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模具制造行业

模具制造通常是面向客户实际需求而展开的定制化生产,单件、小批量生产的模式,导致其具有订单随机性高、设计变更多、质量要求高、交付周期短等特点,这也意味着模具制造的生产过程中不确定因素多,过程控制困难,管理难度大,数字化转型成功不易。
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行业挑战

按单定制,变更频繁

按订单定制生产模式,存在边设计、边采购和边生产情况,订单计划制定和任务分解工作量大,任务执行进度跟进困难;客户需求与设计的频繁变更,人为计划难度大,交期难以控制。

市场要求快速交付灵活生产

市场竞争的加剧,客户需求的多样化,模具制造型企业需要提供快速交付和灵活生产能力。要求企业在生产过程中更高效地组织资源、优化流程赢得竞争力。

计划与生产脱节

难以协调生产计划与外部环境和内部资源之间的关系对于快速变化的市场需求;缺乏数据支撑和量化分析,无法进行全局性的生产计划优化,导致生产效率低下,生产成本高。

多系统间的信息孤岛

缺乏整体规划,引入的系统功能各异、上线时间不一、不同系统供应商逻辑思维差别大等原因,数据缺乏关联性,数据库无法彼此兼容,同业务层面数据信息传递共享受阻、重复工作多,多系统应用效率低。

智能化和自动化转型需求

智能制造和自动化技术的不断发展,企业需要适应并引入相关技术,如智能设备、机器人、自动化生产线等,以提高生产效率、降低成本,并满足客户对质量和交货期的要求。

3499拉斯维加斯官网模具行业智能制造整体解决方案

通过MPS、APS两大计划体系,管理从意向订单到模具报价、项目控制、设计管理、物资采购/库存管理、制造、装配、试模/调试、模具维修整改的模具全生命周期。

应用蓝图

向上为ERP提供经营决策分析支撑,向下与模具设计、编程、供应链、加工自动化、AGV、IOT、WMS等深度融合,实现信息互联互通,积累模具生产大数据,并借助AI技术,实现模具智能制造。

 

 

解决方案优势

  • 互联互通,提升设备利用率

    通过IOT平台,打通信息系统与底层设备,实时采集并监控设备运行,通过预测性维护减少设备异常停机,提升设备利用率。
  • 进度、质量与成本监控,打造透明工厂

    及时获取生产过程进度、质量和工时数据,对业务数据进行实时分析与监控,实现数字化运营。
  • 可视化排产与负荷分析,实现精准调度

    基于有限产能约束的智能排程,优化资源分配,实时了解资源负荷情况,及时发现瓶颈,从而提升生产效率。
  • 模具制造一体化集成

    以MES为平台,打通模具制造关键环节;集成设计软件、半自动软件、FMS线体、AGV物流、SCM供应链,实现工具化、模块化、数字化,实现数据共享,打通FMS柔性加工单元,数控加工设备、刀具、物料配送系统组成的自动化加工系统,提升模具制造的品质和效率。

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