行業概況
近幾年,隨著國內勞動力成本不斷增加、國家環保政策越來越嚴苛,作為生產高度不確定性、勞動密集型、資源高消耗型的毛織行業面臨的競爭壓力與日俱增。
行業目前在以下兩個方面的問題尤為突出:
生產過程不確定性突出:計劃不確定性、物料不確定性、工時不確定性、質量管控不確定性、成本不確定性
生產管理難度大:產能與品質受限因素多、主觀激勵與質量自我管控存在矛盾、全面推行自動化設備生產難度大
面臨的窘境
大多數企業目前雖然已經或正在推行ERP系統,在計劃層面和企業資源管控上完成信息化改造,但作為制造中心的MES系統的缺失或不完善,導致生產執行環節卻與上層的ERP、同級的WMS、下層的設備SCADA系統嚴重脫節,難以形成高效協同效應,數字化作用大打折扣。企業建立以MES系統為核心的統一生產執行調度平臺,是毛織行業下一步數字化升級的必然趨勢。
痛點問題
以國內某大型毛織生產企業為例,其在生產執行的管控全流程中,暴露出以下主要痛點:
可執行性不足
產前準備不充分,物料齊套時間、制辦效率影響大貨生產日期。
產線、機臺生產計劃與PPC排期獨立進行,實際與計劃脫節。
上下游工序信息不透明,部門協同性差。
用料管理粗放
開出發織單后,大批量毛料囤積車間,管理缺乏精細化。
緊急用料需求無法及時有效響應。
生產管控力度弱
生產過程信息不透明,異常響應延遲,下游工序準備時間不足,影響生產效率。
部分過程數據統計靠人工、紙張錄入,數據失去實時性和有效性。
質檢流程不嚴格
來料抽檢取樣少。
紙質記錄質檢數據缺乏真實性。
產品質量追溯實現困難。
爛廢片管理不嚴密。
生產設備把控不足
電機與任務沒有綁定,無法判斷機臺執行任務的真實有效性。
設備運行數據統計分析挖掘存在困難。
信息匯集
生產數據收集、匯總報表困難。
車間生產信息不具備便捷可視化。
人員績效數據統計困難。
系統架構
針對上述企業痛點問題,下面將從生產執行管理、看板管理、全面質量管理、人員管理這四個方面,簡要介紹亞控公司的紡織行業智造MES解決方案,給毛織企業為解決生產過程不確定性和生產管理難度大的問題,提供系統性解決方案框架。
亞控科技提供的紡織行業智造MES解決方案產品主要在MES系統和SCADA系統。對于整體數字化系統而言,在縱向上,自下而上的打通現場設備層、生產協同層、企業管理層的數據鏈路;在橫向上,協同生產各流程環節有序運轉,同時作為中心節點連接MIS、ERP、WMS等信息化系統,共享生產過程信息,貫穿生產的前中后三個階段。
系統功能
生產執行管理
生產執行作為MES系統的核心模塊之一,其功能主旨是為了加強生產過程管控,異常響應與改善追蹤。同時通過計劃分解、生產資源匯總,達到生產計劃與工廠實際掛鉤,資源快速籌備,減少產前準備工作。通過在制品監控,優化瓶頸工序,促進車間物流運轉順暢,向著精益生產改善。
效果圖例
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全面質量管理
全面質量管理(TQM)模塊是依據品質檢驗管理的需要,完成對質檢標準和質檢任務的管理,及質檢過程中品質數據統計預警。通過對質檢標準、質檢任務、質檢數據的管理,真正實現產品質量保證的全員參與,落實到個人,提高產品質量。
效果圖例
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人員管理
人員管理是組織編制管理的核心內容。基于“人適其位,位得其人”這個目標,系統中人員管理模塊設置六個部分:人員基本信息、人機綁定、人員排班、員工技能等級、績效管理和員工工資統計。
人員基本信息模塊通過對接HR系統以自動獲取;人員排班管理由MES系統基于歷史數據按一定規則自動排班,更科學準確;員工技能等級是依據個人每月生產數據匯總,計算個人在各個工序上技能熟練度,實現人力資源的合理分配;員工工資統計是根據生產部每天產值明細進行匯總統計,工資獎金更加透明,大大激勵員工的積極性和主人翁意識。
效果圖例
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看板管理
看板管理是企業信息傳導的最有效的途徑,讓生產管理全過程的數據可視化,把計劃、物料、工序、產線、物流之間的信息流動起來,讓各部門、各環節達到高效協同。看板的三大目標:事前的提醒引導、事中的信息直達、反饋糾偏,事后的信息匯總、分析總結。
看板管理模塊主要包括三層:管理層、車間層和產線層。管理層看板提供較為宏觀的全廠生產數據,為企業內部領導及相關高管提供指標分析參考;車間層看板為車間主管提供本車間當前生產整體關注的信息(設備、產量、品質、進度、效率等);產線層看板為組長、領班、操作工展示該產線當前的生產信息,指導產線實時改善提升。
效果圖例
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項目效益
企業效益提升預期
系統上線以后,通過產前準備,有效縮短產品上線時間、實現設備運行效率得到了有效提升,整個生產綜合效率提升至86%以上。
系統上線以后,通過加強過程管控,合理安排生產任務,強化生產執行力,生產過程異常快速響應處理,完善開工辦質量管控,整個產品交期縮短了23.8%,人均產出數量提升了28.2%。
系統上線以后,通過加強IQC、PQC、FQC數據監管、減少成品包裝出入庫錯誤、開工辦及大貨生產追溯執行,一次性合格率高達96.9%。