随着市场竞争态势的变化，服务器产品的应用场景更多是在互联网数据中心，由于互联网数据中心云服务的灵活扩展特性，要求数据中心设备供货要能随时应需而动，增加柔性生产能力，提升效率缩短交期。此外，在提高柔性生产能力和效率的同时需要增强对产品质量的整体把控，从上游供应商的来料质量到生产环节的产品质量管控、完善售后服务体系等环节全面保证产品质量，提升客户满意度，同时也减少了维修备品库的备件数量，降低成本。因此，早在2015年，英业达就开始了一场以智能化建设提升生产效率、降低成本、提升产品质量、满足交期要求、满足市场变化对柔性化生产的要求的“智能”革新。

◎ 英业达智能工厂建设规划路径

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三个“中心”护航智能工厂

英业达智能工厂建设初衷是要用系统管理厂区生产过程，做到产品生产进度状态可控，全程可追溯，提升生产质量和效率，进而提升企业竞争力。为了达成 “世界级智能工厂”目标，集团成立了三个核心保障中心“精益改善(TPS & Lean 6 Sigma)”、“自动化”和“工业 4.0 研发中心”，在智能工厂的规划实施路径中，精益改善、自动化改造和数字化工厂建设同步进行。三个中心共同完成了英业达智能工厂顶层设计，制定了从2015至2025的10年建设路径规划。

◎ 英业达智能工厂顶层设计

1、规划智能工厂，精益先行

在开展智能工厂建设之前，必须先做精益转型，为确保精益转型成功，必须做好下列三要素：

精益转型期间，由上到下的精益思维转变尤其重要，唯有高层领导先具备精益思想，进行精益思维转变、率先垂范，才能发挥影响，扩及众人，发生思维革命．所以想要成为精益企业，比须要思想革命，而不是将精益视为改善的方法与工具，简单地照搬照抄，须将先进的管理技术和本企业特色的管理模式做好有机结合。

更重要的是，想成为精益企业，必须是企业的一把手懂得精益，并主导精益，董事会支持。想成为精益工厂，必须是工厂的一把手懂得精益，开驱动全员参与。而且一旦更换成不懂精益的一把手，便将毁于一旦。

英业达对厂内生产线进行精益化与自动化改造，旨在打造成国内行业领先的标杆工厂。同时协助供货商、外部企业进行精益化与信息化的建设。经外界标杆工厂考察，先进设备厂家协作以及内部钻研，引进先进的全自动化生产设备等。在生产工艺中，先以精益化手法去除流程中各种浪费，再导入合适的智能装备（自动化设备）、工业机器人，无人搬运车，过程中建构与应用物联网技术（RFID、以太网、传感器等）、大数据分析与人工智能（机器深度学习）、工业软件（MES）等建构智能化的生产线。

此外，除了智能工厂建设，精益管理人才的培养是另一项必须的配套体系。上海工厂为了培养每个层级的精益人才专门建设了以丰田 TPS理论体系为核心的培训道场，培育精益人才，进行众人精益思维的转变。对上至厂长下到车间班组长进行精益培训，植入精益 DNA；建立精益专家顾问团队，培育精益老师带领生产一线改善团队实施系统化持续改善，建立奖励机制让员工在实际工作中发挥主观能动性做精益改善，自动伸缩轨道改造就是这一奖励措施的成果。

2、构建智能工厂，架构保障

英业达智能工厂建设方案从运营管理角度分为现场控制层、生产运营层、企业管理层、商业决策层的四层架构。

● 现场控制层负责设备接入数据收集：采用自主研发的边缘计算物联网网关e-planet连接生产设备，如投板机、锡膏印刷机、SMT 贴片机；连接产线自动化设施，如自动翻版机、自动化轨道、机械手臂、供料系统等。构建基础的物联网络，实时采集生产数据和设备管理数据，实现设备互联，设备与生产管理系统互动；采集环境监控指标打造优质环境的绿色工厂。

● 生产运营层是与一个工厂车间生产相关的现场生产作业系统。

● 企业管理层涉及企业运营管理的相关系统。

● 商业决策层是在所有系统数据汇总、利用大数据分析技术进行分析后的决策支撑系统。

◎ 英业达智能化工厂运营管理层级架构

英业达的智能工厂方案通过数据采集感知在线生产状态、监控管理生产环境， 采用智能控制中心、生产现场可视化系统、移动生产管理、报表中心等系统掌握生产运营全貌，借由大数据分析得出统计报告支持决策，用人工智能技术解决生产制造难点是智能工厂建设的必须要素。

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六大核心“应用”

助力向智能工厂跨越

作为全球最大的服务器生产代工厂，英业达的定位目标是要建设世界级智能工厂。为了保持业界的领先地位，获取客户的认可和稳定的客户订单，英业达以智能化建设提升生产效率、降低成本、提升产品质量、满足交期要求、满足市场变化对柔性化生产的要求。

1、工业物联网应用

物联网是智能工厂的神经系统，英业达以自主开发的物联网技术，将生产线同时存在的新设备与老旧设备，用最适合的解决方案，做到互联互通与综合集成的应用，创建人与设备，设备与设备，人与人之间的高效协作环境。

在生产现场，通过英业达工业 4.0 设计中心自主研发具有边缘计算功能的工业互联网关连接底层设备以及 IT 网络。每一条产线人工操作工序数据采集点30个，生产设备数据采集点8个，并连接着33台AGV，整个车间生产设备的数据采集点超过100个，光学检测（SPI/AOI/API/X-Ray）数据采集点114个。

◎ 产线数据采集点种类及布局

通过设备数据的采集，工厂实现了对设备实时状态的监控，并在车间现场广告牌电视、智能监控中心屏幕、浏览器访问界面上呈现，显示的是一条产线上所有站点（workcell）生产设备的状态。

◎ 产线及单台设备状态监控

在设备全部联网的基础上结合英业达集团(天津)电子技术有限公司自主研发的TPMS系统实现生产设备、治具、备品全面管理。设备问题由安灯系统、广告牌同时告警，邮件、微信通知工程师到场维修。TPMS系统记录现象、原因及维修过程，便于事后分析、人员考核。设备保养、点检、盘点、维修、换线准备等日常工作全盘经由TPMS系统规划调度。结合厂商建议方案、历史设备监控数据，利用大数据分析技术生成预保养计划，防患于未然，提升设备产能。

2、APS智能排产应用

英业达集团(天津)电子技术有限公司自主研发了智能排产系统，对计划管理系统输入的生产计划进行细化分解合并，结合工厂建模中资源数据、产品工艺配置数据、排产时间数据、工厂日历和作业班制数据，生产过程管控中生产任务实时执行情况，排产规则及排产目标，生成工序级可执行的生产计划、物料和模具配套计划，指导生产和资源配套。

综合考虑生产投入的资源以及其他约束条件，采用自动排产+手工微调的模式，即能良好的支持快速投产、柔性生产，又能应对突发的生产扰动因素；通过结合实际生产统计数据与排产计划的差异，不断修正排产算法和因子，使得排产越发精准有效。

◎ 智能排产系统执行的流程

3、智能物流技术应用

英业达生产车间的物流调度采用后拉式生产模式，不同产品形态仓库每次只需要备足2-3小时不等的材料，发料给产线，MES系统会自动记录生产过程消耗材料情况，并随时做出原材料需求预估，通过电子广告牌提前通知到仓库，仓库在广告牌指导下备料。缺料时MES系统会自动呼叫AGV车到仓库取料，WMS系统通过与WCS的接口指挥调度AGV将材料运送到指定地点。

在仓库管理上英业达采用立库做部分原材料的自动化管理，同时基于敢于实践新技术，但不急于定性投入使用，综合考虑投入产出性价比和满足产能的自动化改造原则，将着力点放在贯彻精益智造前提下的车间物流供应链改善。如通过无线网络，实现了AGV调度系统、伸缩轨道控制系统的交互，当AGV需要通过或已通过流水线时将请求发送/反馈到轨道控制系统，控制轨道打开或者闭合，解决了SMT和PCA两个制程段之间因为AGV运料而一直中断的问题，实现了全制程的联动生产。

4、柔性制造相关技术应用

当前市场变化快速，客户的需求各异，订单数量差异大，因此要求产线生产必须具备柔性。英业达上海厂区已经能全面支持客户订单的柔性需求，实现不同类型产品的混线生产。

首先智能排产 APS 系统会将 BOM 相近、交期相近的订单进行重组合并一起安排生产。高效的排产效率完全能应对紧急插单；生产备料每次只备最近 2 小时生产需要的料，依靠 MES 系统中的料况广告牌和仓库中的备料广告牌拉动仓库备料；工艺站点根据产品唯一标识 ID 识别产品型号，找到该产品在 iMDM（ 生产主数据管理系统）预定义的工艺流程，每个站点的管控逻辑，在每站组装的材料清单，需要记录的过站信息，每个站点的标工标准等数据， MES 采用这些数据做生产过程管控。

快速换线： 换线广告牌做换线过程管控，实施反馈换线状态，引导参与换线的生产人员执行换线动作，保证在计划时间内完成生产资源（人、设备、原材料、流水线设施、治具等）部署可以开始新型号产品的生产。定义的生产起始站开始第一个产品 ID 扫描后在 MES 系统中即自动切换到该产品的生产工艺，后续站点也会自动切换到该产品生产，采用该产品的管控逻辑在MES 系统中做校验检查。 GSOP 系统也会自动为每个作业站切换作业指导书模板。

混线生产：因为在 MES 系统中是根据生产产品 ID 标识确定该产品的型号、生产工艺、管控逻辑等，并且根据产品 ID 自动采用针对改产品型号定义的管控、品质等参数，因此一条流水线可以支持混线生产，即在同一条流水线上同时在生产多个类型的产品。

5、大数据及人工智能应用

大数据分析是提升企业管理、产品生产品质、从根本上带来效益的动力和有力工具，英业达工业 4.0 设计中心多年深耕电子制造业，在积累了深厚行业经验和技术实力的基础上，搭建大数据平台，针对生产的核心数据提供基于人工智能的发数据分析，提供决策依据、提升决策水平。人工智能技术应用方面，英业达已经进行了2年的尝试，目前在SPI 锡膏检测、 ICT 探针状态检测中取得了初步成效。

SPI 锡膏检测数据分析， 应用机器学习对锡膏数据的分组建模，以及通过深度学习算法图像识别锡桥，实现智能复判， 提升 SPI 站FPY，改善印刷制程。

◎ SPI 锡膏检测

◎ ICT 探针状态分析

通过大数据平台，对库存数据， RMA， FRU， Model 等数据进行建模分析，建立预测模型，提高库存备品预测的准确性。

◎ 库存备品预测

◎ 报表中心

6、可视化技术应用

面向不同层级的生产现场管理人员， MES 系统提供了对应的可视化管理工具，厂区生产管理的各个环节可以一目了然的呈现，出现问题都能及时被发现。故障处理的及时程度也会被系统跟踪记录，对于处理不及时的时间系统会自动通过厂区广播、邮件通知、浏览器应用和移动端 app 告警信息等手段进行即时通知。对问题设置处理时效和等级，在本阶段未能及时处理的问题会被升级通知到更高层领导。

◎ 生产可视化布局

厂区内集中设置了智能控制中心，单面墙体上的21 块大屏幕集中呈现生产实况，包括生产管理指标、设备监控、人员效能、厂区环境、厂区生产实景视频、换线状态、产品质量等等管理广告牌。并且自动和厂区广播及即时消息平台联动。

◎ 生产智控中心

未来，英业达智能工厂将进一步加强系统间的整合贯通，提升仓储物流与上游供应商的整合能力，完善大数据分析平台，探索自动化改造及数字孪生模式，继续朝着“世界级智能工厂”迈进。（本文完）