食品企业生产面临的最大问题有哪些?
食品饮料行业ERP的应用目前还处于刚刚起步的阶段,仅在少数企业有应用。食品饮料行业面临的最大问题就是产品安全问题。三聚氰胺、瘦肉精、塑化剂等等事件给人们带来了很大影响,虽然我国在2009年颁布了食品安全法,但是食品安全问题依然层出不穷。如何提高食品的安全性,如何保障普通消费者吃到放心的食品是一个非常大的话题。从ERP应用的角度来看,我们提出,采用生产erp系统进行生产统筹管理和决策,有助于提高食品安全。
在食品企业生产过程中,经常可能有人工的,随意性地添加一些成份,修改配方,导致出现问题。而通过ERP将生产过程严密控制起来,一方面保证了生产效率的提升,另一方面减少人工干预,采用ERP系统管理整个生产业务流程,从而保证产品的安全。
食品饮料企业应用ERP可降低损失、降低物料和流程的不稳定性、将损耗/返工降到最低;可降低因为供应商问题引起的生产质量问题、降低流程变动、提高实时生产质量可视度;可实时监控预防、追踪/追溯、族谱图保障食品安全。
泛普软件针对食品饮料企业的解决方案
1)生产管理
工单管理:生产工单管理 / 包(灌)装工单管理、支持新建、修改、冻结、取消工单
根据产能进行排产:与ERP等系统集成,实现企业整体信息化
生产管理 :区分成品、半成品、原材料等、BOM 配方管理
设备、工位、车间、生产线管理:预定义生产工艺路线
生产执行:生产指示、严格按照预定义的生产工艺路线生产、确保工单“保质保量”完成、实时控制工单状态,可以冻结问题工单、仪表盘、报表、看板实时显示生产情况
与其他业务系统集成:从ERP等系统下载生产工单、从ERP等系统下载BOM / 配方管理、将生产执行的数据上传至ERP等系统
主要价值:
将生产的良率提高 10%、提高物料、人员、机器设备使用率 15%、将工单完成率20%提高、废品率降低15%
2)物料的管理
物料管理:原材料管理、容器、器皿管理、在制品标识
物料使用执行:物料转移,调整,报废,返工,合并,分解,接受,出货,拉动、物料消耗、物料生产、返工和报废控制、在制品状态管理 (冻结,隔离,释放)、成品,半成品,在制品的区分
仪表盘和报表显示:在制品和库存状态、实时显示物料批次所处位置
与其他业务系统集成:物料消耗
主要价值:降低库存积压 10%、缩短产品周期 50%、追踪仓库中的原材料(辅料)、在制品、成品等、借助条码、RFID技术追踪产品
在物料管理过程中强调的主要是物料的移动。物料每一步移动会记录,每一批次的分解,消失,创建全由系统来处理,同时实时的库存信息,保证了在食品饮料生产加工过程中物料的可视性。
3)质量管理
质量抽检和执行:流程控制设置、流程化的抽检规则、可计划的抽检规则、在线和离线的质量抽检、HACCP
采样管理:计划的和非计划的、采集线上的或批次的质量数据、采集设备状态、预警事件数据、CAPA
偏差管理:监控偏离标准值的数据、提供可视化手段监控实时数据
净含量控制:控制称量设备、严格遵循标签上显示的信息 (重量,数量等)
QA释放管理 (WIP冻结,释放)
仪表盘和报表显示:一次通过率统计、关键性指标(KPI)显示
与其他业务系统集成:质量规格下载、质量分析数据上传
主要价值:提高一次通过率达12%、减少因为质量原因的损失达80%、减少质量错误达50%、降低因为质量引起的损害企业形象的风险
4)产品追踪
追踪/追溯和族谱图管理:追踪人机料法的使用情况、可以基于Lot/Item/Unit 不同层级追踪、能够追踪返工/报废等异常流程、操作员的历史操作记录 (手动控制事件)
仪表盘和报表显示:向前追踪、向后追溯、高效的关联性报表
与其他业务系统的集成:可以继续追踪产成品
主要价值:提高良率15%、将报废率降到最低、提高企业利润8%
产品追踪强调的是人机料法环的管理,每一个生产步骤中,泛普软件泛普OA系统通过了哪些设备,有哪些操作员涉及了,有哪些参数进行了等等都会被记录下来,包括环境的信息都由系统通过自动化的手段将数据搜集起来。所以在生产结束后,只要这个产品出现问题,都可以在ERP系统里追述到原因。
5)制造智能
智能化生产:生产的先后顺序、工单状态、整体的生产产能和效率、OEE统计、流水线和包装线的效率、计划/产能平衡
物料预估:库存管理、报废料和返工用料
追踪/追溯和族谱图报表:向前/向后追踪
质量管理评估:质量分析指数、HACC、历史数据分析和报表
效率智能化分析:包装线的OEE统计,停机时间统计、OLAP分析
主要价值:生产erp提高设备和物料使用率15%、降低损失和消耗20%、增加生产运能10%、增强了生产敏捷度、提高了生产透明度以更好地应对变动和挑战。
制造智能强调的是通过智能化软件进行深度的分析。比如说一些质量数据,单独看一个批次或者某一天的生产可能看不出内部的隐含信息,但是把一个月,或者是一年的某些工艺质量数据放在一起进行关联性的分析,就有可能找到内部之间的关联性,就有可能帮助企业对生产状况数据,质量数据,设备数据等有直观深入全面的了解,进而为企业进行科学决策提供数据支持。
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