数字化浪潮中的企业生产管理破局者：张礼胜以技术拆解制造业的"死疙瘩"

走进长三角一家汽配企业的车间,生产主管对着满墙的Excel表格发愁——设备突然故障导致3条产线停工,但订单优先级、物料库存、人员排班全在各自系统里"打架",等他协调完已过去6小时。这场景,正是中国制造业数字化转型阵痛期的缩影。  

张礼胜在实地调研300余家企业后发现:超过一半的企业设备利用率不足75%,跨部门协作平均每天损耗2.7小时。在制造业数字化转型的浪潮中,企业生产管理面临着的生产效率低下、成本失控、协同困难等问题日益凸显。而这位专精于数字化、精益化生产管理技术研发的企业管理专家,则用五年时间内相继研发出基于分层算力网络和高维目标优化的生产调度优化系统V1.0、基于云计算的数字化车间管理与协作平台V1.0、基于卷积神经网络的精益化生产成本预测与控制系统V1.0三大技术成果,堪比三把"数字手术刀",专门切除困扰制造业的"管理肿瘤"。

基于分层算力网络和高维目标优化的生产调度优化系统V1.0,通过多层级调度策略与高维目标模型,实现了子微网能量优化与系统能量交互的协同。传统调度系统在面对复杂生产场景时,往往因算力分配不合理导致计算效率低下。张礼胜创新性地将算力网络划分为边缘层、区域层和中心层,边缘层负责实时数据采集与初步处理,区域层进行局部优化计算,中心层统筹全局调度。这种分层架构结合高维目标优化算法,使系统能够根据生产任务的优先级、设备状态、能源供应等多维度因素,动态调整算力资源分配。

以某大型制造企业为例,该企业生产流程涉及多个车间、数百台设备,传统调度方式下,生产计划调整耗时长且难以保证最优。应用张礼胜的系统后,生产调度计算时间缩短了40%,同时使各子微网获利均衡性提升25%。在具体案例中,企业面临紧急订单插单时,系统通过快速算力重分配,在不影响原有生产计划的前提下,高效完成了新订单的排产,避免了因订单延误导致的客户流失。

中小制造企业在数字化转型中常面临数据孤岛、协同效率低等问题。张礼胜推出的基于云计算的数字化车间管理与协作平台V1.0,通过整合订单管理、计划排期、仓储库存、生产执行等200余个业务场景,实现了生产全流程的数字化协同。在某中小型机械制造企业,生产过程中各部门信息传递不及时,导致生产进度延误、库存积压等问题频发。引进该平台后,企业生产计划时间缩减55%,协调沟通时间减少71%,生产输出增加19%。以一次紧急订单为例,企业通过平台快速协调各部门资源,在短时间内完成了生产准备和排产,按时交付了产品,赢得了客户的高度认可。此外,平台的数据分析功能还为企业提供了决策支持,帮助企业优化生产流程、降低成本,提高了企业的市场竞争力。

此外,基于卷积神经网络的精益化生产成本预测与控制系统V1.0,通过构建输入层、隐藏层和输出层的神经网络模型,实现了对生产成本的精准预测与动态控制。在广东一家电子厂的实际应用中,该系统将预测误差率降低至7%以内。企业根据预测结果,提前调整采购策略,与供应商协商更优惠的采购价格;优化生产参数,降低能源消耗。通过这些措施,企业生产成本降低了20%。例如,在原材料价格上涨的情况下,企业凭借系统的精准预测,提前储备了足够的原材料,避免了因价格上涨导致的成本增加。同时,系统还对生产过程中的能耗数据进行实时监控和分析,发现部分设备存在能耗过高的问题,通过优化设备运行参数,降低了能源消耗。

张礼胜的三大技术成果不仅解决了企业生产管理中的具体痛点,更推动了行业的整体变革。在生产调度领域,分层算力网络架构为“东数西算”工程提供了底层技术支撑,实现了跨区域算力资源的智能调度,为大规模生产调度提供了新的思路和方法。在数字化车间管理中,云计算平台打破了数据孤岛,促进了产业链上下游的协同创新,推动了制造业的数字化转型进程。在成本预测控制中,卷积神经网络为精益管理注入了智能化基因,使企业能够快速响应市场变化,实现降本增效。此外在技术推广方面,张礼胜通过提供技术咨询、系统部署和培训等服务,帮助更多的企业实现数字化转型。他根据企业的实际情况,为企业量身定制解决方案,确保技术能够真正落地应用,为企业创造价值。

随着人工智能、云计算、物联网等技术的深度融合,生产管理领域的创新空间将进一步拓展。张礼胜表示,未来将继续深耕数字化与精益化生产管理技术,不断探索新技术在生产管理中的应用。例如,在智能制造领域,他将研究数字孪生与边缘计算的协同创新,实现物理实体与虚拟模型的高精度映射,为生产决策提供更精准的支持;在绿色制造领域,他将探索基于量子计算的生产调度优化算法,为低碳转型提供技术支撑。

数字化浪潮已至,生产管理的变革势在必行。张礼胜凭借其独立研发的技术成果,为企业提供了降本增效的利器,更为行业的高质量发展开辟了新路径。在“中国制造2025”的战略引领下,他的创新实践必将为中国制造业的转型升级注入强劲动力,推动中国制造业迈向全球价值链的高端。(记者:许泽扬)