智能制造-厂内物流我们做了滴滴叉车

智能制造-厂内物流我们做了滴滴叉车

场景:大型装备制造,定制化生产,看一下主线转序节点-下料(合),装配(分-多个车间), 油漆(合-一个车间),仓储(合)。注:这个方案是针对具体工厂现状客制的,是基于当前业务模式的提升。毕竟厂内物流的模式跟工厂的布局有较大的关系。

痛点:制作模式分中与合的矛盾, 叉车资源利用率的诉求、调度的平衡(优先级),叉车与载体(平板车)资源的均衡。

方案: 智能制造系统+微信端

  1. 智能制造系统中某车间的工作任务完成,上道工序,譬如装备车间确定转序及载体信息,点击【转序】。
  2. 叉车师傅的手机端会受到相应的待办任务。
  3. 叉车师傅可以获取每个载体的状态,根据任务需求来执行。(抢单?不行的,叉车的工作量,按单来核算统计分析是可行的)。
  4. 叉车师傅完成后,点击【送达】。
智能制造-厂内物流我们做了滴滴叉车

​关于均衡,有了任务需求,会出现动态人为参与的判断。任务需求第一时间的送达这一点点及时的改变,就会带来较好的协同体验。(原来靠打电话,或者发微信,忙起来就会导致节奏的中断)。根据用户的需求,调度的算法随着应用逐步的优化。看看这个叉车任务的均衡图,(圆圈代表叉车需求任务) 在上线初期, 圈圈大小不一,现在已经好很多了。


智能制造-厂内物流我们做了滴滴叉车

纵坐标是日期,横坐标是整点小时

关于叉车师傅完成单量分析的图比较简单,就不截图解析了。

到这儿,我之前写的-《智能制造-订单执行看板》其实可以做到更细致,可以知道是在厂内移动还是某道工序的制作中。

注意: 我们在转序过程中会出现下一道工序资源不够,进入暂存区的问题,这是需要分析关注的点(譬如装配进入油漆, 油漆满,需要暂存)。对于多一次的物料移动,都是浪费。随着数据的累积, 要综合分析协同带来的问题,从这条链上来优化


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