燕京啤酒(贵州)有限公司在提升生产效率方面采取了大数据智能化制造的策略。该公司的包装车间位于白云区麦架镇,燕京的岗位、质检和设备运行等数据已经被集成到车间质量管控大数据平台中。这一举措使得管理人员不再需要跑来跑去,他们可以坐在办公室中通过电脑或移动设备进行远程操控和实时查看,既方便又准确。公司于2017年开始进行企业信息化和智能化改造提升。包装车间主任陈凯介绍,该公司作为白云区深度融合应用"大数据+传统工业"和发展智能制造的试点,在2018年启动了燕京啤酒生产过程管控质量大数据平台的建设。此平台以包装车间生产线为起点,实施了智能改造升级项目。

在2019年,该平台已经建成并投入使用,打破了过去存在的数据孤岛问题,设备和岗位之间实现了互联互通。平台上显示了所有设备的数据,关键指标例如生产温度、压力、流速以及含氧量等会每2到3秒实时更新。一旦这些关键指标超出预警范围,系统会立即报警。然在过去,如果设备出现故障,我们只能采用人工记录数据,并依靠技术人员的经验来判断和解决问题。如果改进不够到位,就必须重新处理。因此,车间过去每年都会进行一次为期一个月的“大体检”,提前进行设备维护。然而,在陈凯看来,这种做法虽然看似预防措施,但并没有解决根本问题。他认为,“质量数据分散在各个岗位的设备上,人工收集不仅耗时费力,还增加了质量管理的成本,并且缺乏系统支持对质量管理决策的帮助。”在过去,当设备发生问题时,我们只能依赖人工记录数据,并由经验丰富的技术人员进行判断和解决方案。如果改善不彻底,就必须重新处理。因此,过去车间每年都会进行一个月的“大体检”来提前进行设备维护。然而,陈凯认为,这种看似提前预防的做法并没有解决根本问题。他认为,“质量数据散布在各个岗位的设备上,依靠人工采集不仅消耗了大量人力资源,还导致质量管控成本增加,缺乏系统支持也影响了质量管理决策的有效性。”

燕京行政部部长刘建斌表示,在当前人工成本飞速提升的情况下,智能制造无疑是减少成本、提高效率的重要筹码。去年,我们还对该平台进行了第二次升级。我们特别关注PI报表分析,并推行岗位记录的电子化,对报表数据进行红、黄、绿三色管理提示,以进一步优化人力资源并提升效率。整年的产量达到20万吨,产值达10亿元,产品销售至云南、广西、湖南等地。

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