金属加工行业面临的问题
传统异常管理
• 在铸造（批量）操作和轧制、冲压以及精制（处理）操作，过程控制和详细生产信息无法追踪
• 后期质量缺陷问题，无法和前工艺过程之间的产生原因关联性分析
• 较多的人为管控，无法确知首次通关率和重复处理时间
• 耗材和周边管理不及时，需求人员自行处理
智能安灯管理
Ø 提供对设备使用情况和可获得性方面的实时可见性，了解生产过程，利用于SCADA 的集成，还简化了数据采集过程；
Ø 利用可配置的警报和异常情况处理，能够迅速对制造问题做出响应，并确保了所有工厂一致的产品质量
Ø 通过追溯手段对过程之间的根本原因关联性分析。
与MES结合将采集到的数据用于离线质量问题解决和过程分析；
Ø 以标准化的过程定义，以电子的方式进行管理消除了人为错误，带来更高的首次通关率和更少的重复处理。
为了满足不断变更的订单需求和优先安排；
Ø 以自定义呼叫方式，准确传达协调信息，并能快速响应处理。
结合产能产量对应，提升当下作业效率。
汽车零部件行业面临问题
传统异常管理
总装车间
• 主辅线工位发生异常，需要同步协调，影响生产
零部件车间
• 装配工位经常出现质量，物料，设备异常，需要人员巡线或者主动联系处理。
• 生产作业超时，或者解决问题超时，无追踪机制，通常以停线方式等待分析原因。
• 问题发生时，沉默式管理，非前后串联，无法确保工序之间不接收，不制造，不传递缺陷
Ø 平准化生产，需要主线节拍和辅线节拍相互匹配，实现自动化控制；
Ø 在多个辅线问题影响时能够根据规定计算判定原因归属
Ø 装配工位出现质量、物料、设备等安灯呼叫事件时，可以呼叫，利用灯塔告警、语音告警和看板显示，处理人员签到
Ø 在规定的移动距离内，问题得到解决，生产线继续运动；
Ø 在规定的移动距离内，问题无法解决，生产线到规定点停线。
Ø 要求事件能够记录，处理时间能够统计分析，能够持续改善。
Ø 目视化警示灯提示，语音呼叫系统：安灯事件实时语音呼叫；