日用陶瓷厂通过永拓 MES 系统提升 30% 良品率，需从生产全流程的数字化管控、工艺参数优化、设备智能维护等多维度切入，结合永拓 MES 的行业适配功能实现精准调控。以下是具体实施路径：
 

　　一、全流程数据贯通与实时监控

　　1、关键环节数据采集

　　永拓 MES 系统通过集成传感器、条码 / RFID 技术，对原料配比、成型压力、干燥湿度、烧结温度等参数进行实时采集。例如：

　　原料制备：系统自动记录每批次原料的供应商、配比及混合时间，确保批次稳定性，避免因原料波动导致的坯体缺陷。

　　烧结环节：在窑炉关键位置安装温度传感器，实时监测烧结曲线，通过动态调整升温速率和保温时间，解决过烧或欠烧问题。某陶瓷企业通过类似技术将烧结废品率降低 18%。

　　2、生产状态可视化

　　电子看板实时显示良品率、设备稼动率、缺料预警等信息，帮助管理层快速响应异常。例如，当干燥工序湿度超标时，系统自动触发警报并暂停生产，防止坯体开裂。
 

　　二、工艺参数优化与质量追溯

　　1、工艺知识库构建

　　永拓 MES 系统基于历史数据建立工艺参数库，例如：

　　成型参数：根据产品类型(如餐具、卫浴)自动匹配最佳压力、模具温度等参数，减少变形和气泡。

　　烧结曲线：通过模拟不同温度曲线对产品密度的影响，生成最优工艺方案，例如某企业通过优化烧结温度将陶瓷密度均匀性提升 25%。

　　2、质量问题快速定位

　　系统通过批次号关联原料、设备、操作人员等信息，实现缺陷产品的秒级追溯。例如，若某批次产品釉面出现针孔，系统可立即定位到对应的窑炉区段和操作人员，分析是否因温度波动或施釉不均导致。
 

　　三、设备智能维护与能耗管理

　　1、预测性维护

　　永拓 MES 系统实时监测设备振动、温度等数据，通过 AI 模型预测故障风险。例如：

　　窑车轨道磨损预警：当轨道振动值连续 3 小时超过阈值时，系统提示维护，避免因轨道偏差导致产品位移缺陷。

　　模具寿命管理：根据累计使用次数和磨损数据，提前更换模具，防止因模具老化导致的成型不良。

　　2、能耗优化

　　系统分析各环节能耗数据，例如：

　　窑炉分段控温：通过优化加热区段温度，某企业年电费节省超 50 万元，同时减少因温度波动导致的次品。

　　余料循环利用：自动开料优化功能提升板材利用率，减少原料浪费，间接降低因原料批次差异导致的质量波动。
 

　　四、柔性排产与异常响应

　　1、动态生产调度

　　永拓 MES 系统根据订单优先级、设备状态和物料齐套性，智能调整生产计划。例如：

　　多品种混流生产：通过遗传算法优化排产，减少换产时间，避免因频繁切换导致的参数设置错误。

　　紧急订单插入：系统自动评估产能，动态调整工序顺序，确保紧急订单按时交付且不影响良品率。

　　2、异常事件闭环管理

　　系统对设备故障、工艺超限等异常事件自动派单处理，并跟踪整改结果。例如：

　　设备停机响应：故障响应速度提升 70%，异常工况自动预警，避免批量性不良。

　　工艺参数纠偏：当检测到釉层厚度连续 5 件超差时，系统自动暂停产线并推送调整指令，减少废品率。
 

　　五、员工赋能与持续改进

　　1、标准化作业指导

　　系统通过移动端向工人推送工艺标准和操作视频，例如：

　　施釉工艺培训：工人扫码即可查看标准施釉手法，减少因操作不规范导致的釉面缺陷。

　　异常处理指引：系统实时推送设备故障处理步骤，降低维修时间和人为误差。

　　2、数据驱动持续优化

　　系统生成 OEE(设备综合效率)、MTBF(平均无故障时间)等报表，帮助企业识别瓶颈环节。例如：

　　瓶颈工序改进：通过分析发现干燥工序是良品率短板，企业针对性增加湿度传感器并优化干燥曲线，最终将该环节良品率提升 15%。

　　工艺参数迭代：利用机器学习模型分析历史数据，动态优化成型压力、烧结温度等参数，推动良品率持续提升。
 

　　六、实施路径与效果验证

　　1、分阶段落地

　　试点先行：选择一条产线(如餐具生产线)进行 MES 系统部署，验证系统功能并培训员工，将良品率提升至目标值的 50%(如从 70% 提升至 85%)。

　　全面推广：总结试点经验，逐步扩展至其他产线，最终实现全厂良品率提升 30% 的目标。

　　2、效果量化

　　短期(3-6 个月)：通过实时监控和异常预警，减少突发质量问题，良品率提升 10%-15%。

　　中期(6-12 个月)：通过工艺优化和设备维护，良品率再提升 10%-15%。

　　长期(12 个月以上)：通过持续改进和数据驱动，实现 30% 的良品率提升目标，并形成自主优化能力。
 

　　总结

　　永拓 MES 系统通过数据贯通、工艺优化、设备智能维护、柔性排产四大核心模块，结合陶瓷行业特性(如烧结温度控制、原料批次管理)，实现从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的质量管控转型。企业需同步推进系统定制化、员工培训和持续改进机制，确保系统价值最大化。例如，陶润实业通过永拓 MES 实现订单进度透明化和质量追溯，为良品率提升奠定基础;某陶瓷企业通过 MES 的工艺参数优化，直接将良品率从 82% 提升至 95%。通过以上措施，日用陶瓷厂可系统性破解质量痛点，实现 30% 良品率提升目标。