用友BIP工业大脑,让生产制造更“聪明”

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当越来越多的制造企业将人工智能运用到实际业务场景,人工智能驱动下的高质量发展成为了制造企业数智化进程的重要特征。通过灵活运用人工智能技术,企业不仅可以实现自动化、智能化生产,安全实时监控,还可以通过挖掘数据模型和规则,有效分析预测市场,为企业发展提供依据。

立足35年服务超290万工业企业的经验积淀,用友BIP工业大脑在行业应用场景和工业机理模型的基础上,深度融入图像识别与机器学习等技术 ,自主研发了“废钢判级”“智能配料”“优化排程”等300余个工业模型,将AI技术与业务场景融合,挖掘工业大数据价值,让生产更简单,质量更稳定,成本更低廉,决策更科学,加速普及工业智能在制造业的全面应用。

用友BIP工业大脑,让生产制造更“聪明”

智能配料 ,让生产更简单

钢铁、铸造、铜冶炼、化工等行业在生产配料过程,为使混合矿元素满足各方要求,需要将不同的原材料按配比进行混合。在目前主要依靠工人经验的操作过程中,不仅过程费时费力,期间的人为干预、纸质记录也会导致跨部门信息滞后、各环节无法追溯、生产成本不可控等问题。

改变传统配料存在的经验依赖度高、操作不规范、计算效率低等问题,用友BIP工业大脑的“智能配料”,将不同应用场景(焦化配料、烧结配料、高炉配料、合金配料等)的工艺模型与智能算法相结合,让智能算法代替传统经验配比,综合考虑库存、品质约束、价格、质量成分、人工干预等诸多条件,确保配料方案满足指标要求范围,方案配比精桷到万分之一,分析结果中常规工业分析指标准确度达98%以上,同时支持追溯历史配料结果和多种源料同时分析。通过智能配料模型,实现多种约束条件下的成本最低、质量最优,让生产更简单。

智能排程, 让决策更科学

外部环境及客户需求的不断变化导致制造企业生产管理的复杂程度和规模也随之产生较大变化。企业需要迅速响应市场多样化和不确定性需求,准时、保质、保量,以最小化的成本制造满足顾客的个性化诉求。

在面对订单多、交货期短、产能有限,影响交货时间;频繁换产降低产能,影响生产效率和质量稳定性;前后工序时间间隔计划安排不合理,导致后面工序停工待料;投产过大导致库存积压增加仓储成本;现场排产过程约束条件众多,全靠人工经验等诸多问题,用友BIP工业大脑的“智能排程”服务, 运用运筹学等规划管理技术,在资源有限、多种工艺约束、换产约束、优先级约束等复杂条件下,寻求供给与需求之间的平衡规划,解决产线级优化排程问题。

针对产品关键瓶颈工序以及瓶颈资源,在满足工艺条件、优化目标、产能约束条件下,对不同产品关键工序及其前置和后置工序进行排程,给出适宜的排程结果。通过合理的计划排程,实现按需生产、精益制造、柔性运作,最终实现生产与经营的无缝衔接。

用友BIP工业大脑“智能排程”服务的领先实践某鸭脖是中国休闲卤制食品行业标杆,下设生产企业20余家,每家均有多个卤制锅,日均生产类别70万种。每个卤制锅对于所生产的产品及产品的圈次均有限制要求,为每一口锅选择安排合理的生产路径,满足需求、优化产能、降低成本是企业核心需要解决的问题之一。通过运用“智能排程”,优化排产算法,充分考虑料每口锅的限制约束条件,在满足产能均衡、成本最低的条件下,系统自动进行优化指导排产,实现排程效率提升87%,工艺合规性100%。

废钢判级 让作业更安全

在钢铁行业的废钢管理中,废钢根据判级不同而价格不同。面对好坏各异的废钢,当前主要依靠供方、需方、监督方三方人工判定。不仅判定效率低,而且现场环境危险,人为因素干预较大,数据无法与计量和财务集成同步,结果难以追溯。

得益于技术的改进,用友BIP工业大脑的“废钢判级”服务,集合了包括人工智能深度学习、无线物联网、全自动聚焦拍照、废钢厚度识别、产品规模化交付等先进技术,帮助企业实现远程集中调度、远程智能判级、远程实时监控,准确率达90%以上。既减少了现场作业风险,又在保障安全的同时降低验质人员成本,避免暗箱操作带来的损失。同时还能够对每车废钢的判定结果、过程、人员、标准、时间留痕,实现全程数字化追溯。废钢的智能判定系统与计量、财务系统集成,实现业务财务一体化、数据不落地,全程智能高效,为钢铁企业带来巨大的 经济 效益。

目前用友BIP工业大脑的“废钢判级”服务已拥有标准的废钢数据库及10余种成熟的智能算法模型,可应用于废钢检验远程监控、废钢智能判级、扣杂数量智能判定、危险物报警、超大尺寸废钢报警、油污提醒、废钢种类分析等,全程精准高效,检测结果公平公正。首发的移动式卸料技术和压块检测技术,解决行业难题,引领行业发展。

用友BIP工业大脑,让生产制造更“聪明”

当前“智造”成为大势所趋,人工智能技术的运用与落地,为其提供了最为底层的应用能力。人工智能技术为制造业带来普惠,不仅提升企业的管理效率和生产力,提高创新能力和社会公平性,也更加有效确保了生产安全,实现高质量发展。

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