李瑞方　周軍　姜旭東　胡曉峰

摘 要：企業(yè)運營管理水平的高低直接影響著企業(yè)未來的發(fā)展和企業(yè)的生命力，如何提升企業(yè)運營管理水平是企業(yè)獲得長久生存發(fā)展必須要考慮和解決的難題。本論文主要從管理指標邏輯關系的梳理、管理指標體系的建立等方面，實現(xiàn)指標的預警、報警及響應閉環(huán)的全過程控制，助力企業(yè)的管理模式升級。

關鍵詞：多層級管控系統(tǒng) IOT 數(shù)據(jù)平臺

Multi-level Management and Control System "Empowering" Enterprise Management Upgrade

Li Ruifang Zhou Jun Jiang Xudong Hu Xiaofeng

Abstract：The level of enterprise operation and management directly affects the future development of the enterprise and the vitality of the enterprise. How to improve the level of enterprise operation and management is a problem that must be considered and solved for enterprises to achieve long-term survival and development. This thesis mainly focuses on sorting out the logical relationship of management indicators and establishing the management indicator system to realize the whole-process control of early warning， alarm and response of indicators， and to help upgrade the management model of the enterprise.

Key words：multi-level management and control system， IOT data platform

未來幾年全球市場對數(shù)字化設計、智能化生產(chǎn)、智慧化管理、協(xié)同化制造、綠色化制造、安全化管控等方面的要求隨著經(jīng)濟的發(fā)展、制造業(yè)水平的提升而變得越來越高，這給國內(nèi)汽車制造行業(yè)帶來挑戰(zhàn)的同時也帶來了新的發(fā)展機遇。從政策端來看，國家發(fā)布的各項智能制造政策對汽車行業(yè)發(fā)展起到了積極而有力的支撐;從需求端看，當前國內(nèi)外對汽車產(chǎn)品的需求呈現(xiàn)出多場景、多技術種類、多級別和個性化的特征;從供給端來看，隨著眾多傳統(tǒng)外資車企對智能制造的加碼，及對合資品牌的技術支持，以吉利為代表的國內(nèi)自主品牌汽車必將面臨新一輪的沖擊與挑戰(zhàn)。

外圍和客戶對產(chǎn)品的關注度持續(xù)走高，也暴露了生產(chǎn)線系統(tǒng)各自為戰(zhàn)、互聯(lián)互通不足、信息透明化不足等問題，表明傳統(tǒng)的制造周期和線體特性已無法滿足當前市場對于產(chǎn)品的定制化需求。企業(yè)運營管理水平的高低直接影響著企業(yè)未來的發(fā)展和企業(yè)的生命力，如何提升企業(yè)運營管理水平是企業(yè)獲得長久生存發(fā)展必須要考慮和解決的難題。本論文主要從管理指標邏輯關系的梳理、管理指標體系的建立等方面，實現(xiàn)指標的預警、報警及響應閉環(huán)的全過程控制，助力企業(yè)的管理模式升級。

1 系統(tǒng)目標

指標是企業(yè)的運營管理水平的高低的一種體現(xiàn)方式，設計的領域主要包括

質量、成本、交付、人員及安全等領域。如何準確地通過指標來識別并管控各領域管理存在的問題，是提升企業(yè)的運營管理水平的關鍵。以指標體系為落腳點，以制造體系、質量管理體系和經(jīng)營管理體系為依托，基于分層預警邏輯，對基礎系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行信息采集，如生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)、質量管理系統(tǒng)、物料管理系統(tǒng)以及企業(yè)資源管理系統(tǒng)等，向傳統(tǒng)系統(tǒng)未覆蓋的物聯(lián)層數(shù)據(jù)進行擴展。通過對底層數(shù)據(jù)的采集、分析、運算得到各層級指標[1]。

2 確定實施架構

在充分調(diào)研的基礎上，確定三條業(yè)務開展主線，分別是縱向集成的生產(chǎn)制造“創(chuàng)新鏈”、端到端集成的生命周期“價值鏈”和橫向集成的產(chǎn)供銷“產(chǎn)業(yè)鏈”，具體來講：

1）縱向集成：隨著客戶需要的多樣性，現(xiàn)有汽車4S店和銷售公司進行銷量預測的生產(chǎn)模式越來越顯示出短板，造成越來越多的供應商庫存積壓，帶來巨大的成本浪費，因為急需改編為以需求驅動的生產(chǎn)模式，消費者訂單直接匯總進行生產(chǎn)系統(tǒng)進行生產(chǎn)排產(chǎn)。

2）端到端集成：構建產(chǎn)品設計數(shù)字化平臺，打通銷售、研發(fā)和制造。

3）橫向集成：打通產(chǎn)供銷OTD鏈信息流，對生產(chǎn)和物流運輸進行全程監(jiān)控，建立智能制造駕駛艙，對涉及質量Q、交期D、成本C進行展示和分析，實現(xiàn)生產(chǎn)制造全過程透明、敏捷。通過交互，真正實現(xiàn)“研發(fā)、工藝、生產(chǎn)、物流與銷售”各環(huán)節(jié)的無縫對接。多功能管控系統(tǒng)的實施就是其中的一條主線——橫向集成的產(chǎn)銷供“產(chǎn)業(yè)鏈”。

業(yè)務架構搭建：從質量、成本、交付、人員及安全等領域正向梳理，并按照正常業(yè)務開展邏輯進行模擬分解，直到分解到最小單元，直達根本原因，將分析的縱向深度向設備層延展，將原本割裂的數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)進行融合，做到影響因素的真正直達;同時，業(yè)務架構的搭建做到事前數(shù)據(jù)預判，事中在線診斷、糾正調(diào)節(jié)，事后敏捷分析。

應用架構搭建：以IOT平臺做數(shù)據(jù)中臺，將設備數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、及傳統(tǒng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)放到IOT平臺做統(tǒng)一匯總與融合，打通各系統(tǒng)間的壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，做到數(shù)據(jù)互聯(lián)互通[2]，將管理決策與業(yè)務分析相結合，不僅能快速反映問題所在，還可以給出解決方案，同時利用多種智能算法對趨勢進行預測分析，做到提前處理、閑時處理，不僅降低了制造成本，還能夠提升運營效率。在數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的基礎上開發(fā)業(yè)務分析及管理決策的APP應用，最大限度的挖掘數(shù)據(jù)的價值。

3 指標體系建立與規(guī)劃

基于體系、標準、信息、系統(tǒng)、交互的規(guī)劃原則，推進部署項目的整體落地，引入BI（Business Intelligence，商業(yè)智能），通過現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術、線上分析處理技術、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術對數(shù)據(jù)的收集、管理、分析以及轉化，用數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，開發(fā)每條數(shù)據(jù)鏈的數(shù)據(jù)應用，從而獲得必要的洞察力和理解力，為決策和行動指導提供數(shù)據(jù)支撐。

為實現(xiàn)指標的智能管控，以管控地圖的形式，對關鍵和重要工位影響到的過程指標進行分析，制定達成策略，并明確信息上傳的路徑和所使用的信息系統(tǒng)。通過智能制造實現(xiàn)從各信息系統(tǒng)中抓取、集成關鍵信息，呈現(xiàn)在管理駕駛艙上。進行分級管理，實現(xiàn)精準對標、質量預判、快速決策及響應，形成PDCA循環(huán)提升。

4 數(shù)據(jù)采集與平臺搭建

傳統(tǒng)的點對點數(shù)據(jù)采集已無法滿足需求，需要轉變數(shù)據(jù)的采集方式，逐步轉化為共平臺的數(shù)據(jù)匯集，同時采用一網(wǎng)到底的網(wǎng)絡方案，將網(wǎng)絡覆蓋到底層設備，引入IOT平臺，讓底層設備的數(shù)據(jù)采集變?yōu)榭赡堋?/p>

信息化時代，IT致力于面向事務的業(yè)務活動的線上化，信息化，隨著時間積累產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù);自動化及物聯(lián)網(wǎng)時代，OT致力于工具的聯(lián)網(wǎng)，感知，也將產(chǎn)生各種海量數(shù)據(jù)。所謂的IOT平臺就是，通過各種傳感技術、通訊手段，將傳統(tǒng)物體與互聯(lián)網(wǎng)進行連接。以實現(xiàn)遠程監(jiān)控、自動報警、遠程控制、遠程診斷、遠程維護。進而實現(xiàn)管理、控制、營運一體化的網(wǎng)絡。作為新一代的信息通信技術，實現(xiàn)人與人、人與物、物與物的信息互聯(lián)。

針對生產(chǎn)制造及OTD數(shù)據(jù)特點，選取橫縱兩個數(shù)據(jù)平臺，采用IOT平臺對接生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)，采用企業(yè)資源管理平臺對接銷售、生產(chǎn)、供應鏈、與運輸及存儲數(shù)據(jù)。兩平臺既能夠數(shù)據(jù)共享，又能夠針對各自對應業(yè)務的運行做到順暢執(zhí)行。

5 數(shù)據(jù)對業(yè)務賦能

數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，價值產(chǎn)生機會，我們將BI技術應用于各層級管理者及工程師的日常工作管理，不僅呈現(xiàn)指標，發(fā)現(xiàn)問題，還模仿各層級人員的思維習慣去逐步鉆取到問題發(fā)生的原因，同時給出解決方案，讓問題更快的被發(fā)現(xiàn)，更快的追蹤到原因，更快的尋找的解決辦法，進而更快的被處理，為后期自動決策及自動糾正的實現(xiàn)提供可能。

梳理業(yè)務流程，建立指標體系，將指標進行層層分解，識別影響因素和問題產(chǎn)生的根本原因，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通;將制造專家的經(jīng)驗轉化為數(shù)據(jù)語言，按照專家的分析邏輯搭建數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)對各種失效模式的自動分析，依據(jù)歷史數(shù)據(jù)以及衰減曲線加以智能算法對趨勢進行預測;搭建工廠運營的數(shù)字化模型，利用實時的數(shù)據(jù)驅動，在虛擬環(huán)境中直觀的體現(xiàn)工廠各個環(huán)節(jié)的運行狀態(tài)，仿真模型與實時數(shù)據(jù)聯(lián)動，實現(xiàn)真正意義上的數(shù)字孿生。

6 總結

本論文從系統(tǒng)目標、實施架構、指標體系建立與規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集與平臺搭建、數(shù)據(jù)對業(yè)務賦能五個方面進行了詳細描述，實現(xiàn)對指標的預警、報警及響應閉環(huán)的全過程控制，助力企業(yè)的管理模式升級，也為相關企業(yè)建立多層級管控系統(tǒng)提供了參考。

參考文獻：

[1]袁莉莉，袁曉偉，韋安壘.物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈在智能工廠中的應用[J].網(wǎng)絡空間安全，2020，11（01）：91-97.

[2]張潔，高亮，秦威，呂佑龍，李新宇.大數(shù)據(jù)驅動的智能車間運行分析與決策方法體系[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2016，22（05）：1220-1228.