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運(yùn)用精益生產(chǎn)方式,實(shí)現(xiàn)千廠千面的智能物流解決方案(三)

http://www.199rrr.com 2022-10-31 15:13 來源:

  制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體,是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基,然而,與世界先進(jìn)水平相比,中國制造業(yè)仍然大而不強(qiáng),在資源利用效率、信息化程度、質(zhì)量效益等方面差距明顯。隨著“中國制造2025”“十四五規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要”等一批行動綱領(lǐng)的出臺,為中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和跨越式發(fā)展指明了方向。

  其中,強(qiáng)化流通體系支撐作用、提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平、建設(shè)現(xiàn)代物流體系等規(guī)劃的提出,進(jìn)一步明確了智慧物流是中國制造“由大變強(qiáng)”過程中不可或缺的催化劑,是推動我國新舊動能轉(zhuǎn)換、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。在智慧物流領(lǐng)域,方法論、智能系統(tǒng)、調(diào)度及設(shè)備如何與制造業(yè)深度融合、實(shí)現(xiàn)高速發(fā)展?現(xiàn)代化智能制造業(yè)的物流倉儲系統(tǒng)如何設(shè)計(jì)?安歌科技 Enotek 副總裁吳鐵力先生在10月13日的《智能物流設(shè)計(jì)方法論及案例分享系列》第三講中,聚焦上述理論,就生產(chǎn)和應(yīng)用方面展開闡述,以數(shù)據(jù)+實(shí)例的方式,將名詞定義與實(shí)際生產(chǎn)場景相結(jié)合,讓理論更生動和具象化,易于理解且便于實(shí)踐。

  方法論部分

  訂單生產(chǎn)

  訂單生產(chǎn),又叫訂貨型生產(chǎn),MTO(MAKE TO ORDER) , 指按用戶訂單進(jìn)行的生產(chǎn),用戶對產(chǎn)品提出要求,通過協(xié)議或者合同形式確認(rèn)產(chǎn)品性能,質(zhì)量,數(shù)量和交貨期要求,在一定時(shí)間內(nèi)組織的設(shè)計(jì)和制造。工裝配式生產(chǎn)一般來說既有備貨型又有訂貨型生產(chǎn)。

  常備生產(chǎn)

  常備生產(chǎn),又叫備貨型生產(chǎn),MTS(MAKET TO STOCK), 對以往生產(chǎn)量和銷量分析,在對市場需求量進(jìn)行預(yù)測的基礎(chǔ)上,有計(jì)劃生產(chǎn),產(chǎn)品有庫存,流程式生產(chǎn)一般為備貨型生產(chǎn)。通常是標(biāo)準(zhǔn)化,大批量進(jìn)行輪番生產(chǎn)。由于量大,產(chǎn)線相較換產(chǎn)率低,其生產(chǎn)效率比較高。

  排產(chǎn)排期

  排產(chǎn)排期是指將生產(chǎn)任務(wù)分配至生產(chǎn)資源的過程。在考慮能力和設(shè)備的前提下,在物料數(shù)量一定的的情況下,安排各生產(chǎn)任務(wù)的生產(chǎn)順序,優(yōu)化生產(chǎn)順序,優(yōu)化選擇設(shè)備,減少等待時(shí)間,換產(chǎn)時(shí)間,平衡各機(jī)器和工人的生產(chǎn)負(fù)荷。從而優(yōu)化產(chǎn)能,提高生產(chǎn)效率,縮短生產(chǎn)LT。

  產(chǎn)線生產(chǎn)

  產(chǎn)線生產(chǎn)是指實(shí)際上根據(jù)一定時(shí)間段內(nèi)的排產(chǎn)排期計(jì)劃,產(chǎn)線工人根據(jù)排產(chǎn)計(jì)劃和產(chǎn)線實(shí)際操作最優(yōu)原則(可能單位時(shí)間內(nèi)是產(chǎn)量,可能是單位時(shí)間內(nèi)的訂單排期規(guī)則,可能是單位時(shí)間內(nèi)的換產(chǎn)率影響因素,物料節(jié)省原則,機(jī)器和工人平衡生產(chǎn)負(fù)荷等等)

  時(shí)效性、波動性對生產(chǎn)的影響

  在生產(chǎn)過程中,往往會出現(xiàn)不同時(shí)段的活動sku不等于日sku總量平均的問題,總結(jié)活動sku、 重合度、消耗量、庫存周期等數(shù)據(jù),理解批次、載具、搬運(yùn)內(nèi)容等波動性,并據(jù)此分析總結(jié)規(guī)律、設(shè)計(jì)拐點(diǎn)、設(shè)置中分類,以此平衡流量,對日常管理、流程設(shè)計(jì)具有良好的指導(dǎo)意義。

  本章節(jié)重點(diǎn)

  訂單生產(chǎn)、常備生產(chǎn)并無熟好孰壞,取決于市場需求與業(yè)務(wù)情況,兩者會根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。

  排產(chǎn)排期和產(chǎn)線生產(chǎn)不一定一致,通常生產(chǎn)企業(yè)會根據(jù)生產(chǎn)情況、成本等因素結(jié)合使用。

  智能化的工廠中,不宜以簡單的日期、庫存周期為生產(chǎn)指導(dǎo),應(yīng)通過精細(xì)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),分析規(guī)律并據(jù)此反推儲存需求。

  案例部分

  案例客戶為我國化學(xué)建材行業(yè)重點(diǎn)企業(yè),生產(chǎn)產(chǎn)品涵蓋管材、型材、塑料件、不銹鋼件,大型市政管道等,擁有九處生產(chǎn)基地、近萬名員工,廠區(qū)總面積達(dá)2000多畝,年生產(chǎn)能力100萬噸。

  隨著我國型材行業(yè)產(chǎn)業(yè)化高速發(fā)展,該客戶旗下位于六安的大型生產(chǎn)工廠中,原有物流系統(tǒng)已逐漸不能滿足生產(chǎn)倉儲需求,安歌科技根據(jù)客戶生產(chǎn)情況、物料尺寸,以量體裁衣的方式為其提供了從軟件系統(tǒng)到堆垛機(jī)、RGV、輸送機(jī)等在內(nèi)的工業(yè)化全鏈路智慧物流解決方案,打造了第一個(gè)型材自動化立體倉庫。

  方案的創(chuàng)新性與先進(jìn)性

  1、通過嚴(yán)密的數(shù)據(jù)分析,為項(xiàng)目設(shè)計(jì)最合適的碼垛垛型尺寸與碼垛限重。

  2、結(jié)合現(xiàn)場調(diào)研的資料,細(xì)化設(shè)計(jì)了項(xiàng)目所需的托盤尺寸。在保證承載力的基礎(chǔ)上,盡可能壓縮外形尺寸,以保證立庫區(qū)域的不浪費(fèi),具有良好的經(jīng)濟(jì)性,起到了成本的優(yōu)勢。

  3、通過數(shù)據(jù)論證不使用緩存立庫的可行性,以輸送線緩存位的設(shè)計(jì)做取代,實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目所需的緩存功能,總體上節(jié)約成本、提高經(jīng)濟(jì)效益。

  4、根據(jù)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場調(diào)研,將倉庫的業(yè)務(wù)細(xì)分為以下幾個(gè)大類:訂單托入庫、常備品入庫、拼托出庫、空托出庫、墻板越庫、訂單出庫、常備出庫、尾托回庫、空托回庫。針對各大類進(jìn)行詳細(xì)分析,以此推算出自動化系統(tǒng)所需達(dá)到的系統(tǒng)流量。

  5、設(shè)置細(xì)致的功能區(qū)布局與設(shè)備位置細(xì)化。充分考慮了包裝線端與出庫端的人工作業(yè)口、異常排出口與自動作業(yè)口的位置布局。

  6、包裝線處與發(fā)貨緩存時(shí),每個(gè)輸送線緩存位上均設(shè)計(jì)有稱重模塊、攝像頭(發(fā)生異常時(shí)遠(yuǎn)程查看)、掃碼(托盤碼)功能。系統(tǒng)會自動比對稱重?cái)?shù)據(jù)與掃碼數(shù)量是否一致,不一致時(shí)會報(bào)警,以此來保證入庫作業(yè)的規(guī)范性與可靠性。

  7、在發(fā)貨端配有手持PDA掃碼槍,發(fā)貨非整托貨物時(shí)需要人工掃碼,系統(tǒng)根據(jù)掃碼的型材數(shù)量自動進(jìn)行庫存結(jié)算。整托發(fā)貨時(shí),系統(tǒng)會自動進(jìn)行庫存結(jié)算。

  智慧物流是物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)與現(xiàn)代物流業(yè)深度融合的新興領(lǐng)域,具有聯(lián)通性強(qiáng)、融合度廣、經(jīng)濟(jì)成本低、運(yùn)行效率高、生態(tài)效益好等顯著優(yōu)勢。

  近年來,土地價(jià)格、人員成本的持續(xù)攀升導(dǎo)致物流總費(fèi)用呈逐年上漲趨勢,智慧物流憑借空間利用率、存儲量、存儲形態(tài)等方面的優(yōu)勢,可有效實(shí)現(xiàn)提高物流效率、減少貨物損壞或遺失、降低貨物揀選差錯(cuò)率、提高倉儲管理水平,助力企業(yè)降本增效、突破行業(yè)發(fā)展瓶頸,成為加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,全面提高發(fā)展質(zhì)量和核心競爭力的重要基石。

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