1. RFID-põhise intelligentse logistika ehituse taust
1. RFID-põhine nutikas tootmine on muutuste suund
Viimastel aastatel on autotööstus silmitsi seisnud paljude väljakutsetega, nagu ületootmisvõimsus, klientide nõudlus toodete mitmekesistamise ja isikupärastamise järele, kasvavad tooraine- ja tööjõukulud ning kahanevad kasumimarginaalid. Traditsioonilised juhtimismeetodid ja tegutsemismudelid on ilmselgelt kokku puutunud kitsaskohtadega.
RFID-põhise nutika tootmise esiletõus on kahtlemata toonud kaasa uusi võimalusi autotööstuse ümberkujundamiseks ja arenguks. Interneti kiire arenguga on inimeste mõttemustrid läbi teinud murrangulisi muutusi; samal ajal viib mitmesuguste uute tehnoloogiate arendamine ja küps rakendamine ärianalüütika uuele tasemele ja võimaldab tehisintellekti realiseerimist. Need mõjud autotööstusele on laienenud autotoodetelt kogu autotööstusele. Paljud autofirmad üle maailma on aktiivselt ümberkujundamise protsessis ja SAIC-GM kui Hiina autotööstuse liider pole erand.
Tegelikult põhines SAIC-GM ettevõtte asutamise algusaegadel tipptehnoloogial ja kõrgel automatiseerimise tasemel ning omas täielikku infosüsteemi tõhusa äritegevuse toetamiseks. Ettevõte jätkab ka oma arendusprotsessi käigus uuenduste tegemist, jätkab täiustatud tootmistehnoloogiate ja -protsesside juurutamist, suurendab investeeringuid automatiseerimisse, digitaliseerimisse ja intelligentsetesse seadmetesse ning kindlustab pidevalt oma juhtivaid tootmiseelise. Võib öelda, et 20 aastat kogunenud kogemust on loonud SAIC-GM-ile kindla aluse RFID-põhise intelligentse tootmise rakendamiseks.
SAIC-GM-i kogu RFID-põhine intelligentne tootmissüsteem koosneb intelligentsetest süsteemidest, intelligentsetest toodetest, intelligentsest teadus- ja arendustegevusest, intelligentsest disainist, intelligentsest tootmisest, intelligentsest kvaliteedikontrollist, intelligentsest müügist, intelligentsetest teenustest ja RFID-põhisest logistikast, mis hõlmab toodete teadus- ja arendustegevust, tootmisprotsesse ja seadmeid. Inseneriarendus, tootmine ja valmistamine, logistika toimimine ja haldamine, kvaliteedikontroll, turundus ja müügijärgne teenindus jne. SAIC-GM on juurutanud üldised digitaalsed ja intelligentsed rakendustavad kõigis eespool nimetatud ärilülides ning arendab neid järk-järgult edasi.
2. On saabunud aeg RFID-põhise nutika logistika arendamiseks
Logistika kui autotööstuse põhiosa on samuti suure surve all. Logistika efektiivsuse parandamine traditsioonilise mudeli raames on kitsaskoha lähedal ja tuleb otsida läbimurdeid; Turunõudlus ja tootepakkumine tuleb täpsemalt ja kiiremini ühendada, mis seab tarneahelale ja logistikale kõrgemad nõuded; tööjõukulud tõusevad, maaressursid on napid ja hinnad pidevalt tõusevad jne. tegurid, mis viivad logistikakulude olulise suurenemiseni; tärkavatel tööstusettevõtetel on ainulaadsed internetiressursside eelised ja autologistika seisab silmitsi piiriülese konkurentsi ohuga. Selles kontekstis lisab autologistika üha enam "nutikaid" nõudmisi.
Lisaks on viimastel aastatel automaatikaseadmete, intelligentsete robotite ja uute juhtimistehnoloogiate pidev ilmumine, samuti selliste täiustatud tehnoloogiate nagu asjade internet, visuaalne tuvastamine, suurandmete analüüs, pilvandmetöötlus ja masinõpe pidev areng ja küpsus pakkunud võimalusi RFID-nutika logistika arendamiseks. Hea võimalus.
SAIC-GM-i jaoks on logistika intelligentne ümberkujundamine ettevõtte eesmärk säilitada oma eelised ja jätkata edasiliikumist. See on ka oluline osa ettevõtte RFID-intelligentse tootmise sujuva arengu toetamisel. Teisest küljest koordineerib ja juhib SAIC-GM autotööstuse keti juhina ka üles- ja allavoolu autotööstuse kettide ühist arengut RFID-nutika logistika strateegiate edendamise kaudu. 2. Tugev digitaalse logistika arenduskava 2.
2.
2.
2.
2.
SAIC-GM RFID-intelligentse logistika peamine arendussuund keskendub viiele suunale: modulariseerimine, automatiseerimine, digitaliseerimine, võrgustamine ja intelligentsus. Digitaliseerimise realiseerimist peetakse intelligentse ümberkujundamise aluseks. 2015. aastal koostas SAIC-GM ettevõtte RFID-nutika tootmise arendusstrateegia põhjal tarneahela ja logistika...CS digitaalse arengu plaan hõlmab traditsiooniliste äriprotsesside globaalset digitaalset ümberkujundamist kogu logistikaprotsessis; samal ajal kasutatakse automatiseeritud logistikaseadmetele, sensoritehnoloogiale, materjalidele/teenustele tuginevaid täiustatud tehnoloogiaid, nagu võrgustamine, suurandmed ja intelligentsed optimeerimisalgoritmid, mõnede logistikaettevõtete ja -süsteemide intelligentseks ümberkujundamiseks, et uurida ja leida läbimurdepunkte traditsioonilistes ettevõtetes ja uusi kasumi kasvupunkte, luues kindla aluse RFID-nutika logistika ümberkujundamiseks ja täiustamiseks.
SAIC-GM digitaalse strateegia panoraam
1. Mõista autotööstuse tarneahela omadusi ja edendada logistika digitaliseerimist
(1) Äriahel on pikk, paljude lülidega ja laia ulatusega
SAIC-GM-i tarneahela ja logistika juhtimise toimingud kuuluvad tootmisjuhtimise ja logistika osakonna vastutusalasse. Selle tegevus hõlmab kogu äriahelat, sealhulgas tootmise planeerimist, materjalide ettevalmistamist, sissetulevat logistikat, tehase logistikat ja tehasest väljaminevat logistikat; sealhulgas tootmisplaani haldamist, varuosade planeerimise juhtimist, varude kontrolli, tarneahela juhtimist, materjalide transpordi juhtimist, ladustamise haldamist, prügikastide haldamist, pakendite disaini, sõidukite saatmist ja muid ärisidemeid; Äritegevus hõlmab peaaegu kõiki ettevõtte osakondi (turundus, hanked, rahandus, Inseneriteadus, tootmine, kvaliteet jne), ettevõte kaasab varuosade tarnijaid (sealhulgas sise- ja välismaiseid) ning logistikateenuste pakkujaid (sealhulgas maanteetranSport, meretransport, õhutransport jne).
(2) Suur arv süsteeme ja halb omavaheline seotus
Tarneahela keerukuse tõttu on SAIC-GM-i infosüsteemi ülesehitus ja rakendamine samuti suhteliselt keeruline. Konkreetsed ilmingud on järgmised: esiteks on ettevõttel palju äriosakondi ja iga osakond hõlmab ja rakendab enam kui 30 süsteemi; teiseks, varem arendati iga äriosakonna süsteeme eraldi ning omavaheline seotus ja koostalitlusvõime polnud tugev, mille tulemuseks oli iga süsteemi erinev efektiivsus; kolmandaks, iga süsteem ei kogu andmeid samast andmekogumist samal ajal, mille tulemuseks oli teabe asümmeetria.
2. Luua omavahel ühendatud digitaalne infosüsteem
Tarneahela üles- ja allavoolu vahelise tõhusa ühenduse saavutamiseks peab SAIC-GM edendama traditsiooniliste ärivoogude kõigi aspektide digitaalset ümberkujundamist kahest aspektist: esiteks kogu äriahela blokeeringute avamine ja teiseks kogu infovoo blokeeringute avamine. Sel eesmärgil on SAIC-GM võtnud kasutusele ettevõtte arhitektuuri lähenemisviisi, et korraldada, lagundada, kujundada, ehitada, integreerida ja laiendada äriarhitektuuri, rakenduste arhitektuuri, andmearhitektuuri ja muud sisu, et moodustada terviklik globaalne plaan, mis tagab iga digitaalse infosüsteemi vastavuse osakondade nõuetele. Strateegia, äri ja tehnoloogiaarenduse nõuded on omavahel seotud; samal ajal kasutatakse IT-arhitektuuri disainis andmemoodulipõhist disaini, et tagada, et kui tulevikus asjakohaseid süsteeme muudetakse, tuleb muuta ainult iseloomulikke mooduleid ilma teiste süsteemide mõjuta.
Ni Bin tutvustas nutika tehase üldist arhitektuurilist paigutust, tuues näitena SAIC General Motorsi Cadillaci tehase. Tehas kasutab tööstusliku Etherneti tehnoloogiat, et pakkuda alusseadmetele lairibaühendust võrgus. Seadmete kihi andurid, ajamid ja muud seadmed on kõik süsteemiga ühendatud tööstusliku Etherneti kaudu; juhtimiskihis kasutatakse PLC-tooteid protsessi- ja ohutusseadmete integreeritud juhtimiseks ning kohapeal on juurutatud suur hulk arvutipõhiseid või paneelipõhiseid HMI-tooteid, et saada reaalajas teavet tootmisseadmete tööoleku ja protsesside kohta ning võimaldada kaugjuhtimist; töökoja tasandil on juurutatud MES-süsteem, millel on sellised funktsioonid nagu tootmisprotsessi jälgimine, seadmete jälgimine, tootmise planeerimine ja ajastamine, logistikaoperatsioonide juhtimine ning kvaliteediteabe kogumine ja jälgitavus ning mis on ülespoole ühendatud ettevõtte ERP-süsteemiga; ettevõtte tasandil, vastavalt äriahelale ja funktsionaalsele tööjaotusele, juurutatakse ERP-põhiseid süsteeme ja muid seotud süsteeme, et saavutada kogu äriahela funktsioonide katvus.
Tulevikus, kui tehas jätkab investeeringuid ehitusseAsjade interneti tõttu ühendatakse seadmete ja juhtimistasandil rohkem andureid ja seadmeid ning töötlemiseks ja analüüsiks tuleb koguda ja edastada rohkem andmeid; töökoja ja ettevõtte tasandil edendatakse suurandmete analüüsi ja visualiseerimisvahendite rakendusi, et aidata tuvastada optimeerimisvõimalusi äritegevuse seostes, ning kasutatakse selliseid tehnoloogiaid nagu digitaalne modelleerimisanalüüs ja intelligentsed algoritmid, et uurida täiustatud rakendusi, nagu intelligentne tootmise ajastamine, intelligentne dispetšerdamine ja intelligentne optimeerimine; igal tasandil kombineeritakse konkreetsed projektivajadused, viiakse läbi sidevõrgu jõudluse täiustamist ja juurutatakse asjakohaseid ärirakendusi. 3. RFID-intelligentse logistikasüsteemi ehituse uurimine 3. RFID-intelligentse logistikasüsteemi ehituse uurimine 3. RFID-põhise intelligentse logistikasüsteemi ehituse edendamine 3. RFID-põhise intelligentse logistikasüsteemi ehituse edendamine kulude kontrolli ja riskikontrolli kaalutlustel ei keskendu kindlale tootmisbaasile või kindlale tehasele, vaid kasutatakse globaalseid ressursse sobivate projektide valimiseks erinevates valdkondades. Nelja asukoha tehaseid katsetatakse eraldi ja pärast edu saavutamist hakatakse seda neljas tehases täielikult edendama. Alates RFID-nutika logistika strateegia rakendamisest kaks aastat tagasi on SAIC-GM läbi viinud eraldi pilootprojekte digitaaltehnoloogia ja RFID-nutika logistika seadmete valdkonnas, pannes kindla aluse RFID-nutika logistika terviklikuks ümberkujundamiseks ja ajakohastamiseks.
1. Digitaaltehnoloogia rakendamine ja uurimine
SAIC-GM jätkab digitaaltehnoloogia rakenduste tutvustamist tootmise planeerimisel ja ajastamisel, sissetulevas logistikas, tehase logistikas, tarneahela laiendamise halduses ja muudes aspektides, et edendada logistika digitaalset ja intelligentset ümberkujundamist.
(1) Digitaalne tootmise planeerimise tehnoloogia
2016. aastal rakendas SAIC-GM kodumaises autotööstuses esimest korda digitaalse tootmise planeerimise tehnoloogiat stantsimise valdkonnas. Stantsimistöökoja tootmise planeerimine on tüüpiline matemaatiline mudel väikeste partiide, mitmete piiritingimuste ja mitmete piirangute kohta. Samal ajal on käsitsi arvestatavad piirangud mitmesuguste tegurite, näiteks pika vormivahetusaja, kõrge sageduse ja ebakindlate ladustamiskohtade korral piiratud. Tootmise planeerimise efektiivsus on madal. SAIC-GM on muutnud traditsioonilise käsitsi tootmise planeerimise digitaalseks tootmise planeerimiseks, mis aitab oluliselt lühendada tootmise planeerimiseks kuluvat aega ja reageerida kiiresti tootmisnõudluse muutustele; vähendada materjali puhverala pindala, parandada tootmiskoha kasutamist ja saavutada säästlikku varude haldamist; ratsionaalselt korraldada ja jaotada personali, parandada planeeritud töötajate töö efektiivsust, seadmete kasutusastet ja tootmise efektiivsust ning leevendada tootmisvõimsuse üle- ja puudujääki, vähendada avalikku energiatarbimist ja mitmesuguseid logistikakulusid.
Pärast digitaalse planeerimise kogemuste omandamist Pudongi Jinqiao stantsimistehases ja algoritmi edasist optimeerimist tutvustab SAIC-GM tehnoloogiat järk-järgult jõuseadmete tehastes ja sõidukite koostetehastes 2018. aastal ning seejärel võtab selle täielikult kasutusele kõigis neljas tehases.
(2) Siseruumide positsioneerimise tehnoloogia
SAIC-GM on esmakordselt rakendanud siseruumide positsioneerimise tehnoloogiat autotööstuse tehaste logistika valdkonnas ning teinud koostööd erinevate täiustatud sensoritehnoloogiatega, näiteks automaatse skaneerimisega, et teostada inimeste, masinate ja materjalide digitaalset jälgimist ja analüüsi, optimeerida söötmisteid, parandada personali efektiivsust, maksimeerida seadmete kasutamist ja saavutada säästlik tehasesisene inventuur, mis toetab tõhusalt digitaalsete tehaste ehitamist.
(3) Intelligentne dispetšeritehnoloogia
See on esimene kord tööstuses, kus püütakse rakendada intelligentseid ajastamisalgoritme. Sissetuleva logistika, tehaselogistika ja muude ühenduste globaalse ressursiplaneerimise kaudu saab tõhusalt sobitada materjalivajadusi ja logistikaressursse, et saavutada logistika üldise efektiivsuse märkimisväärne paranemine.
(4) Simulatsioonitehnoloogia
Praegu kasutatakse simulatsioonitarkVara peamiselt tehase planeerimiseks või tootearenduseks ning simulatsioonitehnoloogia kõigi automatiseerimisseadmete kombineeritud tööks kogu protsessis on veel tühi. SAIC-GM uurib simulatsioonitarkvara kasutamist logistikasüsteemi üldises planeerimises, et simuleerida kitsaskohti kogu logistikaprotsessis ja ennustada riske.ja simuleerida rohkem lahendusi optimaalse lahenduse leidmiseks.
(5) Kitsaribalise tehnoloogia rakendamine prügikastide ja riiulite jälgimisel
SAIC-GM kasutab China Mobile'i kitsaribalist tehnoloogiat ja integreerib GPS-mooduli. Niikaua kui mobiiltelefonil on signaal, saab see jälgida ja edastada prügikastide ja riiulite asukohta, olekut ja muud teavet, realiseerides prügikastide ja riiulite täieliku elutsükli haldamise. Selle tehnoloogia rakendamine on praegu uurimisjärgus.
2. RFID-intelligentsete logistikaseadmete rakendamine ja uurimine
RFID-intelligentse logistikasüsteemi loomisel jätkab SAIC-GM logistika automatiseerimise taseme edendamist, keskendudes kaheksale peamisele tegevusvaldkonnale, sealhulgas tehasesse sisenemine, vastuvõtt, ladustamine, sorteerimine, võrgus, võrguväline, saatmine ja tehasest lahkumine. Praegu peamiselt kasutatavad automatiseeritud logistikasüsteemid on järgmised:
(1) Automatiseeritud kolmemõõtmeline teek
SAIC-GM on katsetanud oma neljas tehases erinevaid kolmemõõtmelisi ladusid, sealhulgas transpordivahendeid ja virnastajaid, et automatiseerida mitmesuguseid standardiseeritud suuremahulisi komponente ja seadmeid, sealhulgas mootoreid ja käigukaste, parandades laopinna kasutamist ja logistikategevuse tõhusust.
Automatiseeritud kolmemõõtmeline teek
Automatiseeritud kolmemõõtmelisi ladusid kasutatakse autotööstuses praegu harva, peamiselt seetõttu, et autoosade spetsifikatsioonid ja suurused on väga erinevad, mistõttu on raske saavutada suure tõhususega rakendusi. Kuna aga maa- ja tööjõukulud tõusevad, on automatiseeritud kolmemõõtmeliste ladude rakendamine muutunud trendiks.
(2) Uus intelligentne AGC
SAIC-GM võttis juhtrolli rahvusvaheliselt arenenud uue intelligentse AGC kasutuselevõtu katsetamisel, et viia lõpule materjalide automaatse transpordi veebipõhine toimimine. Erinevalt traditsioonilisest magnetilise rajaga navigeerimisega AGC-st suudab intelligentne AGC kohapeal pöörata 360 kraadi peaaegu ilma pöörderaadiuseta. See ei nõua komponentide tihedat virnastamist liini kõrval, mis parandab võrgus töötamise efektiivsust. Praegu kasutatakse uut intelligentset AGC-d laialdaselt ekspresslogistika valdkonnas, kuid vähem autologistika valdkonnas. Samal ajal avastas SAIC-GM AGC rakendamise käigus, et kuna mõnede autotööstuse osade kogupakend kaalub üle ühe tonni ja praegune AGC tõstevõime on piiratud, ei ole see veel võimeline kõiki osi automaatselt liinile panema. SAIC-GM suhtleb valdkonna juhtivate ettevõtetega nagu Siasong, Hikvision ja Gizhijia, lootes tulevikus teha tehnoloogilisi läbimurdeid.
(3) Mehitamata kahveltõstuk
SAIC-GM on oma Jinqiao ja Wuhani filiaalides Pudongis rakendanud laserjuhitavaid mehitamata kahveltõstukeid, et teostada materjalide automaatset sisse- ja väljavõtmist, võimaldades laos osaliselt mehitamata toiminguid. Logistika efektiivsus on oluliselt paranenud ja tulevikus suurendatakse investeeringuid.
(4) Intelligentne komplekteerimisrobot
SAIC-GM tutvustas autotööstuses esmakordselt intelligentset komplekteerimisrobotit, mis valib automaatselt katuseluugi osi, parandades sorteerimise efektiivsust. Paindlikus tootmiskohas tuleb materjale sorteerida. SAIC-GM kasutab intelligentset komplekteerimisrobotit, mis haarab automaatselt katuseakna ja asetab selle materjali riiulile ning korraldab tellimuse vastavalt tootmisplaanile. Lõpuks lohistab AGC materjali riiuli liinile, realiseerides katuseakna mehitamata komplekteerimise ja võrgus töötamise.
Skylight intelligentne sorteerimisrobot
Lisaks kasutab SAIC-GM ka automatiseerimisseadmeid tervete materjalikaubaaluste automaatseks skaneerimiseks, automaatseks pakendamiseks ja automaatseks lühikeseks laadimiseks; see arendab iseseisvalt mehitamata haagiseid, et realiseerida materjalide mehitamata automaatset ülekannet tehaste vahel saatmispoolel; masinate transpordikettide kaudu laiaulatuslik rakendus materjalide vastuvõtmise lõpptoimingute tõhususe parandamiseks; selliste tehnoloogiate kasutamine nagu automaatne skaneerimine, sõidukite kolmemõõtmelised laod ja automaatne autopesu sõidukite logistika tõhususe parandamiseks; lisaks on loodud riistvara juhtimissüsteem erinevate automatiseerimisseadmete ühtse haldamise ja juhtimise saavutamiseks. Juhtimine aja esialgu mehitamata lao toimimise realiseerimine.
4. Raskused ja lahendused
SAIC-GM-i RFID-nutika logistika edendamise käigus proovitakse osakondades, ettevõtetes ja isegi tööstusharudes esmakordselt paljusid uusi tehnoloogiaid ja mudeleid. Puuduvad küpsed lahendused võrdluseks ning nad seisavad silmitsi paljude raskuste ja väljakutsetega. Nendele tehnilistele raskustele reageerimiseks on SAIC-GM ühelt poolt loonud osakonnas vastavad platvormiorganisatsioonid, integreerides osakonna erinevaid eksperte, et keskenduda tehnilistele raskustele; teiselt poolt strateegilise tarnijate koostöö, tööstuse, ülikoolide ja teadusuuringute koostöö jms kaudu laenates Assistile mitmesuguseid väliseid ressursse projekti edendamiseks.
Lisaks on ettevõtte ressursside ja tööjõu olukorra piiratuse tõttu võimatu kõigil logistikasüsteemidel ja operatsioonide ühendustel koos intelligentsust edendada. RFID-nutika logistika ülesehitamisel tuleb arvestada ka tehnoloogia ja kulude vahelise tasakaalu leidmisega ning läbimurrete tuvastamisega. SAIC-GM taotleb RFID-nutikat logistikat, kasutades optimaalsete lahenduste saavutamiseks madalaimaid kulusid. Kõigi uute tehnoloogiate ja mudelite rakendamine on lõppkokkuvõttes kasu toomise eesmärk. Seetõttu, pärast RFID-nutika logistika arendamise üldplaani koostamist, sorteeris SAIC-GM välja, millistel ettevõtetel kogu äriprotsessis on süsteemid olemas, ja leidis kõige olulisemad lülid, mida kõigepealt proovida. Näiteks sissetulev ja väljaminev logistika on kõige keerulisem ja moodustab suurimad logistikakulud. Isegi 1% paranemine toob märkimisväärset kasu, seega on need saanud RFID-nutika logistika ülesehitamise keskpunktiks. Samuti on mõned suhteliselt lihtsad ja kerged ettevõtted, mida saate kõigepealt proovida. Lihtsamalt öeldes on logistika intelligentse ümberkujundamise sammud saavutada kõrge tootlus. Esmalt reklaamitakse kõrge tootluse ja kiire kasuga ettevõtteid; mõningaid suhteliselt suuremahulisi ja keerulisi lülisid reklaamitakse kontseptsiooni "kiiresti väikeste sammudega töötamine ja kiire iteratsioon" abil.
Lõpuks väärib mainimist, et uute tehnoloogiate katsetamise ja kontrollimise protsessis esineb paratamatult mõningaid kõrvalekaldeid. SAIC-GM-i juhtkond on aga alati suhtunud innovatsiooni veataluvalt ja lubanud katse-eksituse meetodit. See on võimaldanud asjaomastel töötajatel oma koorma maha panna ja julgelt proovida, mis on võimaldanud täiustusprojektil kiiresti edeneda.
5. Väärtuse analüüs ja tulevikuväljavaated
Seoses RFID-intelligentse logistikasüsteemi ehitamise väärtusega SAIC-GM-ile ütles Ni Bin, et SAIC-GM-i algsel logistikasüsteemil on kindel alus. RFID-intelligentse logistikasüsteemi ehitamise protsessis on iga väike täiustuse samm suur läbimurre. Praegune uurimine on andnud soovitud tulemuse. SAIC-GM-i RFID-nutika logistika pidev arendamine võimaldab täpselt ühendada nõudluse ja ressursside mõlemad otsad, ühendada terviklikult võtmelülid, nagu tootekujundus, tootmise teostamine ja turundus, toetada kiiret ja täpset toodete isikupärastamist ning paindlikku tootmist ning luua ettevõtte RFID-nutika tootmise põhikonkurentsivõime.
Contact: Adam
Phone: +86 18205991243
E-mail: sale1@rfid-life.com
Add: No.987,High-Tech Park,Huli District,Xiamen,China