信息技术已成为现代产业变革升级的发动机，大型装备制造业要在数字经济时代浪潮中保持话语权，必须逐步实现数智化、助力企业转型升级。
经过几年的信息化建设，目前某大型装备制造集团公司已拥有PLM/BOM等主流技术系统，在企业运营管理方面发挥着积极的作用。但由于部分技术资料缺乏结构化，系统间难以有效识别和自动调取，往往需要人工转化匹配BOM等数据，因此带来以下问题：
1） 人工拆图效率低，无法满足企业订单需求
销售收到订单后，将订单信息发送给工艺部，传输的信息中没有BOM数据，因此技术人员要解析设计图纸，建立图纸中所有零部件的父件与子件的从属关系，单位用量及其他属性信息，并手工录入excel表生成BOM清单。人工管理的方式易出现信息错漏、工作效率低。在按订单生产的业务模式下，项目高峰期，机械的操作过程无法满足企业实际需求。
2） 人工操作不精确，产品交期迟滞
BOM是机械制造中最重要的基础数据，贯穿产品制造的全生命周期，一旦出现数据误差，将直接影响制造生产的质量、效率和订单完工期。BOM数据采集主要依赖人工完成，数据质量低、同步性差的情况无法避免；最终导致订单完工期偏离正常范围，损害企业竞争力，给企业带来较大损失。
3） 信息传递效率低，内部协同损耗大
图纸文件的管理均由人工完成，文件散乱在多人的电脑中，易出现图纸文件使用混乱和遗失的情况。生产各环节人员调阅图纸时间长，沟通成本高昂，无法快速追溯某一产品的设计图纸及产品结构树，企业内部生产协同损耗大，无法实现“柔性制造”的数字化转型。
e企拆图解决方案
以AI智能识别技术为主，人工校验为辅的智能拆图工具，改变人力手工收集数据的模式。借助创新技术，自动识别图纸数据，自动关联图纸的层级结构生成产品结构树，自动汇总数据并导出BOM。工艺部将BOM发送给生产部，生产部根据BOM进行生产调度，打通各系统间的“信息孤岛”，改善内部生产协同，加快生产进度。
1) AI图纸自动识别，数据采集自动化
设计图纸是制造工艺中必不可少的一部分，图纸中的标题栏、明细表以及其他区域都包含着产品加工工艺的重要信息。技术人员将图纸压缩包上传到e企拆图系统后，e企拆图自动进行解压，运用AI人工智能技术，对每张图纸中的标题栏信息，进行智能识别提取，将图纸的非结构化数据结构化，自动形成数据信息，参与制造各环节的数据流转。图纸数据采集自动化，减少人工操作带来的数据偏差，减少产能浪费，提高生产效能。
2) 自动建立产品结构树，加强图纸管理与利用
产品结构树包含产品及其零部件的数据和文档之间存在的从属关系，是实现企业各部门业务关联的重要纽带。e企拆图将图纸文件包进行解析后，将设计文件图号与零件图号进行自动匹配，自动建立产品结构树，整个产品结构树构成全套产品的设计图纸。产品结构树的每一个节点对应一张设计图纸，节点显示图纸的图号、名称和数量，双击产品结构树的任一节点可查看节点对应的设计图纸，极大地方便了产品图纸的管理与浏览，促进生产信息的流通。
3) 自动生成BOM，提高BOM的准确度
BOM作为产品结构管理的重要数据，是联系与沟通各业务部门的信息纽带和沟通媒介。e企拆图智能识别每张图纸的信息，汇总图纸的信息数据生成BOM,一键导出excel表，支持各系统间进行数据共享交换，保证数据传递准确性、完整性和可执行性。对组织工艺设计、制定生产计划、编制采购计划等具有重要作用，提高制造企业的生产过程管控能力。
项目价值：
e企拆图上线后，将工艺部的订单拆图工序平均时耗从15天降至5天，提高订单交期准确度，生产时间缩短50.8%，助力制造企业实现精益生产。
1） 降低技术人员的人力成本，提高工作效率，大幅缩短生产周期。
2） 打破制造业系统存在的“信息孤岛”，将图纸数据结构化，避免人工手动操作，提升BOM数据的精确性，生产计划安排合理，提高交期准确度。
3） 建立产品结构树，关联产品图纸，对图纸进行集中管理，方便员工浏览，提升网络协同制造能力，提高生产效率。
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