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用友BIP工業大腦,讓生產制造更“聰明”

2023-04-12 14:52:00

  當越來越多的制造企業將人工智能運用到實際業務場景,人工智能驅動下的高質量發展成為了制造企業數智化進程的重要特征。通過靈活運用人工智能技術,企業不僅可以實現自動化、智能化生產,安全實時監控,還可以通過挖掘數據模型和規則,有效分析預測市場,為企業發展提供依據。

  立足35年服務超290萬工業企業的經驗積淀,用友BIP工業大腦在行業應用場景和工業機理模型的基礎上,深度融入圖像識別與機器學習等技術 ,自主研發了“廢鋼判級”“智能配料”“優化程”等300余個工業模型,將AI技術與業務場景融合,挖掘工業大數據價值,讓生產更簡單,質量更穩定,成本更低廉,決策更科學,加速普及工業智能在制造業的全面應用。

  智能配料,讓生產更簡單

  鋼鐵、鑄造、銅冶煉、化工等行業在生產配料過程,為使混合礦元素滿足各方要求,需要將不同的原材料按配比進行混合。在目前主要依靠工人經驗的操作過程中,不僅過程費時費力,其間的人為干預、紙質記錄也會導致跨部門信息滯后、各環節無法追溯、生產成本不可控等問題。

  改變傳統配料存在的經驗依賴度高、操作不規范、計算效率低等問題,用友BIP工業大腦的“智能配料”,將不同應用場景(焦化配料、燒結配料、高爐配料、合金配料等)的工藝模型與智能算法相結合,智能算法代替傳統經驗配比,綜合考慮庫存、品質約束、價格、質量成分、人工干預等諸多條件,確保配料方案滿足指標要求范圍,方案配比精確到萬分之一,分析結果中常規工業分析指標準確度達98%以上,同時支持追溯歷史配料結果和多種源同時分析。通過智能配料模型,實現多種約束條件下的成本最低、質量最優,讓生產更簡單。

  智能程,讓決策更科學

  外部環境及客戶需求的不斷變化導致制造企業生產管理的復雜程度和規模也隨之產生較大變化。企業需要迅速響應市場多樣化和不確定性需求,準時、保質、保量,以最小化的成本制造滿足顧客的個性化訴求。

  在面對訂單多、交貨期短、產能有限,影響交貨時間;頻繁換產降低產能,影響生產效率和質量穩定性;前后工序時間間隔計劃安排不合理,導致后面工序停工待料;投產過大導致庫存積壓增加倉儲成本;現場產過程約束條件眾多,全靠人工經驗等諸多問題,用友BIP工業大腦的“智能程”服務, 運用運籌學等規劃管理技術,在資源有限、多種工藝約束、產約束、優先級約束等復雜條件下,尋求供給與需求之間的平衡規劃,解決產線級優化排程問題。

  針對產品關鍵瓶頸工序以及瓶頸資源,在滿足工藝條件、優化目標、產能約束條件下,對不同產品關鍵工序及其前置和后置工序進行排程,給出適宜的排結果。通過合理的計劃程,實現按需生產、精益制造、柔性運作,最終實現生產與經營的無縫銜接。

  用友BIP工業大腦“智能程”服務的領先實踐鴨脖是中國休閑鹵制食品行業標桿,下設生產企業20余家,每家均有多個鹵制,日均生產類別70萬種。每個鹵制對于所生產的產品及產品的圈次均有限制要求,為每一口鍋選擇安排合理的生產路徑,滿足需求、優化產能、降低成本是企業核心需要解決的問題之一。通過運用“智能程”,優化排產算法,充分考慮料每口鍋的限制約束條件,在滿足產能均衡、成本最低的條件下,系統自動進行優化指導產,實現排程效率提升87%,工藝合規性100%。

  廢鋼判級作業更安全

  在鋼鐵行業的廢鋼管理中,廢鋼根據判級不同而價格不同。面對好壞各異的廢鋼,當前主要依靠供方、需方、監督方三方人工判定。不僅判定效率低,而且現場環境危險,人為因素干預較大,數據無法與計量和財務集成同步,結果難以追溯。

  得益于技術的改進,用友BIP工業大腦的“廢鋼判級”服務,集合了包括人工智能深度學習、無線物聯網、全自動聚焦拍照、廢鋼厚度識別、產品規模化交付等先進技術,幫助企業實現遠程集中調度、遠程智能級、遠程實時監控,準確率達90%以上。既減少了現場作業風險,又在保障安全的同時降低驗質人員成本,避免暗箱操作帶來的損失。同時還能夠對每車廢鋼的判定結果、過程、人員、標準、時間留,實現全程數字化追溯。廢鋼的智能判定系統與計量、財務系統集成,實現業務財務一體化、數據不落地,全程智能高效,為鋼鐵企業帶來巨大的經濟效益。

  目前用友BIP工業大腦的“廢鋼判級”服務已擁有標準的廢鋼數據庫及10余種成熟的智能算法模型,可應用于廢鋼檢驗遠程監控、廢鋼智能級、扣數量智能判定、危險物報警、超大尺寸廢鋼報警、油污提醒、廢鋼種類分析等,全程精準高效,檢測結果公平公正。首發的移動式卸料技術和壓塊檢測技術,解決行業難題,引領行業發展。

  當前“智造”成為大勢所趨,人工智能技術的運用與落地,為其提供了最為底層的應用能力。人工智能技術為制造業帶來普惠,不僅提升企業的管理效率和生產力,提高創新能力和社會公平性,也更加有效確保了生產安全,實現高質量發展。

 

 

來源:中華網

編輯:溫曉霞

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