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数据转型有哪些重要的工作

2022年2月25日 19:28

物料,即原料或零部件就是这样通过不同的加工或组装形成产品。对于一般的装配企业中,物料来源点主要是物流仓储区,如仓库等。供应商作为物料来源点的一个简化抽象,不考虑供应商本身的行为,一般将供应商的物料配送过程归为供应物流范围。那么数据转型有哪些重要的工作?



1、各种智能优化与决策评估系统

智能优化与决策评估系统是数字化工厂运行的大脑。以排产调度为例,在掌握现场状态等数据的基础上,数字化工厂的运行还需要结合先进的排产调度工具对车间生产的任务进行合理分派,包括对计划订单、物流配送等。当生产现场出现延期交货、物料短缺、零部件质量缺陷、设备故障、人员缺勤等各种异常情形时,通过数字化工厂的仿真模拟各种可能的应对策略,并对计划排产和调度做相应的调整。这一部分的应用是数字化工厂对企业实际生产效率提升核心的方面,并且针对不同的生产环节和问题类型,需要结合具体的应用领域不断的调整和完善。


2、企业现有信息系统和设备设施广泛集成

通过对数字化工厂规划实施和运行维护过程的分析,建立的数字化工厂体系扩展现有的以PPR为核心的数字化工厂框架,更进一步提出的运行框架体系,使得数字化工厂从静态的规划应用,扩展为伴随实际生产需求的实时决策和动态持续改进过程。数字化工厂体系涵盖企业生产制造的各个方面,并与企业现有信息系统和设备设施广泛集成,对其研究是一个庞大的系统工程。


数据转型中生产、物料供给必须与装配节拍同步。因此研究混流装配线的物料供给过程,需要从物料特征、物料需求处理过程以及设施特征几个方面进行综合分析,在装配生产物流系统中,装配线通过看板或同步控制信息拉动物流上游工序。上游工序,如部装线、加工车间等,向装配线供应该工件后,为补充被领取的量,必然会向更前一道工序领取所需的零部件。