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          用友BIP資產云,賦能雙良硅材料設備管理數智化轉型
          2025年1月9日


           


          企業整體介紹

          雙良硅材料(包頭)有限公司成立于2021年2月,是雙良節能系統股份有限公司全資子公司,40GW單晶硅項目為包頭市政府招商引資重點項目,是雙良節能系統股份有限公司響應國家“2030碳達峰、2060碳中和”號召的實際行動。項目總投資近140億元,總占地面積近800畝,建成后預計年產值在400億元以上,年稅收可達14.8億元,解決就業5000余人。


          公司主要從事直拉單晶硅棒及單晶硅片的研發、加工、制造、銷售,產品作為光伏發電的基礎材料,被廣泛應用于太陽能領域,具有廣闊的市場空間和良好的發展前景。公司以“智能制造+工業互聯網”為核心,打造以滿足客戶定制化需求為導向的單晶硅智慧工廠。公司采用3296臺行業領先的1600型單晶爐,通過以“ERP+MES”為核心的生產協同調度系統,實現“數字化管理、智能化生產”!


           


          項目建設背景

          雙良與用友的合作始于1996年,隨著數智化的大潮滾滾而來,雙良集團先后與用友合作,實現集團財務、供應鏈物流管控、營銷管理等業務統一等,2023年雙良在設備管理的數智化轉型升級過程中,再次選擇與用友這位“老朋友”合作,實現設備管理向智能化管理實現跨越。


           


          項目建設現狀

          基礎信息:設備分類未能與故障分類進行關聯,故障信息待完善;缺少備品備件、安全與設備的關聯。


          維修策略:檢維修以計劃維修和故障維修為主,故障維修基本是事后維修,狀態檢修尚處于探索階段;標準工作包,作業計劃步驟較全,但缺乏工具/物料/人員等信息。


          維修記錄:缺乏必要的維修實際反饋,設備管理部門不能實時了解實際維修成本,消耗物料,無法進行維修工時統計等;無法對工單計劃、實際等進行詳細KPI監控。


          采購庫存:運維部門負責現場維修庫管理,庫存信息不準確,備品備件未進行系統的優化分析,成本較高;備品備件出入庫無法與設備進行關聯;采購在ERP系統進行,與設備管理系統無關聯;維修成本不能以設備為單位進行精確核算。


          統計分析:未使用系統對設備的使用壽命、周期成本、使用效率、可靠性指標進行分享。


          項目建設目標

          本次雙良硅材料設備管理數智化轉型的核心建設目標,主要包括以下三個方面:


          1

          提質:提高設備管理工作質量


          2

          增效:增強設備運行效率。


          3

          降本:降低設備管理成本。


          總體應用藍圖

           


          1、建立統一的設備分類、對象和編碼規則,與故障分類進行關聯。完善設備臺帳的備品備件、安全信息。


          2、制定預防性維修制度和科學的考核制度,引導有效的策略運維。完善維護管理及作業計劃信息。


          3、建立標準的維修工作流程,加強對現場維修過程的標準、規范化管理。實現維修過程中的成本管理、工時管理、備品備件管理,提升維修工作管理的精細化、標準化和集約化。


          4、完善現場庫管理相關制度,對備品備件進行分析優化,備件發放和領用能夠正確跟蹤到具體設備。實現備品備件的管理提升。


          5、完善以設備全壽命周期管理為導向的統計分析指標體系。充分考慮設備使用壽命、周期成本、使用效率和可靠性等多方面因素,支持設備管理的決策和不斷改進、創新。


          總體應用價值

          1

          備件清晰,一物一碼:


          通過設備檔案與備件清單的關聯,使得備件申購混亂、備件編碼庫一物多碼的難題得以解決,讓備件庫存管理更精準,避免備件購存雙高,規范了備件庫存管理。


           


          2

          標準固化,點檢到位:


          通過系統將設備不同等級的點巡檢標準進行固化,讓設備點巡檢更加精準,同時利用移動化技術實現點檢作業的高效執行,讓點檢的數據能夠有效利用,及時發現設備隱患,跟蹤隱患處理閉環,減少設備停機。


           


          3

          業務閉環,作業有序:


          以工單或計劃任務為備件需求發起點,聯通備件采購和入庫管理過程,讓備件申購和消耗更加科學,避免了現場管理混亂的難題,于此同時工單的沉淀,為維修策略的改變、人員績效考核等提供了有力的支撐。


           


          4

          設備物聯,隱患自見:


          打通與AIOT之間的鏈接,讓設備運行狀態可視,設備運行隱患實時預警,隱患處理有閉環跟蹤,設備維保更加科學,避免了隱患發現不及時影響生產,保養過度浪費成本,以及保養不足導致風險的諸多問題。


           


          5

          一圖洞穿,實時決策:


          利用大數據技術,將設備管理工作過程中的數據進行抽取、加工,通過看板進行呈現為各層的管理者提供了不同視角的決策分析看板,保證了數據真實,及時識別現場管理問題,并及時進行調整糾偏。


             
               

               

               

               

               

               

               

               

               

               


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