基于工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)的全生命周期透明生產(chǎn)管控平臺(tái)
自疫情發(fā)生以來,對(duì)于勞動(dòng)密集型的制造業(yè)企業(yè)來說,盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中,必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導(dǎo)不可避免,這其中涉及了離散制造的多個(gè)部門(銷售、采購、計(jì)劃、生產(chǎn)、倉庫、財(cái)務(wù)等)、多個(gè)生產(chǎn)工序以及多個(gè)工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實(shí)驗(yàn)室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)的優(yōu)勢,全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù),并利用數(shù)據(jù)智能對(duì)齊、行業(yè)知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈,迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個(gè)線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)進(jìn)度,并且能夠細(xì)化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)行情況等細(xì)節(jié),同時(shí)根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議,在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時(shí),最大化地減少不必要的人員聚集,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺(tái)的指揮室作用,快速實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn),有效提升生產(chǎn)效能。 擬解決的核心問題: 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠(yuǎn)程下單,下單效率低; 2、工廠遠(yuǎn)程管控困難,無法掌握訂單的詳細(xì)生產(chǎn)進(jìn)度,并預(yù)測交期,難以面向JIT及時(shí)交貨; 3、對(duì)生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計(jì)掌握,需要跨系統(tǒng)反復(fù)查詢; 4、在線實(shí)時(shí)分析困難,缺少必要的預(yù)測輔助參考; 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進(jìn)行反饋; 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難; 7、缺少人工智能的輔助決策。 預(yù)期實(shí)施效果: 1、移動(dòng)端遠(yuǎn)程下單,基于混合云架構(gòu),實(shí)現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通; 2、移動(dòng)端跟單進(jìn)度,多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實(shí)時(shí)可見; 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控,關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)匯總,實(shí)現(xiàn)工作進(jìn)度量化可見; 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板,在線輔助指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營; 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn),形成工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái); 6、實(shí)現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預(yù)警、訂單銷量智能預(yù)測、原材料動(dòng)態(tài)庫存優(yōu)化。
北京大學(xué)
2021-02-01