工業大資料之現場裝置管理「數治」四部曲

2021-09-23 07:16:58 字數 2795 閱讀 3348

企業的生產製造過程是尤為複雜和精密的,其涉及到的傳統的現場管理手段、方式和標準可以歸納總結為「法治」或「人治」。而本文則是針對現場管理五要素中的「機」,提供一種「數治」的解決方案,通過引入「數位化映象」的概念,將現場裝置的過去,現在和未來,以大資料的思路進行梳理,為企業製造過程中的裝置資產數位化管理提供方向。

名詞解釋(注:不同公司部門職能可能略有不同或交叉)

背景

我們訪談過很多製造企業的高層或相關的部門經理,他們在實際運營中遇到了很多很有意思,引人深思的問題。比如,「我是拉1的mfg生產主管,5分鐘前裝置還在持續生產,為什麼突然就壞了?mde的人怎麼這麼不靠譜!pmc給的計畫難道今天又完不成了?」「我是mde負責拉1至拉4的裝置主管,mfg的主管又找我了,昨天才按計畫進行了拉1裝置檢修,怎麼今天就壞了?可我完全是按照檢修手冊和計畫保養時間視窗來安排保養維護的,看起來不是我的問題,不是麼?」「我是mde的負責拉2現場裝置的裝置管理員,拉1的塗膠機壞了,負責拉1的裝置管理員今天又請假了,主管讓我代替他去修,但是裝置完全不一樣啊,我怎麼可能會修?」「我是資訊部主管,mes系統都上線一年多了,產品追溯問題解決了,可是裝置總是出問題,產能提不上來該怎麼辦?」

我們將類似的問題進行梳理,總結出現場裝置管理的三個階段和兩個過渡。並發現幾乎所有大型製造企業,都在第二個過渡階段中尋求好的解決方案。

figure 1現場裝置管理的三個階段和兩個過渡

為了幫助製造企業針對現場裝置的「前世、今生和未來」進行科學有效的管理,聯想通過其自身實踐,以其大資料平台leap(lenovo enterprise analysis platform)為依託,提出了大資料時代背景下的現場裝置預防性維護和服務解決方案,幫助製造企業在現場裝置管理上,真正實現「數治」。

「數治」之一:現場裝置全生命週期健康管理

傳統意義上的裝置管理工具或軟體,往往侷限在業務層面和主資料層面。換句話說,它可以管理包含單一裝置的採購日期,基礎引數,保養日誌,保養週期,保養人員等資訊。

然而,裝置本身並不是孤立存在和使用的,裝置之間的生產過程相似度以及相互影響度,是裝置能否正常執行的影響因素之一。同時,隨著裝置的大量使用,越來越多的裝置感測器產生的實時流資料對構建線上現場裝置管理提供了可能性。此外,現場裝置管理的數位化基礎並不是僅僅停留在對過去狀態的分析,而應該包含現場裝置的全生命週期健康管理。

figure 2現場裝置全生命週期健康管理模型圖

如此,乙個完善的現場裝置全生命週期健康管理功能,應包含:

「數治」之二:現場裝置故障根因分析與處置流程策略

傳統的故障分析和維修策略是以專家經驗為依託的。當裝置進入乙個不穩定狀態甚至宕機狀態,根據裝置型別或者廠區拉線的不同,mde工程師會第一時間趕到現場,進行包括故障診斷,故障維修,故障記錄的一系列動作,最終讓裝置重新正常運轉。

然而,此類處置流程包含處置時間滯後、人員分配混亂、關鍵人員流失、維修方案不當等風險。例如文章一開始提及的,有能力的維修人員由於臨時不在現場,導致裝置無法正常維修的風險。所以針對於維修成本、維修人員、維修方案等在內的一系列資料維度,都應該包含在現場裝置故障根因分析與處置過程中

figure 3現場裝置故障根因分析與處置策略模型圖

依託於乙個完善的現場裝置全生命健康管理基礎,可提出現場裝置故障根因分析及處置流程策略,其包含:

「數治」之三:現場裝置預防性保養策略

如文章開始提到的,大部分製造型企業都處在現場裝置管理的第二個過渡階段,換句話說,就是mde或相關部門根據裝置型別,廠家建議,生產排產,人員休息等資訊,依託經驗生成相對固定的裝置週期性保養策略。

然而,此型別的主動式維護已經無法滿足當今整體社會環境下的生產節拍。一方面企業需要通過科學的手段針對裝置過去和當下執行狀態,對未來進行**。另一方面,需要有科學且詳盡的分析手段幫助企業生成合理的現場裝置保養策略。

figure 4現場裝置預防性保養策略

如此,依託於乙個完善的現場裝置全生命健康管理基礎,可提出現場裝置預防性保養策略,其包含:

「數治」之四:現場裝置預防性維護與服務平台

最後,我們換一種思路來思考以下現場裝置管理的價值。如果製造型企業並不是現場裝置的使用者,而是裝置的oem製造商呢?為了擴種其價值鏈,除了傳統意義上的製造改進,降低成本等方式,是否有別的途徑來擴充企業的價值鏈呢?答案是肯定的,即構建乙個預防性維護與服務平台。

figure 5預防性維護與服務平台

如此,可提出現場裝置預防性維護與服務平台,其實現了:

結語

本文通過引入「數治」的概念,重點闡述了現場裝置虛擬化的管理方式和分析思路。工業製造的過程是複雜多變的,隨著iot技術和雲計算、大資料等的興起和發展,相信會有越來越多的解決方案圍繞製造業展開,屆時,製造過程將變得更加透明化、智慧型化。

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