谷斗资源智能优化协同平台

构建具有“一体化思维”的“企业智慧大脑”
解决不同场景下决策优化问题

行车调度优化模型
通过与行车定位终端和炼钢MES对接,实现行车调度优化,减少行车无效运转,快速响应生产、调度异常,避免因行车调度失误造成的连铸断浇等风险。


针对痛点问题

1. 全局决策与信息流通不畅:在智能制造领域,行车调度的决策过程通常依赖于人工,缺乏全面的规划和自动化支持。这种依赖人为的临时决策方式,不仅缺乏效率,还可能导致生产进程的延误,因为它无法有效地整合和利用通过工业互联网传递的关键信息;

2. 行车调度效率对产能的影响:行车调度的效率直接关系到整个生产线的产能利用。在供应链数字孪生的背景下,有效的调度需要最小化等待时间并考虑到避让和物料规格选择的复杂性。人工调度在这方面通常难以达到最优,从而影响整体的生产节奏和产能;

3. 库存管理和物料流动的不透明性:在工业互联网和智能制造环境下,库存管理和物料流动的透明度至关重要。缺乏有效的数字化工具和策略,可能导致库存水平不准确,进而影响生产计划的准确性和效率;

4. 生产线的灵活性和响应速度:在快速变化的市场需求面前,生产线需要具备高度的灵活性和快速响应能力。传统的生产方法往往缺乏这种适应性,限制了企业在面对需求变化时的反应速度和效率;

5. 数据分析和预测能力不足:高级数据分析和预测在现代供应链管理中扮演着重要角色。在缺乏有效的数字孪生和数据分析工具的情况下,企业难以准确预测市场趋势和生产需求,从而影响决策制定的质量和时效性。


谷斗解决方案

1. 铁钢包管理:利用智能制造技术,谷斗科技铁钢包管理方案优化了金属加工流程。通过集成的工业互联网平台,谷斗科技提供实时监控和数据分析,确保铁钢包的质量控制和高效利用。此外,利用供应链数字孪生技术,谷斗科技能够创建铁钢包的虚拟副本,实现更精确的预测和管理;

2. 行车调度计划:谷斗行车调度计划方案采用先进的智能制造原理,结合工业互联网的数据连接能力,实现高效、精确的行车调度。通过分析历史数据和实时信息,谷斗优化调度计划,减少等待时间,提高整体作业效率;

3. 行车调度实绩反馈:通过工业互联网平台,谷斗科技的行车调度实绩反馈系统能够实时收集和分析行车数据。这不仅提高了反馈的及时性和准确性,而且通过智能分析,能够持续改进调度策略和作业流程;

4. 吊渣盆、吊电极等插单任务执行:利用供应链数字孪生技术,谷斗科技能够精确模拟吊渣盆、吊电极等临时任务的执行效果,优化作业流程和资源分配。结合智能制造系统的自动化功能,谷斗科技提高了插单任务的响应速度和执行效率;

5. 行车轨迹可视化:谷斗行车轨迹可视化方案结合了最新的工业互联网技术和智能制造系统,提供实时的、直观的轨迹显示。这不仅帮助操作员更有效地监控和管理行车运行,还能通过数据分析预防潜在的安全风险。

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