挑战
成功的关键
结果
我们希望利用先进的iot数据分析技术,以实时快速监控基本资产和系统,最大限度地减少意外的停机时间,从而提高生产效率和提高生产效率。
拉维·米塔尔,镁印度公司制造部主管
解决油漆店业务中的瓶颈问题
1924年,莫里斯汽车厂在联合王国(英国)成立。通用汽车印度分公司是上海汽车有限公司的子公司,专门生产汽车.大多数业务主要位于印度的哈尔勒工厂。该公司生产汽车配件和车辆。汽车装配线上有许多移动部件,包括一个油漆店,重点是对车辆车身的表面处理和预处理和电解沉积(PTET)站。
在过去的几年里,精简油漆车间程序一直是米格工厂团队的一个重大瓶颈。由于遗留的自动化系统已经运行了20多年,该团队无法使用现有的系统,如可编程逻辑控制器(PLCS)和andon系统,来披露或建议有关生产力发展前景的信息。除了标准的关键性能指标(如总体设备效能(OEE)或停机时间数据)之外,他们无法研究其他流程。油漆车间的系统没有提供可靠和准确的实时性能数据。
虽然他们能够利用现有的方法和技术来摘下悬而未决的果实,但团队需要加强分析,以消除流程瓶颈。
"现有的系统没有提供在每个站执行单独步骤所需的时间,例如等待、旅行和闲置时间,它们无法捕捉和追溯存储过程时间。我们需要解决方案来应对挑战,并管理可靠的准确输入数据。
利用洞见中心连接数据并找出瓶颈
为了解决这一问题,MGI采用了"洞见枢纽"、"工业综合设计解决方案",以改进业务决策,以及"技术----企业组合"中的工厂模拟。洞悉集线器和工厂模拟是西门子赛乐公司软件、硬件和服务业务平台的一部分。该公司成功地采用了这两个软件组合,从而增加了PTET线的生产。
通过使用"出格"(OOPB)"洞悉中心"连接解决方案,MGI的团队能够连接孤立的资产,并通过移动通信(GSM)网络将数据传输到洞悉中心。所有来自生产过程每一步的时间系列数据都被上传到真知灼见枢纽,为进一步的数据分析提供基础。
"我们使用工业IOT应用程序"洞悉枢纽视觉流创建者"来构建我们的工作流,以创建规则、定义KPIS并进行高级分析。它使我们能够将原始的时间序列数据转换为有意义的信息。
"使用另一个工业化的iot应用程序"易捷达什",使我们能够轻松地创建仪表板。我们可以监控和可视化车间资产,以进行优化和绩效管理。"我们使用仪表板的颜色特性来表明重要的参数,如JH、循环时间、等待时间和旅行时间是否保持在目标操作效率之内。这使我们对进程的现状有了更有凝聚力的看法,并使我们能够作出更有效的决定。"
视觉化和定制分析的动力,洞察中心捕捉数字过程数据微步骤,甚至存储在云。这使MGI能够形象化并对过程进行强点、弱点、机会和威胁(SWOT)分析。这有助于MGI团队确定生产损失的根本原因和提高净产出的行动。
集成洞见枢纽和工厂模拟,以优化整个生产
米塔尔说:"一旦我们从车间收集实际生产数据,我们就会把时间序列数据从"洞见中心"转移到工厂模拟中,这使我们能够使用数字双星模型,通过使用实际生产数据重放生产来理解问题的根源。
"一旦我们确定了问题,我们就会进行必要的修改,并利用实际的生产数据来验证变化的影响,这些数据更准确地显示了这些变化引起的任何意外影响或新的限制。在虚拟数字双生模型中解决了这些问题之后,我们现在有信心实现生产系统的变革。"
利用工业物联网与工厂模拟相结合,形成了闭环综合数字双星,使MGI能够始终不断地利用实际生产数据进行优化。
提高油漆店的业绩
米塔尔说:"西门子有能力将三个领域结合在一起:操作技术、ICOT技术和系统模拟,所有这些领域都是近实时连接的,这有助于我们在PTE线路上的整体增长15%。
与西门子合作继续数码转换之旅
米塔尔说:"米塔尔正在不断发展,以满足快速变化的需求,并通过与生态系统伙伴合作提供创新服务。他表示:"我们的合作重点是工业数字化和智能制造。我们希望利用先进的iot数据分析技术,以实时快速监控基本资产和系统,并将意外停机时间降至最低,从而提高生产效率和生产效率。我们很高兴能与西门子建立伙伴关系,我们的目标是在整个大会期间采用软件技术,以进一步改变业务。"
我们使用仪表板的颜色特性来指示重要的参数,如JPH、循环时间、等待时间和旅行时间是否保持在它们的目标操作效率之内。
拉维·米塔尔,镁印度公司制造部主管