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上汽大众的数字化工厂探索之路

来源:荣格-《智能制造纵横》 发布时间:2021-11-11 816
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在缺乏预算和数字化基础薄弱的背景下,数字化小组分阶段来进行数字化工厂探索。


大众汽车有限公司“2025”战略围绕业务、未来产品发展方向和投资等几个方面,将助力集团更专注、高效和创新,以客户需求为导向,坚持可持续发展,系统化地扩展业务并取得盈利增长,主要是“重塑”大众核心业务,重点打造电动汽车和数字化的能力。


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2019年底大众集团董事会批准,在电气化、混合动力总成和数字化技术方面投资730亿欧元。资本支出和研发投资将从占集团总投资1500亿欧元的40%提高到50%,到2025年,集团数字化投资将翻一番,达270亿欧元。
此外,大众中国也在积极推进数字化工作,为此专门成立了一个由零部件厂构成的数字化小组,上汽大众发动机厂也是成员之一。相比其它零部件厂,上汽大众发动机厂是整个公司的一个部门而不是一个独立工厂,但其厂房也是一个运行几十年的老工厂,其要如何转型为一个数字化工厂呢?在缺乏预算和数字化基础薄弱的背景下,数字化小组分阶段来进行数字化工厂探索。


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第一阶段:2019年9月,数字化小组决定利用公司的资源,从Power BI着手,摸着石头过河,寻找突破。通过组织发动、知识导入、学习交流、项目锻炼等开展线上线下培训,启动数字化人才培养,以项目为抓手进行推进。Power BI小组实施128个项目,相关工作效率提升93.4%,月节约288.6小时。


第二阶段:2020年1月,提出第二阶段数字化工厂蓝图。成立了4个核心小组,分别是Power BI组、SQL组、Python组和微信再开发组,每个小组有具体的负责人,2021年每个小组都有10个项目左右。

Power BI组
微软Power BI是目前最新、最热门的商业智能概念,也被称之为第三代商业智能工具——全员商业智能。简单来说,就是不需要掌握复杂的技术,只通过Excel和Power BI工具就能进行数据分析和可视化呈现。Power BI是一种能让用户轻松实现数据可视化和数据观点共享的商业分析解决方案,它支持上百种数据源连接,能将数据轻松转换为可交互的仪表盘和报表。
 
•能源数据可视化项目案例
发动机厂能源数据在月末通过第三方将数据汇总相关部门——PMIO,PMIO根据使用数据进行费用结算和绩效考核,工厂对整个数据链的真实性无法监控,发动机厂能源使用数据无法核实,不利于成本中心管理。
进行该可视化项目之后,可对每日能源使用数据进行核对,对异常情况进行核实,将发动机厂历年能源使用情况以及实际当月能源使用情况进行清晰的展示。并且每周可以对能源使用情况进行回顾,当实际数据超出目标值时,管理人员对现场进行监控和监督。


SQL组
SQL全称是“结构化查询语言”,是用于访问和处理数据库的标准计算机语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。SQL是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作,它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。

•装配线生产信息看板项目案例
利用SQL数据库与数据分析软件实时展示发动机装配线工位产量效率等信息,实现实时监测管理,提升了管理效率。同时将其拓展到电池包生产线,利用SQL访问并读取生产线数据服务器内的电池包档案数据库,获取生产线各工位的电池包生产信息(电池包序列号、合格状态、进出站时间等),对数据进行处理分析并使用可视化界面展示生产状态信息,达到生产线实时看板功能。


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Python组
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品,Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。目前Python已应用于众多领域,如:数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等。

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•装配线设备监控和数据追溯智能系统项目
目前零件试装由班组在零件试装单和操作手册上记录首台号码,如果需要追溯零件二维码、拧紧扭矩与发动机号码安装关系,需要人工去TeamPC进行查询,然而查询耗时,信息记录可能存在误差。为此,通过Python编写程序代码可实现全过程自动、精准记录所需要的信息,快速查询数据分析数据,同时实现系统与现场设备互通互联,及时发现现场出现的问题,并及时干预处理,提升工作效率。
微信小程序组

•现场问题收集小程序项目
通过该项目,可快速便捷地收集生产现场产生的问题,并进行有效分类和跟踪。

结语
通过以上数字化探索,上汽大众发动机厂取得了丰硕的成果,提升了员工的创新意识,锻炼和培养了数字化人才,打造了一支数字化团队。此外,在智能制造方面也有所突破,完成了280个项目,提升了工作效率,预计月总节约588.5小时。


文/上汽大众


来源:荣格-《智能制造纵横》


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