금속 자동차 부품, 전자 부품, 기계 장비 및 도구, 스트레칭, 펀칭 및 스탬핑 다이

I. 오해 분석
* **지능 장비를 맹목적으로 업그레이드:** 많은 회사에서는 고급 CNC 및 자동화 장비 도입에만 집중하고 이 장비와 작업장의 생산 모델 및 작업 흐름의 호환성을 무시합니다. 전체 관리 시스템에서 분리된 고급 장비는-실용적 가치를 실현하지 못하여 자원 낭비를 초래합니다.
* **데이터의 핵심 역할 무시:** 지능형 제조는 생산 결정을 지원하기 위해 데이터에 의존합니다. 많은 기업에는 표준화된 데이터 수집, 저장, 관리 메커니즘이 부족합니다. 다양한 프로세스와 장비의 데이터는 독립적이므로 데이터 사일로가 생성됩니다. 실시간-및 완전한 생산 데이터가 없으면 지능형 관리를 구현할 수 없습니다.
* **전환 계획 부족, 일회성-포괄적 구현:** 지능형 전환은 점진적인 접근 방식이 필요한 체계적인 프로젝트입니다. 일부 회사에서는{2}}대규모의 포괄적인 혁신을 수행하여 투자가 분산되고 구현이 어려워지고 문제를 신속하게 해결하지 못하며 혁신 품질이 저하되는 결과를 낳습니다.
* **인력 기술의 일치 무시:** 지능형 장비 및 관리 시스템은 운영자의 전문 기술에 대한 요구를 더욱 높입니다. 직원에게 기술 교육을 제공하지 않고 하드웨어만 업그레이드하는 기업은 운영 능력이 부족해 지능형 장비의 정상적인 사용이 제한되고 생산이 방해됩니다.

**지원 인력 기술 무시:** 지능형 장비 및 관리 시스템은 운영자의 전문 기술에 대한 요구를 더욱 높입니다. 직원에게 기술 교육을 제공하지 않고 하드웨어만 업그레이드하면 운영 기술이 부족해 지능형 장비의 정상적인 사용이 제한되고 생산이 방해됩니다. II. 올바른 길

현재 생산 상태를 기반으로 변환 계획을 맞춤화합니다.

작업장 프로세스 단점, 용량 요구 사항 및 현재 생산 상태를 결합하여 변환 목표를 설정합니다. 핵심 프로세스에서 데이터 수집 및 상태 모니터링을 우선시하고 회사의 실제 생산 요구 사항을 충족하기 위해 전체 프로세스 디지털 관리를 점진적으로 구현합니다.{1}}

통합 데이터 관리 시스템 구축

사물인터넷을 통해 장비 가동, 금형상태, 제품 품질 등 주요 데이터를 수집하여 통합 데이터 관리 플랫폼을 구축합니다. 데이터 분석을 통해 설비 고장을 예측하고 유지보수 계획을 수립하며 생산 일정을 조정하여 정교한 생산관리를 실현합니다.

장비 및 관리 시스템 통합

스탬핑 장비 및 공작 기계를 생산 관리 시스템 및 전사적 자원 관리 시스템에 연결하여 데이터 전송 채널을 구축합니다. 생산, 자재 및 운영 데이터를 통합하여 워크샵 일정 효율성을 높이고 다양한-범주 맞춤형 생산 요구 사항에 적응합니다.

정기적인 인사 기술 교육 실시

지능형 장비 작동, 시스템 사용 및 일일 유지 관리 기술을 대중화하기 위한 장기{0}}교육 메커니즘을 구축합니다. 인간-기계 협업 생산 모델에 적응하고 지능형 시스템의 장기적으로 안정적인 운영을 보장할 수 있는-다양한 기술을 갖춘 인력을 양성합니다.

장기 반복 최적화를 통해 단계적으로 변환 구현-

디지털화, 자동화, 지능화 순으로 단계적으로 전환을 추진합니다. 단일 프로세스 지점에서 프로그램을 시험하고 실제 경험을 요약한 다음 이를 대규모로 홍보합니다. 작업장의 지능형 업그레이드를 꾸준히 완료하기 위해 프로세스와 시스템을 지속적으로 최적화합니다.