智能制造
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方案概述
应用场景
客户的痛点：
- 仓库实物与账数不相符、仓库库存高
- 备料出库难
- 交付指标统计困难
- 工艺管控困难
- 工序记录可信度低
- 工序或工段之间在制品高
- 质量异常频发
通过本方案实现的业务效果：
本方案介绍如何通过赛瀚德工业云生产协同方案来实现人、机、物等数据的互联互通，为企业的经营管理提供数据共享应用平台。通过零代码业务建模、数据实时采集、工序防呆防错、智能统计分析等，帮助企业解决库存呆滞、人员效率低下、质量管控无法落地、工厂黑箱等业务痛点，帮助企业提高效率、提升质量、降低成本、保障交付，让数据创造价值！
方案架构
图1 业务架构图
将制造业务管理与数字化深度融合，提炼管理与数字化结合的最佳实践和独特的制造语言（Manufacture Language），通过零代码业务建模、数据实时采集、工序防呆防错、智能统计分析等，帮助企业解决库存呆滞、人员效率低下、质量管控无法落地、工厂黑箱等业务痛点，帮助企业提高效率、提升质量、降低成本、保障交付，让数据创造价值。
图2 系统部署架构图
系统通过Docker进行部署多个微服务在云端和边端：
- 使用了一些流行的开源项目，如Prometheus（一个监控和警报工具）、Grafana（一个数据可视化和仪表板的工具）等；
- 使用了下列组件：
- 使用了Zookeeper作为注册中心
- 使用了Redis Cluster作为缓存解决方案
- 使用了Nginx作为反向代理
- 使用了Kafka作为消息队列
- 使用了MySQL/PG SQL作为数据库
- 使用了开发、运维和其他相关工具，如Gitlab、Maven仓库、Docker等；
- 各个组件如何相互交互，例如：服务如何注册到注册中心、如何处理请求、如何发送通知等；
- 采用了模块化的设计，并通过箭头显示它们之间的连接关系。
方案优势
- 边云协同：云上统一管控，边缘聚焦生产，仅需关键数据上云，业务本地闭环，降本提效。
- 关键业务下沉：生产管理关键模块边端部署，网络中断，业务不中断，稳定可靠。
- 库存防呆滞：通过对物料库位及账物匹配和先进先出以及呆滞料的管理，降低原材料库存达12%以上
- 提升人员效率：通过对UPH、UPPH等数据的采集和分析及改善，员工绩效提升20%
- 交付有保障：实时WIP管控，异常预警、瓶颈工序分析改善等，提升交付准确率25%以上。
- 质量管理可落地：通过对5M1E管控，构建完善的质量管控体系和追溯系统，降低质量成本达70%以上
