本刊記者 武筱婷
人力成本高、產品附加值低素來是人們對于拉鏈生產這一勞動密集型產業的典型印象。然而,在成都,卻有這么一家專業從事拉鏈染色生產線研發、生產的高科技企業,攜手施耐德電氣(中國)有限公司用創新的解決方案,實現了數字化和輕工業的“無縫鏈接”,這就是成都瑞克西自動化技術有限公司。
在拉鏈染色領域深耕多年的瑞克西,始終致力于為中國拉鏈企業提供世界級的拉鏈染色設備和服務。目前,該公司已經形成了一支實力雄厚的技術研發隊伍,不但能夠提供業內最為完整的拉鏈染色生產線,而且在布帶定型工藝上擁有自主核心技術,能夠助力拉鏈企業大幅提升產品品質,有效解決深淺色、色花、壓痕、規格等質量問題。
在談及行業競爭格局時,瑞克西總經理冉浩表示:“拉鏈配套設備領域仿造現象較嚴重,行業競爭激烈。公司研發的染色設備技術成本較高,所以主要目標客戶是國內外的大型拉鏈制造企業。然而,大公司的需求總是有限的,單純賣設備很容易觸頂行業的天花板,在我國先進制造業與現代服務業深度融合的大背景下,公司積極響應號召,主動開啟了從‘設備’到‘服務’的轉型之路。”
多年前,瑞克西便開始積極探索為客戶提供服務的商業模式,這使得公司業務模式不同于傳統的OEM廠商,在為客戶提供拉鏈染色全套產線設備同時,還需到客戶車間里進行實地生產,再把染色完成的拉鏈產品交由客戶。
這種業務模式決定了瑞克西既是設備制造商,又是產線運營方;既要考慮整套設備的一次性交付,亦要兼顧設備未來的長期運營。因為身兼雙重身份,所以瑞克西同時面臨著制造和運營的雙重挑戰。
在瑞克西福建的一家生產車間內,由于自動化水平較低,染色生產線上還必須依靠人工來進行上下料等操作。而對人工的依賴,也帶來了招工難的問題。
過度依賴人力只是表象,背后則反映了工廠在生產運營過程中缺乏數字化系統支撐的核心問題。數據無法同步的管理方式容易導致物料交接時出現錯漏,使得廠內物流不便于管理,生產好的成品、半成品時常找不到位置,造成管理人員不能第一時間了解生產的具體執行情況。此外,該車間還需要一套成熟的染色配方管理機制。顏色配方是染色工藝的核心,如果能將相關知識和經驗固化于系統中,則有助于企業未來的長期發展和工藝知識的傳承。
來自成本、效率和管理上的種種挑戰,都促使瑞克西迫切需要進行數字化轉型。基于之前與施耐德電氣合作的示范項目,瑞克西便與施耐德電氣繼續達成更深一步的合作。
冉浩表示:“施耐德電氣為我們提供了完整的EcoStruxure 機器解決方案,涵蓋M258、M241、M218、M200 PLC、ATV 320變頻 器、Lexium 26伺 服、GXU觸摸屏、低壓配電產品在內的硬件系統保證了產線設備的穩定可靠,AVEVA系統平臺和工業APP EcoStruxure機器顧問則為產線的長期運行提供了支撐。施耐德電氣軟硬件一體化的完整解決方案,幫助我們基于智慧機器與智慧物流,實現了整體設備的一次性交付和產線的長期數字化運營。”
數字化的洗禮,讓瑞克西位于浙江車間內的拉鏈染色生產線煥然一新,實現了拉鏈染色從訂單到產品的全自動少人化生產,大幅提高生產效率、產品合格率和配方管理效率,降低原材料損耗、員工勞動強度和人為出錯率,而這些改變都源于施耐德電氣和瑞克西基于AVEVA系統平臺聯合開發的“拉鏈染色調度系統”。據悉,該系統包含訂單管理、排產、立庫管理、質量檢驗等多種定制化功能。
得益于AVEVA系統平臺良好的開放性和擴展性。每當有來自客戶的新訂單時,拉鏈染色調度系統就會化身精打細算的智能“管家”,根據訂單優先級、設備狀態和下單日期等排產策略進行自動排產,保證設備不閑置,生產不沖突,訂單不誤工。由于系統合理安排訂單和訂單之間的銜接,減少了設備的空運轉,降低了產線等待期間的損耗,也進一步節省了能耗。
排產完成后,員工便可以根據系統自動生成的工單信息去原料庫領料。每種物料都需要通過二維碼驗明“身份”后,才能順利出庫,從源頭上杜絕錯誤的發生。同時,系統還會通知AGV小車從立庫中搬運紗筒,自動上下料,大大降低了操作員的勞動強度。
所有工序準備完畢后,白坯原料的染色便正式開始。在這個過程中,系統還能對原料、半成品以及成品的出入庫、庫位、產品數量等信息進行統計,并自動采集生產過程的所有數據,全部實現無紙化管理,讓管理者可以對一切生產狀況盡在掌握之中。
日常運維中,運維人員也可以通過工業APP EcoStruxure機器顧問更好地實現設備維護。系統能在設備出現報警時,短信通知相關人員,現場工程師可以從歷史記錄中查找指導手冊排除故障,也可以申請總部支持,由總部遠程診斷并協助解決問題。
冉浩對該項目成果給與高度認可,并表示,“使用施耐德電氣的數字化解決方案以來,公司整體生產增效達到10%~20%, 生 產 節能20%,這樣的結果讓我們真切地感受到數字化、智能化帶來的高效和便捷。”
未來,施耐德和瑞克西還將基于EcoStruxure機器顧問的分析中心功能,收集各個現場的數據并共創算法模型,把模型納入平臺,實現實時監測、預測和結果反饋,當生產出現偏差時,及時安排工人進行現場干預。