【福建省智造示范案例】东南汽车:用智能化系统打造消费者“看得见“的生产线

来源:东南汽车

点击:2875

A+ A-

所属频道:新闻中心

关键词:东南汽车

    东南汽车的企业信息化工作一直走在福建企业的前列。2013年,就被评为福建省首批“两化深度融合示范企业”。眼下,它的信息化系统已经覆盖了研发、采购、生产、销售、财务、人事等企业所有的业务场景,实现了集成化、协同化、服务化、智能化和移动化。

    在公司内部层面,东南汽车通过办公自动化、企业知识管理、信息共享平台和BI,实现了从生产、销售、计划到财务的一体化以及企业决策管理的智能化。在上下游配套合作企业层面,东南汽车将供应商作为自己的“外延企业”,通过SCM平台与合作企业的ERP系统的无缝对接,使得生产计划信息、物料计划信息、物料采购信息、生产实绩状况等数据的透明无缝传输,从而实现了整个生产价值链的一体化。在用户层面,东南汽车通过PVCIS(生产价值链协同集成平台及其应用)系统的实施,与DMS(经销商管理)中的市场需求预测模块及MPS(主生产计划)系统集成整合后,不仅能够对用户订单的全生命周期的动态控制和全过程追踪,同时也能及时获取消费者数据,从而提高对市场需求变化的快速反应能力,满足消费者的要求,实现多品种、小批量、复杂的柔性生产。

    推进制造系统智能化   提升企业管理精细化

    近两年来,随着新兴的信息技术与制造业的进一步融合,全球产业竞争格局正在重新洗牌。市场越发的多变,消费者对品质和个性化的需求越来越高,这对制造业生产的灵活性和高效性提出了相当高的要求。

    东南汽车创建至今,已经走入第22个年头。企业生产线存在生产规模不断扩张,但设备在不断老化、故障日益增加等诸多问题。这些给企业生产经营活动和原有的信息化系统都带来了很大的挑战,企业管理急需向精细化转变。因此近两年来,东南汽车在“两化融合”中,着力布局制造系统智能化,通过进一步的信息化改造,实现生产过程的管控和优化,提升生产效率、降低成本,并保障生产安全。

    其中,非常重要的一步就是推进生产信息、设备状态的可视化。据介绍,东南汽车的智能化制造系统分为感知层、网络层、应用层、管理层四个层面。通过摄像头加传感器(包括光电传感器、位置传感器、压力传感器、无线传感器),使得设备之间得以互联互通,东南汽车生产线上的信息就能够在人机界面的屏幕上显示,包括设备状态以及生产数据,从而进行数据采集。数据采集之后,通过网络传递到应用层和管理层进行数据的分析和管理,对于设备而言,当某个部分出现问题,系统就会快速定位、及时报警并指导异常处理和改善;对于生产数据而言,经过分析,最终会连接生产决策系统为生产计划提供依据。

    “此外,在人员管理方面,通过将人力资源系统的记录转到生产线中,结合车间的RFID,我们也尝试在做人员管理的智能化和精细化,从而更好地进行工作协调和排产。”资讯组经理李永斌表示。

    据了解,目前东南汽车已经建有4个数据处理中心、4个WEB服务器、3个生产控制中心和6大功能系统。李永斌表示,现下,东南汽车智能化制造整套系统的大体框架已经搭完,接下来就是根据业务应用的需求,在细节上再做进一步的优化,最终实现整个生产线系统之间的打通。

    尝试创新生产模式   推进产品定制化、智能化

    东南汽车作为产研一体化的企业,近年来自主研发创新能力大幅提升,已从创立初期以产品导入为主的研发1.0时代,迈入到完全以正向自主研发为主的研发3.0时代。当下,东南汽车坐拥“东南、三菱”两大品牌,产品线覆盖了轿车、多功能乘用车、轻型商用车及微型客车等多个领域,已经具备了更好地服务于消费者个性化需求的基础。

     

     

    随着汽车市场的日益成熟,传统大规模“造车”方式开始被改写,以宝马、奥迪为代表的汽车企业逐步试水汽车定制化。东南汽车早在2013年就考虑过完全定制化。

    在定制化体系下,消费者可以通过虚拟的3D场景,自己选配、设计专属的汽车。而消费者设计的图纸传到企业研发端后,会选择和判断可行和不可行的部分,加以修正完善,而后最终再传到到生产端、销售和售后端,制造出让消费者满意的个性化产品。汽车定制化的成本非常高,对汽车企业研发和生产的压力也很大,一般更多地出现在高端车型中。东南汽车对此并不排斥,而是开始尝试“有限定制”,就是在譬如颜色、车型、音响等相对更易于实现的方面,开放给消费者进行定制,以满足客户的个性化需求。

     

    此外,东南汽车在产品的智能化和交互性方面不断创新,通过配套车联网系统,为消费者提供智能化的体验。目前,该系统已能进行云语音识别,车主可以通过语音控制实现复杂的输入操作,比如导航、听音乐、通讯、收音机等等;车辆的定位、油耗、保养等信息,也能通过该系统实时反馈给车主。企业也可以通过由车辆回传到企业终端的大数据分析,进一步了解客户需求,进而提供更贴心的全方位服务。

    (审核编辑: 智汇张瑜)