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德莎苏州工厂如何为生产车间构建智能运营平台

TESA 是一家跨国公司,致力于为工业和消费应用开发胶带和自粘产品解决方案,并高度重视可持续性和节能工艺。

德莎在大中华区已有超过25年的历史,其区域总部位于上海,在该地区拥有约850名员工。自2005年以来,德莎(tesa)也在苏州工厂生产精密胶带,并与客户紧密合作,以满足成熟产业及新兴产业的需求。

随着时间的推移,不断增长的产量和多个系统的并存导致整个制造过程的可见性日益分散。团队拥有的数据量空前庞大,但如何快速、持续地利用这些数据却变得越来越困难。

一项大胆的新目标——在三年内将整体设备效率 (OEE) 提高 12%——清楚地表明,传统的运营管理方式已经不够用了。

对于一家以持续改进和精益思想为核心的制造工厂而言,这成为了一个具有决定性意义的转折点。借助 Mendix 平台,德莎苏州工厂着手构建如今被称为“数字化 MOM(制造运营管理)”的系统——这是一个互联互通的运营平台,旨在帮助团队实现更快的响应、更高效的协作以及持续的执行力提升。

解锁运营智能

在 Mendix 之前,德莎苏州工厂的数字环境已经有机发展。该站点从 Microsoft Navision ERP 迁移到 SAP,并用标准软件替换了定制的 OA 平台,但制造、人力资源、客户协作和管理的周边系统仍然主要在孤岛中运行。

随着运营需求的增加,IT 团队面临着在管理多个系统、漫长的实施周期和日益复杂的维护工作的同时,加快交付速度的压力。

挑战从来不在于缺乏数据,而在于如何将运营信号转化为整个制造现场更迅速、更协调的行动。

为了加快发展速度并提高运营效率,德莎专注于两个优先事项:

  1. 流程标准化— 减少浪费,最大限度地减少质量波动,并为生产运营带来一致性。
  2. 管理标准化 - 优化工作流程 以及问题管理、提高运营透明度、构建内部数字化能力和人才。

构建数字化 MOM

德莎苏州基地的转型是通过几个阶段的投资逐步实现的:

  • 2019年: SAP 结合 MES集成上线,为生产追踪和分析奠定基础。
  • 2023年:采用霍尼韦尔MES系统;新增本地化能源管理和维护系统,与德国总部标准保持一致
  • 2024年:制定了战略性OEE提升目标;认识到需要统一的事件管理平台;管理方法开始融入日常运营。

到 2024 年,运营基础已经到位,下一个机会是将各个系统整合起来,以加强整个站点的协调和决策。

选择正确的前进道路

德莎意识到,下一步需要的不仅仅是持续的微调。公司需要一个能够随着工厂运营而不断发展的平台。

出现了三种选择:

  • 方案一:扩展德国总部维护系统。 这虽然实现了全球一致性,但灵活性有限,开发成本较高,无法跟上本地网站的变化速度。
  • 方案二:部署标准化的本地MOM平台。 功能更广泛,但实施周期长,维护复杂度高。
  • 方案三:构建定制化的 MOM 平台 基于低代码技术,实现敏捷性、可扩展性与低成本,并促进内部知识的长期积累。

德莎在选择Mendix之前也评估了微软和几个国内的低代码平台。最终,决定性因素在于平台的深度。

德莎数字信息技术经理兼业务伙伴糜建新表示:“我们了解到,低代码平台不仅可以解决传统的 OA 工作流程,还可以扩展到生产领域。”

Mendix 在四个方面也与众不同:

  • 具备随 tesa 发展愿景同步扩展的能力
  • 实现传感器、SAP 与现有 MES 系统之间的深度集成
  • 支持在 21V 私有云环境下的多平台部署 云环境
  • 兼具接近“高代码”开发的灵活性,却无需承担高昂的开发成本

其愿景远超单纯的应用开发范畴。tesa 期望构建一个统一的运营平台,将制造执行系统(MES)、设备维护、能源管理、人工智能(AI)及工厂工作流程整合至单一的执行环境中。

“德莎的愿景是将一个新平台与现有的MES、LOT和其他系统集成,最终构建一个数字化MOM平台,”糜建新补充道。Mendix 符合预期。

这些系统不再独立运行,而是协同工作,以支持更快速的决策和更一致的执行。“数字化MOM”概念由此诞生。

打造数字MOM

德莎(tesa)苏州工厂于2024年XNUMX月开启了Mendix应用开发之旅,并在短短数月内将六款应用程序投入生产运行。

编排 制造业生产环境-广泛运营

生态系统的中心是 ePDCA一个面向整个制造行业的平台,用于管理跨部门的问题升级、解决和持续改进。

在 ePDCA 出现之前,问题升级依赖于电子邮件、电子表格和各自独立的后续流程,这减慢了协调速度,并导致各部门之间后续行动不一致。

ePDCA 将这些工作流程集中到一个能够处理以下功能的单一操作管理层:

  • 前线问题报道
  • 设备生成的事件信号
  • 跨职能升级工作流程
  • 层级式会议协调
  • 持续改进 追踪
  • 根本原因分析方法,包括“5个为什么”和“8D”分析法。
  • 基于帕累托的运营分析

该平台与 MES、HRIS、SAP 连接的工作流程以及 Paledo 维护管理系统集成,同时支持通过 PC 浏览器、企业移动设备、一体化生产终端和作战室可视化屏幕进行访问。

这提高了响应速度,同时让领导层对各部门的运营情况有了统一的了解。

“ePDCA 为苏州工厂建立了一个全流程事件管理平台,实现了事件的可追溯性、可视化和闭环管理,”糜建新说。

运营上的影响立竿见影:维护响应时间更快,质量问题跟踪标准化,会议效率更高,后续跟进工作减少。当PLC数据与人工智能相结合时,效果更加显著。 预测模型质量事件结案率提高了 50%。

扩大影响

新增的五个应用程序将该平台扩展到了工厂运营的各个环节:

  1. 无纸化质量检验: 该质量保证(QA)应用实现了质量检验全流程的数字化,并与 SAP 系统及工厂检测设备直接集成。检验数据现可在源头自动采集,从而减少了人工录入工作,并提升了对各生产线质量表现的透明度。 生产线.
  1. 研发与生产协调: D2M 通过创建标准化的样品跟踪、审批流程和生产交接协调流程,简化了从研发样品到生产执行的过渡。该平台提高了工程和制造部门之间的协调性,同时减少了产品导入周期中的延误。
  1. 数字安全检查管理: EHS平台以结构化的数字化工作流程取代了人工安全检查流程,涵盖检查安排、问题升级、纠正措施跟踪和合规性文档记录。团队能够集中查看安全绩效和后续执行情况。
  1. 综合访客管理: Visit 应用程序通过用集成的数字工作流程取代旧平台,实现了设施访问和访客协调的现代化,该工作流程支持注册、审批、现场协调和可追溯的访客记录。
  1. 一线员工运营: FEM 将一线员工管理集中到一个单一的运营平台,涵盖认证跟踪、员工排班、培训合规性和绩效管理。该应用规范了员工协调,同时提高了对操作人员准备情况和资质的可见性。

这些应用程序共同构成了运营数据层,为 tesa 更广泛的“数字 MOM”愿景提供了支持。

该平台现在为 OEE 作战指挥仪表板、帕累托分析、分层报告和整个站点的实时运营可见性提供支持。

由内而外地构建能力

在推广 Mendix 的同时,tesa 启动了一项全民开发计划,让业务用户直接参与到应用程序交付和流程改进之中。

该倡议结合了 Mendix 通过培训、内部社区建设以及跨DIT和运营团队的实际项目参与,德莎并没有将IT交付与工厂运营割裂开来,而是采取了以下措施: 协作模式 在这里,一线员工、工程师和开发人员共同协作,实时定义工作流程、改进界面并迭代应用程序。

“当业务用户看到他们的想法逐渐转化为真正的功能模块时,这会成为强大的动力来源,”德莎苏州生产负责人王宇祥说道。

这标志着开发方式从传统的瀑布式开发方法转向了以往那种减缓实施周期、使需求变更难以管理的方法。

该模式还帮助德莎构建了内部数字化能力,而不是依赖外部供应商。而外部 Mendix 合作伙伴为最初的推广提供了支持,制造、运营和 DIT 团队的公民开发者越来越多地参与到交付和优化工作中。

战略性地利用人工智能

随着内部数字化能力的成熟,德莎也开始探索人工智能如何进一步加快运营响应和决策速度。

该团队部署了一款由人工智能驱动的维护知识助手,该助手利用Mendix AI 连接器构建,并汲取了 ChatGPT 的实验性洞察。该解决方案集成于维护工作流程中,使一线团队能够即时获取故障排查指南、历史维护知识及操作专长;这不仅缩短了响应时间,还让资深工程师能够专注于更高价值的任务。

从长远来看,人工智能是将更深入地融入工厂运营中,以支持预测性维护、问题解决和更快的决策制定。

维护智能工厂

最初是为了提高运营可见性而做出的努力,后来演变成德莎公司在各个团队之间协调系统、工作流程和决策方式的更广泛变革。

不要用ERP思维来构建 Mendix — 运用乐高精神来搭建一个数字生态。王宇祥强调说:“数字化转型的最终目标是让每个岗位都成为数据指挥官。”

下一阶段工作已然启动。2026年,tesa计划在Mendix产品组合中新增10款应用,建立正式的卓越中心(Center of Excellence),并进一步深化对“平民开发者”(citizen developers)的赋能。

王先生表示:“今年,我们还将继续把人工智能技术融入到业务流程管理中。”

继苏州取得成功后,该模式正扩展到上海和越南的运营,而德莎德国总部也已选定 Mendix 作为该公司面向制造相关应用的全球低代码平台。

“我们今天所看到的影响始于三年前总部对中国市场和数字化发展的信任和投资,”大中华区总裁兼区域经理Stephen Hauber总结道。

借助 Mendix 打造的数字化 MOM(制造运营管理)系统,德莎(tesa)苏州工厂已不再仅仅是对工厂运营进行数字化改造,而是在构建一个制造环境——在这里,系统、工作流、智能代理与人员能够在每一个生产周期中持续学习并不断优化。

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