机械加工
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机械加工行业解决方案以精益管理为主线,实现企业财务、供应链、生产的整体管控,充分满足机械行业按单生产、按单设计和按单装配的生产模式,
以精智平台为基础,全面整合设计服务、营销服务、采购服务、供应链服务、智能工厂等应用服务,实现企业从产品研发、设计,生产过程管控,供
应链管理,财务分析,成本核算等核心内容的管理,为企业的战略发展提供有力保障。
运营状况
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注册企业38,210家 | 链接设备69,383台套 | 工业App984个 | 工业模型756个 |
行业工业模型
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总体解决方案
机械加工行业解决方案强调基于精智平台的多系统集成化应用,为企业管理提供全面信息化应用支持,面向订单生产,满足
多品种、小批量、短交期,多工厂协同制造,车间物流高效协同等应用场景,覆盖企业的财务、采购、销售、仓库、计划排
程、机台作业、生产作业监控、单件/批次流追踪,提供全面深度应用,提升企业整体管理水平与市场竞争力,降低企业经
营风险,同时为企业领导战略决策提供信息支持。
业务流程模型
设计制造一体化模型
可实现从研发到工艺、生产的数据和业务的自动传输,消除信息孤岛确保数据的一致性、准确性和完整性,主要包括:设计BOM的传输、工
艺BOM的传输,涵盖工艺资源 、工位器具、模具的数据传输,设计变更、工艺变更数据的传输。
通过设计制造一体化数据模型实现边设计边生产,缩短产品的研发周期,提升研发效率,采用数据模型分析、仿真模拟测试等提升产品性能
减少产品试制验证周期,实现高效、准确的数字化设计、数字化仿真模拟生产,图纸自动传输生产车间为智能化制造奠定数据基础。
艺BOM的传输,涵盖工艺资源 、工位器具、模具的数据传输,设计变更、工艺变更数据的传输。
通过设计制造一体化数据模型实现边设计边生产,缩短产品的研发周期,提升研发效率,采用数据模型分析、仿真模拟测试等提升产品性能
减少产品试制验证周期,实现高效、准确的数字化设计、数字化仿真模拟生产,图纸自动传输生产车间为智能化制造奠定数据基础。
多组织计划协同
集团性企业常常出现多工厂协同制造模式下计划不准导致物流速度低下,客户交期缓慢等问题,精智平台推出多组织计划协同模型,实现企
业内多工厂间科学计划、高效协同,避免过多的库存浪费,提高整体物流周转效率,优化生产节拍,实现上下游企业间生产协同。对于客户
订单及物料需求能及时发送到各个协同分厂,保证对客户订单履约率。
业内多工厂间科学计划、高效协同,避免过多的库存浪费,提高整体物流周转效率,优化生产节拍,实现上下游企业间生产协同。对于客户
订单及物料需求能及时发送到各个协同分厂,保证对客户订单履约率。
生产计划流程模型
主生产计划考虑经营规划和销售预测,它着眼于销售什么和能够制造什么,为车间制定一个合适的“主生产进度计划”,并且以粗能力数据调
整这个计划,直到负荷平衡。使企业在提高客户服务水平、库存周转率和生产率方面都能得到提高,并及时更新、保持计划的切实可行和有
效性。
整这个计划,直到负荷平衡。使企业在提高客户服务水平、库存周转率和生产率方面都能得到提高,并及时更新、保持计划的切实可行和有
效性。
生产排产业务流程
将生产任务分配至生产资源的过程。在考虑能力和设备的前提下,在物料数量一定的情况下,安排各生产任务的生产顺序,优化生产顺序,
优化选择生产设备,使得减少等待时间,平衡各机器和工人的生产负荷。从而优化产能,提高生产效率,缩短生产LT。
优化选择生产设备,使得减少等待时间,平衡各机器和工人的生产负荷。从而优化产能,提高生产效率,缩短生产LT。
小批量生产业务流程模型
根据客户的生产指示发布订单和接收订单,做成可导入系统的要货计划格式,导入系统,进行MPS和MRP运算,根据MPS和MRP计划订单
下达生产订单和采购订单,根据采购订单采购,车间根据生产订单派工生产。能够使系统的要货计划根据客户的要货需求变化及时更新,确
保客户要货需求的准确性。
下达生产订单和采购订单,根据采购订单采购,车间根据生产订单派工生产。能够使系统的要货计划根据客户的要货需求变化及时更新,确
保客户要货需求的准确性。
生产条码应用业务流程
实现产品从原料投入到生产过程加工直到产品发货的全过程条码化管理,生产操作便捷,完工入库信息可以做到及时准确,按条码全程质量追溯。
物料防错纠错模型
基于计划配送物料与实际物料的比对(支持条码、RFID等多种比对方式),及时发现物料配送及领用过程中的错误。

工业机理模型
单品跟踪追溯模型
建立基于云平台的单品唯一码记录机制,提供基于条码、RFID等多种方式的唯一码流动追溯。
数控机床巡检及预防性维修模型
通过确保巡检工作的质量以及提高巡检工作的效率来提高设备维护的水平,其目的是掌握设备运行状况及周围环境的变化,发现设施缺陷和
危及安全的隐患,及时采取有效措施,保证设备的安全和系统稳定。通过平台采集的设备运行数据进行建模分析,针对异常数据或趋势,对
设备未来运行状态做出预测,从而指导预防性维修维护工作。
危及安全的隐患,及时采取有效措施,保证设备的安全和系统稳定。通过平台采集的设备运行数据进行建模分析,针对异常数据或趋势,对
设备未来运行状态做出预测,从而指导预防性维修维护工作。
数据算法模型
大数据分析模型
大数据是制造业提高核心能力、整合产业链和实现从要素驱动向创新驱动转型的有力手段。对一个制造型企业来说,大数据不仅可以用来提
升企业的运行效率,更重要的是如何通过大数据等新一代信息技术所提供的能力来改变商业流程及商业模式。从客户需求到销售、订单、计
划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产
生的各类数据进行综合分析,为企业识别改进机会点及创新经营的机会。
升企业的运行效率,更重要的是如何通过大数据等新一代信息技术所提供的能力来改变商业流程及商业模式。从客户需求到销售、订单、计
划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产
生的各类数据进行综合分析,为企业识别改进机会点及创新经营的机会。
配送计划与AGV、RGV小车协同模型
通过智能工厂的自动排产,将作业计划排到对应机台,机台通过作业计划驱动物流计划,物流计划通过人机交互驱动物流AGV、RGV小车,
实现车间物流自动化、无人化,打通物料配送计划与多个主流AGV、RGV小车的协同,使得厂内物流走向智能化成为可能。
实现车间物流自动化、无人化,打通物料配送计划与多个主流AGV、RGV小车的协同,使得厂内物流走向智能化成为可能。
设备综合效率OEE模型
将OEE分解成时间利用率、设备性能率和产品合格率三大指标,将六大损失归类到三大指标中,再针对六大损失的末梢因素进行原始数据的
采集,并应用先进的分析工具进行数据分类控制,以帮助企业找到提高OEE的途径。(注:六大损失一般包括,设备大停机、设置/调节、小
停机和减速、空转、启动停机、不合格品)
采集,并应用先进的分析工具进行数据分类控制,以帮助企业找到提高OEE的途径。(注:六大损失一般包括,设备大停机、设置/调节、小
停机和减速、空转、启动停机、不合格品)
设备全生命周期成本LCC模型
对设备全生命周期过程中采购、安装调试、使用、运行维修、报废处置等费用构成进行分析,给出设备LCC的计算模型。通过LCC分析可实
现设备方案优选、提高资金的使用价值。
现设备方案优选、提高资金的使用价值。
行业应用
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