生产计划管理 供应链协同管理 数字化生产准备管理 车间全要素制造运营管理 制造技术状态管理 设备物联采集及生产协同 |
背景与趋势
生产计划管理面临的挑战：准确率低、协同差、管控难
主生产计划准时性差：
主生产计划编制过程中因期量数据偏差、车间生产能力评估不准确，计划编排较为粗放，导致计划准确性、可行性不高，计划指导性较弱;
科研阶段计划编制困难：
科研阶段因设计的不确定性，导致BOM状态不稳定，造成生产计划下达后的频繁变更，对生产计划、采购计状态划的执行造成冲击；
计划协同不足：
生产计划与采购计划、工装生产脱节，容易导致采购不及时、库存积压、配套计划脱节，造成物料、工装、工具不能及时到位或利用不充分，导致计划频繁调整、影响客户产品交付；
计划变更频繁：
传统离散制造行业，因工程更改频繁导致各层级生产计划更改贯彻过程不连续，生产技术状态与产品设计状态、工艺状态一致性差，不能有效追溯变更过程。
统一平台支持
明确设计状态
计划协同
需求整理
解决方案框架
核心能力及优势
主生产计划能力平衡
建立基于关键生产资源及关键物料等制造资源作为输入的生产能力模型，全面运用APS进行生产计划全局的编制、模拟，提高主生产计划的可行性;
生产计划协同管控
生成面向生产的各层级计划，实现生产计划全过程多级协同管控，对型号研制/批产阶段库存资源、生产保障、采购履行、制造执行等环节的风险分析与识别，辅助计划调整与管理决策；
生产技术状态控制
主生产计划精准制定
生产计划多级协同
精准生产准备
设计生产技术状态一致
规范化管理设计工艺变更到计划变更端到端的计划变更流程，保障生产与设计、工艺技术状态一致性；
通过生产准备计划进行物料、工艺文件、工装、工具、设备、人员等资源的生产准备及协同监控，保障生产计划执行的连续性。
使计划管理的各环节的状态更明晰，各级管理者能及时准确的掌握计划执行状况，为决策人员能快速的发现问题、解决问题提供有效的依据，减少主观决策。
通过主生产计划粗能力平衡、多级投产策划，提高主生产计划的可执行性；
将订单需求、生产计划、采购计划、生产准备计划、物流计划等纳入生产计划管理统一管理，实现各层级计划的贯通与协同；
预期价值
基于设计、工艺更改，实现生产过程的一体化更改贯彻及闭环管理，依据变更前、变更后的数据建立追溯联查机制，实现工程变更的全流程传递、贯彻、执行、反馈与闭环；
资源生产准备
制定资源准备计划，对生产过程中的工艺、零组件、成品、标准件、工装、工具、设备、人员等生产准备情况提前监控预警；
主生产计划多级策划
面向科研和批产产品，依托制造BOM建立主生产计划多级投产策划模版，基于产品关键交付里程碑进行分级策划及后续MRP运算，提高生产计划的准确性，为生产计划执行与管控提供支撑；
建立各层级计划管控体系
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背景与趋势
解决方案框架
企业供应链协同管理面临的挑战：信息孤岛现象严重、协同机制不完善、响应速度慢
信息孤岛显现严重：
企业和企业、企业和部门之间业务交互不畅，生产进度、交付过程不透明，导致企业生产准备不协调;
协同机制不完善：
企业之间缺乏有效的协同机制，导致供应链协同效果不佳；
供应链风险预警差：
因供应链协同业务不协调，对交付过程中的生产进度拖期、物流风险等情况不能实时预警。
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预期价值
协调供应链
统一平台支持
完善协同机制
核心能力及优势
供应商协同门户
从企业和供应商视角分别展示两种视角下所关注的不同信息。提供企业内部和企业外部的供应链门户管理，支持门户首页对重点关注业务展示内容的自定义，包括业务数据统计分析、预警、风险、待办等信息展示;
需求协同
企业与供应商之间的需求信息共享，对采购/外协需求、询报比价等业务的协同；
交付协同
供应商商品交付过程管理，包括向供应商下达发货通知，交付物的装箱、发运、物流等，提供在线实时反馈物资到货验收节点和状态，企业反馈验收结果及退换货管理；
财务协同
供应商发票信息同步，企业付款信息的发布与确认。
订单协同
企业与供应商之间订单的签订过程协同管理，跟踪需求与计划调整对订单的影响，指导供需双方及时对订单进行调整；
制造协同
供应商在线填报加工进度，企业业务人员在线审查，为监控供应商任务完成度、预测预警、绩效评价等提供数据支撑；
企业信息共享
通过业务协同优化，企业可减少库存、降低运输成本、提高生产效率，从而降低整体供应链成本；
提高供应链稳定性
有助于企业应对市场风险，提高供应链的抗风险能力。
降低供应链成本
实现企业间的信息实时共享，实时了解供应链各环节的库存、生产进度、物流状态，提高供应链的透明度和响应速度；
实时监控生产进度和资源状态，根据实际情况动态调整生产调度方案，及时解决生产过程中的冲突和瓶颈问题，提高生产调度的灵活性和响应速度，确保生产任务按时完成。
提升内部沟通效率
通过即时通讯、任务分配、工作提醒等功能，内部员工之间的沟通更加便捷高效，减少了因沟通不畅导致的工作延误和误解，提高了团队协作能力和工作效率。
加强供应链协同
及时定位并发送物料准备异常，让企业制造部门与供应商门快速了解生产需求，驱动其安排调整生产节奏与仓储物流配送计划。
背景与趋势
企业供应链协同管理面临的挑战：技术难理解，效率低下，资源不足，质量标准不明确
技术共享
计划协同
协调供应链
完善追溯体系
技术维度：
技术图纸与工艺文件存缺陷，致工人理解难、操作失误多、效率低甚至产品报废；关键技术难题未提前解决，生产遇瓶颈，进度受影响；技术培训不足，工人操作不规范，质量不稳且易引发事故。
质量维度：
质量标准不明确，工人理解不清，质量参差不齐；质量检测手段不完善，问题难发现，不合格品流入市场；质量追溯体系不健全，问题难定位和担责，改进预防难。
计划维度：
生产计划不合理，未考虑资源实际，任务分配不均，效率低且浪费资源；生产流程不顺，有瓶颈或冗余，交货期延误，客户满意度降；生产组织不协调，部门沟通不畅，生产秩序乱，效率低下。
资源维度：
物料供应不及时，采购计划不合理，生产中断；设备准备不足，故障多或数量不够，效率低或任务难完成；人员配备不合理，数量不足或技能不匹配，工人负荷重、失误多或质量不稳。
解决方案框架
打破数据孤岛
整合"人机料法环测"全要素数据资源，实现跨部门、跨环节的数据共享与智能分析，有效破解信息碎片化难题，使生产决策响应速度提升
提升供应链韧性
快速定位物料准备异常，驱动拉动式供应配套，并为动态优化库存结构与物流提供依据，从而将复杂装备生产准备周期压缩。
支撑多型号并行
从单一资源瓶颈识别转变成为多要素综合判定，提升计划调整方案可执行性，精准化解产能冲突，确保多型号产品同步交付达成率提升。
核心能力及优势
预期价值
优化生产调度
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背景与趋势
企业车间全要素制造运管理面临的挑战：交付状态多，供应链体系，工艺及检测能力不足。
业务维度
交付状态多、实物技术状态偏离预警能力弱
生产维度
现有制造模式无法支撑大规模交付任务要求
供应维度
依托自身比重大尚未形成稳健的供应链体系
建立预警机制
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形成单一制造数字源
提升工艺检测能力
供应链高效协同
工艺维度
批量制造的工艺及检测能力不足
解决方案框架
核心能力及优势
构建层级化的计划管理模式
基于交付需求的投产策划
基于生产动态的拉动式物料需求
优化仓储资源提高配套配送效率
实现多源异构数据的广泛采集
精益化的制造资源运维管理
预期价值
节点任务保障
确保新型号产品研制中，生产、物料计划准时下达执行，车间计划承接与执行精准记实。
供应链高效协同
打通生产、采办、物流环节，实现企业内部供应链高效协同与全过程可视化追溯，增强应对波动能力。
技术状态一体化
柔性平台技术支撑
构建产品实物技术状态管理机制，支持设计更改追溯与状态符合性检查，确保构型准确一致。
采用先进国产化平台架构，实现一体化生产平台建设，支持云原生部署，提供柔性支持。
背景与趋势
交付状态管理复杂度高
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快速实施设计更改
验证状态符合性
提升构型准确性
提高性能及满意度
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企业制造技术状态管理面临挑战：交付状态多、设计工艺更改传递不及，实物技术状态偏离预警能力弱，实物更改贯彻过程追溯困难等
由于装备定制化程度高、配置选项多，同一型号产品存在数十种甚至上百种差异化交付状态，导致技术状态基线管理混乱，生产与验收环节易出现状态匹配偏差。
设计工艺变更传递滞后
设计部门与生产部门信息交互存在时差，工艺文件更新往往滞后于设计变更2-3个工作日，导致在制品技术状态与最新要求不符，造成约15%-20%的返工率。
缺乏实时监测手段，对关键零部件加工偏差、装配错漏等异常状态，主要依赖人工巡检发现，平均预警响应时间超过4小时，难以有效预防质量事故。
技术变更在物料采购、加工制造、装配调试等环节的传递记录不完整，约30%的更改执行情况缺乏数字化追踪，导致质量问题归零分析时难以定位责任环节。
实物状态偏离预警薄弱
实物更改追溯体系缺失
解决方案框架
核心能力及优势
贯彻新标准
贯彻新的GJB3206B及行业技术状态管理标准；
数字化
更改、偏离、超差实现全数字化管理，支持关联更改、更改影响分析及借用更改协同
一体化
统一设计、工艺、实物更改的框架，实现一体化打通
预期价值
快速实施设计更改
1该机制聚焦于设计更改的迅速落地，利用情况追溯功能，保障每一项设计更改都能及时且精准地映射到产品实物上
验证状态符合性
通过该机制，实现产品工艺状态与实物状态的严格验证，确保产品在整个生命周期内，始终与技术要求高度契合。
提升构型准确性
提高性能与满意度
该机制有力支撑了产品的优化，显著提升了产品的整体性能，同时增强了用户的使用体验和满意度。
透明化的数据基础，增强了产品实物构型状态的一致性与准确性，为产品的后续维护、升级及改进奠定了坚实基础。
背景与趋势
企业设备物联采集及生产管理面临挑战：源头数据缺乏规范定义、多源异构采集集成能力不足、边缘与生产端业务协同难。
工艺数据结构化配置能力不足
CAPP 系统核心能力聚焦工艺文件编制，不支持工艺数据信息的结构化管理；且CAPP系统存在工艺数据冗余、数据准确性和一致性难以保证等问题。
多源异构数据采集适配能力差
源异构系统及多源异构设备产生的数据存在接口、格式不统一、系统孤立、格式多样、处理压力大、质量管控难及集成复杂等问题，给生产端数据采集与归集带来巨大挑战。
业务数据孤岛与交互性对协同的制约：
企业信息化单点系统建设和数据采集技术发展下，业务数据孤岛、实时交互性差等问题严重制约核心业务协同能力。
多源异构适配
数据应采尽采
数据模型定义
规范质量记实
打破业务边界
构建协同体系
解决方案框架
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核心能力及优势
统一生产数据建模支撑数字化生产及检验活动
围绕数字化生产与检验活动，通过基于对象的统一建模方法和逻辑关联机制建立产品与各项资源及工艺BOM、工艺流程、工时定额、检验参数之间的约束关系来形成标准的工艺控制，以此指导现场的各项生产、加工和检验活动开展
工艺数据配置驱动生产全过程记实数据形成完整电子记录数据包
以结构化数据配置支撑现场生产记录电子化，实现工艺过程参数数字化记实、结构化存储，形成产品级电子记实数据包，满足技术人员快速查询追溯、可视化分析等需求
多源异构数据采集适配有效支撑生产全过程数据应采尽采
覆盖制造企业生产全要素数字化物联，通过自主开发多协议适配网关、人工采集、无线采集、系统集成等多种方式，实现生产全过程多源、多态、多维数据的应采尽采
形成数据驱动的生产一体化协同管理
基于DEX构建一体化生产信息管控平台，实时获取设备边缘端实时产生的多维度生产数据的计算结果并与生产管理业务建立联动关系，为工艺优化、计划编排及动态调整、质量在线判读及全流程管控、设备故障快速响应及安全风险预警提供数据支撑，从而实现生产各环节的高效协同管理
预期价值
模型定义
生产数据统一建模定义构建了一套全面、规范且通用的数据标准模型，指导与约束生产记实数据采、存、管、用
应采尽采
平台具有统一集成机制及自主开发的多源异构设备自动采集适配网关，可实现生产全流程多源、多态、多维数据应采尽采
业务协同
基于 DEX 统一技术架构平台架设两网交互数据桥梁，纵向突破业务系统信息壁垒，横向打破部门业务边界，建立生产全域、全要素、全流程的一体化管控体系。
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