基于工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的全生命周期透明生產(chǎn)管控平臺
自疫情發(fā)生以來,對于勞動密集型的制造業(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)復工復產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中,必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導不可避免,這其中涉及了離散制造的多個部門(銷售、采購、計劃、生產(chǎn)、倉庫、財務等)、多個生產(chǎn)工序以及多個工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實驗室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(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)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù),實現(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)集中獲得每一個線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實時進度,并且能夠細化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運行情況等細節(jié),同時根據(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,最大化地減少不必要的人員聚集,實現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用,快速實現(xiàn)復工復產(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)境外遠程下單,下單效率低; 2、工廠遠程管控困難,無法掌握訂單的詳細生產(chǎn)進度,并預測交期,難以面向JIT及時交貨; 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計掌握,需要跨系統(tǒng)反復查詢; 4、在線實時分析困難,缺少必要的預測輔助參考; 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進行反饋; 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。 預期實施效果: 1、移動端遠程下單,基于混合云架構(gòu),實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通; 2、移動端跟單進度,多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合,實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實時可見; 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)控,關(guān)鍵指標實時匯總,實現(xiàn)工作進度量化可見; 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)級數(shù)據(jù)中臺; 6、實現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。
北京大學
2021-02-01