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福州京东方:数据驱动精益生产,一个项目收益超3600万

   2024-12-03 26
  • 客户名称:福州京东方光电科技有限公司
  • 企业规模:大型
  • 合作厂商:帆软软件有限公司
  • 合作产品:FineReport
导读

福州京东方数据分析项目的第一要务是推动精益生产。因BO与MES Report需要花费大量人力和时间来制作报表,福州京东方引入了FineReport。针对设备OEE指标,通过关键因素梳理和统一算法设计,在FineReport上搭建了一套完善的OEE指标透明化展示体系,项目收益超3600万。另外,对于生产部门和职能部门的需求,FineReport也能够很好地满足,节省了100余万的人力成本,提高了职能部门效率。

企业简介

福州京东方光电科技有限公司(以下简称“福州京东方”)是京东方科技集团的下属子公司,成立于2015年5月13日,建筑面积约98万m2·,拥有一条自主知识产权的TFT-LCD·8.5代线,是全球LCD领域最具技术水平的产线,该生产线总投资人民币300亿元。公司将采用自主研发的MMG(Multi·Model·Group)技术,并导入智能工厂理念,利用现代化技术实现办公、管理及生产自动化,全面提升企业综合实力和行业竞争力。

项目背景

福州京东方G8.5(集团内部代号B10)是福州国家级新区获国务院批复后动工建设的首个重大产业项目,也是迄今为止福州市电子信息产业中单体投资最大的项目。项目总投资约300亿元,设计产能120K/月。我司于2017年1月正式建成投产,2018年3月达成150K目标产能,2019年5月达成165K历史最大产能。

LCD制造行业具有生产自动化程度高,生产数据量规模庞大,底层数据需多重关联分析等特征。B10现有的数据分析工具为SAP BO与C/S架构的MES Report ,在产能爬坡与精益管理提升的过程中,数据分析的重要性日益凸显。BO与MES Report因为种种原因的限制,往往需要投入大量的人力刷取报表,制作汇总。而在此过程中又引入了人工处理数据的误差,甚至是恶意修改。为了做好数据透明化,通过数据发现问题,改进生产,减少人工处理工作量,更好的帮助领导决策,我们在评估过后选择FineReport。

应用场景

1. 设备OEE指标分析-数据驱动精益生产

设备综合效率是Overall Equipment Effectiveness,简称OEE。一般,每一个生产设备都有自己的理论产能,要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE就是用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率,它是一个独立的测量工具,是制造业行业精益生产理念的重要体现之一。

LCD制造产业的设备均造价不菲且能耗巨大,低下的生产效率会导致高昂的分摊成本,使企业整体盈利能力变弱。因此,提升单位时间产能一直是B10的核心研究课题。B10工厂有各种设备1200余台,设备单元共计7100余个,因设备运营和管理方式不同,无法与集团内其他分公司做准确对标,同时无法评估其他分公司改善措施导入的可行性。其中部分分厂线别稼动率存在手动统计,未导入系统监控,无法检验其数据合理性,存在掩盖问题且无法追责的情况,手动统计数据也大大增加了一线员工工作量,对于工厂人力优化形成负担。如何通过数据挖掘设备的最大生产力,推动设备保持高稼动率稳定生产,成了当务之急。

为了实现OEE指标透明化,我们对OEE指标的数据因子进行了详细分解:

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OEE指标中的关键成功因素为时间稼动率,良品率,以及性能TackTime。为此我们对所有设备的MachineState进行标准化管理,通过MES和EAS自动记录设备每一次符合基准的设备状态变更,建立一套符合各设备生产规则的良率和TackTime统一算法。完成了基础数据层面的准备后,通过FineReport的大屏展示与报表开发出一整套完善的OEE指标透明化展示体系。

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每月Summary看板

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每日Daily看板

每一个设备OEE指标的异常,都可以在系统上直接钻取查询得到是哪一个细分指标异常,可以通过一个报表直接定位到设备运营问题点,无须再指派担当工程师做问题调查,结果汇报。问题追踪,责任划分,变得轻松无比。

OEE数据透明化分析消除了手工刷数和统计的工时和误差,每日节省各分厂人工工时62H/Day,瓶颈工序OEE提升至89%,同比去年提升6~8个百分点,指导产能提升超过10K,此项目合计收益超过3600万。

2. 生产报表自动生成-优化员工人力分配

原先每天早上生产部门需要在MES Report或者各自的BO上刷取详细数据在Excel上汇总制作科室日报,然后由制造部汇总成分厂日报,呈现在各早会或技术周会等会议场景。对于产能类的数据汇总过程较为简单,但是良率以及WIP在工品等指标数据刷取缓慢,且汇总复杂。从06点后刷取数据开始到日报制作完毕可能需要花费3~5个人半小时的时间,这还是基于在Excel模板完全使用的情况,此项简单但又重复性的工作会对工厂紧缺的人力资源分配产生较大影响。

我们在收集了工厂的需求后按照紧要程度与收益性排序后,着手开始通过FineReport开发看板与各类生产报表。对于生产类的报表,各项逻辑限制往往比较复杂,甚至是Excel的每个单元格中写满了公式,得益于FineReport优秀的类Excel编辑功能,我们几乎能在FineReport设计器上实现完全一致的功能。对此大家赞不绝口,既提高了我们的开发效率,也更贴切生产实际需求。

对于看板类高度汇总的需求,我们在开发了帆软Demo给业务部门参考后,大家惊奇的发现原来看板可以设计得这么酷炫。我们在使用了ETL工具对原数据提前汇总后,使得看板的刷新速度降到5s以内,几乎可以做到实时打开,实时查看的效果。同比BO与MES Report使用体验,用户对数据的快捷便利有了新的认识。

每日报表自动生成节省各分厂人工工时超过80H/Day,节省人员分配10人/年,人力提升年收益提升超过100W。

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3. 职能部门也有数据分析需求

职能部门的同事往往在写报告,摆数据的时候,停留在Excel与PPT上操作,对于一些每月需要关注的通用指标、离职率、培训、加班统计等等数据都需要在Excel上制作图表后粘贴至PPT,数据系统化展示效果差,领导需要的数据只能在汇报PPT中体现。

在我们引入FineReport之后,HRBP们首先注意到了平台上漂亮的Demo,在与我们商讨需求后上马了HRBI项目。通过FineReport优秀的看板展示与快速数据导入,解决了了人事数据游离在分析平台之外的数据孤岛问题,为其他职能部门的数据分析引用起了带头作用,更是在集团中各分公司中开创了生产数据和非生产数据同平台展示的先河。

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项目心得

在企业信息化建设中,数据可视化是很重要的一个环节。在引入数据分析平台之前需要正确获取用户的数据需求与业务痛点。数据可视化项目前期开发务必要快速实现一批满足用户需求且解决业务痛点的场景,这样在后期的工作中更能得到业务部门领导的支持。

此外,在系统上线初期,很多用户对于数据分析类的需求模板往往只有在脑海中有个模糊的印象,看板和大型报表往往会在初版上线后大量返工修改调整。对此,可以在系统上线之后开放用户自由访问FineReport原生的Demo,让用户对实现的样式有更清楚的认知,此外,在看板样式调整中,可以开放设计器让用户参与看板样式调整,可以大大提高开发工作效率。


 
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