近年来,常德卷烟厂加快技术创新突破,强化科技创新赋能,引导员工在生产制造过程中发现问题、解决问题,优化品质、创造价值,从制造到智造,释放高质量发展新动能。
“好家伙,这个智能震动检测系统堪比地震预警系统啊,这么小的轴承松垮都能发现!”维修工廖惊叹道。
该厂与上海烟机合作开发的ZB416振动状态监测功能,利用本地化算法报警模型,对设备的震动情况进行实时监测并给出报警阈值,该功能上线次预警并帮助该厂完成了设备的预防性维修。
为推动新一代信息技术与制造业深度融合,打造数字经济新优势,促进国有企业数字化,网络化、智能化发展,常德卷烟厂开启了智能制造科技重大专项统筹,部署建立自己的智能产线平台,集自适应、自感知、自学习、自调节于一体,以“打造行业智能装备标杆,树立制造业智能实践样板线”为目标,实现智能烟机的全面和高层次应用,为企业的“争先 进位”提供支撑。
今年,工厂将聚焦难题,克服没有现成经验可依等困难,推进课题式管理,持续完善制丝智能样板线建设规划,推进智能样板产线建设,提升业务流程的效率和生产力,强化设备深度保养、智能点检,提升设备运行效率,从制造到智造,全面推动生产过程的全面精益化。
常德卷烟厂把创新作为第一动力,通过推进全数据、全要素、全过程的新型质量管理体系的建立,创新质量管理工具方法,从TQM全面质量管理向QMA数字化质量管控转变,实现质量数据趋势分析的自动化,全面提升产品质量“精美化”水平。
“通过生产管控一体化系统,我们在开展工艺参数检查和工艺纪律巡查时,只需要10几分钟即可完成。”
在以往开展日常工艺巡查时,相关的技术管理人员需要到机台上逐台点击各个路径查看全部参数,再与技术标准进行比对,从而确保设备的质量保障能力,也曾发生进行设备关键工艺参数点检后数据修改错误而导致设备工艺性能无法发挥的情况。如今,在生产管控一体化系统的工艺质量管理模块中,相关员工可以“一键式”高效检查设备关键工艺参数是否符合工艺标准,有效杜绝人工核对错误的风险和耗时长的弊端。
“我们还能通过‘工艺监控’版块的功能查看操作工在保养、维修、工间餐等关键时间段的自检情况,结合视频监控功能进行快速复查。”车间基层管理人员说到。
质量管理数字化的升级,推动质量管理实现了质量数据记录的无纸化;实现了质量数据的系统自采化,对综合测试台、在线水分仪等进行了数据梳理和标准完善,提升了监测设备的运行水平,有效防止质量数据失真及造假,数据完整性真实性大大提高;实现了从“业务数据化”到“数据业务化”的转变,帮助质量管理人员实现更加精准的预判与决策。
近年来,常德卷烟厂按照“学而优之操、操而优之修、修而优之管、管而优之荐”的渐进式人才培养工作思路,以“实施积分管理、推进岗位见习、搭建三微平台”为抓手,建机制、搭平台、创模式,大力提升人才自主培养,努力锻造一支勇于进取、善于创新,秉持匠心、活力焕发的高素质人才队伍。
工厂紧紧围绕推进青工技能提升与强化综合素质,以积分管理制度赋能青年力量为着力点,制定《青年员工成长积分评价办法》,深化探索基层团组织建设新机制、新模式。青年员工可通过参与技术、工艺、党政、安全四大板块的学习、考试、竞赛等各项活动以获得个人积分。
岗位见习是工厂为拓宽青工学习成长赛道而首创的一项青工创新培养机制。按照工厂岗位任职资格标准,“新进员工想进入专业族、技术族等管理、技术岗位,至少要有两年以上的操作工及相关岗位的工作经历。”
这项制度的好处是能够丰富青年员工一线工作经历,加深对工厂生产工艺、制造流程的认识,但是,也存在培养周期长、兴趣匹配度不够高等问题。基于此,2023年,工厂提出了以个人兴趣为驱动,学习自觉为支撑,实践操作为根本,骨干引导为保障的员工岗位见习制,一方面为工厂发展储备人才,另一方面是推动学习型组织、学习型工厂建设。
依托这一机制,工厂逐步建立起“常态化储备、周期性选拔、动态式管理”的人才选育模式,并采取师徒结对和赛训结合等方式,通过岗前自学、考试初筛、明确导师、拟定计划、岗位实训、测评验收六个步骤,定制化培养优秀技术、技能和管理后备人才。
不仅如此,工厂还聚焦“微小创新、微小改进、微小项目”,搭建三微创新平台,建立起“明确任务-过程督导-反馈评价”的任务管理闭环,将基层重点工作、特色工作等进一步分解细化,为青年员工干事创业提供机会,鼓励青年员工以三微平台为载体,获取资源支持及帮助指导。(苏旺金 王庭婷 梁雪俊 李婉)
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