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真格投资2000万 前苹果架构师用这套系统帮上汽增收1亿+

聚行业--工业4.0 搜狐网   2018-01-12 08:24

工业4.0-全文略读:在与上汽乘用车公司的合作中,“积梦智能”帮其建立了激光跟踪仪、三坐标测量机、白光测量和各类检具等40多种设备在内的完整质量监控和分析体系,整套系统运用后车厂停线损失由5000多万元降至为0,成品返修时间由每月500小时降至200小时...

 

工业4.0--真格投资2000万 前苹果架构师用这套系统帮上汽增收1亿+

 

谢孟军(后排左二)表示团队虽然小,但每一位都是精兵强将。

 

文| 铅笔道 记者 吴泽骞

 

中国制造业的每一位企业主都想赶上“智能制造”这趟高速列车,然而在升级产线设备之后,他们却面临着DRIP(Data rich, Information poor)的局面。

 

“积梦智能”针对这一现状,在去年9月推出了工业大数据分析平台JIMP,帮助制造业企业在生产过程中管理和应用大数据。系统通过采集人、设备、物料、产品和各种业务系统数据,搭建数字工厂模型对数据进行分析和管理,以优化生产流程、快速寻找质量问题等。

 

部署这套系统后,上汽乘用车公司批量缺陷停线时间由每月4~5小时降至为0,新车型生产调试周期缩短了15%的时间,“积梦智能”帮助该车企整体增加收益1亿多元。

 

目前,“积梦智能”开发的系统已在上汽5家工厂投入使用,公司也在去年10月完成了2000万元天使轮融资,投资方为真格基金。

 

注:谢孟军承诺文中数据无误,为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录,已备份速记录音。

 

解决制造业数据困境

 

2015年之前,谢孟军的工作一直围绕着互联网产品技术开发而展开,制造业是他从未想过可以接触的领域。然而因为对Go编程语言精通掌握,Apple便邀请其加入,负责工业自动化制造系统的设计与实施,以提高公司产品的质量。

 

3年的时间让他对整个制造业有了深入的了解,团队开发的这套系统也帮助公司每年节约数十亿美金。既然能帮一家企业提效降本,那将这套系统设计理念运用到其他制造业企业当中,也能够发挥更大的作用。

 

隐约有些想法的谢孟军与好友朱圣华不断沟通。后者曾经研发过质量数据分析系统,它可以实时采集分析产品制造过程中产生的各类质量数据,以数据为依据和驱动提升产品质量。二人认为以数据分析为切入点,帮助企业在工业生产过程中管理和应用大数据,进而达到优化作业流程、提高设备能效、增加人均产能、提升产品质量的目的,将会是可以期待的创业方向。

 

在对长三角众多制造业企业走访之后,他们发现中国制造业还是面临很多问题。虽然很多工厂都换上了机器人,但是不同产线、不同模块之间的“信息孤岛”情况比较严重,机器故障信息很难被及时察觉。其次是在质量控制方面,很多企业只有在成品阶段才能区隔优质品与残次品,而无法做到前置生产检测以避免残次品的出现。最后,生产制造机器人化和物联网化必然意味着数据的大量涌现,但是传统软件系统只能提供良率等简单信息,在工业大数据面前已经“捉襟见肘”。

 

谢孟军和朱圣华觉得此时进入制造业,运用数据分析手段帮助企业提升工业信息化水平,是一个不可错过的时机,于是二人在去年9月决定成立“积梦智能”。

 

以质量为核心

 

对于制造业来说,保证产线稳定性和成品质量是他们最大的需求,团队首先便从“质量”入手来确定产品研发方向。虽然表面上是简单的二个字,但是其背后却涉及了一家工厂的方方面面,因为质量问题既可能是机器导致的,也可能是人为因素,还有可能受到工艺影响。

 

因此团队第一步工作便是数据采集。通过开发不同的文本引擎,调用解析机器定位坐标数据、工艺数据、产线生产数据、原料零配件供应商数据等等,然后运用机器学习,加之与工厂经验丰富人员配合,剔除80%无用的数据后,将关键信息进行规整。

 

此时运用这套处理过的数据, “积梦智能”可以搭建一个虚拟的数字工厂模型。该模型是实体工厂运行状态的实时映射,人员、机器、物料、环境、产品信息都可在这一模型中得到体现。

 

在此模型上,工厂运行过程中的错误可以实时被管理人员知晓,同时运用数据合并、数据计算、数据拆分、数据关联、规则引擎等多种方式,“积梦智能”可以对数据进行分析从而找出问题根源。比如,某供应商提供的零配件有差错,导致下游汽车厂商装配的大灯位置也出现了偏差。传统人工是很难发现大灯安装出错的原因来自哪,而“积梦智能”则可以通过相关性分析,从万千数据中快速确定错误来源,进而方便工厂进行生产调整以降低损失。

 

为了方便管理者使用,团队将所有数据分析结果都以可视化方式进行展现,包括产能预测、呆料分析(长期没有使用或者使用量很少的物料)、质量分析、缺陷分析、智能报告、供应链管理、售后反馈等。

 

团队开发的汽车测量数据多维度分析工具。

 

整套系统不仅对单一工厂起到作用,对于行业全生命周期也颇有助益。比如车厂整车售出后,通过物联网设备可以收集车辆实时使用中的数据进行分析。当发现同一配件,A供应商的磨损度远大于B,车厂在未来就可主要选择与B合作。除此之外,同一供应商不同批次的产品也会存在差异,若某一批次数据较差,便可追溯到上游配件商帮其分析原因。

 

在与上汽乘用车公司的合作中,“积梦智能”帮其建立了激光跟踪仪、三坐标测量机、白光测量和各类检具等40多种设备在内的完整质量监控和分析体系,整套系统运用后车厂停线损失由5000多万元降至为0,成品返修时间由每月500小时降至200小时。

 

目前,“积梦智能”开发的系统已在上汽5家工厂投入使用,产品已经基本标准化,只需一周左右即可在同类厂商部署交付。接下来,团队将把精力放在汽车、3C、机械制造三个行业上。

 

/The End/

 

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