Проект

Промсорт-Метиз (ранее НЛМК-Метиз) (Дата-Центр Автоматика: Data-Track Индустриальная платформа)

Заказчики: Промсорт-Метиз (ранее НЛМК-Метиз)

Металлургическая промышленность

Продукт: Дата-Центр Автоматика: Data-Track Индустриальная платформа

Дата проекта: 2020/04 — 2021/09
Технология: BI
подрядчики - 456
проекты - 3119
системы - 1164
вендоры - 570
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 205
проекты - 1093
системы - 63
вендоры - 45
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
подрядчики - 127
проекты - 728
системы - 305
вендоры - 209

2021: MES Автоматизированная система управления производством НЛМК-Метиз

Назначением внедренной MES системы являются: управление, диспетчеризация и учёт производственных операций, максимальная автоматизация процессов, исключение человеческого фактора при учёте, формализация технологических маршрутов, обеспечение прослеживаемости технологии, построение отчётов по качеству, производству, балансовых отчётов.

Реализованы следующие функции MES системы:

  • получение нормативно-справочной информации, технологических маршрутов и технологических карт из корпоративной системы PDM;
  • автоматизация взаимодействия с системами ERP, APS, получение портфеля коммерческих или производственных заказов, передача в ERP или APS информации по фактам производства, отгрузки, складским запасам;
  • внутрицеховой складской учёт, приём, межскладские и внутрискладские перемещения, списание материалов в производство, маркировка, упаковка, формирование отгрузочных партий, отгрузка готовой продукции;
  • оперативное планирование и перепланирование, диспетчеризация, оптимизация загрузки рабочих центров в режиме времени, приближённом к реальному, контроль выполнения плана-графика производства;
  • операции контроля качества и лабораторные испытания;
  • интеграция с весовыми контроллерами;
  • получение автоматически сформированных времён начала и окончания простоев, ввод причин и виновников простоев, расчёт загрузки оборудования, формирование отчётности для анализа ключевых показателей эффективности производства, OEE.