资源描述
新乡市起重装备制造业
中小企业数字化转型实践样本
新乡市工业和信息化局
2025 年 11 月
目 录
一、起重装备制造业中小企业发展情况 1
(一)起重装备制造行业定义与范围 1
(二)起重装备制造行业中小企业发展现状与趋势 1
(三)起重装备制造行业中小企业业务痛点 3
二、起重装备制造业中小企业转型价值 4
三、起重装备制造业中小企业数字化转型场景 5
(一)产品生命周期数字化 7
1.产品设计 7
(二)生产执行数字化 10
1.计划排程 10
2.生产管控 13
3.质量管理 16
4.安全生产 19
(三)供应链数字化 21
1.采购管理 21
2.仓储物流 24
一、起重装备制造业中小企业发展情况
(一)起重装备制造行业定义与范围
起重装备制造业涵盖从事各类起重机械及其关键零部件研 发、设计、制造、销售及服务的制造业企业。核心产品包括轻小 型起重设备、桥门式起重机、臂架式起重机等主机产品以及起重 驱动装置、起升机构、控制系统等核心零部件。产业链呈现三级 结构:上游由特种钢材、电机、减速机、控制系统等关键部件供 应商构成;中游是整机制造商与专业部件生产商;下游为港口物 流、制造业车间及矿山开采等领域提供产品,并延伸至安装工程、 第三方检测及融资租赁等增值服务环节。
起重装备制造业的中小企业主要分布于产业链中游的配套 制造与专业服务环节,部分企业已具备主机生产能力。主要特征 体现在三方面:一是通过集群化生产模式,开展核心零部件及易 耗件规模化生产,显著降低了行业整体制造成本;二是构建区域 性服务网络,能高效提供设备安装调试、属地化维护保养及应急 检修等及时响应服务; 三是专注于细分市场非标定制化产品开 发,填补大型企业未覆盖的细分市场需求,形成与大型企业的互 补性分工格局。
(二)起重装备制造行业中小企业发展现状与趋势
当前,我国起重机制造行业呈现市场集中度提升、智能化加 速等转型发展态势。据国家市场监管总局统计,截至2024 年 12 月底,全国起重机制造产业企业数量达到 1.2 万家, 同 比增长
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8.3% 。行业内头部企业增加研发投入扩大优势, 占比超过 85% 的中小企业则依托区域集群化和生产经营灵活性进行差异化竞 争。例如,河南、山东等传统制造业基地依托产业链配套优势, 形成以中小企业为主体的专业化分工网络,河南长垣市聚集了超 2000 家起重配件企业,本地化采购率超过 60% 。随着市场结构 调整和制造业转型升级,起重机制造行业内中小企业正加速转 型,主要呈现以下趋势:
一是技术升级加速。中小企业通过物联网和 AI 技术实现设 备远程监控与故障预警,如 5G 远程操控系统覆盖率将突破 40%, 显著提升作业安全性与效率。轻量化设计(如碳纤维应用)和新 能源机型(电动起重机市场份额预计达 28%)成为技术突破重点。
二是差异化竞争加剧。2024 年起重机销量呈外增内降态势, 汽车起重机、随车起重机、履带起重机、塔式起重机等四类起重 机累计销量为 53137 台,同比下降 23.73% 。相比之下, 出 口表 现乐观,四类产品累计出 口 17539 台,同比增长 10.24% 。其中, 履带起重机与塔式起重机海外销量占比还在加速提升。中小企业 聚焦细分领域差异化、定制化需求规避同质化竞争,同时推动服 务化延伸,强化维保、改造升级、租赁等后市场服务能力。
三是智能化绿色化成为突破 口。中小企业积极引入实用型智 能化技术,提升产品附加值。智能化技术(如物联网、远程控制) 和新能源动力系统的应用成为行业突破方向,2025 年智能起重 机渗透率预计超 30% 。同时,轻量化设计(碳纤维、铝合金)与
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安全监控系统的集成,正推动产品从功能型向智能服务型转变。
四是政策与产业链协同效果显现。地方政策(如河南省六新 方案)推动智能化研发与本地配套能力提升,中小企业依托区域 集群优势(长三角、珠三角)形成技术合作生态,降低成本并加 速创新落地。企业为响应环保法规与碳减排政策,加速应用数字 技术、节能技术, 以数绿协同降低产品全生命周期能耗。
新乡市是我国起重机制造产业发展的高地,有起重机整机生 产企业 196 家,配套生产企业 1042 家,培育专精特新“小巨人” 中小企业 10 家,年产起重整机 30 万台、零部件 170 万台(套), 产品涵盖桥门式起重机等 10 多个系列200 多个品种,2600 多个 销售网点遍布国内外,2024 年总产值达到 290 亿元,国内市场 占有率达 70%以上, 已形成全国最大的起重机制造产业集群。
(三)起重装备制造行业中小企业业务痛点
起重装备制造行业中小企业面临技术、资金及管理的多重挑 战:一是技术创新瓶颈,研发投入强度低于行业平均水平,复合 型技术人才储备不足限制非标定制能力,创新效能低下。二是生 产运营困境,生产自动化、智能化水平较低,回款周期长、资金 压力大,供应链管理粗放,库存周转率偏低。约 70%的中小企业 仍以生产传统桥门式起重机为主,智能化改造投入不足,与政策 要求的远程监控、故障诊断等标准存在差距。三是质量合规压力, 对标国内外标准、认证的改造成本较高,质量追溯系统应用不足。 四是市场竞争加剧,头部企业占据大量中高端市场份额,凭借规
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模效应抢占风电安装等高端市场,中小企业品牌影响力较弱,多 通过二手设备租赁、定制化服务等低附加值环节拓展剩余市场份 额,市场拓展受限、同质化竞争导致利润率持续下降。
二、起重装备制造业中小企业转型价值
对于起重装备制造业的中小企业而言,数字化转型并非简单 技术升级,而是关乎生存与发展的战略转型。它能系统性解决技 术、生产、质量、市场四大核心痛点,释放的价值体现在:
一 是 显 著 降 低运 营 成 本 。 在 研 发 设 计环 节 , 利 用 CAE/CAD/PLM 等数字化设计仿真工具,可大幅减少物理样机试 制次数,缩短开发周期,降低研发成本。在生产制造环节,引入 工业机器人、AGV 、MES 等系统,实现关键工序自动化、生产 过程透明化,减少人工依赖,提高生产效率和一致性,降低单位 成本。在供应链管理环节,通过供应链协同平台,实现与供应商、 客户的实时数据共享,精准预测需求,优化采购计划,显著降低 原材料和在制品库存,提高库存周转率,释放流动资金。
二是大幅提升工作效率。在研发设计环节,基于模块化设计 和参数化配置平台,结合客户需求数据,能快速生成定制化方案, 缓解对单一复合型人才的过度依赖,提升响应速度和定制化效 率。生产管理环节,利用数字化工具(如 ERP 、CRM)加强订 单、生产、交付、开票、回款全流程管控,缩短回款周期。基于 数据分析优化定价和合同条款,缓解资金压力。利用 AI 、知识 库等数字化软件,将设计经验、工艺知识、故障案例等知识沉淀
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与复用,基于历史数据优化方案,提升整体创新工作效能。
三是有效保障产品质量。在质量管理环节,通过数字化质量 管理系统(QMS) 自动识别产品设计与工艺中的风险点,减少 后期改造工作量与成本;利用在线自检设备与AI 视觉识别技术 替代人工检验,实现实时、全检,降低漏检率,加强过程质量控 制,提升产品一致性,减少售后成本;通过物联网(IoT)采集 关键工序、零部件、检验数据,利用区块链或数据库建立完整、 不可篡改的产品全生命周期质量档案,实现产品质量精准追溯。
四是增强企业竞争能力。利用数字化打造差异化竞争优势, 一方面通过提升非标设计能力、缩短交货期、提供远程运维等增 值服务,避免陷入低端价格战,向服务型制造转型,开拓利润新 增长点。另一方面基于数据驱动决策,整合内外部数据(市场、 成本、生产、质量),进行深度分析,支持更精准的产品规划、 定价策略和资源投入决策,提升运营效率和市场反应速度。
三、起重装备制造业中小企业数字化转型场景
起重装备制造行业正呈现加速向智能化、绿色化转型与差异 化竞争的发展态势,对中小企业在非标产品快速设计、生产资料 协同管理、加工制造过程安全性、节能性及质量合规性等方面提 出 了更高要求。为更好地应对这些挑战并取得发展突破,起重装 备制造行业中小企业,重点聚焦产品设计、计划排程、生产管控、 质量管理、安全生产、采购管理、仓储物流等场景,开展了大量 探索实践。
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图:起重装备制造行业中小企业数字化转型典型场景金字塔图
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(一)产品生命周期数字化
1.产品设计
痛点需求:一是“小批量、多品种”模式导致设计重复率高。 即使是相同吨位的产品,也常因跨度、高度等基础参数差异或客 户定制需求,需要重新进行结构设计、受力分析和标准件选型, 陷入“一项目一设计”的困境,严重制约研发效率与响应速度。二 是参数化与模块化设计工具缺失。面对洁净度、耐腐蚀性等特殊 工况需求,设计过程高度依赖工程师个人经验与手动计算,缺乏 整合设计规则与标准件库的软件平台,无法通过参数调整快速驱 动模型更新,导致设计周期长、成本高且易出错,进一步加剧了 研发困境。
应用场景:
一级:起重装备基础图纸设计与电子化存储。使用 CAD 、 CAE 、SolidWorks 等二维/三维设计软件完成产品图纸或实体建 模,并进行验证。图纸与模型按客户、项目等维度分类,存储于 本地或共享盘,实现初步电子化管理。
二 级 : 起 重 装备设 计 过程规 范化 与 数据 管理 。 引 入 PDM/PLM 系统,对关键零部件图纸、模型、设计 BOM 及技术 变更进行统一管理。实现设计流程标准化、版本可控,并构建完 整的设计资料体系(如客户记录、方案、图纸、BOM 等),支 持图纸批注、圈阅及 BOM 自动提取。
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三级:起重装备参数化模型库与智能协同设计。建立覆盖加 工件与外购件的三维产品设计资源库及参数化知识库,支持设计 过程中对标准资源的快速匹配、引用与协同调用。系统可实现关 键尺寸驱动模型自动生成、基于配合面的三维自动装配与校核, 并能从三维模型一键生成带比例标注的二维装配图。最终通过全 流程的数字化与自动化,以及多人并行协同设计机制,显著提升 设计效率与准确性。
四级:起重装备云端协同与全流程仿真验证。基于云平台构 建协同设计体系,集成全流程仿真分析技术,实现对产品结构、 性能的深度验证与迭代优化。支持集团、分子公司、供应商等多 方在线协同,共享设计与制造数据,并建立统一的权限与流程审 批机制。通过结构分析、受力测试等全流程数字化仿真,提前识 别并解决设计问题,确保产品出厂零缺陷,显著缩短研发周期、 提升整体质量。
典型案例:河南卫华集团的产品设计案例
案例背景:河南卫华集团在产品设计场景中主要面临以下几 大痛点:一是自动化设计能力不足,传统设计模式下起重机作为 非标产品,每台均需工程师投入大量时间进行手动计算和图纸绘 制,设计工序耗时长达数周,严重制约研发效率。二是数字化干 涉检查与三维验证手段缺失,这使得在设计阶段难以对大量复杂 零部件进行精准的干涉分析和装配验证,潜在的设计误差可能影 响最终产品的整机性能与质量。三是整体设计效率有待提升,工
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程师大量精力被重复性绘图任务占据,同时,设计与生产、采购 等环节的协同依赖人工操作,流程繁琐,进一步拉长了产品研制 周期。
具体举措:研发、部署起重机行业专用三维设计软件。通过 设置“参考标准、文件保存路径、参数设置、保存参数”系统自动 生成起重机设计模型。其中参数设置主要包括总参数、主起升机 构、副起升机构、小车运行机构、大车运行机构;小车主起升机 构、小车副起升机构;设置起升桥架等重要参数,设置完成后, 系统自动成生三维实体图。实现起重机产品快速设计。
取得成效:基于参数化设计平台,实现了起重机的快速智能 化设计。用户只需输入主要性能参数,系统即可在 24 小时内自 动完成整机三维设计。一是自动化设计,系统根据输入的主参数, 自动调整自制件尺寸并智能选用标准件,实现快速适配。二是资 源集成,自动调用及引用内置的设计资源库,涵盖自制件、外购 件与电气结构等关键模块。三是干涉检查,在设计过程中自动进 行实时干涉检查,提前发现并规避设计冲突。四是效率提升,全 流程自动化大幅缩短设计周期,为后续生产预留更多时间,有效 加速产品交付。
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(图:河南卫华集团通用起重机建模系统页面)
(二)生产执行数字化
1.计划排程
痛点需求:当前起重行业生产计划排程长期受困于“三高两 低”的复杂局面。一是计划源头与执行过程的高度不确定性。产 品高度非标致使设计、生产并行,BOM 频繁变更导致计划刚下 发即面临失效,加之工艺路径长、跨车间周转复杂,任一环节的 设备故障或紧急插单都会引发连锁延误,使排程基础极为脆弱; 二是排程手段与优化维度的严重滞后性。传统人工排程方式难以 在交期、成本、库存与产能等多重冲突目标间实现动态寻优,面
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对由钢材价格波动、供应商产能制约所导致的物料齐套难题,往 往响应迟缓、调整滞后,最终陷入交付延期、库存积压与加班成 本飙升的恶性循环。
应用场景:
一级:基于人工经验与电子表格的起重作业排程。依赖人工 经验,使用Excel 等工具制定生产计划表,对主梁等关键部件的 加工、焊接、装配等工序进行起止时间安排,实现基础的生产任 务排程与节点管控。
二级:基于 ERP/MES 系统的生产订单分解与班组排产管 理。通过 ERP/MES 系统辅助生成生产计划,具备生产准备检查 功能(如物料齐套性、设备可用性)。系统支持订单分解、物料 需求计算,并可将任务排产至班组级别,实现销售交期的系统化 跟踪与规范化管理。
三级:基于多系统协同的起重装备自动排产与动态调整。实 现排程系统与 ERP、MES 及供应链系统的数据互通与协同运作。 系统可自动获取订单与库存数据,并基于安全库存、采购周期、 设备工序等约束条件,自动生成生产计划,动态调整重型部件加 工顺序,并与吊装资源调度联动。
四级:基于 AI 算法的起重装备智能排产与交付风险预警。 应用人工智能技术构建排产与调度模型,优化重型设备生产节 拍,动态协调多车间吊装资源冲突。系统具备交付风险实时预警
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能力,可提前识别并处理因大型部件延迟等异常情况,实现动态、 实时的生产排产与风险管控。
典型案例:卫华集团的计划排程案例
案例背景:河南卫华集团在计划排程场景中主要面临以下痛 点:一是计划效率低下,多依赖人工经验进行排产,难以快速响 应市场变化与紧急插单,导致排产周期长且准确性不足。二是生 产绩效难把控,计划与现场执行脱节,设备停机、物料短缺等问 题无法实时反馈与调整,影响设备利用率和订单准时交付率。三 是资金占用高企,粗放式的计划导致原材料、在制品库存水平偏 高,占用了大量流动资金,增加了运营成本。四是运营改善缺乏 数据支撑,由于排程与执行数据不连贯、不透明,难以精准分析 瓶颈环节,使得持续改善运营缺乏科学的决策依据。
具体举措:卫华集团将计划排程系统(APS)定位为贯穿销 售、设计、采购、制造、发运全流程的“交期驱动引擎” 。该系统 基于 PLM-ERP-MES-SRM 深度集成,能够将销售订单自动拆解 为可执行的 BOM 、工艺路线、物料需求与设备负荷,并依托动 态排程算法,在分钟级内完成多工厂、多工序、多资源的并行排 产。当发生设备故障或物料延迟等异常时,系统实时预警并快速 重排,有效降低停线风险。物料齐套模块每日滚动比对库存、在 制与在途数据, 自动生成缺件清单并推送至 SRM 系统,驱动供 应商精准补货,保障物料稳定齐套。此外,系统采用三层架构与 统一身份认证,在确保数据安全的同时,也为未来功能扩展提供
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了便利。
取得成效:系统实施以来,提高了计划编制效率,同时缩短 生产周期缩短、降低库存资金占用,交期履约率与资金周转率同 步提高,为卫华在大型非标起重设备领域实现“接单即排产、按 期必交付”奠定了数字化基础。
(图:卫华 APS 计划排程系统)
2. 生产管控
痛点需求: 当前起重行业企业深陷“高库存、高加班、高延 期”的恶性循环,其核心症结可归结为两方面:一是内部生产体 系的高度离散与协同低效。非标产品按单设计、BOM 频繁变更, 导致计划稳定性差,加之关键构件跨车间流转频繁、工艺节拍不 一,任一环节拖期即引发连锁延误,而信息孤岛更使得设备、质 量与进度数据无法贯通,异常响应滞后;二是外部供应链波动与 内部资源调配失衡。钢材等原料价格波动导致物料齐套困难,为 应对交付风险被迫维持高库存,进一步加剧资金占用,形成“高
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库存、高延期、高加班”相互交织的恶性局面,持续侵蚀企业利 润与交付能力。
应用场景:
一级:基于人工记录的起重装备关键部件进度跟踪。通过人 工方式记录工单数据,重点跟踪主梁、端梁等核心部件的生产进 度,实现生产过程的基本可视化。
二级:基于 MES/ERP 系统的起重装备关键工序数字化管 控。依托 MES/ERP 系统管理生产工单,实时记录焊接、抛丸、 汇装、涂装等关键工序进度,并实现进度监控、产量统计与工时 计算等数字化管理功能。
三级:基于系统集成的起重装备生产数据自动采集与协同。 实现生产系统与 ERP 、PLM 等系统的集成, 自动采集工单、物 料、工艺参数等数据,支持多系统协同作业与数据共享,提升生 产过程整体管控能力。
四级:基于 AI 的起重装备生产实时预警与设备效能优化。 运用人工智能技术构建监测与预警模型,实时分析工艺参数、设 备状态等数据,监测结构件变形风险、预警吊装超载,并基于 OEE 分析优化设备综合利用率。
典型案例:阿尔法起重机有限公司的生产管控案例
案例背景:阿尔法起重机有限公司在生产管控中主要面临以 下核心痛点:一是生产数据流转不畅,各部门信息系统相互独立, 形成“信息孤岛” ,导致物料、进度等关键数据无法实时同步,生
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产计划与现场调度严重依赖人工经验,准确性差、效率低。二是 生产响应的灵活性不足,面对紧急插单、物料短缺或设计变更等 突发状况时,刚性生产模式难以快速调整,导致排产混乱、资源 调配不灵,生产交付周期面临巨大压力。三是过程管控粗放与质 量追溯困难,生产进度不透明,关键工序缺乏有效实时监控与数 据采集,产品质检多以人工为主且记录分散,导致问题无法及时 暴露,一旦出现质量问题难以快速定位根源并实现有效追溯。
具体举措:在生产中,MES 系统通过深度集成 ERP 与 PLM, 构建起从订单到执行的全流程调度体系。系统自动接入 ERP 的 生产订单、物料 BOM ,以及 PLM 的工艺路线和工艺图纸。生产 调度人员基于这些数据,为订单关联匹配的工艺路线,通过“ 一 键发布”功能同步生成生产订单、工单及派工单,确保任务快速 下达至对应车间班组。针对生产过程中的变动需求,系统支持灵 活调整,若需更换班组作业,可直接对派工单进行工作中心改派, 保障任务衔接顺畅;遇到订单取消或暂停情况,调度人员可在系 统中执行撤销或冻结操作,避免无效生产。
取得成效:一是实现数据自动流转与精准调度,通过打破信 息孤岛、减少人工录入误差,确保调度指令精准下达,并使完工 信息自动回传至 ERP,形成管理闭环。二是提升生产响应的灵活 性,凭借灵活的改派、撤销功能,高效应对多变的生产现场,确 保起重机多品种、小批量的订单需求得到快速响应,避免资源浪 费。三是加强过程管控与质量保障,通过严格的权限管控减少操
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作失误,并将质检任务与工序紧密关联,强制工艺顺序执行,有 效杜绝跳序、漏检等质量隐患,从流程上保障订单的按时交付。
(图:阿尔法起重 MES 系统界面)
3.质量管理
痛点需求:一是标准规范有待优化。现行国标侧重起重机使 用环节,对焊缝参数、部件检验等制造流程缺乏规范要求,企业 凭经验生产,产品质量一致性差。二是数据管理缺失规范性。质 检依赖纸质记录,关键数据分散,且无全生命周期追溯码,出现 故障难以定位根因,售后需整机召回。三是质量管控缺乏稳定性。 高水平无损检测、焊接工艺工程师匮乏,质检员多凭经验判定, 易出现漏检、误判频发,影响质量管控效果。
应用场景:
一级:基于电子表格的起重装备生产工序质量信息记录。应 用信息技术工具(如电子表格、云存储等)辅助开展主要生产工 序质量信息的电子化记录,实现质量信息基础管理。
二级:基于信息系统的起重装备关键工序质量数据规范化管
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理。应用信息化系统实现生产过程中关键工序质量数据的数字化 采集、统计分析与分类管理,明确数据录入标准与管控流程,实 现质量信息规范化管控。
三级:基于起重专用设备及信息化系统的自动质检和质量追 溯。应用起重行业专用数字化检测设备及信息化系统实现关键工 序质量数据自动采集、检测结果实时判定和异常报警;或应用信 息化系统实现对原材料、半成品、成品全生命周期质量可追溯, 精准定位质量问题源头。
四级:基于 AI 的起重装备质量预测分析和产业链质量数据 协同。应用前沿技术(如 AI 视觉质检)开展产品质量智能检测, 提升检测效率与精准度;搭建产业链质量数据协同平台,实现上 下游企业数据共享;或基于历史数据构建质量管理模型,实现产 品质量影响因素识别及缺陷预测性分析。
典型案例:阿尔法起重机有限公司的质量管理案例
案例背景:阿尔法起重机有限公司在质量管理中存在以下痛 点:一是设计阶段过度依赖个人经验。设计质量特性关联复杂, 易因人为因素产生设计失误与隐患,缺乏系统性的数字化验证与 预防机制。二是调试检测环节量化与智能化不足。传统调试依赖 人工经验,检测手段落后,难以对产品性能进行客观量化评价。 三是技术标准与文件管理有待规范。企业内部缺乏统一、细化的 性能与可靠性测试标准;制造技术文件(如图样、协议)内容不 规范,存在前后不一致的风险。
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具体举措:MES 系统质检模块首先对质量相关基础信息进 行维护,划分了相应的检测类别,定义了具体的检测项,并建立 了产品检测模板等数据体系。对于需要质检且已完成报工的工 序,系统会依据前期创建的模板自动生成专检或成品入库检的在 制品检测单,质检员通过 APP 就能收到相应的质检任务,在完 成质检工序后,可直接在 APP 中对产品质量进行判断处理。同 时,质检人员也能根据实际情况,手动创建巡检在制品检测单, 进行不定时的质量抽检,确保生产过程中的质量可控。
取得成效:一是规范了质量检验流程,让检验工作有章可循, 避免了因检验标准不统一导致的质量判定差异。二是通过系统自 动生成检测单和 APP 处理质检任务,提高了质检工作的效率, 减少了人工传递信息的滞后性。三是所有质检记录都能在后台随 时查看,实现了质量数据的可追溯,一旦发现质量问题,能够快 速查阅相关检验过程,为问题排查和解决提供有力支持,进而保 障了阿尔法起重机的产品质量稳定性。
(图:阿尔法起重 MES 系统在制品检验单界面)
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4.安全生产
痛点需求:一是动态风险人工识别滞后。针对起重装备制造 中重物吊装、高空作业和大型设备转运等高危场景,依赖人工巡 检判断未佩戴安全防护装备、违规闯入危险区域等安全风险。二 是安全数据管理碎片化。安全生产隐患记录、整改跟踪、事故分 析等数据分散存储,无法系统性追溯风险根源,难以量化评估整 改效果,导致同类风险反复出现。
应用场景:
一级:基于电子检查表的起重作业安全巡检规范化管理。制 定专项安全操作规程,为巡检团队配备移动终端,使用标准化电 子检查表实现日常多频次巡检记录电子化,按月生成统计报表并 通报,实现安全管理初步电子化与流程规范化。
二级:基于视频监控与人工协同的起重作业安全生产监测管 理。采用“人工安全巡检+视频远程监测”线上线下双轨模式开展 安全监测,在关键风险点部署监控设备,实现关键区域可视化实 时盯防。通过信息化系统自动统计分析危险行为,实时向现场管 理人员推送告警信息,支撑快速干预,降低即时风险。。
三级:基于 AI 视觉识别的起重作业安全行为监测和分级预 警。通过人工智能安全生产算法,对车间摄像头等安全生产行为 数据进行分析处理,实现实时监测和预警;精准识别未佩戴安全 帽、违规闯入吊装警戒区等行为,联合声光报警器触发报警并同 步信息至管理平台;建立分级响应机制,一般违规行为后台记录,
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危险行为触发现场报警并推送信息至相关负责人,严重行为及时 响应紧急预案。
四级:基于多源数据融合的起重车间安全态势感知与主动防 控。整合视频 AI 、设备 IoT 传感器、环境传感器、作业系统、 人员定位等多维数据,构建车间动态安全态势模型。应用大数据 分析与机器学习模型,识别挖掘高风险作业时段、区域、人员及 设备状态异常模式(如疲劳作业、设备超负荷运行),实现风险
智能预测与主动防控。
典型案例:河南省中原矿山设备有限公司的安全生产案例
案例背景:河南省中原矿山设备有限公司在安全生产中存在 以下痛点:一是人员安全意识薄弱与违规操作难追溯。传统的监 管方式可能无法有效追溯具体责任人与违规行为,导致管理失 灵。人脸识别技术的引入,正是为了将安全责任精准落实到“人”, 解决追溯难、问责难的痛点。二是安全监管过度依赖人工,存在 盲区与效率瓶颈。原有模式存在监管盲区、人力成本高、效率低 下,且无法实现全天候不间断监控的痛点。通过技术手段,企业 旨在实现 7x24 小时无人化自动预警,弥补人力管理的短板。
具体举措:河南省中原矿山设备有限公司主要利用厂区已有 的摄像头,在摄像头网络内接入安全生产一体机,对每个摄像头 赋予人脸识别、没戴安全帽和人员倒地的算法,并通过定制化开 发将人脸识别信息和没戴安全帽、人员倒地行为结合起来进行安 全生产行为的预警和统计分析。
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取得成效:通过以上安全生产的数字化改造,预计河南省中 原矿山设备有限公司隐患响应速度提升至 10 秒内,重大风险闭 环整改率达 100%,整改周期缩短70%,有效减少事故风险。
(图:中原矿山安全生产告警页面)
(三)供应链数字化
1.采购管理
痛点需求:一是特殊性物料采购难度高。起重装备核心部件 (如减速器、制动器)、大型结构件(如吊臂、车架)规格差异 大,非标件占比高,定制化需求多,导致供应商选择范围窄,定 制化采购周期长。二是供应链协同效率低。行业供应链层级多, 从原材料、零部件到整机装配,信息传递易滞后,企业常因上游 供应商延期交货、质量波动等问题,影响自身生产计划。三是采 购成本控制难。起重装备生产具有订单式、小批量特点,核心部 件依赖少数优质供应商,难以通过规模化采购获得议价优势、降 低成本。
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应用场景:
一级:基于电子表格与云文档的起重装备采购需求管理。因 起重装备非标件、标准件品类多、需求分散的特点,通过电子表 格辅助记录各类物料采购需求与订单进度;通过云文档协同平台 实现跨部门采购数据共享,缩短采购文件审批周期等。
二级:基于低代码平台或 ERP 系统的起重装备采购规范化 管理。基于低代码平台搭建采购流程,覆盖技术参数审核、财务 预算审批等环节,规范采购节点流转;或借助ERP 采购管理模 块,实现与生产计划、仓储物流等环节间数据联动,解决采购流 程不合规、与生产衔接脱节等问题,缩短采购周期。
三级:基于 SRM 系统的起重装备采购数字化协同。构建 SRM 系统,与 ERP 、质量管理等系统深度集成,从供应商准入 到全生命周期管理,实现询比价自动化、采购单、请检单自动生 成,打通“计划、采购、质检、入库”闭环,降低呆滞库存,提升 供应链协同效率。
四级:基于 AI 赋能的起重装备供应链风险预警与策略优化。 借助数字化采购平台,通过 AI 算法实现核心部件价格预测、供 应商风险预警等;协同内外部供应链上下游数据,监测原材料、 物流风险,动态优化采购策略,适配行业复杂供应链需求。
典型案例:卫华集团有限公司的采购管理案例
案例背景:卫华集团有限公司在采购管理中存在以下痛点: 一是与供应商信息传递依赖传统方式,订单下达、变更通知存在
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滞后性,导致协作效率低下。二是各部门及子公司采购需求分散, 未形成集中采购规模,采购成本偏高且流程重复繁琐。三是特殊 物资采购渠道有限,缺乏系统化的代采模式,耗费大量人力却难 以保障采购效果。四是部分物料规格不统一,影响集中采购批量, 与供应商的合作缺乏长期稳定的框架约束。
具体举措:卫华集团以 SRM 系统为核心,构建覆盖采购全 流程的数字化协同平台,实现采购订单、到货计划、变更通知等 关键信息的实时在线传递。当采购订单在系统内生成后,无需人 工干预,系统会自动即时推送至供应商端的 SRM 系统界面,供 应商可通过系统在线接收订单并完成确认操作,确认结果同步反 馈至集团采购系统,同时,系统支持供应商在线反馈物资生产进 度和预计交付时间,集团采购团队可实时跟踪,提前协调可能出 现的供应缺口,保障生产连续性。
取得成效:一是采购流程效率大幅提升,确保生产所需物资 及时供应。二是在供应商管理方面,实现精准评估与分级,优质 供应商占比提升,保障了原材料和零部件的高质量供应,产品不 良率显著下降。三是系统的价格监测和数据分析功能助力企业在 采购谈判中掌握主动权,采购成本降低。四是真正让信息打通后, 用准确的信息流驱动人流、物流、资金流,计划排的是急需的、 物料买的是急用的、车间干的是有效的,经营管理大幅改善。
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(图:卫华集团数字化办公平台待办事项界面)
2.仓储物流
痛点需求:一是零部件仓储管理混乱。起重装备零部件规格 杂、型号多(如减速器、吊钩等),因分类标识不清、库位规划 不合理,易错发漏发,导致生产停工。二是库存数据滞后协同断 层。企业WMS 仅记录基础库存,未与 ERP 、MES 、SRM 系统 集成,核心部件库存数据更新延迟,常因库存积压或缺货影响交 付,资金占用率高。三是信息化弱难适配柔性需求。多依赖简单 系统与人工盘点,缺乏大件库位优化、非标追溯等专业功能,难 响应小批量订单的库存动态调整,制约规模化发展。
应用场景:
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一级:基于电子表格与云文档的零部件库存信息管理。针对 钢丝绳、齿轮等多规格零部件,用电子表格记录入库时间、数量、 批次等信息。通过云文档实时更新库存状态,实现库存信息跨部 门共享。
二级:基于 WMS 系统的起重装备库存管理与物料全生命周 期追溯。部通过低代码平台或者 ERP 库存模块等,对起重装备 的物料、成品、半成品及耗材等进行系统化管理。部署 WMS 系 统并集成条码、RFID 技术,管理物料、成品,记录存储位置与 状态,实现物料全生命周期追溯,改善零部件错发漏发问题。
三级:基于系统集成的起重装备库存成本核算与拉动式管 理。打通 WMS 与 MES 、ERP 等系统,按生产计划自动安排物 料出库,协同采购、财务数据实现库存成本实时核算,构建生产 拉动式仓储,缓解库存数据滞后与协同断层。
四级:基于智能仓储和 AI 调度的起重装备库存预测与策略 优化。依托智能仓储系统与AI 物流平台,用大数据预测库存需 求、调整补货策略,协同供应商与客户,结合路况、车辆状态优 化配送方案,适配柔性生产需求,提升智能化水平。
典型案例:河南蒲瑞精密机械有限公司的仓储物流案例
案例背景:河南蒲瑞精密机械有限公司在仓储物流环节存在 以下痛点:一是起重装备零部件规格杂、型号多,易出现错发、 漏发。二是库存数据滞后,影响MRP 库存齐套管理。三是仓库 存储的物资种类和数量持续增加,传统平面仓库存在空间利用率
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低、出入库效率有限、人工成本高等问题。四是仓库内部货物搬 运长期依赖人工和叉车,存在劳动强度大、效率低。
具体措施:河南蒲瑞精密机械有限公司在仓储物流管理方面 积极创新,引入了一系列先进的技术和设备,其中智能立体仓库 以及高位货架+无人叉车 AGV 系统的应用成效显著。蒲瑞精密的 智能立体仓库充分利用垂直空间,实现了货物的高密度存储。该 仓库集成了先进的仓储管理系统(WMS),对收货、退货、 出 入库、产线配送、产线退料等作业进行数字化和自动化管理。
实施效果:通过 OA 上自研的计划管理平台、配合 MRP 的 运算驱动、加上 SRM、MES、WMS 的物料联动,整个供应链系 统的作用发挥成效显著,三年前蒲瑞精密的库存是 1.8 亿,营业 收入 3.2 亿,现在的库存是 0.9 亿,营业收入 5.6 亿,为企业在 激烈的市场竞争中赢得了优势,也为长垣起重产业的智能化升级 提供了优秀范例。
(图:蒲瑞精密智能立体仓库库区分布图)
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