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    邱伏生:以物流為主線的智能工廠規劃邏輯與實踐| “智能制造與工業互聯網”公益聯播

    發布日期:2023-08-10瀏覽次數: 信息來源: 天睿咨詢-顏日紅

    2023年8月 7日,上海天睿物流咨詢有限公司總經理邱伏生先生,受邀參加由深圳市工業互聯網協會主辦的“2023年智能制造與工業互聯網“系列公益聯播課,2023年系列公益課主題為”智改數轉 產業協同 相向而行”。本次公益課中,邱伏生老師發表了《以物流為主線做好智能工廠規劃》課題分享,從為什么要重新定義/認知智能工廠規劃、如何規劃智能工廠-規劃智能工廠的邏輯與方法論、智能工廠有哪些最佳實踐、智能工廠規劃總結與展望4個方面展開了精彩的講解,以下為部分關鍵內容節錄。
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    • 一、為什么?-重新定義/認知智能工廠規劃

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    • (一)首先從工廠現狀物流場景,反思智能工廠物流規劃切入點。
    • 1、采購決定庫存:誰對庫存負責?例工廠9月10日生產某產品,采購8月10日根據需求下采購訂單,供應商根據采購訂單回貨導致庫存量大。按理每個物料回貨周期不一致,1天、3天、5天、7天……1個月不等,按作業計劃倒排采購到貨計劃庫存量少。
    • 2、基礎決定數據:物料到貨雜亂無序包裝、包裝無標準、物流過程無IE,人工搬運與人工作業導致的數據缺失、供應商送貨一式三聯/四聯紙質單據,等物流基礎薄弱現象,均導致物流賬實一致性差異(例鈑金件/電子件需要點數/稱數,點數浪費時間/稱數不準確)),上信息化系統難。
    • 3、安全庫存節點:根據物料屬性,設置不同的安全庫存節點。例如豐田的小件SPS單臺套配送,大件JIT恰時配送。
    • 4、為何要盤點:很多企業每個月盤點2天,1年盤點24天,從流通資產來說,假設1個企業1年營利120億,就有10億在盤點;
    • 5、到貨決定庫存:很多企業無物流計劃、齊套計劃,無法指導到貨計劃,導致庫存居高不下。
    • 6、物流作業數據:從工位作業計劃拉通物料全價值鏈過程數據,比如供應商發貨計劃、到貨計劃、檢驗計劃、入庫計劃、分裝計劃、齊套計劃、作業計劃等物流作業數據。
    • 7、成品等待發運:部分企業過度追求生產節拍分秒必爭,忽略了成品庫存周期。比如汽車行業1分鐘1臺,家電行業微波爐8秒一臺,生產節拍很快,但成品在庫等待發運要7天/10天/30天,物流未系統化思考問題。
    • 8、我們總是想減員:有些企業面臨減員指標壓力,通過物流外包或者供方駐廠方式,以期達到減員指標。但實際成本未降低,且現場涉及“多國聯軍”現場管理難度更大,未從價值鏈上拉通減員,解決根本問題。

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    (二)傳統工廠物流主要為物料的流動/搬運裝卸等,智能工廠物流定義為制造工廠物流中心化/DTM。傳統工廠物流與智能工廠物流在人、機、料、法、環、測,6個方面的存在表現差異。
    二、如何規劃?-規劃邏輯與方法論
    1、規劃初心-從哪里入手?
    如何從全渠道價值鏈看待制造工廠和物流轉型升級?以購買一臺空調為例,購買渠道有多種,門店購買、網上購買、其他渠道購買,以京東舉例,客戶下訂單購買空調,只有京東出庫訂單才賦予客戶信息,往往買到庫存產品,傳統工廠一般以產定銷。未來智能工廠以交付中心,客戶下訂單,工廠接單-制造-配送客戶全鏈信息可視化,工廠僅為訂單支持的一部分,智能工廠以銷定產。
    傳統制造企業以制造為中心,強調生產計劃達成率、人均產出率、OEE\設備利用率,智能物流解決搬運、存儲、配送、人員等問題。智能制造工廠以交付為中心,強調ITO\OTD、交付準時率、訂單滿足率、ECR客戶響應等,智能物流解決流通、斷點、效率、交付、信息、對接問題等。
    2、如何規劃?以終為始、堅持初心、堅定信心
    (1)TRMBSE(基于天睿模型的系統工程),實現項目從規劃到落地全過程科學管控;
    (2)從規劃到運營—以終為始,堅持初心,堅定信心;
    (3)以物流為中心的交付中心的建設,以期做到三個一體化,“規劃一體化、建設一體化、運營一體”;
    (4)概念設計:輸入數據-需求梳理,過程與方法、輸出-工廠物流戰略、工廠能力清單、工廠藍圖、物流技術選擇、工廠物流規劃創意、工廠規模與大致流量、工廠運作模式與物流工藝等。
    3、智能工廠規劃的關鍵要點
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    (1)包裝基礎優化:建議從系統解決,包裝設計之初考慮存儲運包檢測用一體化。
    (2)產品策略與物流策略匹配:不同的產品策略決定物流策略不一樣。有些強調交付能力,有些強調柔性能力,有些強調庫存能力等等。
    (3)成品輸送:我們規劃工廠的第一條就是先解決智能工廠成品發運的快速性問題。規劃一定要從成品開始先入手,產品重效率低可使用重型AGV/夾抱車,成品輕、標準化程度高、效率高的成品盡量使用連續輸送線。
    (4)產線工藝與工位配送:會涉及眾多的參數與算法,工藝與工位是最難部分,目前研究企業與機構少,專業度要求高、市場實際案例少需求定制性開發。
    (5)齊套+配送自動化邏輯:如果不齊套,上智能化,各子系統獨自運作,只解決點上問題,未解決系統問題。
    (6)(注塑鈑金等)大件流動模式,(注塑鈑金等)小件集約管理。
    (7)存量/流量測算:很多企業布局看不到流量,只看得到物理/平面。
    (8)物理空間:面臨很多客戶問生產面積與物流面積的最優比值是:1比1?2比1?3比1?只考慮到投影面積,這是不正確的,應考慮使用物流技術解決空間利用率問題。
    (9)物料(含包材)上下樓:包材如何上下樓的問題,包材如何配送至工位問題,包材如何解決消防安全的問題。
    (10)技術邏輯梳理與物流技術選型/標準相對簡單,需要根據流量/存量/場景需求匹配合適的物流技術。
    4、智能工廠物流規劃的關鍵要點是需要從工位開始研究,物流規劃的關鍵要點包含不限于:
    • 配送物流與工位物流融合;
    • 工藝優點-設備硬連接,降低中間庫存,減少智能制造系統構建成本;
    • 讓物流合理化,賦能工廠交付;
    • 總裝工位配送考驗智能化邏輯與落地能力;
    • 尊重不同物料流轉規律;
    • 物流規劃要做到三個“一”,規劃時細化到每一個物料、每一個工位、每一平方米;
    • 人不接觸物料,物流現場質感最好;
    • 從工位作業痛點場景出發,規劃設計物流作業場景,場景是設計出來的;
    • 傾聽物料的聲音(VOM);
    • 針對物料流動場景分類應用技術;
    • 靠譜的物流計劃與物料。不齊套不上線,不齊套不排產。

    制造企業智能物流規劃涉及七個方面:園區與建筑、產線與設施、物料與產品、物料流動、物流信息、物流風險、物流運營團隊。為什么要以智能工廠物流規劃為主線:
    1、從經營而言,沒有管控好物流,就意味著企業經營者放棄了流動資產的控制,物流數字化、智能化意味著對流動資產的可視化管理和監控。
    2、從運營而言,物流系統規劃決定了交付周期和庫存周轉率,從而決定了智能工廠的服務型制造能力。
    3、從技術而言,物流技術到底解決了什么問題?解決了誰的問題?是動作問題?功能問題?系統問題?還是整個工廠問題?需要有主線戰略績效來決定。
    4、從方案決策而言,面對一張只表現“固定資產”的圖紙,100個人有100+方案,如何選定?需要有物流運營作為基礎支持。
    物流天然的具備“端到端”、“動態化”的要素連通效應。物流銜接了物料/訂單/交付/客戶服務需求,VOM表達客戶響應能力。如果沒有物流智能化規劃和運營,智能制造工廠只能停留在實驗室。無物流、不生產——物料(齊套)計劃決定了生產作業計劃,只有生產計劃與物流計劃攜同,上軟件才靠譜。
    三、最佳實踐-案例分享
    案例1:某汽車零部件南京工廠,亮點:1、物流供應鏈一體化;2、綜合物流技術與應用。


    案例2:某家電集團泰國空調工廠,亮點:1、物流主線自動化80%,同行20%以內;2、產能相較同行高出50%。
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    案例3:某電機企業的下線直發模式,亮點:1、柔性制造/交付周期縮短80%以上;2、可以做到100%預約-下線直發。
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    四、總結與展望
    智能工廠物流構建是一項系統工程,同時智能制造與智能物流技術始終處于動態發展和轉型升級的過程中,很多企業迫切需要掌握系統理論、工具和方法論,學習實踐經驗。邱老師在演講過程中強調,制造企業要重新定義/認知智能工廠物流,制造工廠物流中心化,以交付為中心,大物流小生產,智能物流需解決流通、斷點、效率、交付、信息等問題;智能工廠物流規劃要注重規劃的邏輯與方法論,堅定規劃初心、注重規劃方法論,關注項目從規劃到落地全過程科學管控,從規劃到運營,以終為始、堅持初心、堅定信心。可對標學習最佳實踐,但要基于自己的策略和邏輯,不能盲目模仿,要基于自己的產品策略和物流策略,從工位物流研究和有效客戶交付出發,定制自己企業的智能工廠物流構建。


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