干货丨汽车零部件智慧运营系统案例分享

 二维码

新冠肺炎疫情席卷全球,作为全球重要的核心产业之一,汽车工业在疫情冲击下艰难转型。正所谓危中有机,在新冠肺炎疫情蔓延、世界经济下行压力加大、市场需求急剧萎缩的情况下,汽车产业也感受到了产业转型升级的必要性与紧迫性。


在此前文章中,我们分别分享了傲林科技交付团队视角下的钢铁冶金、工业食品、3C电子等行业的数字化转型成功案例,本期我们将分享汽配行业的数字化转型成功案例。





     一、企业概况     


由于汽配产业链复杂,其数字化转型是一项“知易行难”的大工程。相较而言,某大型汽车零配件企业抓住了数字化机遇,先于其它企业实现了智能制造的转型升级,总体智能制造水平较高。目前已基本完成了自动化、信息化与精益化改造。


不可置否,该企业在数字化转型上一直处于前沿位置,先后完成了自动化、信息化与精益化改造,但在向数字化工厂转型过程中依然面临以下几点挑战:


  • 生产管理过程中的“信息孤岛”问题。汽配行业在离散制造中属于数字化基础较好的领域,CAD、MES、ERP等工业软件应用相对普及。但以往的数字化管理多是各个业务部分“各自为战”,不同软件之间的数据无法互通、信息难以高效流转,导致运营管理决策和生产制造情况存在脱节,严重影响企业运行的效率。


  • 难以实现管理的问题。该零部件企业的工艺、质量、设备管理还处于较为粗放的状态,暂未实现精益化、透明化管理,缺少对工艺数据、质量数据的汇聚分析,难以精准发现并识别实现生产过程中的问题,无法快速溯源、及时纠偏。


  • 缺乏基于数据分析开展科学决策的问题。企业数字化管理停留在数据可视化大屏层面,缺少基于人工智能、数字孪生等技术的数据分析挖掘,无法形成基于量化结果的决策建议,一定程度上制约限制了企业管理者快速决策、科学决策的目标。





     二、建设内容     

针对该大型汽车零部件企业面临的“信息孤岛”、良好的管理、缺乏基于数据分析开展科学决策等问题,傲林科技通过自主研发的 “企业级数字孪生”,从“供产销”经营铁三角切入,结合企业生产运营“人机料法环财”等全局数据,量化评估企业生产经营状态,预警运营事件风险,提供生产数据的多维聚合,形成闭环式分析模型,实现关键业务场景下针对不同业务目标的动态的方案。

建设路径

第一步:以数据价值为导向的产品和应用融合支撑转型

第二步:构建汽车行业数字化平台运营管理体系

第三步:通过企业级数字孪生建设“AI决策”闭环路径

第四步:打通汽车行业数智化转型全环节

建设方向

通过汽车制造行业数智化建设路径,为该汽车零部件企业在综合运营、事件风险、财资、采购、库存、销售等方面提供了全面的经营优化建议,管理者可凭借智慧运营决策系统,为企业实现降本增效的经营目标。

  1. 综合运营分析。围绕资金流和资产流,形成闭环式的分析模型,量化评估企业生产经营状态,发现事件风险。

  2. 事件风险分析。根据不同级别管理者的决策需求,制定事件清单、风险清单,对具体事件风险进行影响分析、辅助决策分析,通过记录管理者的最终决策,不断优化模型,提供更有针对性的决策支持能力。

  3. 财资透视分析。围绕财务指标,对企业整体收入/支出情况、资产资金占用情况、资金资产转化效率、现金流情况、经营成本等综合分析。

  4. 采购与库存优化。主要针对采购计划、资金资产占用、采购成本、库存水位、供应商/在途/库存、可用资金和信用等分析,以及适时、适量、适价、适质评价分析。

  5. 设备透视分析。主要针对设备备件和维修成本等业务进行分析。基于备品备件所占用的成本进行分析和预测,可查看历史报告,包括年盘、月盘、KPI、风险事件总结。

  6. 销售透视分析。主要针对营收、销量、订单完成情况、库存、价格与市场、售后与服务反馈、销售产品结构与盈利提供分析及决策支持。

应用场景

该系统适用于协同研发设计、协同生产服务、设备协同作业、柔性生产制造等智能化制造场景及销售预测、需求管理等数字化管理场景。





    三、转型价值     


数字化浪潮下,汽配行业已展开了一场浩浩荡荡的数字化转型升级之旅,如今行业内正处于数字化1.0到2.0的过渡阶段,也是从线性协同、网络协同到跨生态协同升级的演变阶段。对我们而言,傲林科技解决的不再是各业务口的“部门问题”,而是企业经营的全盘问题。就辅助企业经营决策场景而言,汽车零部件智慧运营系统更具有针对性,性价比更高,价值更显性,亦更具有前瞻性。


通过自主研发的智慧运营系统,该零部件企业以数据驱动业务运营复建和优化,为其生产经营提供“智能大脑”,以更快、更好、更扎实地达到跨生态协同的数字化变革目标。


傲林一直致力于为汽车零部件企业实现数智化转型升级。以企业管理层的困惑、痛点、需求为问题源点,通过“数字孪生系统”建设,支撑企业完成现代化“AI决策“建设,在生产、采购、库存、设备健康分析、能源优化等经营决策领域取得了非凡的成绩与成果。现已帮助多家企业在经营、生产、管理等方面取得了显著成效,成功实现企业智慧经营的长期战略目标。