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烟草行业智能制造与产业应用

烟草行业智能制造与产业应用

课程编号：56613

课程价格：￥17000/天

课程时长：1 天

课程人气：766

行业类别：烟草行业     

专业类别：生产管理 

授课讲师：陈益民

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、产品及研发等高管人员

【培训收益】
思维创新技术路径，数字化变革，数字经济内涵及对新基建的认识 了解大数据与工业大数据、物联网及工业物联网，以及工业互联网应用路径 烟草行业智能化建设的挑战、困局点在哪里，烟草企业智能化建设的价值框架 从数字制造到智能制造的演变过程，智能制造系统闭环与生产体系，商业应用场景 物联网+制造业向智能服务的转变过程，模拟择优的数字孪生 5G赋能智能制造及未来趋势，智能制造的新商业服务在烟草行业的应用

一、“工业4.0”的核心战略
“工业4.0”是通过物联网、信息通讯技术与大数据分析，把不同设备通过数据交互连接到一起，让工厂内部甚至工厂之间成为一个整 体，形成制造的智能化。这一智能化又包含两大主题：智能工厂与智能生产。智能工厂主要关注智能化生产系统及过程。未来，各个工厂将具备统一的机械、电器和通信标准。以物联网和服务互联网为基础，配备有感测器、无线和RFID通信技术的智能制造设备可以对生产过程进行智能化监控。
智能生产在智能工厂的基础上进一步加入了人的要素，同时强调生产过程本身，主要涉及生产物流管理、人机互动、3D打印等技术在工业生产过程中的应用等。未来的智能生产将是以人为中心、基于智能辅助系统的人机互动模式。“工业4.0”希望通过智能工厂与智能生产的建设，实现制造模式的变革。其体现的先进技术包括物联网、信息技术、大数据处理技术， 与个性化产品制造所需的技术十分相似。可以说，智能工厂已经为制造业大规模定制生产做好了准备。
二、打造数字化、智能化、精益化的现代工厂
国家烟草专卖局提出的建立数字化、智能化、精益化的现代工厂， 其核心战略也是建立现代化智慧工厂，推行精益生产，提高精益管理能力。
（一）智慧工厂的基本架构
以“工业4.0”的理念来看，烟草行业智慧工厂也应建立在物联网和服务网构建的信息技术基础之上。其中，与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP（企业资源计 划）系统，以及与产品设计、技术相关的PLM（产品生命周期管理）系统处在最上层，与服务网紧紧相连。与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的PCS（生产过程控制系统）、MES（制造执行系统）功能通过CPS（信息物理系统）实现，与工业物联网紧紧相连。从制成品形成和产品生命周期服务的维度，智慧工厂还需要具有智慧的原材料供应和售后服务，构成实时互联互通的信息交换。
（二）精益生产的核心理念
精益生产的本质是以客户需求为所有改善活动的出发点，即任何改善活动都要围绕客户需求来进行。卷烟制造企业应从系统的角度，建立精益运营、精益评价系统，确立企业的精益项目体系及实施体系。以精益生产为基础，通过对研发、供应链、生产与营销进行全方位精益改 进，让企业运营效率与品质成为企业的核心竞争力。
（三）精益管理的转型方式
1、系统化、体系化。企业精益转型必须系统地策划，以精益价值为目标拉动，以精益框架体系为基础，既要注重目标设置的精益合理，又要注重精益转型路径的科学合理。
2、业务流、价值流。从业务和价值流分析与研究开始，识别在一条产品价值流中所有的浪费，从而消除浪费。
3、关键点、支撑点。关键问题来自顾客，来自公司的经营战
4、略，来自流程运作过程中的各种不足。精益管理注重第一时间发现，第一时间解决与恢复，并且用最精益与最科学的方法。
5、持续性、科学性。建立效率、成本、质量持续改进体系，用可视化管理彰显质量问题、成本问题、效率问题，并用持续改善的方法

进行改善。
三、大数据环境下的精益管理思路
不管是“工业4.0”，还是国家烟草专卖局提出的精益生产，都是通过工厂层面的设备革新、产业链协作、大数据处理，来促使企业转型，提升企业的竞争力。因此，思考烟草企业的变革和转型，我们不得不分析和考虑在大数据环境下实现精益管理的思路。
（一）大数据业务成熟度模型
大数据业务模型成熟度主要包括以下5个阶段：
1.业务监测。这是大数据的初级阶段。在这个阶段，企业部署商业智能解决方案，用以监测现有业务的运行状况。
2.业务洞察。在这一阶段，企业使用统计分析、预测分析及数据挖掘等手段，来达成重大的、显著的、有执行意义的业务洞察，并将业务洞察集成到现有业务流程中。
3.业务优化。在业务优化阶段，企业有能力将分析技术嵌入到业务运营之中。通过大数据分析助力业务运营，使业务活动自动进行不断的优化和提升。
4.数据盈利。这是数据变现阶段，企业可以将企业数据与大数据分析洞察打包，销售给其他企业；将数据分析直接与产品集成，创造智能型产品；利用可操作的业务洞察与推荐技术，提升客户关系、重塑客户体验。
5.业务重塑。业务重塑是大数据成熟度模型的最高阶段。在这个阶 段，企业利用对客户使用方式、产品效能行为及总体市场趋势的分析， 将商业模式转换到新市场、新服务中。
（二）烟草行业大数据精益管理案例
福建某烟草工业有限责任公司以卷包批次综合分析为切入点，对大数据在烟草制造企业精益管理中的应用进行了探索。
该案例是以企业生产的大数据为基础，覆盖卷包生产线，以批次为纽带，以最小加工单元为粒度，以指标、指数模型为对象，以预警、事件、追溯、分析为手段，以发现问题、解决问题、提升过程管控能力为目标的综合性分析应用平台。
平台通过对MES、数采、HR等业务系统的数据集成，搭建起卷包车间质量、成本、效率指标体系以及评价模型，同时基于精益化六西格玛及卓越绩效管理思想，建立起预警体系和事件管控流程，追溯分析并支撑决策，最终为企业加速打造柔性智能的技术能力和技术平台，推进精细化管理水平。
烟草制造精益生产模式，应突破现有的生产方式与制造模式，根据消费需求数据与信息，进行大数据处理与传递，最终形成互联的智能制造工厂。顺应这一趋势，烟草行业应更注重制造业高端标准与技术的确立，培养信息技术与制造技术复合人才，积极寻求智能制造设备与信息技术融合的突破、大数据建立与分析应用的突破。

 

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