建立基于大数据的生产制造全过程管控体系
2019-09-10
[摘要]根据中国航发集团AEOS生产管理体系和中国航发南方均衡生产的要求,挖掘数据价值,构建企业生产管控系统。制定数据集成规范,以数据为核心,构建生产主题数据仓库,进行数据分析和展示。固化优化生产管理流程,改变现有生产管理模式,以流程驱动业务,业务产生数据,数据提供支持,建立生产管控体系。将管理思想和流程写入信息系统,利用数据分析技术和建模手段自动获取决策及管理信息。创新点表现在:构建主题数据库,逐步实现企业数据资产建设;通过制定信息系统集成规范实现与各系统业务、数据的深度集成;通过大数据分析技术和航空发动机生命周期相结合,实现可预测的售后服务保障;基于BOM和实时数据分析实现航空发动机关键路径监控;分管理层级的数据展示实现数据价值最大化。
[关键词]生产管理体系;数据为核心;数据分析;数据展示实现数据价值
中国航发南方工业有限公司始建于1951年,代号331厂,是国家“一五”期间156个重点建设项目之一、国家首批试点的57家企业集团之一和我国早期六大航空企业之一。截止2016年末,公司总资产95.47亿元,员工7500余人,营业收入49.74亿元。主要研制生产军民用航空发动机、航空转包生产、燃气轮机、光机电产品、航车模型等产品。
公司于1954年8月研制出新中国第一台航空发动机,毛主席为此亲笔签署嘉勉信。此后,公司相继成功研制出我国第一枚空空导弹、第一台重型摩托车发动机、第一台地面燃气轮机、第一台涡桨发动机等产品,填补了国内10多项产品空白。多年来,公司先后研制生产了活塞、涡喷、涡桨、涡轴、涡扇和辅助动力装置共6大类别50多个型号,累计交付各种航空发动机12000余台、修理2000余台,交付各型空空导弹8000多枚。公司在研和在产的航空发动机覆盖了直升机、教练机、运输机、无人机等动力,现已发展成为我国中小航空发动机研制生产基地。
公司拥有生产厂房及设施共30多万平方米,拥有包括世界一流设备在内的各类设备近7000台套,部分零部件关键技术达到世界先进水平,具备了批产第三代和研制第四代中小型涡轴、涡桨航空发动机的工艺和制造技术能力。公司坚持“航空为本、军民融合、创新驱动、开放合作”的总体思路,坚定不移走自主发展的产业化、市场化、国际化道路,全力发展领先的核心技术体系,致力成为世界一流的中小航空发动机供应商。
(一)背景
1.中国航发集团管控要求
中国航发集团成立之后规划建设了集团级的生产管控平台,通过对各成员单位的生产管控中的发动机交付、重点附件配套任务完成情况、成员单位之间的协作问题、重点任务存在的问题等实时监控,以科研生产作为主要管控对象,率先将生产管控以信息化为抓手,全面提升集团管控力度。集团的管控要求提升,使得对南方公司当前生产管控的力度和信息收集、分析的能力与效率提出了新的要求。
2.企业科研生产现状
中国航发南方属于典型的离散型制造企业,产品特点是小批量、多品种、结构复杂、配套零件品种和数量众多、制造工艺复杂多变。航空发动机生产制造环节多,关联性强,相互制约;生产组织过程复杂,临时插单、科研机、批产机、排故机、修理机等混合穿插进行,抢占生产资源;外部供应商零件质量问题和交付延期、企业技术质量问题等零部件质量和交付周期不稳定。这些内外部因素使得企业科研生产管理复杂,充满不确定性;生产制造决策缺乏数据支持,很多仍然采用定性判断,而不是定量分析得出。
3.企业信息化现状
通过十几年的信息化建设,中国航发南方形成了以各业务应用系统为核心的业务平台。如ERP系统、PDM系统、MES系统等,各业务系统在各自业务领域解决业务应用的问题,并且积累了大量的数据。但是,各业务流程没有通过信息化手段进行固化和优化;各业务系统之间集成度不高;形成的数据没有进行系统性的关联,大量数据没有进行清洗、整理及深度挖掘。数据没有转化成业务需要的信息,数据价值和信息孤岛问题已经成为影响企业信息化水平与管理能力提升的重要瓶颈,无法为企业的经营管理提供有效支撑。
(二)目标
根据中国航发集团AEOS生产管理体系和中国航发南方均衡生产的要求,建立基于数据的生产管控体系。制定数据集成规范,以数据为核心,构建生产主题数据仓库,进行数据分析和展示。固化优化生产管理流程,改变现有生产管理模式,以流程驱动业务,业务产生数据,数据提供支持,建立生产管控系统。将管理思想和流程写入信息系统,利用数据分析技术和建模手段自动获取决策及管理信息,最终实现构建全面覆盖航空发动机生产制造全过程的生产管控系统的目标。
(一)解决方案
1.建设思路
流程是主線,数据是核心,集成是关键。不仅仅建立一套服务于生产的系统平台,同时优化生产管理流程,改变传统的生产管理模式,运用数据仓库、数据分析、数据建模等数据手段提高数据和信息价值,使数据成为生产管理的核心,实现企业生产管理的物流与信息流合一,提高企业生产管理决策的准确性和预见性。
2.建设内容
根据中国航发南方AEOS生产管理体系的要求,以均衡生产需求为牵引,计划为主线,快速进行生产控制及生产执行情况反馈,自动生成生产业绩评价结果。通过对生产流程的固化和优化,从生产的需求、计划、保障、配套、交付、业绩评价等维度,构建生产管控系统。整合离散的生产数据,通过数据仓库,数据建模、数据分析及数据展示,形成生产管理需要的直观信息。按照集成规范,以生产价值链流向为引导,集成各业务系统。
3.方案设计
(1)系统架构
充分利用现有业务系统数据优势,面向生产管控业务建立统一数据库,通过分析模型和事务模型对目前的生产情况进行分析、管理和预测,通过统一的平台进行展现,实现数据驱动业务。
(2)技术架构
系统基于Oracle及SAP BW建设生产管控主题数据库,通过ETL从业务系统采集生产静态及过程数据,实现数据的统一管理,提供数据的共享、交换、编码、分析展现、数据挖掘与建模等应用,并支持基于PC端、大屏幕等界面的可视化展示。
(二)实施过程
1.采用业务牵头、信息化支持的信息化项目管理新模式
按照“业务牵头、信息化支持”的管理新模式,企业成立项目推进委员会,由主管生产的副总经理担任项目经理,生产管理部门、信息化部门主管领导共同担任项目副经理,各职能部门领导、主管业务人员、信息技术人员共同参与。运用关键路径、甘特图、网络图及PERT计划评审技术,确保了项目的顺利完成。
2.固化优化流程,用信息化手段改变生产管理模式
(1)梳理异常问题与会议管理流程,构建协同工作平台
梳理生产过程中异常情况处理流程,通过定性分析方法,将异常问题按照技术、质量、设备工装、材料毛坯、半成品、物流转工及其他等进行分类;按照定量分析方法,将异常问题分为一般、重要两种级别;通过构建生产异常管理功能模块,建立航空发动机生产异常快速反馈与解决通道,实现异常问题线上报送、审批、分发、反馈、关闭、归档。
采取了以下措施提升问题处理效率,形成问题记录,便于统计分析;
创建异常问题时通过RTX向问题处理人发出提醒,问题第一时间达到责任人员;
针对问题处理的时间进行超期预警,提醒责任人按时办理;
对于尚未办结的重要问题,将问题的标题在企业门户首页滚动播放,全公司人员每天打开电脑均能看到,督促问题责任单位和执行人加快问题处理,同时使公司领导知悉;
公司及生产管理部领导能够对问题进行批示,并在显著位置展现;
针对各类问题处理的情况进行统计,将结果提供给生产管理部作为各单位绩效考核的一项指标;
异常问题相关各方均能在线进行留言,对问题执行的时间节点,和沟通过程进行记录以备后续查询。梳理生产过程中异常问题情况处理与生产会议业务流程,通过定性分析与定量分析方法,对异常问题进行分类分级;构建协同工作平台,结构化异常问题、会议纪要业务要素,实现异常问题快速反馈、会议纪要执行检查与评价考核。
对于航空发动机生产过程中遇到的问题,生产管理部门定期会组织各单位召开生产作业会、批产走访会等各种主题会议进行协商解决,会议结束后将会议内容以附件形式发送与会人员,这样缺少信息交互场所,只能按照每周定期进行信息交换,缺少过程管控,会议纪要完成情况统计依赖于人工,及时性不足。
通过梳理生产会议业务管理模式,建立生产会议执行管理平台,对生产作业会、批产走访会、装试质量问题等会议的纪要和跟踪列表进行结构化,实现会议纪要发布、下发、反馈、评价全过程管理,并对会议纪要执行的进展情况、超期情况、评分及原因等进行统计分析与展示,提升执行、评分的透明度。
(2)以生产订单为基础进行生产能力评估和订单监控
①生产交付
针对ERP中下达的年度、月度、周度生产交付计划,以及各型号发动机产品入库记录,形成年度、月度、周度交付情况统计,并通过时间轴展示交付趋势与历史交付情况对比。系统提供按发动机型号、类型、台号等查询条件进行发动机交付情况统计及进度、当前状态展示。
②生产配套及订单
针对ERP中下达的年度、月度配套计划及生成的各生产中心及机型的订单信息,以及实际毛坯原材料、零部件、成附件入库情况,转工协作情况,展现配套计划、采购计划、转工计划完成情况,同时站在供需角度分析装试车间和各配套单位之间,各配套单位之间互供半成品,毛坯原材料物资采购与需求的统计情况。站在订单维度对订单的投入与产出进行分析和展现。
针对互供半成品、原材料毛坯等计划,每月初从ERP系统获取计划信息,由各生产执行部门根据需求數、在制数、库存数、以及自身的生产能力,在系统中填报可供数量,由生产管理部进行平衡,并以平衡后的数量作为计划考核的基准值同实际入库数进行对比,评价生产执行部门计划执行完成度。通过该模式建立了生产管理部、加工中心线上计划沟通模式,使得计划制订协商过程留有痕迹。
(3)通过产品关键路径分析发动机交付周期及影响瓶颈
当前发动机期量标准采用人工凭经验进行估算,手工维护到ERP系统中作为MRPII运算的基础,生产管理部确定对发动机交付影响较大的需重点管理的零部件清单,主要依靠计划员经验判断,缺少针对发动机BOM各节点期量标准进行关键路径识别的量化分析方式。
通过对ERP中产品BOM与订单交付周期进行梳理与统计,利用关键路径分析方法及可视化技术,建立产品关键路径分析展现应用,帮助生产管理人员识别管控关键点。同时同生产配套缺件、在制品等动态信息相关联,实现当月某型产品及单台产品动态关键路径识别与剩余周期分析,为实时动态调整发动机配套工作识别管理重点提供数据支撑。
(4)建立在制品资金占用分析模型,加强生产成本管控
由于在制品实际是为了生产发动机投入物料而产生的,可以结合发动机关键路径分析中各零部件生产周期,以及发动机交付需求中给出的交付日期,可以模拟出在确定的发动机交付需求下,在制品库存及资金占用情况。
发动机交付需求至少包含以下字段:订单号、发动机型号、需求数量、交付日期。同一订单存在多个交付日期。
假定发动机BOM中的零部件在生产过程中的价值/单位度量相同,则可推导出某型号发动机整个交付周期中的在制品资金占用情况随时间的分布。若在成本核算中,发动机BOM中的某一零部件在生产过程中价值/单位度量随工序变化,则周期统计的粒度需要到工序级,或计算出该零部件的平均价值/单位度量。
基于发动机各零部件标准价格,结合发动机关键路径分析中各零部件生产周期,以及发动机的计划交付日期及订单的起止时间,构建发动机全生命周期在制品资金占用分析模型,测算在制品库存及资金占用情况。结合业务系统已有各类成本信息、存货库存及资金、存货出入库记录数据,实现生产成本各类指标统计分析与展示,为评估存货风险和降低在制品资金占用率提供数据支持。
(5)建立修理预警分析模型,提高发动机修理预测能力
发动机返厂大修服务需要提前准备各型发动机的必换件、易损件等各类备件以便保证发动机返厂后能够顺利执行大修服务,由于批生产同大修采用共享生产资源,当发动机提交返厂大修时,时间周期短,生产任务急,对批生产产生冲击。
通过对外场产品使用频率时长的信息收集,以及产品设计时提供的使用寿命期限,利用质量保障部提供的数据分析模型,从ERP系统获取预测结果,可视化展现各型产品在未来1-3个月,4-6个月,7-12个月,1-3年等时间区间的返厂数量及概率,同时利用实际返厂情况对预测模型进行分析,不断提升预测准确性,为生产组织、备件准备等提供数据支撑。
收集发动机使用过程中的工作状态、工作参数、检查日志、使用履历、状态变化、历史故障等数据,根据设计研发过程技术状态的控制要求,并结合生产制造过程中单台发动机的技术状态差异,采用大数据分析技术,分析发动机生命周期过程中健康指标数据个性差异及其总体变化趋势,实现对发动机健康状态的全过程跟踪。根据用户需求情况完成对保障资源需求的分析和预测,从而实现可预测的售后服务保障。
(6)优化生产保障管控流程,提升生产保障能力
生产保障主要包括工具工装保障和设备保障两个方面:
针对ERP中的工具工装库存、资金占用、缺件、定检批检等信息,统计工具工装资金占用趋势、工具工装缺件分布及明细信息,工具工装定检批检预警及超期告警展现,能够按照单位、类型等维度进行查询和统计。
设备信息主要来自ERP的设备维修情况、设备保养计划及执行情况。针对报修的设备维修设置时间期量,对维修超期情况进行预警。根据设备二级、三级保养计划提前进行展现,并对接近保养日期的设备进行预警,方便知会各级车间安排生产工作。
根据工具工装需求、库存、生产计划、资金占用、缺件、定检批检等信息,统计分析工具工装资金占用趋势、缺件分布与定检批检预警及超期告警;根据设备维修情况、设备保养计划及执行情况,对维修超期情况及接近保养日期的设备进行预警,方便生产管理部门与生产中心提前安排生产工作。
(7)优化生产质量管理方法,加强产品质量管理
针对ERP中的超差单、废品单、不合格品审理单、一次交验合格率等信息,按照责任单位、所属发动机型号等维度,进行时间趋势统计展现,统计分析。针对不合格品审理单中的原因分布情况进行统计,不合格品审理流程设置时间期量,对于超期未完成审理流程的情况及责任人进行展示和告警。
根据产品超差单、废品单、不合格品审理单、一次交验合格率以及外场发动机本体、成附件故障等数据,对产品质量问题进行定性定量分析,为产品质量管控与决策提供数据支持。
(8)梳理供应商数据,强化供应商管理
根据合同执行数据,对供应商的交付情况、延期情况、异常情况等进行分类统计展示,为供应商管理、绩效考评以及选择优质供应商提供数据支持。
(9)建立覆盖发动机全周期的多层级、多维度可视化看板
按照业务维度、产品维度、组织机构维度三个角度建设生产管控看板,三个维度中以产品维度为价值链核心,三个维度内容相互交叉,且又站在不同角度对生产管控业务进行展现。
3.充分应用数据优势,发挥业绩评价作用
多次修订企业生产业绩评价方法,通过定性分析与定量分析方法,按照职能部门细化生产管理业绩评价指标、权重与基数,量化评价指标,并通过与各主要业务系统进行数据集成,按照指标要素进行分类汇总统计,为生产业绩评价提供数据依据,促进企业生产业绩评价由定性考核向定量考核、由结果评价向过程评价转变,提高生产业绩评价的准确性及透明度,助推企業生产管理能力提升。
4.固化成果,全员培训,提高系统应用水平
为保证新的生产管控模式落地,组织对企业领导、型号总师、部门级领导以及生产管理人员、现场操作人员等进行10余批次操作培训,编制各类角色简易明了的操作手册,使各层级人员熟悉系统功能,提高了系统应用水平。
1.构建主题数据库,逐步实现企业数据资产建设
整合企业现有发动机BOM、工艺设计、计划、订单、工具工装、现场报工、质量、人力、财务、会议纪要等结构化与非结构化的数据,建设生产主题数据仓库,逐步推广形成企业各业务领域的主题数据库,形成企业数据架构,建设企业的数据中心,将企业的数据作为资产进行管理,发挥数据的价值,将数据变为信息、变为知识,提高决策准确性和预见性。
2.通过制定信息系统集成规范实现与各系统业务、数据的深度集成
本项目数据主要来源于各业务系统,通过制定信息系统集成规范、数据集成规范等,采用ESB总线、web service、SAP DW等技术,实现与各系统业务、数据的深度集成,使各系统成为一个统一的整体,成为项目成功实施与取得良好应用效果的关键。
3.通过大数据分析技术和航空发动机生命周期相结合,实现可预测的售后服务保障
采用了大数据的理念、方法与技术,在航空发动机关键路径分析、在制品占用分析、修理预警分析等方面进行了尝试。通过项目实施,形成了一套行之有效的大数据技术与航空发动机制造技术相结合的方法论、解决方案,为下一步通过大数据技术挖掘企业历史数据的价值、形成知识沉淀,进而促进研发设计优化与智能制造奠定基础。
4.基于BOM和实时数据分析实现航空发动机关键路径监控
将企业的发动机管理数据与企业生产现场的物流数据和需求数据进行整合分析,梳理产品BOM与订单交付周期信息,建立产品生产关键路径,动态关联生产配套缺件、在制品等信息,实现当月某型产品及单台产品动态关键路径识别与剩余周期分析,为生产管理决策提供支持,使生产能力投放与平衡有据可依。
5.分管理层级的数据展示实现数据价值最大化
将管理职能与数据展示相结合,直接向管理者推送需要的信息及可能相关的数据,将企业生产管控分为领导层、生产管理层、生产中心管控层等三个层面,并在信息系统中按照三个层面关注内容进行功能划分与数据展示,实现对各单位的生产任务执行情况进行全过程管理,提高数据利用价值。
1.实现异常问题快速反馈,提高了问题处理与会议纪要执行效率
通过建立生产过程协同工作平台,固化异常问题办理与生产会议管理流程,实现异常问题快速反馈与解决、会议纪要执行检查与评价考核,为企业领导实时提供生产问题以生产会议办理信息,提高了生产过程中异常问题处理与会议纪要执行效率,为企业科研生产提供有力支撑。
系统上线以来,累计处理问题1500余项,涉及企业内部机关业务部门、生产中心、分子企业以及外部单位等共30余个单位,问题平均处理时间减少40%;实现生产作业会、批产发动机走访纪要、新研发动机例会等50余期共3200余项内容的办理、评价。
2.实现生产期量测算与修理预警分析,提高了发动机生产计划的准确性
建立航空发动机静态(机型)、动态(发动机)生产关键路径模型以及修理预警分析模型,实现了发动机生产全环节生产期量测算、缺件预警及未来时间段发动机修理预警,生产管理部门可根据分析结果及时调整生产计划、配套计划,提前投入修理零部件,大幅度减少修理发动机因缺件等待的时间,周期平均减少2个月,确保了产品按期交付,用户满意度提高了2.01%,达到“很满意”级别。
3.固化生产管理模式,实现发动机生产全过程实时管控,构建生产管控系统
通过梳理生产现状、理清业务数据结构、搭建生产管控平台、固化企业生产管理模式,实现了生产计划、交付、配套、互供半成品、毛坯原材料、售后服务、成本、质量等全过程实时管控;通过可视化手段,建立了领导看板、型号看板、生产中心看板,构建了企业领导层、生产管理层、生产中心三级管控模式,最终形成企业智能化生产管控系统。
4.促进工作模式转变,提升工作效率
通过本成果实施,使企业生产管理从原有的人工准备材料进行定期汇报,逐渐转变为在线实时查看生产信息,减少人工数据收集、处理、汇总、统计,以及报表、汇报材料制作的工作占比,提升基于信息化的数据分析、异常处理、生产持续改进工作占比,充分发挥生产管理人员管理协调能力,提升了工作效率。企业层生产管理人员数较项目开始前减少30%,加班加点现象逐步减少,员工幸福指数逐步提升,员工的质量责任感和使命感不断增强。
5.企业生产管理能力明显提升
航空发动机生产产量提升,2017年企业批生产发动机较上年增长13%;成本费用占营业收入比率94.87%,同上年相比改善0.3%;全员劳动生产率20.29万元/人,同比上年增加4.43%;关键设备平均利用率同比提高5.86%。
随着中国航发南方信息化应用的不断深入,数据已经成为企业的重要资产,是企业未来向智能工厂转变的重要财富,基于数据建立的生产管控系统将不断向横向与纵向扩展,直至覆盖企业全部经营管理、产品设计、生产制造、供应商管理、服務保障等各个业务领域,该成果已取得国家软件著作权,可以在所有离散型制造企业进行推广,具有借鉴意义。