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蒙牛集团智能制造数字化工厂的建设之路
发布日期:2018-10-22     文章来源:中国轻工业产业创新公共服务平台     作者:中国轻工业产业创新公共服务平台

一、蒙牛智能制造建设的背景

目前消费者的个性化需求越来越多,对食品的质量也越来越敏感,乳制品行业的竞争非常激烈,而智能制造已经成为国家的战略和行业趋势,国家的2025战略提出之后,对大数据和云计算等方面都提出了支持,蒙牛集团顺应时事进行智能制造的探索。2015年蒙牛成为国家智能制造的首批试点示范企业,在很多食品行业都尝试转型之后,再加上有了政府政策的支持,蒙牛作为乳品行业的领军企业也期望打造一个的数字化工厂。

在成为试点示范企业前,蒙牛就已经做过MES的探讨。拿到试点示范企业之后,在2016年8月启动了数字化工厂的咨询规划项目,在实施数字化工厂之前进行咨询规划,匹配乳品企业,对于建设数字化工厂设定一个明确的目标;2017年完成咨询规划之后,整个集团做进行内部评审,正式确定打造一个属于蒙牛的智能制造工厂;2017年12月完成了第一个试点工厂的招标,2018年4月完成了金华工厂的招标工作,现在两个工厂的建设都进入了关键阶段,年底会进行一个整体的验收工作。

蒙牛集团智能制造数字化工厂的建设之路


二、智能制造建设的思路

蒙牛的智能制造主要分为七条主线。

第一条线是提高生产线的自动化水平,传统食品行业或快销品行业的工厂里面人为的机械化操作非常多,通过运用一些自动化的生产调度设备,包括自动化的灌装设备、清洗设备等来提高生产线的自动化水平。第二条线是信息化的建设。第三条线是在机械转变为自动化的过程中对自动化系统进行升级,加入一些智能化的因素,比如有自动化机器人、自动识别定位装箱系统、自动化一体库、自动化防错系统等,这些系统通过数字化接口和信息化的系统进行集成,这是对自动化系统的进一步升级。第四条线是智能质量,“质量就是生命”,因为蒙牛是食品行业,所以对产品质量非常的重视。对产品质量进行自动控制,做到可以查询到具体的某一批产品的原材料、销售地点等,便于实际追溯。第五条线是物流,主要是定位车辆的运输情况,比如车走到哪里、温度如何等,加上自动化的一体仓库,都可以提升企业的效率。第六条线是关于整体能耗情况,鉴于企业的竞争压力越来越大,能耗的分析非常重要。第七条线是在做完前六部分之后,将智能化和数字化建设整体串联起来。

蒙牛建设数字工厂是要通过全产业链的横向打通,同时实现纵向互联。实现纵向的互联,要先把设备里运行的数据取出来,之后通过MES系统进行实际生产运营数据的管理,同时把运营数据和ERP数据进行互动打通,达到从底层到上层的串通。在独立工厂中首先要做的就是实时采集,在生产过程中有很多自动化设备,要想把自动化设备的信息包括过程中涉及到的成本、质量、效率等关键数据等提取出来,必须要通过自动采集来实现,提高数据收集的效率;其次是实时监控,通过自动采集、与其他系统的集成之后,就可以将原辅料耗用、人力分配、设备利用率、物料流转等生产关键要素串联起来,统一进行实时监控;最后可以在前面数据的基础上进行分析纠偏,实现精准的数据管理,主要分析异常关键要素对产品成本和质量的影响,并及时进行指导控制和改善处理,比如成本有了偏高、偏低或损耗,在企业运营过程中就可以分析是由什么原因造成的。这三件事做完之后会给企业带来一系列的价值,比如业务协同、计划优化、成本降低、质量保障、效率提升等。

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三、目标的实现

在业务链层面和工厂层面的建设完成以后,主要通过技术平台来实现制定的目标,在大数据分析、信息技术、工厂现场有运营技术的应用,结合重点的业务场景,信息化的建设和业务的流程分不开,所以要将两者结合起来。数字工厂结合业务场景之后重点要做的是三部分:第一是生产过程的透明化,通过MES和设备互联互通、系统互通,结合精益生产的管理思路来实现生产过程的透明化;第二是质量管控的数字化,通过数据采集把实际运营过程中的生产数据提取出来,再结合自动控制,实现了质量管控的不可逆,真正的实现了质量控制数字化;第三是精细化的成本管理,持续改善能耗,实现单线、单品的成本分析,进行成本精准控制,通过MES实现自动化和信息化的深度融合。

蒙牛集团智能制造数字化工厂的建设之路


四、业务方案

在生产过程中首先要从SAP里拿到主生产计划,分解成每个工厂的生产计划和出产计划,这时自动排程和出产计划已经进入到了工厂层面。在工厂层面首先要实现自动排程,由计划分解为排程,到达产线,比如某件产品在哪个生产线、生产数量、生产时间等。收奶时奶车进厂后会通过智能的卡去管控奶车,进行收奶的检验,检验完毕入仓以后,排出来的生产计划下达到车间,车间再进行生产执行。生产执行的过程包括物料领用、物料盘点、灌装、包装等,各个工段都有质量检验的过程在跟进,质量检验结束进入工控系统,通过工控系统控制以后检验合格的产品才会进行成品入库。生产过程要匹配设备的监控,通过MES可以和设备进行集成,会把设备的重点信息监控下来。整个生产过程中的数据都会归集到成本信息里。

生产管理:蒙牛的生产过程分为五个环节:收奶、奶仓定容、预处理、灌装和包装入库。首先在收奶环节有自动化的集成,比如通过RFID技术对奶车的信息进行管理,监控奶车从到厂到出厂的全过程;在奶仓定容环节,会进行系统集成来控制定容信息,比如时间、入仓量等都会记录下来;预处理的环节就是生产半成品的过程,将生产过程中的信息进行自动采集,同时用防错系统监控物料投料是否有错误,每一次投料都要通过扫码带入正确的信息,门才会打开将物料取出;灌装环节是针对灌装设备做信息的自动集成,同时实现灌装喷码的防错,通过监控喷码去核对和实际的喷码信息是否一致或者模糊,进行自动报警;最后是包装环节,与自动化的一体仓库进行集成,把已经生产出的成品、库存、批次等信息进行自动的传递。

自动排程:从智慧供应链系统接到主生产计划以后,要在MES系统里进行整个车间的排程。自动排程需要考虑很多因素比如人员、生产能力、设备的大修信息等,通过这些约束条件的计算最后形成自动化的车间排程。

质量管理,蒙牛的质量管理分布在整个生产过程中。首先在收奶环节系统会对一系列信息进行检测,判断是否符合收奶的指标,检测的结果要和MES系统传递,进行数据的控制;在奶仓定容的环节,要在进入奶仓之后进行检验,同时监控奶仓的设备参数信息,比如奶仓的温度、进入奶仓的批次信息等都要记录到系统里面;从奶仓进入到车间进行前处理加工时,要对质检参数进行检测,同时记录批次信息;在灌包装环节,前处理生产出的半成品进入灌装环节之后,会对使用的物料信息进行记录;灌装的成品进入库房后,还会在MES系统里对批次、出入库的数据、质量检验和投用物料的数据进行记录,为实现正反向的一键追溯提供了基础。在投放物料的流程中,每个工段投入的物料信息包括单号、数量、日期等全都会记录进去,从收奶批到定容批再到半成品批,全部的信息无论从正向还是反向都可以进行追溯。

设备管理,遍布在整个工厂内部。这部分工作和主流程没有很多衔接关系,大部分是监控型或被使用型关系。设备部门关心的是怎样提高设备的利用率,会记录设备的维修保养信息,主要是基础数据比如设备日常的维修、保养、年检,还有设备的运行监控。在设备的运行监控这部分运用MES可以实现对设备运行时数的记录,有了工时的记录后可以准确的提示出工厂中哪些设备在什么时间需要大修或保养。

成本管理:通过各个工段的数据采集,无论是自动化还是人为录入的,有了这些数据之后可以实现成本数据的核算。工厂的成本管理和在SAP中的成本管理颗粒度是不一样的,MES中采集到的数据颗粒度更细,把工段也切分得更详细,更便于分工段的去核算成本;在SAP里是整体的数据,比如总投入了多少物料、产出了多少产品等,整体的核算工厂的成本。MES是在SAP的基础上更精确的核算成本,真正的实现了精准化管理,蒙牛精准化管理的思路就是从这里提出的。

单个工厂完成智能工厂和MES系统的建设之后,会在蒙牛集团的总部建立生产运营战情室,把各个工厂的运营数据汇总起来,按照运营管理体系的管理指标,实现同品类产品的质量指标分析,同时通过战情室的展示实现跨工厂的具体分析。

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五、智能制造的技术方案

数据工厂的整体架构分为三部分,最底层是数据采集层,会通过数采平台将底层的所有设备以及相关的系统进行数据的采集;中间一层就是数据工厂建设主要的部分——MES,主要分为生产管理、设备管理、成本管理、质量管理几个功能;通过MES系统会和上层ERP不同的模块、SRM、智慧供应链、PLM进行纵向打通,横向上会和LIMS、WMS等所有相关的系统进行打通。

总体集成的架构,还是以MES为中心来进行业务的集成。包括底层素材的集成,还有第三方系统比如WMS、LIMS、智慧供应链、防错系统、喷码系统以及ERP一些模块的集成。

MES本身系统的架构。最底层是数据层,比如生产质量、成本数据等模块的数据库;中间是基础的功能层,比如产线的管理等;最上层是应用层,包括生产成本、指令设定等主要功能。

MES服务器部署的架构。工厂的办公网络通过VPN访问系统,MES服务器会部署在工厂里,有MES数据库的服务器、应用的服务器,形成一个相互的融于和备份。

数据采集的架构。底层数采这一部分主要采用两种方式进行数据采集,第一种是通过OPC方式,比如用灌装机、喷码机进行OPC采集,采集设备的相关设备信息;另一种是增加新的PLC,和已有的中控PLC以及其他的PLC进行PLC的直连,所有的信息采集到之后都汇总到数采服务器。

工厂互联互通的架构。将来会在工厂之间进行互联打通,主要有两层的分析,底层是工厂这一级运营指标的分析,比如计划是否达成、质量指标等;在集团层面上会对不同工厂同产品的相关指标进行对标分析。

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五、经营管理效益

蒙牛智能制造建设的目标是,在生产效率上提高20%,在产品研发周期上缩短30%,在运营成本上降低20%,在不良品率上降低20%,能源利用率提高10%,目前其中一部分指标已经超额完成。

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