以数据智能领导生产,助力圆梦“中国制造2025”

以数据智能领导生产,助力圆梦“中国制造2025”

在新一轮科技革命与快速转变的经济发展方式交汇的当下,制造业已由机械自动化转向以数字化为中心的信息科技时代。具备智能生产思维对于生产企业实现数字化转型,跟进“中国制造2025”战略目标至关重要。

如今,生产企业盲目追求投资先进设备并非明智之举,只有以智能制造为指导,将重心转向对设备的科学管理,积极开展信息技术与制造装备融合的创新生产模式,才能尽快实现降本增效,提高投资回报。

如何实现科学管理?获取有效的洞察分析,找准问题对症下药、实现科学明智的决策是为关键。

Qlik最近推出了一款针对制造行业的设备综合效率 (OEE) 分析应用,帮助生产管理者深入了解三个KPI指标:设备的可用性,运行绩效以及成品率。这款应用能够反映工厂实际生产能力,对于分析工厂运行情况以及提高生产能力至关重要。

接下来我们仔细分析一下这款应用,看Qlik如何通过对一家金属板制造厂进行OEE分析,找到提升生产效率的关键。

首先,设备综合效率表单显示目前工厂OEE为69.8%,并没有达到应有效率水平,差距主要受可用性和运行绩效两项指标影响。根据趋势图显示,自第12周后,OEE明显下降并持续在较低水平徘徊。我们将通过Qlik OEE应用对工厂车间、每台机器的运作状态进行分析,找到导致工厂OEE下降的根源所在。

以不同车间和机器为依据生成的树形图提供了更为具体的洞察,由此我们能够快速识别故障设备。在成型加工整体运行良好的情况下,378号冷锻机OEE明显低于其他同类设备。

点击378号冷锻机,Qlik关联引擎将使所有表单联动变化,进一步挖掘这台机器上发生的故事。

378号冷锻机的设备效率趋势图显示,其OEE自11周开始持续下降,并从第20周开始经历长达五周的负值。与之前工厂OEE趋势图进行比对,我们可以认为378号冷锻机的运行不佳是导致工厂整体效率瓶颈的关键因素之一。

停工期与产量表单直观显示了378号冷锻机产量持续下降,从第20周到24周期间内几乎没有任何产出。点击图表中时间坐标,我们可以看到该时段内设备共停工432小时,其中计划外停工长达346.57小时。显然正是如此长时间的意外停工导致了设备产量不佳。

至此,我们已经找到了问题症结所在,那么,究竟是什么引起了停工?问题又是否及时得到了解决呢?


在活动分解表单中,我们能通过读取设备运行详细信息来发现潜在故障以及跟进故障处理进度。图表显示,378号冷锻机在计划外停工后进行了维修处理,并经历监控调试后,于25周最后一天恢复生产。

虽然问题最终得到了解决,但378号冷锻机停工期却历时三周之多。如果厂商更早利用Qlik OEE应用进行监测,就能够及时发现设备效率的下降,避免停工带来的不良影响,将故障成本最小化。

OEE的计算与实际各种生产要素联系时会变得十分复杂,Qlik帮助制造商更有效地进行OEE数据采集信息化并生成简洁美观的生产信息报告。不仅降低了由于人工采集数据造成的人力成本及误差,也为工厂管理者提供了综合视角,使其能轻松掌控生产全局,清晰洞察设备性能并及时诊断潜在故障,由此提高整体生产绩效。


About the Author
David Llin
BI专家