从制造数据中获取更多价值

　　制造商如何从他们的制造数据中获得最大的价值？答案是通过制造智能（MI）把制造数据转换成可执行信息，改善运行效益，提高商业收益。

　　自动化、现场仪表和网络技术几十年的发展产生了巨大的、可用于分析的现场数据。一个大型的制造系统可能包含了上百万个数据采集点。如何进行数据分析，如何使用分析结果，这都是巨大的挑战，挑战的内容包括： 

　　● 数据过滤：在海量的数据中，如何在你遇到问题时，能找到相关的内容？这是令人头痛的工作，解决不好会降低决策的效率。 

　　● 数据延时：查看昨天的数据不总能帮助你改善今天的生产。 

　　● 数据没有针对具体用户：制造企业包含了不同类型的用户，比如有生产、工程、工厂管理、质量控制、采购、企业管理等人员，他们希望从海量数据中提取对自己有价值的信息。每个用户需要的数据是不一样的，因此需要基于角色的数据分析。 

　　● 缺少背景：查看现场的性能指标是非常重要的，诸如：关键性能指标（KPI），而其他影响KPI的变量也很重要，但它们通常不是KPI计算中的一部分。 

　　● 数据不准：报告不正确的数据通常会使用户对数据缺乏信心。坏数据比没数据更糟糕。由于存在各种潜在问题，比如：人工采集数据，配置错误，数据点贴错标签，没有理解每个数据点的构成等，因此会造成数据不正确。 

　　面对上述的挑战，要想达到满意的结果，必须有一个设计周全的计划。这个计划应该着重：怎样把数据转变成有用的信息。但谁来决定什么信息是有用的？这个答案应该交给用户，由制造企业决定需要什么信息，这样有利于帮助用户更好的制定决策。因此，这个计划应该在用户的需求上下功夫，而不是针对海量数据。最佳实践应该由一系列步骤组成： 

　　1. 为每个用户角色确定需求和对象。 

　　2. 确定每个用户如何使用分析结果改进运行。 

　　3. 确定需要的KPI和用于比较的标准格式。 

　　4. 确定数据源：可编程控制器（plc）、人机界面（hmi）、历史数据、企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、仓储管理系统（WMS）等。 

　　5. 确定数据表示界面，诸如仪表板、网页、HMI和适用于用户智能手机的客户端。 

　　6. 选择软件解决方案，收集、集成和显示信息。 

　　7. 确定基础设施与各种技术之间的接口，最终达到企业目标。 

　　8. 计划和实施示范项目，对各个目标行业进行验证，为用户提供指导和帮助。 

　　9. 在所有相关的制造企业逐步推广。 

　　制造企业有各种信息系统帮助员工完成各自的任务。通常，在线工人监视机器运行的生产能力和周期时间，以保证机器的连续运行。而运行人员把生产线的整体设备效能（OEE）或关键性能指标（KPI）作为关注对象。维护人员则更加关心机器的各项指标，并进行预测和防止停机。工厂经理也时刻保持着注意力，但他们的焦点是在工厂的收益率和资产的利用率上。 

　　工厂数据像经过一个巨大的漏斗，传统上基于角色的信息是不能了解整个工厂运行情况的。但如何能够做到重要角色可以访问关键性生产数据？ 甚至让数据被工厂的不同部门所共享？如果按照老办法，就是依靠人工传送手工输入的生产报表。这种方法效率很低下，而且容易引入人为错误。 

　　不断增长的生产量正在凸显现场数据的价值 ，反馈的关键性能指标（KPI），会影响企业高层的重大决策。与不同的控制器、人机界面和其他现场系统的通信能够提供至关重要信息，比如：整体设备效能（OEE）、能源使用情况和其他重要信息。 

　　制造智能是一种策略，可以把自动化与控制系统级别的数据转换成有分析见解的信息，为企业每个级别的人员提供视觉和洞察。有效的制造智能软件应该无缝集成多种相关数据，从运行、维护、质量到工厂管理，提供一致的、和谐的商业智能环境。 

　　今天的制造商能够使用新软件保证解决方案的先进性，而且容易在系统外进行安装和配置。 这些工具能够访问、集成和关联信息，并且可以在仪表板、报告和图表中显示，可以用标准的浏览器，如通过微软的IE或其他商用软件，如Excel就可以观看。 

　　由于工业标准和统一生产模型（UPM）技术的推动，罗克韦尔自动化的FactoryTalk VantagePoint 制造智能软件能够显示一种紧密结合不同制造数据的画面，提供了设备、产品、材料和人员之间的背景关系。 

　　UPM把各种制造行业和企业的常用词汇作为公共参考术语，像"设备"、"批处理"或"制造批"等。UPM能够对例外条件、目标丢失和计划偏离等情况对用户自动发出报警。 

　　UPM的特色是它的分散和集中能力，这意味着原始数据总是保存在它的源中，直接放在控制器和现场仪表中。报告、KPI和仪表板等的显示总是对数据集中的最新更新。在保证了数据的完整性同时，也维护了一个体系结构。 

　　制造智能软件应收集信息以适应业务的需要，并且给用户提供基于角色的报告、仪表板和KPI，监督管理人员可以使用网页浏览器观看。比如： 

　　● 对机器设备的操作员能够了解正确的周期时间和废弃速率。 

　　● 工程和维护经理能够观看运行效率数据、事件原因分析和设备的可用性。 

　　● 质量经理能够对选择工位进行检查，可进一步了解事件的详情，查看质量等级，如投产时第一次通过的产量和第一次通过的质量，在线进行质量跟踪。 

　　● 工厂经理和运行副总裁能够观看工厂中各个区域的状态和数据，诸如产量。 

　　● 高级经理能够连续监视KPI，评估实时生产信息，并把他们与财务系统相联系。 

　　因为连接了太多的数据源，严格的安保特性对整个系统是必须的，允许用户保护UPM中的任何项，并且授权谁可以读、写、访问或更改数据。

　　1. 用户需求。应该与每个用户组（包括操作员、维护、质量、安全、工厂管理、公司、信息技术部门等）中的代表进行讨论，找出什么数据能够帮助他们在日常的工作中做出更好的决定。 

　　2. 怎样使用数据。在定义用户需求的 周期中，任务焦点应该集中于每个需求的信息是如何转变的，进而是如何改进生产的。这能确保每个人都有自己心中的目标。如果企业具有眼光，应对每个角色功能建档，提供持续改进机会，他们就建成了保证制造智能成功的基本框架。

　　3. KPI的标准化。KPI提供了对工厂重要性能指标的一个衡量标准，并且可以与相关数据进行有意义的比较。比如，制造系统对每个应用实例会算出不同的成本指标，因此产生的问题就可以通过有效比较而分析出来。如果大家都说同样的语言，彼此就能够很好地沟通和理解，也为进一步提高性能提供了语言环境。 

　　4. 数据源。基于背景的信息需要把不同源的数据集成到一起，供比较分析。比如，能源使用数据与生产产量信息进行比较是有意义的，可以画出生产数量和能源消耗关系的趋势图。另外，每个实例的成本指标，需要来自企业资源计划（ERP）系统中的劳动成本，来自历史数据库的生产数量，来自资产管理的部件成本和来自外部资源的能源成本。 

　　5. 数据表示。现在的技术可以把同样的信息显示在不同的界面上，包括网页、智能手机和大屏幕液晶显示器（LCD）。制造商应该根据对每种数据的不同需求和用户对不同信息的消费选择可用的技术。 

　　6. 软件解决方案。罗克韦尔自动化的FactoryTalkTM VantagePoint提供了制造智能的各种功能，制造商可以把来自不同地点的实时数据集成在一起，并且以有意义的方式显示出来。该软件提供了一种公共界面，便于不同的角色观看和分析，不需要再使用其他软件就能获取KPI，诸如每种应用实例的成本，需要从多个数据源获取数据。 

　　另外，FactoryTalk VantagePoint可以集成到微软的SharePoint中，甚至能够对更大的商业智能数据进行访问，而且可以利用SharePoint的协同、信息共享、内容管理、搜索、博客、维基、安保等核心能力。

　　7. 缺口分析。一旦将来的状态能够预测，那么就可以评估当前的状态。针对需要访问的数据，寻找基础设施和使用技术中的问题缺口，然后采取措施改进制定的计划。 

　　8. 概念论证。在大范围推广之前，要关注在不同领域中，实施智能制造项目的使用效果。为了达到这个目的，示范项目通常是在小范围内实施。这样，示范项目就为制造商提供了系统运行的参考用例，在推广到整个系统之前获得很好的经验。

　　9. 推广。一旦示范项目成功实施，而且获得很好的反馈，就可以制定一个推广的计划，对所有愿意使用的用户提供项目规范。一个不断改进的计划应是推广的一部分，以确保系统能够根据用户的需求变化而不断优化。理想的做法是，制造商指派一个优秀人员引领这项工作。 

　　制造智能是一个非常有价值的工具，能够推动制造运行的不断完善。理解和实施最佳实践，避免满足现状的陷阱，在早期就要获得利益相关者的认可。然后在项目的设计、安装、调试、运行、维护、培训各个阶段，需要帮助用户完成所需的功能，兑现制造智能的承诺。