1 研究背景与需求

1.1 研究背景

图料匹配是智能制造企业中确保生产顺利进行,实现统计数字化的重要环节,指的是将工程图纸所需的各种零部件、原材料等物料与企业实际库存中的物料进行对比和匹配的过程。通过图料匹配,企业能够确保所需的物料能够及时准确地配送到生产现场,以满足生产需要。这一过程对生产来说至关重要,它不仅确保了生产过程中所需的物料能够及时准确地到位,避免了因物料缺失而导致的生产中断或延误,还有助于优化库存管理,避免因库存积压而增加的资金成本,并确保了生产过程的顺利进行。

目前,企业的业务系统通过单项目内单组块物料需求与库存分析匹配来进行图料匹配。这一过程如图1所示,通常发生在为单个项目单个组块下工作包创建过程中。然而,为了全厂的合理生产计划安排、保障各项目材料供应满足计划需求,并避免因物料短缺导致的生产延误以及过度库存带来的资金占用和仓储成本增加,企业需要进一步完善图料匹配机制。

图1 单项目单组块下物料需要与库存分析匹配模型(配管专业为例)

目前物料管理业务存在的问题:

局部匹配问题:现有系统仅支持单个项目内物料需求与库存的局部匹配,缺乏全厂范围的视角,局部匹配还可能导致物料短缺或过剩,影响生产进度或造成库存积压。

缺乏预测机制:全厂物料需求与库存的匹配缺乏高效的预测机制,依赖手动操作,统计工作繁重且耗时。

生产协调困难:缺乏整体视角导致生产协调困难,影响资源合理分配和生产效率。库存管理困难:库存管理不优化,不同项目间物料分配不均,增加了库存管理的复杂性。

为了解决这些业务痛点,企业需要结合现有业务系统数据库开发一个物料匹配预警分析系统,该系统能够综合分析全厂范围内所有项目、组块的物料需求与实时可用库存情况,提供全局性的物料匹配分析。通过整体视角的物料需求预测与预警机制,企业可以提前预见物料短缺或过剩问题,并采取相应措施,避免生产延误和库存积压。此外,通过整合各项目的物料需求数据和库存数据,实现数据共享,提高信息透明度,有助于生产协调部门进行统一管理和决策,从而达到精益化管理。

1.2 需求分析

为实现工厂级跨项目材料管理,研发了图料匹配预警分析系统,通过生产管理系统中未进行图料匹配的数据与仓储管理系统(WMS)中的库存数据进行智能比对,实现数据的实时同步和精确分析。用户只需输入项目号、单体号、层高等关键信息,即可快速获取需求表单、库存表单和预警表单,实现对材料需求的精确预测和库存的实时监控,此次业务需求涉以海洋石油工程领域的配管(PI)和结构(ST)两个专业为例。这种智能化的预警机制不仅提升了材料使用的效率,还确保了材料供应与计划需求的一致性,从而提高了整个工厂的生产效率和材料利用率。通过提前四周前瞻计划工作项的材料匹配情况,企业能够做好图料预匹配,实现材料的精准分配和有效利用。

2 系统设计方案

2.1 系统架构设计

本文在进行图料匹配分析过程中主要针对PI和ST两大专业,其中PI专业包含管线(流体管、铜合金管、钢骨架复合管、无缝钢管等)、管件(弯头、法兰、异径三通、等径三通、通信异径管、管座、球阀等)两大类别,ST专业包含板材(普通钢板)、型材(H 型钢,型钢)两大类别。首先将产品生命周期管理软件(PLM)中的统一数据管理模型(UDM)数据按照项目进行数据归档,然后通过数据库连接操作获取归档库中PI和ST专业的图料所需材料数量或者总长度,再与从 WMS中获取到的仓储数据进行匹配,从而得出目前库存数量是否满足当前项目的需求,此过程中所需的数据信息如下表1所示:

表1 物料分析信息表

本文在系统实施过程中涉及到多个相关底层业务数据表,其相关实体数据流模型如图3所示,其中part-pro为各专业材料父类表,part-de为材料表,workpackage为工作包状态表,wptoinpart为关系表,RESULT-OF-B-1、RESULT-OF-A-1和 RESULT-OF-C-1分别为关联结果中间表,RS-1为需要获取的最终结果表,其中包含物料类别、物料编码、项目号等信息。

图3 相关实体数据流模型(PI专业为例)

图料匹配预警分析系统是一个高效的集成解决方案,旨在优化工厂级跨项目的材料管理。系统架构中,数据库服务层利用pymysql组件与 WMS和 UDM 数据库建立稳定连接,高效检索所需材料数据。数据处理阶段,pandas库用于预处理从数据库提取的原始数据。应用服务层是系统的核心,负责深入分析业务逻辑,生成详尽的材料需求、库存和预警表单。这些表单对供应链管理和材料规划至关重要,为决策者提供实时、准确的数据支持。最后,数据接口层将处理后的数据以结构化、易理解的格式传递到前端GUI界面,用户可以直接下载,无需额外数据处理,具体架构详见图4。

图4 系统架构

整个系统的设计注重用户操作的便捷性和数据处理的自动化,确保了数据的准确性和实时性,大大提高了工作效率和决策的质量。通过这种集成化的解决方案,公司能够实现更高效的资源管理,优化库存控制,并及时响应市场变化。

2.2 技术方法设计

图5 系统流程图

系统的完整流程如图5所示。从接收 Excel文件作为输入开始,该文件内含项目号、单体号、层高等关键信息。系统首先验证文件并尝试将其内容导入变量df中。若文件导入成功,流程继续;失败则重新尝试。随后,系统执行两项关键任务:连接数据库和设置全局变量。根据df中的数据,系统从 UDM 归档数据库和WMS仓储数据库查询需求和库存表单,分别存储在中间变量 mid-df和wms-df中。同时,系统还会存储全局变量df1和df2,这些包含配置参数或通用数据的变量在整个流程中都可能用到。获取需求和库存数据后,系统进入数据处理阶段。按物料编码对 middf进行分组,并对需求数量求和,以生成预警表单。这一步骤涉及对物料库存量、需求量、预警量等指标的统计分析。最终,预警表单存储在新的DataFrame变量 warning-df中,涵盖预制和总装阶段的材料预警信息,为决策提供数据支持。这一流程确保了数据处理的高效性和准确性,为后续的分析和决策提供坚实的数据基础。在前端界面,通过 wxpython组件库的grid框架设计表格控件,将df1、df2以及预警表单warning-df进行展示,并可以通过前端下载控件对这些表单进行下载,方便用户获取和使用这些数据。

整个流程以“终止”节点结束,表示数据处理任务的完成。在图5的灰色方框表示应用服务层中业务核心处理逻辑部分,其具体伪代码如算法1和算法2所示。整个流程的设计旨在确保数据的准确性、完整性和可访问性,同时提供了一种自动化的方式来处理和分析大量的海洋工程数据。通过这种方式,可以大大提高数据处理的效率,减少人工操作的错误,并为决策者提供及时、准确的信息支持。

3 系统应用

物料匹配预警分析系统的设计注重简洁与易用性,以支持工厂在跨项目中高效管理物料。系统界面划分为三大功能区,确保用户能够迅速访问和操作关键功能。基础功能区展示一级表单分类,如需求、库存和预警表单,配备查询和下载功能,提供操作指引;功能细分区细化物料分类,如管线、管件等,设有上传查询信息的选项,帮助用户精确管理;核心展示区集中展示查询结果,便于用户监控材料状态,快速决策。系统通过直观界面,确保用户高效访问和操作,如图6所示。

图6 物料匹配预警分析系统查询结果

该系统的设计提高了物料使用效率,确保了材料供应与计划需求的精准匹配。系统通过预警表单预测未来四周的材料需求,从而提升供应效率,增强生产效能和材料利用率。此外,系统实时监控已使用和库存材料,为物料管理提供数据支持。这不仅体现了数字化统计的实践价值,也展现了智能化转型在提升企业运营效率方面的重要作用,助力企业灵活应对市场变化,优化资源配置,促进可持续发展。

4 效益分析

物料预警分析模型系统的实施为企业带来了显著的经济效益、管理效益和风险管理上的改善。

在经济效益方面,系统的精确需求预测和库存周转率的提升显著降低了库存持有成本,减少了资金占用,并提高了资金使用效率。此外,优化的采购计划节约了物资采购资金,物料采购资金占用率从80%降至60%,降低了企业对资金的需求,减少了运营风险。

管理效益方面,系统简化了统计流程,提高了统计效率。传统的统计方式需要多个专业人员花费大量时间进行数据汇总和匹配,而图料匹配预警分析系统通过算法逻辑固化业务规则,使得生产协调管理人员仅需1-2小时即可完成相同的工作,减少了人力资源消耗,提高了数据的准确性和实时性。系统提供的科学决策支持增强了管理层的决策能力,图料匹配率的提升从70% 到80%,反映了系统在提高资源配置效率方面的重要作用。在风险管理方面,图料预警分析模型通过实时监控和分析,提前识别和预警供应链风险,减少了运营风险。系统能够及时反映物料短缺或过剩的情况,帮助企业及时调整采购和生产计划,避免因供应链中断或延误造成的损失。

综上所述,图料匹配预警分析系统的实施,不仅提高了企业的经济效益和管理效率,还增强了企业的风险管理能力。随着系统的不断优化和升级,企业将能够更好地适应市场变化,实现资源的最优配置,提升竞争力,确保可持续发展。

5 结语

物料匹配预警分析系统旨在帮助制造业企业应对日益激烈的市场竞争和多样化的客户需求,通过对PI和ST专业的物料需求预测和图料预匹配以支持企业实现精益化生产,保障材料供应满足计划需求。系统的设计和实现融合了先进的数据分析技术和友好的图形用户界面,这不仅提高了数据处理的准确性,也增强了操作的便捷性。经过深入的业务需求分析,系统整合了关键材料的预测需求,生成需求表单、库存表单和预警表单,实现实时库存和预警情况的获取与分析,这种智能化的物料管理方式,有效避免了生产延误和库存积压问题,提高了企业在物料管理方面的效率。

本文系统的开发和实施是企业在统计数字化和智能化转型中的一次成功实践,它通过智能化技术的应用,帮助企业更好地应对市场变化,提升客户满意度,增强企业的核心竞争力,为实现可持续发展提供了有力保障。随着技术的不断发展,企业将继续探索和实践智能化转型,以适应不断变化的市场环境和客户需求。

作者：海洋石油工程股份有限公司天津智能制造分公司 朱远 张高尉 杨彩玲