智能製造-廠內物流我們做了滴滴叉車

智能製造-廠內物流我們做了滴滴叉車

場景:大型裝備製造,定製化生產,看一下主線轉序節點-下料(合),裝配(分-多個車間), 油漆(合-一個車間),倉儲(合)。注:這個方案是針對具體工廠現狀客制的,是基於當前業務模式的提升。畢竟廠內物流的模式跟工廠的佈局有較大的關係。

痛點:製作模式分中與合的矛盾, 叉車資源利用率的訴求、調度的平衡(優先級),叉車與載體(平板車)資源的均衡。

方案: 智能製造系統+微信端

  1. 智能製造系統中某車間的工作任務完成,上道工序,譬如裝備車間確定轉序及載體信息,點擊【轉序】。
  2. 叉車師傅的手機端會受到相應的待辦任務。
  3. 叉車師傅可以獲取每個載體的狀態,根據任務需求來執行。(搶單?不行的,叉車的工作量,按單來核算統計分析是可行的)。
  4. 叉車師傅完成後,點擊【送達】。
智能製造-廠內物流我們做了滴滴叉車

​關於均衡,有了任務需求,會出現動態人為參與的判斷。任務需求第一時間的送達這一點點及時的改變,就會帶來較好的協同體驗。(原來靠打電話,或者發微信,忙起來就會導致節奏的中斷)。根據用戶的需求,調度的算法隨著應用逐步的優化。看看這個叉車任務的均衡圖,(圓圈代表叉車需求任務) 在上線初期, 圈圈大小不一,現在已經好很多了。


智能製造-廠內物流我們做了滴滴叉車

縱座標是日期,橫座標是整點小時

關於叉車師傅完成單量分析的圖比較簡單,就不截圖解析了。

到這兒,我之前寫的-《智能製造-訂單執行看板》其實可以做到更細緻,可以知道是在廠內移動還是某道工序的製作中。

注意: 我們在轉序過程中會出現下一道工序資源不夠,進入暫存區的問題,這是需要分析關注的點(譬如裝配進入油漆, 油漆滿,需要暫存)。對於多一次的物料移動,都是浪費。隨著數據的累積, 要綜合分析協同帶來的問題,從這條鏈上來優化


分享到:


相關文章: