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建新赵氏始建于1984年,是国家级高新技术企业,建有院士、博士后工作站、省级企业工程技术中心。公司效益年均增长率35%,16年已突破25亿,位居国内同行前列。核心业务为生产汽车配套设施,与一汽大众、上汽大众、上汽通用、美国通用、克莱斯勒、奥迪等均有合作。
项目背景
汽车行业拥有着很长的供应链和大规模的产业体系,一条产业链上具有着多种生产策略和生产计划,复杂多变、庞杂交叉的业务系统不可避免地造成了管理混乱,这不仅是对公司本身的业务管理体系化的挑战,对下游的供应商也提出了更高的要求。
建新赵氏从08年开始着手进行企业信息化建设,提出了以打造数字化工厂为目标的战略规划,为此该公司搭建了一个完善的信息化体系框架,从MES系统的看板管理、追溯集成,到ERP系统实现销售、生产、物流的数据化,再到建立PLM、OA办公自动化系统,最终依靠BI系统建立企业的大数据中心,从经营、、质量三个方面对企业数据进行管理。
其中,公司一开始引进的是SAP的BW/BO系统,但是发现SAP做数据分析相当繁琐,耗时耗力,成本巨大,而且需求变更之后整个系统就陷入了瘫痪状态。
为此,公司引入了帆软FineReport平台,搭建了一整套数据决策系统,除了对高层的经营战略有了足够的数据支撑,同时给工厂带来了高效生产。从此,解放了手工统计的格局,不仅解放了人力,也进行了更深层次的数据挖掘,并将数据分析应用在成本管控、生产例会、设备安全等方面。
MES落地
该公司在一开始选择MES项目时,在选择个性化MES还是集成化MES上犯了难。虽然个性化的MES能够为某一特定环境提供最好的性能,却常常难以与应用集成;而集成化 MES虽然拥有统一的数据模型等等,但其整个系统重构性能弱,功能边界很不清晰。
2016年,该公司对MES系统进行SAP升级,从而确定了整个项目的规划目标,是以建立符合建新管理水平发展的实施路线为基础,通过实现车间物料库存等信息的账实相符,提升业务效率,依靠生产工艺的大数据分析,进一步加强质量管控和提升反应速度。
为此,企业在主数据管理、生产管理、订单管理、质量管理四个方面总共31个流程进行了MES部署,几乎覆盖了整个生产链流程,针对性地进行业务流程管理。
项目价值
1、MES项目落地之后,监控生产链的整个具体生产过程,采集到的信息经过MES系统加以分析,就能通过系统报表实时呈现生产现场的生产进度、目标达成状况等,让整个生产现场完全透明化。
2、MES通过反馈结果来进行追溯,这也是MES项目的核心内容。根据追溯到反馈信息,可以帮助解决企业产能成本过高,或者产品质量不稳定的原因,及时做出调整,有针对性的为客户提供更好的服务。
3、一个设计良好的MES系统可以在统一平台上集成诸如生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、网络报表等管理功能,使用统一的数据库和通过网络联接为各个部门提供数据管理。
成果展示
1、工单管理:工单信息由ERP集成至ME,无需打印纸质工单,提供生产工单任务和进度查询,并展示项目的全部生产周期及完成情况。通过对车间的先进排程和对工作任务的合理分派,使资源利用率和人均产能更高,有效降低生产成本。
2、物流管理:以准时化物料配送为例,通过对生产计划和物料需求的提前预估,确保在正确的时间将正确的物料送达指定工位,在降低库存的同时减少生产中的物料短缺问题。
3、有线网络架构:车间设备、工业平板、网络打印机采用工业以太网IPv6技术接入公司局域网进行通信;最终通过车间物联网实现了设备,工业平板,PDA,系统与人之间的互通。
用帆软平台搭建思路
为什么选择帆软?
公司高层在很久之前就提出了大数据战略,但大数据建设究竟要从哪里入手?大数据项目该如何落地,如何跟企业管理相融合?这些问题都是企业在面临数据化转型时不得不考虑的问题。
在接触了帆软之后,公司依靠finereport平台将公司数据进行了分层,从公司、部门、科室、班组、员工等各个层面进行针对性的数据管理,明确各个层级的职责,实现了数据整合和挖掘,提升了公司的竞争力。
平台建设过程
第一步:整理数据。首先将PLM、SAP等不同数据源的数据进行统一,然后按照使用习惯,梳理出各部门、各层级、各岗位的日常使用数据,清理出各个岗位真正需要的数据是哪些;
第二步:逐步系统化。将帆软平台融合建立的数据仓库之中,确保数据能够准确、及时到达使用的岗位。其中第一需要解决的是各系统输入数据的准确性、及时性的问题,第二需要解决各岗位使用数据的体验问题;
第三步:管理绩效。全面质量管理活动的运转,离不开管理循环的转动,利用finereport报表系统建立面向公司各部门的绩效管理系统,以形成量化及定性的绩效评价依据,从而建立科学的激励机制。
最终的成果
1、生产战情中心
2、领导管理驾驶舱
思考和总结
搭建SAP系统等这种传统重型数据平台时,往往因为太过繁重和升级困难,在短时间内看不到成果,因此最好选用更加轻量级的报表平台,来实现企业的数据化转型。