看工業互聯網如何讓一家企業提升設備運行效率！
2020-8-6新聞
全球著名傳動系統供應商格特拉克的工業互聯網實踐案例，供參考！
一、背景介紹
麥格納是北美第一、全球第三大汽車零部件供應商，旗下格特拉克（江西）傳動系統有限公司（GJT）設有四個工廠，分別位于南昌、贛州和于都三地，公司致力于雙離合變速器、手動變速器、變速器元件的開發與生產。
以往格特拉克的MES中設備排班計劃以訂單為主線，與實際車間生產差異較大，未考慮到設備維保計劃時間等因素，同時在計算OEE指標時也不能精確到每一類非計劃停機事件，此外，來自相關系統的設備理論節拍也只能到工序級別，不能區分到每臺具體設備。可想而知，在這種數據不夠精準的情況下，相關KPI指標的統計其實是有很大的疏漏的，給企業的精細化管理和效率提升帶來了很大的障礙。
格特拉克明確希望以現有的MES系統作為基本框架推行智能制造，借助工業互聯網新動能，改進傳統MES在數據實時、真實和粒度等層面的不足，實現更加精準的包括OEE、JPH、MTTR、MTBF在內的生產關鍵指標的評估和追蹤。
格特拉克與寄云科技展開了深入的合作，目前已經完成了第一階段的工作。寄云科技幫助格特拉克打通實時設備數據和業務數據的數據桐廬，同時構建起企業的工業互聯網平臺，融合IT數據和OT數據，構建了可視化的數字化車間實時看板，實現了包括設備狀態實時指標、關鍵設備效率指標、生產過程可視性、設備維護歷史的實時展示和告警。
二、方案架構
方案架構如下圖所示：
它包括如下幾部分功能：
1) 實時設備數據采集
通過數據采集網關，實現非侵入式、秒級的實時數據采集，讀取生產設備的各種控制和檢測數據，構建直觀的工藝流程可視化界面，對采集的生產設備，提供可視化的儀表盤，對狀態進行實時監測，并可設定相應的告警或者預警規則，在設備參數出現越界、或者預計多長時間之后將出現越界，產生相應的告警。
2) ERP數據集成
為了獲得不同產品的工藝路線，以及對應的節拍值，需要對接ERP系統，通過實時流接口或者文件的方式，從ERP中獲得相應的數據。
3) 設備狀態管理
通過對設備實時狀態的計算，可以得到關于生產設備開機、停機、空閑、工作等不同工作狀態的判定，進而實現精細化的設備停機事件溯源。
4) 設備效率指標分析
針對設備運行效率，提供了OEE、JPH、MTTR和MTBF這幾個指標的實時計算。通過精準的指標和基線管理，可以幫助企業量化差距和持續改進。
? OEE
通過物聯網網關，實時（每秒）采集生產設備（如CNC）的工作參數。根據實時的工作參數，自動計算設備的開機、停機、工作、空閑的時間；同時，通過與MES和ERP的接口，實時獲得特定產品的理論節拍和實際生產工件數。
基于上述的實時數據，可以實時準確的計算設備實際運行時間以及可用率等指標，進而可以準確實時的計算OEE指標。
? JPH
OEE雖然能夠衡量總體的生產效率，但衡量維度較多，對于多品種生產過程的生產效率的衡量，不利于過程追蹤。因此，OEE往往被用作班次級別的匯總和統計。
在制造業尤其是汽車制造業中，JPH(Jobs Per Hours)，常常被用來測算和表征生產企業的生產能力。例如適應TS16949 標準（汽車行業標準）的汽車主機廠企業，在對其零部件供應商進行評估時，常常使用JPH來進行汽車零部件產能的評估。
JPH的計算方法更為簡單，就是每個小時內的實際有效生產的工件數量(總工件數-缺陷工件數)，除以按小時計算的生產時間。
JPH一般被用作對每個小時的工作能力進行評估，往往會根據預先設計的可用時間，計算出平均的JPH值，而每個小時分別會計算該時間段內的實際JPH，和預計每天的基線JPH進行對比，如果發現沒有達標，則會提示操作員進行狀態補錄。
? MTTR和MTBF
MTTR和MTBF這兩個指標通常用于統計在一段時間內設備發生的故障頻率以及解決問題的效率，計算方法如下：
MTTR=設備可用時間/設備故障次數
MTBF=設備故障修復時間/設備故障次數
基于采集的設備實時數據，系統會自動計算設備可用時間和設備故障修復時間，進而得到MTTR和MTBF。
5) 狀態補錄
系統每小時會計算一次JPH，如果某個小時低于基線JPH，就會基于設備采集的實時數據和工作狀態，自動給出損失的時間片段，提示員工對損失部分進行補錄。
6) 自動報工
根據看板卡自動判斷工序操作合規性，異常工序報警，自動比對員工提交完工數和系統記錄可報工數。
三、方案特點
相對于傳統的手動抄錄和填報的方式計算OEE指標的做法，方案有了很大的改進
1) 實時精準：實時、自動化的采集設備工作狀態和生產數據
通過數據采集網關實時采集CNC設備的工藝參數，對(機床轉速、機器循環)等指標進行秒級的實時采集，可以形成對設備開機、停機、運行、空閑等工作狀態的自動識別；
同時通過數據接口和集成，實現對ERP中對于班次、工藝路線、產品生產節拍的準確定義。未來將接入物料數據，更能夠實現精準的排程設計。
通過自動化、實時的數據采集，可以避免人工填報帶來的準確性和實時性問題。
2) 實時過程評估和追蹤：采用JPH作為實時生產效率評價的依據
根據自動識別的結果，每小時計算一次JPH，并且和設備基線JPH進行比對，一旦低于基線JPH，就會讓操作人員手工補錄導致損失的時間和原因。
通過這種自動計算加人工補錄的方式，可以極大的量化由于生產過程中的各種停產事件的損失時間，如切換、設備故障、缺料等，有助于實現精準的改進。
3) 持續改進：提供OEE/JPH損失的根因分析
在OEE/JPH低于設定的目標值時，會自動將由操作員填報的損失時間，通過瀑布圖的方式展示出來，便于統計不同類型的損失時間。
因此，基于寄云設備效率分析方案，用戶不僅可以非常精準、實時的評估設備的運行效率，更對損失產生的各種原因一目了然，可進一步指導精益生產，實現效率的持續提升。
四、客戶收益
直接的量化收益很明顯，自項目上線之后，實現了班后報表OEE報表 0 秒、工程師手工統計 0 秒，OEE從83%提升到92%，并且減少一個專門做數據抄錄和統計的人員編制。
間接的收益意義長遠。
一方面，優秀的企業從來不會停止腳步，設備的量化損失分析可以不斷優化企業的設備管理水平，進而持續達到更高的OEE要求（二期希望在一期的基礎上再提升1%）。同時，數據驅動的指標體系將從設備延展至過程管理、原材料管理、質量和庫存管理等多個方面，通過不斷增加的數據集成和指標計算能力，提升企業的精準決策能力。
另一方面，在具備了對生產能力的實時的評估和決策能力之后，企業的生產彈性將會得到極大的提高，無論是在單元級別的靈活性，還是全流程的智能排產上，都可以建立在精準動態的分析基礎上，實現全方位的智能化。
