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香港马会资?大全2018Finisar无锡卓越制造——对话菲尼萨无锡副总
发布日期:2019-10-06 16:59   来源:未知   阅读:

  ICCSZ讯 最近,我们邀请到了菲尼萨无锡副总Peter Teng博士,来和我们谈谈菲尼萨无锡卓越制造。

  1. 最近我们发现无锡公司的生产方式和生产控制正在逐渐变化,特此邀请您谈谈和分享对无锡公司制造的看法。

  你们的发现是对的。最近一段时间,我们参观学习了一些不同行业的制造企业后,发现在信息技术发展突飞猛进的大背景下,制造业的模式也在悄然发生变化,生产制造模式只有顺势而为,与时俱进,才能适应外部竞争的环境。为此,我们及时做出了逐步变革的战略部署。为了更好地把控制造质量、成本和信息,我们认为大数据+智能+过程精简及控制将开拓制造管理新模式。我们所处的是一个快速变化的时代、大数据时代,随着物联网、云计算、智能终端等信息技术的迅猛发展和运用,正在深刻的改变着制造企业的运作模式。大数据、智能和过程精简及控制的三者融合将成为未来制造管理新模式。

  大数据,又称(Big Data),麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。下面的图示对大数据从形象上做了界定:

  大数据的核心是有足够多的数据,允许数据中存在不准确的信息和不去探寻事件发生的原因而是探寻会发生什么事件。那么,什么是大数据思维?维克托迈尔-舍恩伯格认为:1)需要全部数据样本而不是抽样;2)关注效率而不是精确度;3)关注相关性而不是因果关系。

  推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的分析技术。智能制造是先进智能系统强化应用,其核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态控制系统和智能自动化。

  智能制造是通过机联网、条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品,传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集等物联网技术实现人、机、料、环等之间的“互联”和“感知”,利用大数据分析工具进行数据分析和可视化,由此产生的“智能信息”可供管理者在必要时进行实时判断处理。工业4.0是利用物联信息系统(Cyber Physical System,简称CPS)将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化,最后达到快速、有效、客制化的产品供应。其核心内容反映在生产上,则是人和设备的互联、生产设备间的互联、设备和产品的互联。这样,香港马会资?大全2018,生产方式会发生很大的变化。

  Peter F. Drucker在具有经典意义的管理学《The Practice ofManagement》一书中诠释生产的原则:“管理企业时,很重要的是必须了解企业所采用的是哪种系统,尽力贯彻系统原则,找出生产系统的哪些部分能组合应用到更先进的系统,并且加以组合,了解每一种系统在管理上有哪些要求。同时,要提升生产绩效,就需要克服瓶颈,有二个通则,第一是能够在更短的时间内将生产瓶颈降了更低,就能将生产系统的原则应用得更彻底、更持续。第二是流程化生产和控制即是最先进的生产系统”。也就是说,“高效的制造系统”是一个组合优化的生产系统和技术方法,为此,在生产制造时,需要关注二个方面,一方面是过程精简;另一方面是过程控制。

  何谓过程?过程(Process)是一种手段,通过该手段可以把人、规程、方法、设备以及工具进行集成,以产生一种所期望的结果。过程是一组将输入转化为输出的相关或相互作用的活动,过程有三个要素,既输入、输出和活动,输入是过程的起点和前提,输出是过程的结果,活动是实现增值转换的过程,才是有效的过程。为此,精简和过程稳定是实现增值转换的基础,即寻找最优或较优的作业组合方式,通过简化、合并、组合、替代和改变业务过程间的联结等精益方式,通过改变人机结合方式,通过用智能化设备取代人工操作、优化过程来实现过程精简。同时,过程存在可测量点,要实现过程管理的预期目标和解决问题必须在源头上,必须应用反馈控制技术,建立过程反馈控制系统,使每一个过程运行处于可控状态,即可依据反馈信息,通过改变输入因素和控制变量,对各过程的运行状况进行实时控制,及时解决过程运行中出现的问题,对各过程的运行进行整体协调;当过程运行状态与控制目标相偏离时,及时进行调整。

  ①我们引进简单的、特定的、自动的视觉检测AOI(Automatic Optic Inspection)系统,其目的是为了提高生产过程防呆能力、提高生产制程的稳定性。在生产线上,我们有产品标签自动检测比对,确保检测可靠性,并与MES和Camstar等系统对接,完成数据自动分析,提高效率。在生产线上,我们也应用视觉识别技术,自动识别DUT产品二维码并检测PCB外观缺陷,完全替代人工放大镜检测,提高全检效率并节约人力。

  ②我们引进产品外观自动检测系统,应用图像识别技术,用自动检测OSA产品外观缺陷代替人工检测,以提高准确性和可靠性。

  ③我们引进产品测试后自动标签打印和黏贴技术,在测试后自动打印并粘贴标签,确保产品与标签一致。

  ④增强了胶水过程控制:生产上用到150种以上的不同胶水,并且每种胶水有效时间又不尽相同,从30分钟到4个小时,每天的生产耗用量约1500支。为了确保生产线正确使用胶水,我们做以下提升1)用Camstar系统全程管理和追踪胶水;2)建立了简单的、智能的胶水分装系统,确保胶水和标签的一致性;3)建立客简单的、智能的胶水回收系统;4)建立了生产时实际和标准胶水的比对系统来预防生产混料。

  ⑤加强了机器设备管理系统,过去在设备管理方面,由于设备在运行过程中的磨损,会影响产品品质。而使用信息技术、物联网技术后,可以通过实时采集数据,明确产品故障,生产过程中所有因素均能精确控制,真正实现生产智能化。目前,我们正在实施设备综合效率(OEE)的自动数据检测。

  ⑥我们公司现在约有380台烘箱,为了确保控制烘箱的温度和烘烤时间,我们引进了烘箱实时监控和比对系统,对烘箱温度实时监控,超出范围时自动报警;并与Camstar系统连接,防止误操作放错烘箱。同时,也把这个理念引进到冰箱和干燥柜湿度监控及自动报警系统。

  ⑩利用智能手臂进行机器操作的上下料(QSFP 28测试上下料,OSA激光打标机上下料等) 简化流程,节约人力。

  ?能源管理,利用大数据监控所有设备生产利用情况,能够在生产过程中不断实时优化和降低生产能源消耗。建立能源综合监测系统,能够实现对主要能源消耗领域、重点耗能设备的实时可视化管理。建立生产与能耗预测模型,通过智能调度和系统优化,实现全流程生产与能耗的协同。建立能源供给、调配、转换、使用等重点环节的节能优化模型,确保公司能源利用效率行业领先。

  ?资产管理方面,准备采用有源射频识别(RFID)等物联网技术,来实现资产在流动过程中的定位、跟踪、控制等功能。等等。

  智能制造方兴未艾,不久的将来我们还要不断深化。一个成功转型智能制造的企业,在生产线上将配备传感器以采集数据,经过无线通信连接网络传输数据,对生产本身进行实时监控。而生产过程中所产生的数据同样经过快速处理、传递,反馈至生产过程中,使得管理最优化,从而提高产品质量一致性和优化成本。前几天,我们参观学习了柯尼卡美能达商用科技公司(无锡/日企,3000名员工) 的制造现场,他们的总经理(日方)也提出并已开始推行“数字制造”。由此看来,“大数据,智能和过程精简及控制”在制造领域的运用,代表着未来新型管理形态和价值创造模式。

  谢谢您的时间,一个优秀制造企业的运营需要不断的变革,需要不断的适应竞争,需要不断的学习,我们相信我们一定会做得更好!也期待您下次的精彩分享!

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