制造正在经历以数字化、自动化、智能化为核心的新一轮产业升级。

近日,中国重汽济南动力信息管理室主任姜琦在企业网D1Net主办的“2018汽车行业CIO论坛”中指出,对于制造业而言,最关键的是生产过程,生产过程需要实现生产精细化管理,同时还要达到均衡,这种均衡不仅仅是生产计划,还包括生产效率提高等各个方面。

【中国重汽济南动力信息管理室主任 姜琦】

智能化生产奠定数字化基础

作为传统的制造企业,数字化生产需要结合先进的理念和实际情况出发,包括智能化的生产线和在此基础上的智能化物流仓储管理、智能化生产过程管控和智能化生产控制。这几个集合起来才能真正实现生产过程数字化,完成数字化工厂构建。

传统的生产方式已经不能满足现有的市场需求,只有具备高效自动化的生产设备才是智能制造。姜琦透露,中国重汽在发动机行业中,从2010年到现在投入了13多亿用于设备更新,不仅用于机加工设备,还用于生产线和合装线以及自动化的设备应用等各个方面。尤其是机加工方面,中国机加工水平相对较低,因此中国重汽所有机加工设备要求必须引进德国生产线。

生产线之后,引进的设备都使用控制系统,用控制系统实现整线管理。为提高产品质量对整个设备进行监控,不仅是设备本身,还包括工具、监测数据等进行一个全过程的监控,包括监控数据和可利用率信息,不断迭代、提升。通过控制系统的深入开发,实现对加工数据的负载,并利用控制数据提高产品质量和利用率。其次,智能化生产还需要具备先进的管理能力,中国重汽姜琦表示,生产线和传统生产线的管理是一个很复杂的过程,需要不断提升,包括整机的安装、入库提高自动化和智能化的水平,用技术的应用来提高仓储能力和计划的应变能力,在精加工和装备之间建立起精准的信息化的桥梁。

精细化管理助力产业升级

做事容易,成功很难,究其原因是对过程的管控做的不够。传统生产过程往往基于技术基础,直接进行生产规划,缺乏一个全方位的透明化管理。快速应对动态市场变化需求,优化和规范整个生产过程,让计划更加具备针对性,提高生产计划对于市场和订单的响应能力是当前企业的首要任务。

其次,物流计划的执行也是基于生产计划基础之上的。传统物流的排查、计划、执行是异常复杂的,在制定生产计划时需要侧重考虑生产序列、时间和各种数量因素,包括需求、库存等,这些都是物流过程中需要关注的重点。

传统的生产计划,包括标准件和通用件的配送都很复杂,会遇到各种情况。如何保障所有物料完全按照计划配送?提高生产整线装配准确率?姜琦表明,中国重汽通过物料配送和拉动形式轻松实现物料配送难题,在生产线上实现工艺和物料与发动机结合,有效提高整线装配准确率。另外检测方面,重汽率先在管理中实现智能化在线检测,利用先进的生产设备对生产过程数据进行采集,后续人工参与分析提高数据准确性,实现自动补偿,保障过程中数据质量。

对于高层管理者而言,他们急需一些技术手段能够从决策、管理等各个角度通过终端展示或者详尽的指标体系掌握企业运营状况,并将数据具体化,把指标建立多层不同级别版本,为其提供不同需求、不同指标的可视化管理。对此,中国重汽的生产计划就是从工厂到车间到工位逐级下发,再促进工位、车间、工厂逐级收集,实现整个过程的有效管理。在有限的技术基础上着力打造“功能管理、车间管理、智能制造管理”三层管理架构,针对不同管理者,不同使用者将数据分级,以不同的数据为其提供不同支持。

个性化定制开启“智造”模

如何去把生产的稳定性和试产更多需求结合起来,这是很多中小企业至少是汽车行业面临的一个问题,也是目前而言最大的问题。姜琦坦言,客户有不同的个性化需求,要进行个性化、定制化的生产。为了抢占市场,企业就必须不断满足每个用户的发动机需求。

近年来,中国重汽引进国际一流产品,保证产品质量的同时扩展市场边界。为了适应市场需求,不断增加各种配置,光是发动机机型就有上千款式。在满足客户需求的同时,这无疑也增加了生产过程的管理难度,加大了操作的难度,为生产带来极大的困难。如何解决这一难点,姜琦认为,增强操作者功能,为其提供更多数据支持,用以保证产品质量。中国重汽通过工艺电子化,利用现场智能转配技能,从技术上防止人为错误;将物料拉动落实到工位,确保现场物料充足;提供停顿分析平台,技术人员进行原因归类,统一分析指定对策;打造智能制造运营平台,将整个工艺、信息化、采购、精加工、装备形成一体化全过程的智能化、数据化管理,提高生产效率,实现双向质量追溯、生产能力实现经营化的生产。

最后,姜琦直言,作为企业的信息化管理者,需要从解决生产过程并提高产品质量的角度来用信息化手段提升整个产品质量。这意味着要从更高的角度、层次对整个系统进行全方面审视,达到对整个过程的优化和提升,全面实现智能制造。