智能制造数字工厂蓝图规划建设方案 (精品)

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概览
数字化工厂蓝图规划建设方案项目整体进展情况编号项目工作 2019 年 1 月 2 月 3 月 4 月 W0 W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 W8 W9 W10 W11 W12 0 项目准备 0.1 项目工作方法制定 0.2 项目工作计划制定 0.3 项目交付内容商讨 0.4 项目组织架构搭建 1 需求分析 1.1 数字化工厂实践研究 1.2 XX 数字化工厂建设目标及核心特征梳理 1.3 大制造指标体系梳理 1.4 业务需求梳理 1.5 数字化现状梳理 1.6 过去数字化工厂建设成果梳理 1.7 数字化能力差距及需求分析 2 蓝图规划 2.1 数字化工厂核心过程及举措 2.2 数字化工厂应用架构规划 2.3 数字化工厂网络架构规划 2.4 数字化工厂数据架构规划 2.5 数字化工厂装备、技术规划 2.6 数据驱动场景规划 3 实施规划 3.1 数字化工厂项目工作包定义 3.2 数字化工厂建设计划 3.3 数字化工厂投资估算项目工作包输出当前阶段目录一、数字化工厂框架范围二、数字化工厂建设目标三、数字化工厂建设举措四、数字化工厂规划蓝图五、数字化工厂建设路径数字化工厂整体框架建设范围覆盖层级核心能力 ►围绕大制造领域工艺、计划、生产、物流、采购、质量六大核心专业，拉通产品开发、订单交付两大核心业务过程 ►以装备、网络、流程、系统、数据、技术为核心进行数字化能力构建，实现从自动化、信息化向数字化、智能化的迈进 ►覆盖并贯穿现场层、控制层、操作层、工厂管理层、企业管理层、生态协同层现场控制操作工厂企业生态网络流程装备系统数据技术工艺计划生产物流采购质量建设范围覆盖层级核心能力大制造领域产品开发、订单交付过程整体概览产品开发（ IPD ）中长期规划项目策划概念开发量产开发生产准备产品生命周期研发工艺质量采购物流计划单一产品工艺策划冲压、涂装、焊装、总装材料开发工艺平台规划工艺新技术开发中长期产品工艺策划 BOM 开发工艺执行工艺变更工艺文件管理工艺技术、预批量技术验证可制造性评审设备、夹具、模具开发新产品项目质量产品审核、过程审核外协件质量检测计量质量法规工艺开发项目采购生产材料采购一般材料采购预批量生产计划、预批量物料计划 EOP 计划项目物流规划物流制造准备预批量物流工艺质量采购物流质量中长期规划检测计量规划及新技术质量体系采购中长期规划物流中长期规划产品研发过程市场市场中长期需求与能力保障订单履行供应链计划保障供应生产制造精准交付营销计划生产物流设备采购生产人员生产现场生产控制持续改进供应商生产计划物料计划外委计划现场物料现场物流第三方物流集中采购一般材料采购供应商管理设备 / 工装能源管理备件 / 工具质量外协件质量供应商质量生产质量外委质量预测、订单交付生产生产规划生产能力用户用户订单交付（ OTD ）外委工厂生产过程爬坡计划冲压焊装涂装总装维修人员技能人员考勤人员绩效人员培训三方人员变化点安全管理现场 5S 管理现场 5S 检查过程控制生产效率完工报工生产异常统计分析入口检查产品终检现场质量问题处理不合格品控制产品审核过程监察过审审核自制件质量管理采购策略采购订单采购结算平台采购验收入库配送出库库存监控废弃物资处置剩余物处置物流运行监控物流设备管理物流器具管理准入管理绩效评价费用管理服务内容变更退出管理采购资源采购合同采购结算协同采购供应商准入绩效评价供应商支持退出管理信息管理设备资料保养维修改进转移处置入库出库库存监控维修验收质量评价质量检验试装管理问题分析及促进批量认可质量能力评审质量能力提升及促进质量绩效管理质量培训整车外委计划工序外委计划 M+1~M+6 物料需求预测月订货周订货日订货物料变更 M+6/M+1 月生产计划周生产计划顺序计划作业计划整车产能规划内外物流模式规划节拍规划生产日历外物流内物流送中心预批量物料筹措预批量实物管理整车数量规划整车库存策略年度计划中长期产销平衡工艺文件模板工艺文件接收工艺文件发放工艺文件归档工艺文件作废项目物流预算总图布局规划入厂 / 厂内物流规划配送中心规划包装 / 器具规划物流资源测算备件物流规划项目采购前提项目采购计划采购投资预算与实施外制生产准备采购需求采购寻源定点采购合同及价格试制试装件订货采购订货异常采购年降慢装车阶段采购执行匹配活动阶段采购执行采购需求采购寻源定点采购合同及价格采购订货异常采购年降平台采购协同采购价格模型采购策略质量规划认可检具认可首批样件认可实物质量确认两日生产评审试装管理批量认可质量问题分析及促进生产一致性车辆证书产品标识可追溯性质量信息材料检测尺寸测量匹配与试制测量颜色检测检具及测量工装实验室检测分析技术方案制造跟踪安装调试验收材料开发材料定额工艺路线工艺方案新技术应用工时方案预批量方案采购资源规划供应商发展规划协同 / 平台采购规划行业信息跟踪红旗采购战略中长期物流策略新物流技术研发战略合作推进物流信息系统规划平面布置图过程流程图 PFMEA 关键工序控制计划作业文件工时定额产品数据评审产品实物评审产品匹配评审项目质量目标 / 规划 / 要求质保总认可试制车质量控制自制件质量认可试装车质量控制整车质量认可过程能力认可道路试验拓展路试初期流动现场质量检验数字化工厂范围： 6 大专业 20 项核心过程工艺采购质量计划生产物流产品开发订单交付整车质量闭环管理产品开发质量策划供应商协同供应商准入供应绩效评价供应商支持供应商退出工艺变更管理生产过程冲压涂装焊装总装维修人员管理设备管理技能考核培训维护维修备件现场管理变化点标准作业持续改进可视化安全管理能源管理外协件采购寻源定点外制生产准备物流策划入厂物流规划配送中心规划厂内物流规划包装器具规划物流器具规划现场物流库存管理物料拣选物料配送物流器具入厂物流物料运输物料接收物料计划物料需求计划 (M+6) 物料需求计划 (M+1) 周订货日订货生产计划年度计划月生产计划 (M+6) 月生产计划 (M+1) 周生产计划日生产计划日作业计划工艺协同开发工艺开发设备开发工艺能力提升工艺改进设备改进工艺问题管理产品开发检验试验生产检验生产一致性审核产品审核质量问题解决及改进过程审核外协件质量闭环管理检测资源管理供应商质量提升供应商质量策划供应商质量绩效供应商质量促进外协件质量认可质量问题解决及改进外协件质量策划目录一、数字化工厂框架范围二、数字化工厂建设目标三、数字化工厂建设举措四、数字化工厂规划蓝图五、数字化工厂建设路径领先企业数字化、智能化工厂建设收益与领先实践数字化智能化工厂建设收益提升指标实施后的变化生产效率提升 15%-30% 营业收入提升 3%-10% 生产成本减少 2%-10% 2015 年，奥迪推出了“智能工厂 2035” 计划：未来工厂，不配备装配线，但拥有现代化灵活的生产站，至 2018 年。奥迪已部分实现了这个愿景应用无人驾驶运输系统，轻型机器人，装配辅助系统，柔性抓取机器人奥迪的智慧工厂建设成果柔性工厂车身吊具采用可升降剪式 EHB 技术 100% 柔性生产绿色工厂采用了石灰粉回收技术采用了废气燃烧技术减少 40% 的能耗和 75% 的固体废弃物每年节约 55 万 kWh 的电工厂安装漫反射玻璃智能工厂电控拧紧机独有的全数字通讯技术能与整个车间的拧紧中央控制系统结合应用 3D 打印机与智能工具采用模块化组装提升 20% 的生产率拧紧数据保存 15 年以上全球范围内， 46 ％汽车公司已经拥有数字化智能化工厂，其中法国，德国和英国（分别为 63 ％， 59 ％和 56 ％）正在实施智能工厂数字化智能化工厂建设趋势注：以上数据来自于 2017 年美国汽车行业分析报告 XX 数字化工厂建设愿景及主要特征  数字化工厂建设愿景：高效制造出用户定义、用户满意的高质量产品 XX 数字化工厂特征高效智能柔性定制绿色环保质量卓越透明可视人机协同高效智能 • PEP 生产准备周期缩短 • 整车订单交付周期缩短 • 借助数字化、智能化手段，设备综合利用率 OEE 提升，设备停机故障率下降 • 智能识别感知订单任务并执行任务 • 控制单车制造成本在一个良好水平质量卓越 • 实现从质量策划、执行到问题解决的闭环 • 实现产品质量 audit 综合评价持续向好 • 实现产品及关键零部件质量全程可追溯 • 提升生产质量一次通过率柔性定制 • 多车型，混线生产 • 支持 C2M 客户化定制生产，自动可识别定制项并按需适应安装工艺和安装零组件 • 支持模块化组装 • 柔性化精益物流支持透明可视 • 管理过程和生产制程全程可视 • 人、车、设备所有要素的运行状态可以进行数字化的展现及跟踪 • 客户订单生产加工过程全程可视绿色环保 • 工厂能耗管理实现全程数字化 • 工厂碳排放、 VOC 有机物排放可监控 • 工厂能耗指标的持续改善人机协同 • 自然人、机器人、生产设备、物流设备和谐共存、共同协作的工厂 • 根据制造工艺，确定生产岗位，统一协调布局自然人与机器人的岗位分布（自动化率、自动化水平）愿景客户管理责任人员 XX 数字化工厂建设收益目标高效制造出用户定义、用户满意的高质量产品工艺采购质量计划生产物流运行效率运行质量运行效益产品开发生准周期 23 月 16 月订单交付周期 29 天 23 天整车产品审核等级 1.51.4 千台车索赔频次 278240 单车制造成本降低 10% 材料库存周转率提升 50% 过程审核符合率 (H7) 86.41%88% 平台质量问题规避率 95% 质量体系成熟度 60 分 80 分订单及时满足率 100% 一次交检合格率 89%94% 综合可动率 93%95% 辆份投入工时 (H7 ） 56.550.9 月生产计划变动率总量： <±10% 细品： <±20% 订单接收及时率 100% 物流单车成本降幅 7% 零件准时交付率 99% 物流配送准确率 99% 厂内材料周转时间 8 小时 4 小时整车项目节点通过率 80%85% 新产品功能尺寸合格率 95% 万元产值能耗降幅 20% 单车采购成本降幅 10% 样件可交付率 95%100% 首批认可通过率 80% 能源 / 环保当前 19 当前 1957 元当前 0.0554 XX 数字化工厂建设收益目标：生产（ 1/4 ）核心过程数字化工厂建设目标收益一级过程二级过程收益指标当前水平提升目标生产过程总装订单及时满足率目标： 100% 总装综合可动率 93% 95% 整车 Audit 等级（ H7 ） 1.5 1.4 零公里千车缺陷率 PDI 2‰ 0 总装过程审核符合率 85% 91% 总装一次交检合格率（ H 平台） 89% 94% 整车 DPU （ H7 ） 0.15 0.1 整车淋雨合格率目标： 100% 整车气密性目标： 180 整车重点力矩合格率目标： 100% 整车行走后力矩合格率目标： 100% 总装工装消耗（ H7 ） 2 元 1.8 元总装低值易耗品 / 工具消耗（ H7 ） 30 元 27 元 XX 数字化工厂建设收益目标：生产（ 2/4 ）核心过程数字化工厂建设目标收益一级过程二级过程收益指标当前水平提升目标生产过程涂装涂装综合可动率 93% 95% 涂装过程审核符合率 85% 91% 涂装面漆 Audit （ H7 ）目标： 1.5 涂装防腐 Audit （ H7 ）目标： 1.0 涂装面漆脏点数（ H7 ） 55 40 涂装电泳脏点数（ H7 ） 37 10 涂装 DPU （ H7 ） 2 1 车身气密性目标： 50 涂装工装消耗（ H7 ） 24 元 21.6 元涂装低值易耗品 / 工具消耗（ H7) 26.7 元 24 元 XX 数字化工厂建设收益目标：生产（ 3/4 ）核心过程数字化工厂建设目标收益一级过程二级过程收益指标当前水平提升目标生产过程焊装焊装综合可动率 93% 95% 焊装过程审核符合率 85% 91% 白车身 Audit （ H7 ）目标： 1.5 白车身 DPU （ H7 ） 0.2 0.15 白车身尺寸合格率 93% 95% 骨架尺寸合格率（ H7 ）目标： 91% 白车身全破坏合格率目标： 99.50% 焊装工装消耗（ H7 ） 3 元 2.7 元焊装低值易耗品 / 工具消耗（ H7 ） 122.2 元 110 元返修离线滞留车时间目标：减少 10% 单车返修工时目标：减少 10% XX 数字化工厂建设收益目标：生产（ 4/4 ）核心过程数字化工厂建设目标收益一级过程二级过程收益指标当前水平提升目标设备管理设备保养设备可动率 85% 97% 设备平均故障间隔时间（ MTBF ） 300min 440min 设备完好率目标： 100% 设备维修设备故障平均修复时间（ MTTR ） 35min 20min 备件管理工具备件库存月周转率 0.68 1.2 工具备件库存金额 1400 元 1213 元现场管理精致作业工位保证度目标： 95% 精致效率辆份投入工时 56.5h 50.9h 问题解决质量问题解决率目标： 100% 目录一、数字化工厂框架范围二、数字化工厂建设目标三、数字化工厂建设举措四、数字化工厂规划蓝图五、数字化工厂建设路径生产过程整体流程概览工艺计划生产物流内饰工段底盘工段车门分装终装阶段整车下线总装上线返修处理设备管理设备保养设备维修预防性维护备件管理现场管理变化点管理标准作业持续改善可视化人员管理人员绩效人员培训人员技能工艺开发工艺开发设备开发生产计划 M+1 月度计划周生产计划日作业计划冲压焊装涂装厂内物流物料配送入厂物流物料配送总装日作业计划作业指导书程序、工艺参数物料拉动物料配送设备变化点人员变化点工时问题反馈变化点提醒质量现场质量检验检验计划生产过程检验质量问题评审质量问题追溯工艺变化点生产执行检验作业指导书资格认证数字化工厂建设核心举措—生产过程（ 1/4 ）数字化工厂建设举措举措说明信息化数字化智能化建设目标 • 数字化驱动 ( 焊装质量预警） Y 采集焊装机器人震动、设备报警参数等实时数据，通过专家经验和机器学习，对接近临界值发出质量预警 • 数字化驱动 ( 生产过程追溯 ) Y 采集生产过程中操作人员上岗记录、设备信息、车辆过点信息、物料批次、程序版本等信息，实现每台车的生产全过程追溯 • 数字化驱动 ( 返修过程中，质量问题原因及解决方案智能提醒 ) Y 采集诊断仪的故障码，通过大数据分析，对故障码背后的可能存在原因比重进行提醒，指导工人返修，降低返修工时 • 数字化驱动 ( 焊钳保养预警 ) Y 采集并记录焊装机器人焊接次数、焊钳使用时间等数据，提前预警焊钳保养需求 • 数字化驱动 ( 变化点智能预警 ) Y 采集操作人员上岗记录、设备更换信息、物料切换记录等，对现场变化点进行智能预警 • 数字化驱动 ( 错装、漏装预警 ) Y 采集总装过程错装、漏装记录，通过大数据分析，对经常出现错装、漏装的工位点进行提取预警 • 数字化驱动 ( 涂胶质量预警 ) Y 采集涂胶机器人的出胶流量、加热胶管温度、机器人震动、设备报警参数等实时数据，通过专家经验和机器