面向航空制造的智能生产物流体系研究

2022-04-07 09:00:39 江苏省企业技术改造协会 89

航空工业是体现国家综合国力和军事威慑力的战略性高科技产业, 是衡量国家工业基础、与国防现代化程度的重要标志。航空工业的快速发展和进步对国家的基础工业体系和科学技术发展具有巨大的带动作用和产业辐射效应。航空强国战略的实施,对国家工业和科技发展水平的整体提升具有重大意义。航空工业是凝聚高精尖技术的领域,航空产品属于科研型产业形态,具有技术密集、高度综合、广泛协作等特征,高度依赖于一国的工业基础体系和科技创新体系。因此,航空强国的实现离不开工业水平的不断发展和科技水平的提升。智能制造作为应对未来新一轮工业革命的前瞻性工程,是航空强国目标实现的有力武器。

物流作为制造企业日常基本活动之一,是连接产品研制供应链和生产制造各部分的关键环节,在产品研制、生产过程中有着举足轻重的地位。据统计,在产品生产过程中,用于加工和制造的时问仅为5%~10%。其余90%多的时间消耗在存储、等待加工和运输等不增值状态,物流费用占到总成本的50%。因此物流被看做是企业实现利润增长的下一个“利润源”。航空产品成本的降低、研制周期的缩短是提升航空企业竞争力,早日实现航空强国的有效手段。因此对智能生产物流体系建设方法进行探索,以先进物流管理理念结合智能制造技术方法,提升物流系统的信息化、柔性化、智能化水平,降低产品生产成本,缩短研制周期,对航空强国的建设具有非常重要的意义。

一、航空企业生产物流存在问题

1.1 现代物流管理体系不健全

物流业务稳定高效的运行离不开健全的管理体系,明确的发展战略、完整的管理制度、完善的标准规范、科学的评价体系以及高效的组织管理模式是现代物流管理体系不可或缺的要素。但由于国内航空企业普遍存在重生产轻物流的传统思维定式,对物流的重要性认识程度不够,导致在现代化建设过程中缺乏现代物流发展战略,无法为物流业务的现代化建设提供持续的、系统的支撑和指导。进而导致企业内部缺乏甚至没有现代物流管理制度和覆盖物流业务全流程的标准规范。难以对物流业务进行科学的监控和准确的评价,对运行过程中存在的问题往往只能从点上改进, 无法从根本解决。另外,在组织管理模式上,绝大部分航空企业缺乏自上而下、统一的物流管理组织机构,物流运行处于分散的、初步的功能性管理,缺乏系统的、全局的统筹官控,敏捷性较差、部门壁垒严重,导致了物流各环节衔接不顺畅,整体效率低。

1.2 物流信息化水平低

国内航空制造企业物流信息化水平目前还处于初级阶段,大多航空制造企业只是通过信息化手段实现企业内各环节数据流通,而企业间信息仍处于封闭、孤立的状态,不同设备、不同工位、不同车间仍存在很多的信息孤岛。目前,航空企业内的信息化水平低造成的壁垒已经成为供应链和生产过程的最大阻碍。由于信息化基础过于薄弱,生产过程中信息的传递流通常常出现断点,导致信息不能连续及时传递,出现信息流与物流不同步。造成了物料的等待、仓库的积压等问题,严重影响物流效率。

1.3 物流模式传统

目前,国内航空企业生产物流主要以自营为主,采用传统的面向服务的物料配送模式。车间生产线上物料供给采用被动生产要料方式。即所有物料按类别存放在几个各自孤立的库房。如毛料库房、工装库房、原料库房、样板库房、刀量具库房等,为满足快速增长的产量需求,保证生产加工的连续不断线,各大企业对物流基础设施进行了分散投资和重复性建设,却鲜少用第三方物流(3PL)、第四方物流(4PL)的配送模式以及供应商管库存(VMI)等模式来减少物流成本压力,使运输、库房等物流资源出现严重的浪费,物流成本难以控制。

二、智能物流结构体系设计

在智能制造模式下,利用物联网、大数据、人工智能等技术,将物流各要素连接人网,通过传感器实时采集物流运行过程中的各种数据。供后台大数据系统进行分析处理,根据智能算法给出决策方案,通过集成的物流管控系统对物流资源进行统一的调配、管控,减少因人工经验判断造成的操作错误,提升物流信息集成和业务协同程度。

从业务流程管控和运行支撑层面出发,可以将智能物流系统的总体架构设计为7个层级(如图1所示):执行层、采集层、网络层、数据层、决策层以及管理支撑层和技术支撑层。前五层通过信息流的上下连续流转实现不同业务间的稳定循环,管理支撑层和技术支撑层,通过完善管理体系、优化业务流程和先进的技术方法应用保障物流业务的准时、高效、低成本的运行。

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图1 智能物流系统总体架构

决策层,负责对物流运行过程中各项活动进行决策,并向循环链中各层发出执行命令。该层以物流信息管理平台为依托,依据数据处理、信息分析,并结合支撑层的业务流程、管理策略方案、算法模型,对物流任务、运行问题进行管理决策。

数据层,负责对物流不同过程、不同要素的数据进行存储、处理、挖掘、分析,供其他各层使用。该层以数据库、信息平台为依托,汇聚来自物流各环节不同要素的数据,应用大数据等数据分析处理技术,实现对异构数据的整合和关键信息的挖掘分析等功能。

网络层,负责对物流不同过程、不同要素数据的传输,连接物流过程各要素,消除信息孤岛,实现信息融汇贯通。以工控网、物联网等网络实现信息平台与仓储设备、运输配送车辆、搬运设备设施、物料等的互联互通。

采集层,负责对物流不同过程、不同要素数据信息的采集和对象状态的感知。利用数据采集技术。通过应用传感器、条形码、数据采集终端等设备对物料信息、设备信息、人员信息、环境信息进行采集,供物流系统各要素状态的监控。

执行层,负责物流运行的具体实施,如仓储、运输、配送、搬运、装卸等。接收来自物流管控系统发送的指令。完成相应的工作,并反馈给系统。

管理支撑层,用于支撑物流系统的平稳、有序的运行。该层通过对物流系统业务流程、要素进行梳理,固化流程、明确业务,构建相应的管理制度、标准规范和评价体系,优化组织管理模式,保证物流系统运转过程高效、稳定、规范的进行。

技术支撑层,用于支撑物流系统的高效、合理的运行。该层针对物流系统流程、要素,通过将先进技术、方法、工具、管理策略、管理模式等应用到物流管理全过程,减少物流规划布局过程的浪费,提高物流运行效率。降低物流运行成本。

三、智能生产物流体系建设探索

3.1 管理体系建设探索

智能物流建设的首要目标是建设符合智能化物流管控的现代化管理体系,包括物流制度及标准规范的制定以及高效化的组织管理模式建设。

3.1.1 制度及规范标准制定

制度、规范的制定是基于业务梳理和流程固化。国内很多航空企业对物流业务范畴未形成统一的概念,通常以小物流概念居多,狭隘的将物流限定在配送或运输等周转环节。因此,制定物流制度和标准规范的第一步是理清物流业务和流程,再根据物流业务流程确定分工及管理权责。具体做法如下:

物流业务流程梳理。根据物流全要素(包装、仓储、配送、装卸、搬运、运输、流通加工、物流信息等)及生产现状进行物流业务范畴的界定。基于物流要素为核心,对原材料包装、原材料配送、毛料加工、工序间内部物流周转搬运、各单位间外部物流周转、物料交付配送、物料仓储等进行全流程梳理与固化。

完善物流管控制度。根据物流业务流程梳理,完成物流组织设置、任务分工、职能责任、流程活动、绩效评价等的规定,完善物流管理制度。

建设物流关键环节的标准规范。固化运输、配送、仓储管理流程,从运输、配送器具选择、包装方式、货物固定方式、配送路径等进行配送的全面规范:从仓储货架、存储器具的使用、维护进行规范,对货物台账记录、库存盘点、出入库操作等进行严格要求。

建设物流信息化标准规范。智能制造的基础是信息化。因此信息化标准规范尤为重要。根据物料信息传递需求,对物流各要素的信息载体、信息编码、信息流转等进行统一规范,以及对信息系统间(自动仓储系统、物流管理信息平台)的接口标准进行统一。

3.1.2 评价指标

从经济、高效、准时等维度出发需进行物流成熟度评价模型构建、物流绩效评价指标制定等工作。构建物流成熟度评价模型,如:敏捷能力、仓储管理能力、物流应急能力、物流成本控制能力、信息化水平、自动化水平等的评价模型,用于对企业物流发展水平的监控和评价,及时发现物流能力的短板,进行科学的改进。

另外,制定物流绩效评价指标,用于评价物流管理运营情况,加强物流运营管理。需确定指标的构成。如:在制品周转率、库存周转率、配送准时率、接收及时率、车辆满载率、包装循环利用率等,明确指标的定义,并确定各项指标支撑数据的来源、获取方式、计算公式等。

3.1.3 组织管理模式

在界定物流业务范畴的基础上,对部门分工、物流资源进行整合优化,构建管理专业化、功能集约的物流组织。物流组织功能职责需包含物流全要素(包装、仓储、配送、装卸、搬卸、运输、流通加工、物流信息等),并按要素进行职责细分。在此过程中要改善传统的“纵向一体化”模式,降低管理成本大,借鉴“横向一体化”管理模式.形成了一条贯穿生产制造部分的“链”,通过统一的标准、规范和协同机制,提升物流链各节点能够协同性。

3.2 关键技术建设探索

智能物流系统基础框架可总结为3个“及时”,即为:及时对物流过程的基础数据收集.及时对收集的数据进行分析,及时对分析的结果进行响应。可见数据采集、分析、反馈的相关技术,如:物联网、自动识别、大数据以及人工智能技术等,是智能物流系统建设过程中的关键技术。

3.2.1 物联网

数据是智能化的基础,而物联网是获取数据的关键手段。物联网通过自动感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,实现物物相连。在智能物流建设中开展物联网技术研究,就是要给物流相关资源、物料加上适当的传感器。实时采集物流资源相应的状态数据,并通过网络技术传输至数据处理服务器进行统一的处理和反馈。通过物流物联网的的研究和实施,能够实现物料流转全过程、各要素状态信息的采集、传输、集成,实现运输配送车辆、搬运设备设施等物流资源的互联互通(如图2),提高信息的流通及时率,增强物流系统反应速度。

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图2 物流资源物联网

3.2.2 自动识别技术

在传统的物流系统中,物料的流转常采用单据、凭证等纸质或非结构性电子文档为载体.通过手工记录、邮件传输、人工计算等方法进行物流信息的采集、传递、处理、分析和反馈,不仅极易出错、信息滞后,同时也加大了物流从业人员的工作量和操作难度,并且常因信息延迟或错误,造成物流管理工作难以对物流活动的各个环节进行统筹协调。无法很好的控制物料流转,更无法实现系统的实时监控和及时优化。

自动识别技术是物联网中关键技术。该技术的应用融合了物理世界和信息世界,能够很好的解决传统物流系统中信息无法自动采集、分析的问题。目前常用的自动识别技术包括:条码识别技术、射频识别技术(RFID)、光学字符识别技术(OCR)、磁卡识别技术、图像识别技术、生物识别技术等。在物流系统中应用较为广泛的是条码技术、RFID技术以及图像识别技术等。将条码技术用在物料信息的采集上,能实现物料扫码拣选、扫码出入库、扫码交接、扫码开工等自动化过程,提升过程自动化水平。将RFID技术应用于配送、存储器具上,系统能够及时的定位物料运输、存储器具的位置,从而可以获取物料位置。自动识别技术的应用,能够实时反馈物料流转过程,改善物流过程需人工干预的传统作业方式,提升信息采集准确性、高效性。

3.2.3 大数据

物流系统的稳定运行需与企业其他信息系统,如ERP、MES等,进行信息和业务上的集成,需及时从海量的数据库,包括用户数据库、物料资源数据库、产品 数据库等,获取大量的数据,加之物料流转过程中产生的数据类型繁多,如视频、图片、文本信息、地理位置等,既有结构化的数据表格,也有半结构化的文本、图像数据以及非结构化的空间数据等。如何将手工的、延时的、无序的、碎片化的数据转化成实时的、有序的、集成的信息,是大数据研究要决定的问题,也是构建智能物料决策系统的前提。

物流大数据关键技术通常包括:数据采集管理、分布式存储、实时计算处理技术等。其中数据采集管理 技术包含数据抽取技术、数据清洗技术、数据融合技数据库技术等;分布式存储技术是将分布在不同地方的存储设备组成一个虚拟的存储设备,根据存储资源和需求情况将数据存储在最佳位置,以提高系统的存取效率;实时计算处理技术是将采集到的实时性信息,进行及时高效的处理,快速获取计算结果并运用于物流运行的分析和决策中。

3.2.4 人工智能技术的建设提供保障。

通过物联网、自动识别技术能够对物料的“时空量态”数据进行采集、传递,通过大数据技术能够对海量的、不同结构、无序化、碎片化的数据进行清洗、挖掘、分析,但如何进行科学、最优的决策,则需要相应的规则、算法。人工智能技术的应用是实现物料环节最优决策的有效手段。

目前,人工智能技术应用主要聚焦在:智能搜索、推理规划、模式识别、计算机视觉以及智能机器人等领域。在物流行业中,人工智能技术能够贯穿于物流的各要素,包括仓储、运输、配送、拣选等。例如:在物料的出库拣选、配套过程中,能通过计算机视觉技术、智能机械臂等进行物料自动识别,进行动态拣选配套;在配送环节通过应用智能运输机器人结SLAM(即时定位与地图构建)技术能够选择最优路径,将物料精准配到相应位置:在仓储管理过程中,人工智能技术能够根据不同约束条件,如配套关系、尺寸信息、时效信息、存放经济性、存取效率等,进行充分的优化与学习,从而给出最优的存储位置及库存调整方案。

3.3 集约化管理模式探索

如何实现物流效率的提升和成本的降低是建设智能物流的最大目标。智能物流体系建设除了在管理体系、先进技术方面建设外,还需要从物流模式上进行优化。而集约化物流模式是解决物流运作过程效率低、成本高的有效通道。

(1)集约化物流模式就是要将物流中的所有资源进行集中化,运用信息技术进行统一管控、统一调配,减少资源浪费和非增值环节。航空企业的集约化物流模式建设可以根据航空企业物流发展现状。从如下3个模式开展探索:

(2)仓库集中管理,分散存储模式探索。以物流信息平台为支撑,开展仓储系统“集中管理、分散存储”模式的建设,对分散在部门内的仓储、货架进行资源整合,实现统一管理,协同调拨,充分利用仓储资源,避免仓储使用不均衡。

(3)集货运输模式探索。开展企业各部门间运输资源统一调配,物料集货运输模式建设,统一调配运输配送资源,结合物料配送信息,实现车辆按需派送,物料集中运输,提高车辆装载率、减少运输资源浪费。

(4)供应商管理库存模式。由供应商管理物料库存,并负责将相应物料进行配套、配送到线边物流区域,减少企业库房、配送运营成本。

四、结语

航空强国的建设需要高效、优质、低成本的生产方式,而将智能制造方法技术与现代物流管理理论相结合的智能物流系统必将为航空强国的建设提供保障。


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