【福州京东方】数据驱动精益生产,一个项目收益超3600万

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一、项目基本信息

1、项目信息
         公司名称:福州京东方光电科技有限公司
         公司规模:总投资约300亿元 现有雇员3135人
         项目名称:B10企业数据分析平台
         负责人信息:陈书恒 项目经理
         团队成员:刘燕平 陈情 占芳婷 郑李莉

2、平台运行状况
         平台报表总量:100+
         平台月访问量:30000+


二、项目背景

      福州京东方G8.5(集团内部代号B10)是福州国家级新区获国务院批复后动工建设的首个重大产业项目,也是迄今为止福州市电子信息产业中单体投资最大的项目。项目总投资约300亿元,设计产能120K/月。我司于2017年1月正式建成投产,2018年3月达成150K目标产能,2019年5月达成165K历史最大产能。

      LCD制造行业具有生产自动化程度高,生产数据量规模庞大,底层数据需多重关联分析等特征。B10现有的数据分析工具为SAP BO与C/S架构的MES Report ,在产能爬坡与精益管理提升的过程中,数据分析的重要性日益凸显。BO与MES Report因为种种原因的限制,往往需要投入大量的人力刷取报表,制作汇总。而在此过程中又引入了人工处理数据的误差,甚至是恶意修改。为了做好数据透明化,通过数据发现问题,改进生产,减少人工处理工作量,更好的帮助领导决策,我们在评估过后选择FineReport。

三、应用场景与价值

场景一:设备OEE指标分析-数据驱动精益生产

     设备综合效率是Overall Equipment Effectiveness,简称OEE。一般,每一个生产设备都有自己的理论产能,要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE就是用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率,它是一个独立的测量工具,是制造业行业精益生产理念的重要体现之一。

      LCD制造产业的设备均造价不菲且能耗巨大,低下的生产效率会导致高昂的分摊成本,使企业整体盈利能力变弱。因此,提升单位时间产能一直是B10的核心研究课题。B10工厂有各种设备1200余台,设备单元共计7100余个,因设备运营和管理方式不同,无法与集团内其他分公司做准确对标,同时无法评估其他分公司改善措施导入的可行性。其中部分分厂线别稼动率存在手动统计,未导入系统监控,无法检验其数据合理性,存在掩盖问题且无法追责的情况,手动统计数据也大大增加了一线员工工作量,对于工厂人力优化形成负担。如何通过数据挖掘设备的最大生产力,推动设备保持高稼动率稳定生产,成了当务之急。

     为了实现OEE指标透明化,我们对OEE指标的数据因子进行了详细分解:

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      OEE指标中的关键成功因素为时间稼动率,良品率,以及性能TackTime。为此我们对所有设备的MachineState进行标准化管理,通过MES和EAS自动记录设备每一次符合基准的设备状态变更,建立一套符合各设备生产规则的良率和TackTime统一算法。完成了基础数据层面的准备后,通过FineReport的大屏展示与报表开发出一整套完善的OEE指标透明化展示体系。


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每月Summary看板


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每日Daily看板


      每一个设备OEE指标的异常,都可以在系统上直接钻取查询得到是哪一个细分指标异常,可以通过一个报表直接定位到设备运营问题点,无须再指派担当工程师做问题调查,结果汇报。问题追踪,责任划分,变得轻松无比。

     OEE数据透明化分析消除了手工刷数和统计的工时和误差,每日节省各分厂人工工时62H/Day,瓶颈工序OEE提升至89%,同比去年提升6~8个百分点,指导产能提升超过10K,此项目合计收益超过3600万。

场景二:生产报表自动生成-优化员工人力分配

     原先每天早上生产部门需要在MES Report或者各自的BO上刷取详细数据在Excel上汇总制作科室日报,然后由制造部汇总成分厂日报,呈现在各早会或技术周会等会议场景。对于产能类的数据汇总过程较为简单,但是良率以及WIP在工品等指标数据刷取缓慢,且汇总复杂。从06点后刷取数据开始到日报制作完毕可能需要花费3~5个人半小时的时间,这还是基于在Excel模板完全使用的情况,此项简单但又重复性的工作会对工厂紧缺的人力资源分配产生较大影响。

      我们在收集了工厂的需求后按照紧要程度与收益性排序后,着手开始通过FineReport开发看板与各类生产报表。对于生产类的报表,各项逻辑限制往往比较复杂,甚至是Excel的每个单元格中写满了公式,得益于FineReport优秀的类Excel编辑功能,我们几乎能在FineReport设计器上实现完全一致的功能。对此大家赞不绝口,既提高了我们的开发效率,也更贴切生产实际需求。

      对于看板类高度汇总的需求,我们在开发了帆软Demo给业务部门参考后,大家惊奇的发现原来看板可以设计得这么酷炫。我们在使用了ETL工具对原数据提前汇总后,使得看板的刷新速度降到5s以内,几乎可以做到实时打开,实时查看的效果。同比BO与MES Report使用体验,用户对数据的快捷便利有了新的认识。
每日报表自动生成节省各分厂人工工时超过80H/Day,节省人员分配10人/年,人力提升年收益提升超过100W。

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场景三:职能部门也有数据分析需求

    职能部门的同事往往在写报告,摆数据的时候,停留在Excel与PPT上操作,对于一些每月需要关注的通用指标、离职率、培训、加班统计等等数据都需要在Excel上制作图表后粘贴至PPT,数据系统化展示效果差,领导需要的数据只能在汇报PPT中体现。

     在我们引入FineReport之后,HRBP们首先注意到了平台上漂亮的Demo,在与我们商讨需求后上马了HRBI项目。通过FineReport优秀的看板展示与快速数据导入,解决了了人事数据游离在分析平台之外的数据孤岛问题,为其他职能部门的数据分析引用起了带头作用,更是在集团中各分公司中开创了生产数据和非生产数据同平台展示的先河。

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四、项目心得

       在企业信息化建设中,数据可视化是很重要的一个环节。在引入数据分析平台之前需要正确获取用户的数据需求与业务痛点。数据可视化项目前期开发务必要快速实现一批满足用户需求且解决业务痛点的场景,这样在后期的工作中更能得到业务部门领导的支持。

      此外,在系统上线初期,很多用户对于数据分析类的需求模板往往只有在脑海中有个模糊的印象,看板和大型报表往往会在初版上线后大量返工修改调整。对此,可以在系统上线之后开放用户自由访问FineReport原生的Demo,让用户对实现的样式有更清楚的认知,此外,在看板样式调整中,可以开放设计器让用户参与看板样式调整,可以大大提高开发工作效率。


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发表于 2019-10-12 08:22:43
之前刚接触【京东方】这家企业的时候,以为是【电商--京东】的一家关联单位。
随着后期的了解,才逐渐认识到,其和TCL一道扛起了大陆液晶面板的大旗。
想要做到行业领先的优势地位,自然需要多方的技术资源在后方予以支撑。
而【帆软】则在其中,贡献着自己的一份力量。
也在这个时代,彰显了自身的价值。
如何让枯燥的数字,变为生动的语言,进而普及推广,为大众所接受认可,这也是【帆软】多年以来一直在践行的工作。 编辑于 2019-10-12 08:24  
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发表于 2019-10-14 14:33:53
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[京东方在意识到数据分析的重要性之后,通过FR的使用,进行各类指标数据分析和制作一目了然的数据汇总看板,以及自动化追踪流程,等一系列的数字化转变,实现了精益生产,节约了大量人力成本,提升了瓶颈,提高了产能。相关人员的改造思路和FR全面的功能使这个项目完成的非常成功,同为制造企业,我希望后续也能在数字化的道路上起到一定的作用。]
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饭团君 + 11 优秀打卡~

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发表于 2019-11-20 10:40:24
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[案例中开发Demo后给业务部分提供参考以获得支持让我留下了非常深刻的影响,之前在公司进行信息化建设时,其他业务部门不配合存在阻力,现在明白原来是因为他们不了解不能立即看到会带给他们的积极变化,没有动力,学习了。] 04 精读生产力大赛打卡.png
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发表于 2020-4-3 14:48:34
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[这个案例里的报表量和访问量和我们差不多,数据可视化设计特别好,学习了]
发表于 2020-1-14 17:22:09
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[在信息化时代数据分析尤为重要,精准发力,看到问题痛点和亮点,数据分析提供决策从而提高了产能;来句帆软口号:让数据成为生产力]
发表于 2020-1-7 21:29:38
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[先收集工厂的需求后按照紧要程度与收益性排序, 对于看板类高度汇总]
发表于 2019-12-31 16:38:04
精读生产力大赛案例,打卡第4天
发表于 2019-12-30 11:35:18
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[京东方能及时发现内部人力及其工作量问题,并通过数据挖掘,根据数据分析结果优化人力分配,实现资源最大化,能高效获取数据指标,汇报更具说服力,是很成功的一个项目。]
发表于 2019-12-30 09:33:36
精读生产力大赛案例,打卡第四天,[好好学习,为下步数据分析的思路和方法打下基础,提高业务及分析能力]
发表于 2019-12-26 14:04:12
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[ 以往刷取详细数据在Excel上

汇总制作科室日报,如今使用了FR,每日报表自动生成节省各分厂人

工工时超过80H/Day,节省人员分配10人/年,人力提升年收益提升超

过100W,效果可想而知]
发表于 2019-12-26 14:03:45
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[ 以往刷取详细数据在Excel上

汇总制作科室日报,如今使用了FR,每日报表自动生成节省各分厂人

工工时超过80H/Day,节省人员分配10人/年,人力提升年收益提升超

过100W,效果可想而知]
发表于 2019-12-24 17:42:24
精读生产力大赛案例,打卡第4天,BI项目工具选择很重要,fineBI的大数据处理能力优秀,选择合理的工具可以解决遇到的主要问题,让业务也积极参与到报表的搭建中
发表于 2019-12-23 10:49:14
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[通过数据的采集,实施监控数据上的问题,应该及时在页面上准确的反映问题上的问题,以方便处理]
发表于 2019-12-23 09:52:42
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[让用户参与到项目的优化过程确实是一种新思路,提供了自定义和个性化的需求,能够快速响应业务部门的各种需求,为后续的可视化提供便利。]
发表于 2019-12-19 09:01:36
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[报表主要涉及到监控指标,操作人员应用报表,管理人员分析报表,按照三不同人员查询不同报表,形成报表分析体系。对以后的报表建设具有指导意义。]
发表于 2019-12-19 08:39:39

精读生产力大赛案例,打卡第4天【数据推动生产力的发展,数据的重要性体现在多个方面,是我们不可忽视的部分】
发表于 2019-12-18 19:42:12

精读生产力大赛案例,打卡第4天[数据驱动产品发展,而搭建有效平台,能够使得数据价值最大化]
发表于 2019-12-16 09:38:38
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[使用数据服务于生产,服务于日常报表,服务于职能部门,实现了数据对生产各环节关键指标的监控,更厉害的是实现了数据的钻取,可以轻易发现那个环节出现问题;服务于日常报表完整还原了excel公式,避免了开发人员还需要去理解公式转换代码,方便了汇总,计算及转换数据为可视化图表,学习了,谢谢.]
发表于 2019-12-13 22:14:06
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[京东方案例中的数据可视化很好的让企业快速挖掘到数据的展示价值,也增加了企业领导对数据报表的支持力度,通过报表可视化实时展示数据,弥补了Excel等工具的不足,真正实现了数据的实时查询,提高了数据分析效率和准确率。]
发表于 2019-12-12 22:53:39
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[OEE指标分解这一块挺有意思,对各个指标的具有明确定义,及向下拆解指标,结合自动化的报表帮助使用人员及时定位到问题所在,将问题分析从专题化转为日常化,随时优化调整]
发表于 2019-12-12 17:05:00
精读生产力大赛案例,打卡第4天,[数据分析可视化对光电行业特别重要,在一线员工和良率部门对比不良率有重要的指导作用,更能减轻相关部门员工的工作负担,创造更好的效益。]
发表于 2019-12-12 08:48:24
精读生产力大赛案例,打卡第4天,【京东方的案例是制造业非常典型的案例,借助帆软的数据展示及数据处理后,简洁高效的凸显出机器设备的各项指标,进一步优化作业过程,提高作业效率、发挥机器的最佳性能。同时各项人事指标也可以更美观形象的展示,也节省了大量人工统计数据的成本。真正的通过信息化的手段由数据产生实际的价值,美观、高效、实用,真好!】
发表于 2019-12-10 09:12:38
精读生产力大赛案例,打卡第4天,【好的数据需要好的可视化,才可以使分析人员更好的掌握数据,更好的利用信息,获得更多关键的潜在信息
发表于 2019-12-6 17:25:21

精读生产力大赛案例,打卡第4天,【其实京东方的这种模式真的只适用于少数的公司,比如我们公司都不见得适用。
但是抓住客户的需求却是共通的,学习了】
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发表于 2019-12-6 14:50:45
来自手机
打开第四天,精细化制造业。机械人代替人工,数据是指引的向导。由上至下,数据量化。
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发表于 2019-12-5 13:41:07
精读生产力大赛案例,打卡第4天,【指标可视化,指导精细化调整】
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发表于 2019-12-3 16:28:43
精读生产力大赛案例,打卡第4天,数据分析不仅仅能运用在营销方面,或者业务数据分析,还能运用在人力资源管理方面,人员配比分析等方面,可以借鉴
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