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根云-工業趨勢分析
返回在蘇州工業園區的大力支持下，江蘇樹根與蘇州金龍兩大龍頭企業強強聯合，全力打造5G+工業互聯網應用的典型標桿工廠，基于蘇州金龍的零部件制造車間、電泳車間、噴涂車間，結合水電油氣等能源消耗智能管控以及三現（現場、現物、現實）智能管理方案，率先打造試點示范智能車間，建成省、市級智能工廠。
談及項目合作的最大感受，蘇州金龍設施管理部部長彭玉巖表示：”攜手樹根科技的數字化合作，為生產過程的透明化管理提供了有力工具，也為后續的數字化轉型提供了借鑒樣板。樹根科技項目團隊工作認真、負責、響應快速，解決了多項技術難題，凝練了數個項目亮點，讓數字化轉型的價值真正落到了實處。”
管理透明，讓工廠運營“看得見”
面對生產過程不透明，藏身于各個生產環節的管理隱患，是不是可以通過數字化工具來解決？就算人不在車間，管理者也能“看”見生產設備的工作狀態？基于樹根科技提供的三現解決方案，通過攝像機自動采集分析，蘇州金龍就實現了工廠的監管自動化，車輛超速、車輛逆行、明火監控、占道監控、車間人員誤入等行為透過系統就能實時監測、及時預警，整個廠區實現透明化管理。
對于管理者而言，不僅對工廠運營狀況一目了然、全盤掌控，更重要的是，生產安全、管理效率都顯著提升。過去是事后查詢再改進，如今是事前可預警，風險可控。比如，基于AI的現場視頻智能識別，加上制度處罰的約束，三現報警系統管理之下，園區內車輛違規事件數量直線下降。
三現管理讓工廠運營處處透明化，結合設備運行數據和報警數據分析，全要素數據采集，支撐運營分析，還能為降本增效提供支撐。
能耗采集，讓節能降本“算得清”
走進蘇州金龍，無論是電泳、涂裝線、零部件車間，還是變電站，制冷站，水泵房，工人與設備正在高度協同作業，每一道復雜的生產工序背后，都有水、電、氣的參與。過去，全廠能源消耗量的統計靠人工抄表，而配電房分布位置分散，純人工來回抄表，費時費力還容易出錯，能源成本高企，卻苦于無法精確實時計量，管理層也無法及時了解工廠能耗數據。
基于樹根科技的能耗透明化解決方案，蘇州金龍實現水、電、氣計量網絡的全廠覆蓋，實時、準確自動采集廠內水、電、氣表的各項消耗數據，透過根云平臺實現對全廠的能耗監測，包含能源基礎設施、生產系統、輔助系統、重點用能設備的能源消耗量、能源質量進行實時監測和展示，關鍵數據可以透過系統以及大屏進行直觀顯示。各項能耗的歷史數據表格信息、曲線信息和統計信息均可查詢。
經由根云平臺進行對比分析，可進一步指導工廠的節能優化，助力能耗成本下降。以電泳前處理為例，如實行設備“避峰就谷”，也就是將設備作業時間進行調整，將原先9點至12點的峰時用電改為谷時用電，每年可節約電費200多萬，如全部改為谷時用電，全年可節約電費約370多萬元。
設備連接，讓產線設備“開口說話”
如何讓產線效率更高，最大化減少浪費？基于根云平臺的IOT技術，樹根科技助力蘇州金龍海格客車做到了主要線體及設備的互聯互通，實時監控設備效率、設備能耗，讓產線上的設備通過實時數據“開口說話”。
通過“根云小匠”應用APP，多維度的分析模塊功能，可以對多設備的開機率、作業率、利用率、尖峰率、瓶頸率等各項指標進行對比，按時間段導出設備效率數據，實現對瓶頸設備、冗余設備的深度分析。哪些設備效率高可以充分利舊，哪些設備效率低可以淘汰掉，哪些環節需要新增設備，通過根云平臺的連接、采集與分析，有了真實可靠的數據支撐就非常清晰，整條產線仿佛也能通過設備數據“開口說話”。
比如，有機廢氣VOCs處理設備也連上了根云平臺，經統計，減少VOCs污染物排放量40%，處理率≥98%，讓生產更加環保；透過自動化噴涂數字化監控系統，發現噴涂機器人較以往生產效率提升20%，材料利用率提升50%以上?；诟破脚_強大的連接與分析能力，對核心生產設備的實時監控與追溯分析，讓工廠的生產效率獲得顯著提升。
RFID識別，讓客車生產質量追溯“一碼到底”
每一臺客車的誕生，都經過眾多工序及生產設備的生產協同，中間哪個環節出了差錯，都勢必影響車輛的品質，而客車品質關乎國民出行安全保障，因此生產過程的品質追溯非常重要。蘇州金龍與樹根科技技術團隊多次溝通討論，找到了行之有效的解決辦法：搭建RFID識別系統，幫助企業建立“一碼到底”的整車生產質量追溯，保障生產過程信息的精確可靠，提高整車質量的可追溯性。
蘇州金龍率先在電泳車間試點RFID監控，安裝多個RFID識別點，從預處理到烘干強冷全流程監控，追溯顯示車輛位置。應用RFID監控系統的同時，在電泳車間大屏界面上顯示車身流轉動畫以及車輛車號，對電泳車間進行動態仿真與實時生產監控。
都說數據比石油更有價值，基于根云平臺連接、分析，工廠里的“數據資產”將持續賦能蘇州金龍的業務發展。以品質業務數據穿透為例，處理效率提升20%。除了質量優化，IOT數據價值提煉也從生產監控、設備運維、知識沉淀、工藝優化以及節能減排等方面發揮價值，助力蘇州金龍從經驗驅動邁向數據驅動決策。
