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参观西门子成都数字化工厂,考察西门子成都数字化工厂

作者:高老师    来源:标杆考察游学网    发布时间:2019-08-14 17:36    浏览量:

西门子成都数字化工厂简介

西门子成都数字化工厂是全球第二个数字化工厂,是位于德国安贝格的西门子电子工厂的姊妹工厂,正式名称是:西门子工业自动化产品成都生产研发基地。

西门子成都工厂成立与 2013 年 9 月,员工 370 余名,其中工人 100 多人,每天工作三班,生产西门子工控产品,包括 PLC、人机界面、工业 PC 等,总面积 3.53万平米,其中生产区域 3100 平米。

西门子成都数字化工厂生产的产品既有满足中国国内客户的本地需求,同时也出口到全世界数十个国家和地区,是西门子最先进的工厂之一,也是世界级的数字化制造基地,产品的优良率达到了惊人的 99.9985%,准时交付率达到 98.8%。
参观西门子成都数字化工厂

西门子成都工厂有 50 多名研发人员,这样可以更好、更迅速地满足本地客户的需求,实现研发和生产的无缝连接。因为在新产品研发与生产过程中,产品会不断修改,会存在不同版本在生产过程切换,以及多个版本的产品同时生产的问题。西门子的工控产品在研发过程中,采用了 Siemens PLM Software 的全线产品,包括Teamcenter、Tecnomatix、NX 等,实现了产品设计数字化、产品仿真、制造过程仿真和产品全生命周期管理。在西门子成都工厂,产品的基础数据在 PLM 系统当中,元器件的数据一旦更新,则会自动映射到 ERP系统当中,更新材料的采购价格,并通过 MES 系统更新制造过程中的原材料信息。有些原材料对应的生产工艺有变化,则也会通过系统之间的无缝集成,自动更新。

何谓数字化制造?数字化制造不等于全自动化,在未来十到二十年,主流的制造方式将是人机结合。数字化制造的价值,并不是完全用自动化设备取代人,而是帮助人。例如,拧紧螺丝这个工作,人的优势是灵活、柔性强,可以快速定位,而用电动力矩扳手,可以保证达到工艺和材料要求的拧紧力矩。这种方式在多品种小批量的生产模式中,是很实用的。而如果要实现全自动,则需要频繁变更数控程序。他强调,自动化替代人是趋势,但提高效率是核心要素,而不是成本,质量是关键。高质量并不意味着一定需要高成本,自动化的管理与决策实际上比自动化制造更能够降低成本。
考察西门子成都数字化工厂

数字化制造另一个重要价值是提高效率。中国制造企业更多地是考虑如何控制成本,而西门子更重视提高效率。通过效率的提高,可以在人工成本不增加的同时,增加产能。例如,西门子安贝格工厂 1990 年投产,当时是1 万平米,1000 名员工。25 年之后,产能翻了七番,但面积和人员没有增加。安贝格工厂的产品有几百种,每个订单都包含多种产品。因此,西门子成都工厂综合应用了 SAP ERP 系统和西门子 Simatic IT MES 系统。ERP 系统接到订单之后,自动告知补库,自动计算物料消耗。如果在生产过程中,有一个元器件有问题,则系统会自动停止使用了该器件的产品生产,这些工作可以替代很多白领。例如整个西门子成都工厂的仓库管理人员只有 12 个人,每个班次只有 4 个人。所以,未来企业的管理,可以更多的通过使用软件来替代管理人员。西门子在苏州和德国纽伦堡的仓库与生产通过 MES 系统紧密联系。西门子成都工厂大部分设备是自动采集数据,也大量应用了RFID。在生产过程中,如果数据没有完成采集,流程就通不过。设备的状态,如贴片机和烘箱,通过工业以太网来进行数据采集。
参访学习考察西门子成都数字化工厂

学习收益

零距离观摩西门子数字化工厂布局及工厂运作模式:从产品研发、订单处理到生产调度、数据采集,通过多个信息系统的无缝集成实现闭环;

通过数字技术的应用,实现高效率、高质量:学习西门子生产数字化的实现方式和模式;

通过MES系统和柔性的生产线,实现电子产品的混流生产:学习西门子柔性生产线的布局,了解多产品、多批次产品混流生产模式;

学习西门子人机协作方式,了解信息流在人机交互中应用之道;

与西门子高管、专家面对面,解疑答惑;

考察行程安排

企业可根据自身需求定制相关交流主题!

时间
主题内容
分享嘉宾
08:00-09:00

标杆学习行前引导

西门子成都数字化工厂背景及参访学习行程介绍

随团顾问通过对西门子成都数字化工厂的简单介绍,引导大家对工业4.0、数字工厂、智能工厂的深入思考。

标杆随团顾问
09:00-12:00

深度体验西门子(成都)创新中心

深度体验西门子(成都)数字化工厂

西门子

在职专家

12:00-13:30 午餐,休息  
13:30-17:00

主题交流:(可选)

全球智能制造案例分析&西门子数字化工厂深度解读(1.5h)

企业数字化转型升级之路 明晰路径(1h)

数字化转型升级案例分析和现场研讨(2h)

智能制造前沿&黑科技(2h)

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