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    基于“大數(shù)據(jù)”的樣車試制準(zhǔn)備工作評(píng)價(jià)模型

    2019-12-10 09:08張浩亮
    時(shí)代汽車 2019年16期
    關(guān)鍵詞:模塊化標(biāo)準(zhǔn)化大數(shù)據(jù)

    摘 要:以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建起包含實(shí)體需求計(jì)劃、物料清單準(zhǔn)備等13項(xiàng)量化指標(biāo)的樣車試制準(zhǔn)備工作評(píng)價(jià)模型;結(jié)合整車架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn),使用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)歸納法對(duì)子系統(tǒng)試驗(yàn)零件需求做了標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化定制,解決了計(jì)算機(jī)自動(dòng)創(chuàng)建試驗(yàn)零件清單的企業(yè)課題;使用動(dòng)態(tài)模擬法對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)均衡問(wèn)題做了預(yù)測(cè)、分析和方案優(yōu)化。經(jīng)實(shí)測(cè)比較:提高了樣車子系統(tǒng)試驗(yàn)清單正確度20%,節(jié)約物料成本3%以上,人工工時(shí)減少3000小時(shí)每年,均衡了倉(cāng)儲(chǔ)計(jì)劃,降低空置率20%,減少面積5000平米以上。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);樣車試制;標(biāo)準(zhǔn)化;模塊化

    1 概述

    按照十三五規(guī)劃綱要,中國(guó)汽車行業(yè)規(guī)劃了一幅汽車智能制造戰(zhàn)略的全景圖,這就是依靠數(shù)字化、感知與互聯(lián)技術(shù),智能分析與預(yù)測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)整車制造工程開(kāi)發(fā)及制造運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)不斷優(yōu)化完善,為客戶提供創(chuàng)新的汽車產(chǎn)品和服務(wù)。對(duì)于樣車試制而言,基于大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的數(shù)字化智能開(kāi)發(fā)技能將是未來(lái)主流發(fā)展方向。

    2 對(duì)大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)生態(tài)鏈作用的理解與認(rèn)識(shí)

    大數(shù)據(jù)(big data),指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)[1]。

    大數(shù)據(jù)具有5V特點(diǎn):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價(jià)值密度)、Veracity(真實(shí)性)。

    汽車大數(shù)據(jù)可以簡(jiǎn)單概括為在汽車設(shè)計(jì)研制試驗(yàn)生產(chǎn)銷售中獲得的用于設(shè)計(jì)、決策、流程優(yōu)化的海量信息資產(chǎn),是一個(gè)企業(yè)長(zhǎng)期積累和未來(lái)發(fā)展的的重要戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)手段。

    3 目前國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)&智能制造在汽車行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

    隨著互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)融合創(chuàng)新的發(fā)展,智能制造時(shí)代的到來(lái)和工業(yè)4.0的發(fā)展,促進(jìn)我國(guó)工業(yè)由傳統(tǒng)的制造業(yè)不斷向數(shù)字化和智能化方向發(fā)展。隨著工業(yè)4.0概念的引入,工業(yè)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了新一輪的全球性革命,新型工業(yè)體系最核心的就是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與工業(yè)的融合發(fā)展,工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0最核心的支撐之一,工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將帶來(lái)工業(yè)生產(chǎn)與管理環(huán)節(jié)的極大的升級(jí)和優(yōu)化,其價(jià)值已經(jīng)得到了全球的認(rèn)可。

    近年來(lái),隨著全球工業(yè)化改革的發(fā)展,全球工業(yè)大數(shù)據(jù)的規(guī)模不斷增加。至2017年全球工業(yè)大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)規(guī)模為201億美元,當(dāng)年全球大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模為394億元,工業(yè)大數(shù)據(jù)占全球大數(shù)據(jù)總規(guī)模超過(guò)50%,可見(jiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為全球大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的主要的領(lǐng)域。未來(lái),在以德國(guó)為代表的工業(yè)4.0深化發(fā)展及其他國(guó)家智能制造的發(fā)展,預(yù)計(jì)2020年全球工業(yè)大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)規(guī)模為480億美元,占大數(shù)據(jù)總規(guī)模的比重約為60%。

    智能制造發(fā)展,中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)空間較大。從全球工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀反觀我國(guó)工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,目前工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值利用及其有限,但是近年來(lái),智能制造、工業(yè)4.0發(fā)展概念對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和智能化的引入對(duì)推動(dòng)我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用[2]。

    在汽車行業(yè)十三五規(guī)劃中基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化技術(shù)已經(jīng)成為汽車設(shè)計(jì)、制造、銷售、售后的全生命周期分析最主要工具,尤其在產(chǎn)品設(shè)計(jì),工藝工裝設(shè)備開(kāi)發(fā),樣車試制,樣車試驗(yàn),生產(chǎn)制造運(yùn)營(yíng),銷售和售后等等環(huán)節(jié)起到了無(wú)可替代的作用。建設(shè)數(shù)字化環(huán)境,打造數(shù)字化能力成為整個(gè)汽車行業(yè)生態(tài)鏈的基礎(chǔ)。

    4 樣車試制準(zhǔn)備工作的評(píng)價(jià)模型

    4.1 研究目標(biāo)背景

    樣車試制是汽車研發(fā)制造的重要一環(huán),歐美汽車企業(yè)英文全一般稱 Pre-Production-Operation(以下簡(jiǎn)稱PPO),指在工廠大批量生前所有物理造車活動(dòng)的總稱[3]。為試驗(yàn)提供實(shí)體車輛。樣車試制車間PPO承擔(dān)著五大核心業(yè)務(wù):

    4.1.1 按時(shí)交付符合試驗(yàn)要求的試驗(yàn)實(shí)體Delivery on time

    4.1.2 設(shè)計(jì)驗(yàn)證Design Verification

    4.1.3 工藝驗(yàn)證Process Verification

    4.1.4 第一次的整車生產(chǎn)啟動(dòng)IV First Launch

    4.1.5 先行先試Early & Pilot Implementation,

    見(jiàn)圖1

    本文主要首先介紹樣車試制準(zhǔn)備工作評(píng)價(jià)模型,其次介紹如何以數(shù)字為基礎(chǔ),分析、預(yù)測(cè)及優(yōu)化評(píng)價(jià)模型,從而實(shí)現(xiàn)試制準(zhǔn)備狀態(tài)跟蹤控制、評(píng)估、為降低成本縮短試制時(shí)間,推進(jìn)工業(yè)(大)數(shù)據(jù)在樣車試制準(zhǔn)備階段的應(yīng)用與標(biāo)準(zhǔn)建立,實(shí)現(xiàn)智能分析和決策的初步應(yīng)用。關(guān)于試制制造階段和試驗(yàn)階段的內(nèi)容暫不作為課題研究。

    4.2 評(píng)價(jià)模型建立和需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題

    關(guān)鍵問(wèn)題一:為試制準(zhǔn)備工作建立數(shù)字化、可評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn);

    關(guān)鍵問(wèn)題二:通過(guò)數(shù)字化評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)庫(kù)建立,優(yōu)化各項(xiàng)準(zhǔn)備工作。

    4.3 模型架構(gòu),見(jiàn)圖2

    1.22.23.2

    4.4 樣車試制準(zhǔn)備工作的評(píng)價(jià)指標(biāo)要求

    4.4.1 Properties / ADV Plan Review實(shí)體需求和分析開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證計(jì)劃

    1.2.12.2.13.2.14.2.1定義:樣車試驗(yàn)實(shí)體需求計(jì)劃Pre-Production Properties Requirements簡(jiǎn)稱PPPR;分析開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證計(jì)劃Analysis Development & Validation簡(jiǎn)稱ADV。

    指標(biāo)或內(nèi)容:整車Vehicle、子系統(tǒng)分總成Buck和零部件Kits需求符合項(xiàng)目要求。

    大數(shù)據(jù)要求:實(shí)體需求、交付狀態(tài)、交付時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)化,建立數(shù)據(jù)庫(kù),見(jiàn)圖3。

    4.4.2 PPO Build Schedule 樣車試制計(jì)劃

    定義:樣車試制計(jì)劃,包括車身、油漆、總裝、電器刷新、質(zhì)量檢查等活動(dòng)。

    指標(biāo)或內(nèi)容:各項(xiàng)時(shí)間節(jié)點(diǎn)(如:物料到達(dá)MRD、開(kāi)始試制SOB、首車完成FIVC/FNCTC、試制完成EOB),車輛技術(shù)參數(shù),車輛編號(hào),VIN 號(hào),動(dòng)力總成和交付時(shí)間等內(nèi)容。

    大數(shù)據(jù)要求:工時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化,見(jiàn)圖4。

    4.4.3 預(yù)算和使用計(jì)劃

    定義:試制階段發(fā)生的相關(guān)費(fèi)用和每月預(yù)計(jì)發(fā)生支出

    指標(biāo)或內(nèi)容:確保費(fèi)用使用計(jì)劃性/可控性/經(jīng)濟(jì)性。包含:差旅、人工/設(shè)備工時(shí)、物料費(fèi)用、車身工裝夾具軟模、總裝工裝、物流倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸,進(jìn)口關(guān)稅等;

    大數(shù)據(jù)要求:運(yùn)用大數(shù)據(jù)指定樣件價(jià)格倍數(shù)系數(shù)和費(fèi)用計(jì)算公式,確保試制費(fèi)用的有效和成本控制下降。

    4.4.4 Quality Control Plan 造車質(zhì)量控制計(jì)劃

    定義:試制過(guò)程中對(duì)特定質(zhì)量要求的抽檢和過(guò)程控制。質(zhì)量計(jì)劃根據(jù)車型配置進(jìn)行抽檢,占用試制的時(shí)間,隸屬于試制計(jì)劃。

    指標(biāo)或內(nèi)容:白車身測(cè)量、車身評(píng)審、車身稱重、白車身氣密性試驗(yàn)、雨淋試驗(yàn)(無(wú)內(nèi)飾)、整車氣密性試驗(yàn)、外飾間隙及平整度測(cè)量、內(nèi)飾間隙及平整度測(cè)量、全球客戶評(píng)審和管路評(píng)估等。

    大數(shù)據(jù)要求:抽檢項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)化,工時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化,見(jiàn)圖5。

    4.4.5 BOM Issue Review ?物料清單準(zhǔn)備問(wèn)題

    定義:因?yàn)殚_(kāi)發(fā)階段存在的設(shè)計(jì)方案、工藝方案的不確定性、信息不完整性和許多條件限制,導(dǎo)致的BOM的偏差,試制前需關(guān)閉。

    指標(biāo)或內(nèi)容:零件缺失或多余,對(duì)手件斷點(diǎn)不一致,扭矩錯(cuò)誤、配置不正確、工藝缺失,單車數(shù)量不正確等。

    4.4.6 Electrical: A-Frame/Bench Status readiness(LAB CHECK) 電器刷新

    定義:電子相關(guān)零件的交付計(jì)劃滿足試制計(jì)劃要求,臺(tái)架試驗(yàn)通過(guò)或雖然存在問(wèn)題,但能辨識(shí)出根本原因,有解決方案并滿足試制計(jì)劃要求試制。

    指標(biāo)或內(nèi)容:電子相關(guān)零件、電子回路、整車電器功能圖的提前檢查驗(yàn)證,確保問(wèn)題在試制前關(guān)閉。

    4.4.7 Bench / Software / Calibrations readiness電子刷新軟件和標(biāo)定文件準(zhǔn)備狀態(tài)

    定義:電子刷新軟件和標(biāo)定文件準(zhǔn)備狀態(tài)。

    指標(biāo)或內(nèi)容:所有軟件和標(biāo)定軟件在工程臺(tái)架上驗(yàn)證過(guò)狀態(tài)同試制狀態(tài)一致,見(jiàn)圖6。

    4.4.8 GA/BIW Process Information/PAD Product Assembly Document.工藝準(zhǔn)備

    定義:車身焊接和總裝裝配工藝文件準(zhǔn)備活動(dòng)。

    指標(biāo)或內(nèi)容:車身有焊點(diǎn)涂膠信息、焊接順序、焊接設(shè)備和焊接螺母螺柱等;總裝有裝配順序、裝配工具、扭矩、涂膠、加液排氣等。

    大數(shù)據(jù)要求:焊接參數(shù)、扭矩、焊接設(shè)備、裝配工具等標(biāo)準(zhǔn)化、柔性化。

    4.4.9 Fixture Status 工裝/夾具準(zhǔn)備狀態(tài)

    定義:車身焊接和總裝裝配工裝/夾具準(zhǔn)備活動(dòng)。

    指標(biāo)或內(nèi)容:車身:焊接夾具、檢具、焊槍、激光焊機(jī)及程序、其他焊接設(shè)備;

    油漆:符合車型要求和油漆線通過(guò)性的車身雪橇;

    總裝:總裝夾具和裝配工具。

    大數(shù)據(jù)要求:建立工裝設(shè)備和工具數(shù)據(jù)庫(kù),提高標(biāo)準(zhǔn)化、柔性化和使用率。

    4.4.10 Fidelity Status & Retrofit Plan 返修計(jì)劃

    定義:特殊情況下,由于工程設(shè)計(jì)變更導(dǎo)致零件開(kāi)發(fā)進(jìn)度不能滿足試制試驗(yàn)計(jì)劃。為確保進(jìn)度,在不影響前期試驗(yàn)的情況下,采用零時(shí)替代件(如海外進(jìn)口件和軟模件)試制。車輛交付后或試驗(yàn)前,由工程進(jìn)行返修更換成正式零件滿足試驗(yàn)要求的計(jì)劃。

    4.4.11 PPQP Status 試制零件質(zhì)量控制文件簽署

    定義:Pre-Production Part Quality Process生產(chǎn)前零件質(zhì)量控制流程,關(guān)鍵零件的尺寸、功能、材料符合設(shè)計(jì)要求,由工程批準(zhǔn)合格。

    4.4.12 Material Status ?物料狀態(tài)

    定義:樣車試制前的物料率到達(dá)狀態(tài),最重要指標(biāo)之一。

    指標(biāo)或內(nèi)容:物料到達(dá)率

    大數(shù)據(jù)要求:緊固件數(shù)據(jù)庫(kù)、油液數(shù)據(jù)庫(kù)、JIT 數(shù)據(jù)庫(kù)。

    4.4.13 PPO Readiness 現(xiàn)場(chǎng)準(zhǔn)備

    定義:人員、場(chǎng)地準(zhǔn)備情況。

    指標(biāo)或內(nèi)容:工藝文件準(zhǔn)備、技師培訓(xùn)、物流準(zhǔn)備和電子看板等。

    大數(shù)據(jù)要求:Lesson Learn數(shù)據(jù)庫(kù)

    小結(jié):以上指標(biāo)構(gòu)成了樣車試制準(zhǔn)備工作評(píng)價(jià)模型,項(xiàng)目管理層在開(kāi)閥會(huì)上評(píng)審這些指標(biāo)。若按時(shí)完成計(jì)10分;若未按時(shí)完成,但有后續(xù)計(jì)劃并且不影響造成計(jì)劃,作為有條件滿足計(jì)6分;若無(wú)法滿足影響計(jì)劃,計(jì)0分。項(xiàng)目總體狀態(tài)Q為所有指標(biāo)分值匯總Σ=Deliver1+Deliver 2+,……,+ Deliver i; i—評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù),目前為13,如果任意一項(xiàng)Deliver i=0,試制不滿足開(kāi)閥條件,計(jì)劃調(diào)整延后直到滿足;如果任意項(xiàng)Deliver i>0,試制滿足開(kāi)閥條件,按計(jì)劃開(kāi)始。項(xiàng)目總體狀態(tài)Q的分值體現(xiàn)了項(xiàng)目準(zhǔn)備情況的優(yōu)良程度,通過(guò)數(shù)據(jù)分析和項(xiàng)目間橫向?qū)Ρ瓤梢缘贸瞿男┬枰倪M(jìn),并指導(dǎo)后續(xù)項(xiàng)目PDCA 優(yōu)化,見(jiàn)圖7。

    5 大數(shù)據(jù)分析在模型中的應(yīng)用

    5.1 基于大數(shù)據(jù)的Buck需求標(biāo)準(zhǔn)化模塊化定制

    在整個(gè)樣車試制準(zhǔn)備工作評(píng)價(jià)模型和樣車五大核心業(yè)務(wù)中,物料準(zhǔn)備工作是所有工作的前提基礎(chǔ)。根據(jù)本文4.1章所闡述,實(shí)體需求來(lái)源于工程,以PPPR 的形式發(fā)布。

    5.1.1 實(shí)體需求分為三類:整車VEH、子系統(tǒng)BUCK、零部件KIT;

    5.1.1.1 整車需求:含耐久性試驗(yàn)、冬季試驗(yàn)等,約68種;

    5.1.1.2 子系統(tǒng)需求:含門(mén)開(kāi)關(guān)試驗(yàn)、門(mén)板振動(dòng)異響實(shí)驗(yàn)、內(nèi)凸等臺(tái)架試驗(yàn)約40種左右;

    5.1.1.3 零部件需求:含A-FRAMING電子臺(tái)架 ,MCM尺寸匹配散件。

    其中子系統(tǒng)BUCK定義:樣車車間組裝的用于工程臺(tái)架試驗(yàn)的非完整整車的、局部子系統(tǒng)的試驗(yàn)交付物。Buck按用途大致有 40多種 ,覆蓋試驗(yàn)認(rèn)證、整車、工程支持等主要業(yè)務(wù)部門(mén)需求。

    5.1.2 BUCK問(wèn)題表現(xiàn):

    5.1.2.1 命名標(biāo)準(zhǔn)和零件挑選標(biāo)準(zhǔn)缺失;

    5.1.2.2 零件挑選缺乏指導(dǎo)書(shū),相同試驗(yàn)不同項(xiàng)目所挑選的零件有差異,邏輯關(guān)聯(lián)性不強(qiáng),個(gè)人經(jīng)驗(yàn)依賴過(guò)多;

    5.1.2.3 業(yè)內(nèi)采用看數(shù)模勾選工作量大,效率低下,不便推廣,不容易形成標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)模式。如北美、韓國(guó)試制工廠。

    5.1.3 影響后果:

    5.1.3.1 清單輸出存在少、漏、錯(cuò)&多選的普遍情況;

    5.1.3.2 影響物料準(zhǔn)備、裝配正確、導(dǎo)致浪費(fèi);

    5.1.3.3 交付不及時(shí)性、不正確性,增加大量的檢查和二次返修工時(shí);

    5.1.3.4 影響試驗(yàn)進(jìn)度,對(duì)整個(gè)項(xiàng)目系統(tǒng)開(kāi)發(fā)造成潛在風(fēng)險(xiǎn)。

    5.1.4 解決方案

    我們提出運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析手段,結(jié)合工程整車VPPS結(jié)構(gòu)對(duì)BUCK零件做標(biāo)準(zhǔn)化模塊化定制解決方案。具體步驟:

    5.1.4.1 BUCK需求標(biāo)準(zhǔn)化:整合40種基本試驗(yàn)需求并標(biāo)準(zhǔn)化;

    5.1.4.2 數(shù)據(jù)采集:2008~2019 年; 91個(gè)項(xiàng)目;4200個(gè)BUCK;839000條零件記錄;

    5.1.4.3 結(jié)合整車結(jié)構(gòu)VPPS樹(shù),參數(shù)字段VPPS/UPS/FNA提取,BUCK標(biāo)準(zhǔn)化模塊化定制,建立數(shù)據(jù)庫(kù),見(jiàn)圖8。

    5.1.4.4 程序開(kāi)發(fā):C+、Java、EXECL宏。實(shí)現(xiàn)單車BOM,BUCK零件自動(dòng)挑選,清單輸出,錯(cuò)誤提示等功能。

    5.1.4.5 驗(yàn)證實(shí)施

    5.1.4.5.1 隨機(jī)選取某一項(xiàng)目/車型單車BOM 完成特定實(shí)驗(yàn)用途BUCK 清單生成;

    5.1.4.5.2 現(xiàn)場(chǎng)制造檢驗(yàn),迭代修正;

    5.1.4.5.3 重復(fù)多個(gè)項(xiàng)目后,修正后推廣使用,見(jiàn)圖9。

    5.1.4.6 后期維護(hù)。VPPS 結(jié)構(gòu)定期會(huì)升級(jí)更新,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)保持一致。同時(shí)收集現(xiàn)場(chǎng)發(fā)現(xiàn)的新問(wèn)題PDCA改進(jìn)。

    5.1.4.7 多個(gè)項(xiàng)目試制裝配驗(yàn)證后,課題達(dá)到預(yù)期效益:

    5.1.4.7.1 實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、可以復(fù)制;

    5.1.4.7.2 提升BUCK BOM正確性20% ,清單變更數(shù)量平均減少30項(xiàng);

    5.1.4.7.3 降低物料成本浪費(fèi)3%,每年約30萬(wàn)人民幣;

    5.1.4.7.4 縮短工時(shí)6人周/項(xiàng)目,平均每年3000小時(shí);

    5.1.4.7.5 降低BUCK 交付物延誤和錯(cuò)漏風(fēng)險(xiǎn);

    5.1.4.7.6 建立起大數(shù)據(jù)庫(kù)。

    5.2 數(shù)據(jù)分析物料倉(cāng)儲(chǔ)計(jì)劃,提高倉(cāng)庫(kù)利用率

    大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)方法同樣可以運(yùn)用于樣車試制的倉(cāng)儲(chǔ)物流方案。本人2009發(fā)表于《工業(yè)工程與管理》核心期刊中的《項(xiàng)目中的倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化方案》曾做專門(mén)研究[4]。研究方法:采集數(shù)據(jù)、建立起樣車試制物料倉(cāng)儲(chǔ)管理的數(shù)學(xué)模型,分析各個(gè)參數(shù)變量的變化趨勢(shì),運(yùn)用運(yùn)用動(dòng)態(tài)模擬法(Dynamic simulation)求解得出最優(yōu)實(shí)施方案,完成課題目標(biāo)。

    5.2.1 模型要點(diǎn):

    5.2.1.1 在各種約束條件下倉(cāng)儲(chǔ)總體方案必須最大限度地滿足所有項(xiàng)目樣車物料周轉(zhuǎn)運(yùn)行;

    5.2.1.2 模型地最優(yōu)計(jì)算,能使庫(kù)容面積和零件批次保有量,盡可能小。

    5.2.2 步驟如下:

    5.2.2.1 運(yùn)用動(dòng)態(tài)模擬法(Dynamic simulation),提前采集預(yù)測(cè)期內(nèi)所有項(xiàng)目的樣車需求數(shù)據(jù),在同一個(gè)物流儲(chǔ)運(yùn)標(biāo)準(zhǔn)下按顆粒度不同需要繪制趨勢(shì)圖,從而模擬不同時(shí)間庫(kù)容情況來(lái)預(yù)測(cè)庫(kù)容。根據(jù)趨勢(shì)圖規(guī)劃物流倉(cāng)儲(chǔ)計(jì)劃,物流倉(cāng)儲(chǔ)量(PLAN)必須大于等于綜合項(xiàng)目計(jì)劃需求總量(ΣPPPR)同保險(xiǎn)余量(T)之和。ΣPPPR= PPPR1 +PPPR2 +,……,+PPPRi;i—全年項(xiàng)目個(gè)數(shù)。

    5.2.2.2 尋取峰值,協(xié)調(diào)各項(xiàng)目在人力、機(jī)器設(shè)備、物料、場(chǎng)地資源參數(shù)變量的分配均衡,在滿足用戶需求的前提下調(diào)整資源參數(shù)和時(shí)間軸的分布,削峰填谷制定合理計(jì)劃, 見(jiàn)圖10。

    5.2.3 小結(jié):

    所有的這一切都應(yīng)體現(xiàn)成本管理的價(jià)值理念,以降低浪費(fèi)為核心,控制預(yù)算成本。所用工具就是基于大數(shù)據(jù)下的動(dòng)態(tài)模擬法(Dynamic simulation)運(yùn)算。約束條件是需求計(jì)劃、時(shí)間、空間、人員設(shè)備等。

    6 結(jié)語(yǔ)

    跨入21世紀(jì)大數(shù)據(jù)、智能制造、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異,人類正處于又一次科學(xué)技術(shù)革命的零界點(diǎn),我們的生活生產(chǎn)也必將開(kāi)始一個(gè)全新時(shí)代。

    工業(yè)化信息化相結(jié)合的工業(yè)2.0國(guó)家戰(zhàn)略為各行業(yè)發(fā)展指明了方向,汽車制造行業(yè)在這迅猛浪潮中面臨著巨大的變革、機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

    本文提出的基于大數(shù)據(jù)處理的樣車試制準(zhǔn)備工作評(píng)價(jià)模型只是站在自身行業(yè)部門(mén),對(duì)智能制造和大數(shù)據(jù)運(yùn)用的一次探索實(shí)踐。其發(fā)展運(yùn)用是一個(gè)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的過(guò)程,有賴于在今后工作和項(xiàng)目實(shí)踐中的不斷改進(jìn)。

    接下來(lái)應(yīng)重點(diǎn)圍繞以下兩點(diǎn)開(kāi)展工作:

    6.1 對(duì)項(xiàng)目工作做開(kāi)放式調(diào)研,依托企業(yè)智造創(chuàng)新發(fā)展方向,優(yōu)化模型,使之能夠適用于更多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)需求。

    6.2 圍繞數(shù)字化技術(shù),建立起有效的大數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)提高積累分析篩選應(yīng)用能力,實(shí)現(xiàn)“智能化工廠”的目標(biāo)。

    參考文獻(xiàn):

    [1][英]維克托·邁爾-舍恩伯格(VIKTOT MAYER-SCHONBERGER)著 周濤 譯 .《大數(shù)據(jù)時(shí)代》[M].浙江人民出版社,2012.

    [2]《國(guó)家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》,工業(yè)和信息化部、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì),2015.

    [3]DON SMITH. ?Global Vehicle Development Process 5.1 [OL]. 17Dec.10th. http://vdp.gm.com/gvdp

    [4]張浩亮.項(xiàng)目中的倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化方案[J].《工業(yè)工程與管理》,2009,14(期)58~59.

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