探索企業(yè)智能化工廠建設(shè)新思路

杜元峰

摘 要：工業(yè)制造的信息化過程是一個高頻的數(shù)據(jù)交互過程，數(shù)據(jù)的應(yīng)用基于實時、流式的模式進行。同時，工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境較為復(fù)雜，單獨針對某一種數(shù)據(jù)進行實時分析，往往無法得出準確的分析結(jié)論，需要結(jié)合各種相關(guān)因子進行全面、綜合的分析。因此常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計手段無法實現(xiàn)，設(shè)計要采用新的平臺。

關(guān)鍵詞：智能化工廠建設(shè)

立足企業(yè)的信息化工廠建設(shè)現(xiàn)狀，按生產(chǎn)全過程監(jiān)控與管理，根據(jù)企業(yè)智能化工廠信息化建設(shè)思路，以“云、大、物、移、智”作為建設(shè)指導(dǎo)方向，將企業(yè)現(xiàn)有信息化成果運用到實際生產(chǎn)過程并且逐步向智能化方向發(fā)展，規(guī)范化、合理化、智能化指導(dǎo)生產(chǎn)過程，實現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)、數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值、數(shù)據(jù)精益管理、數(shù)據(jù)輔助決策等目標。

智能化工廠建設(shè)思路：卷包車間智慧管控模式包括：狀態(tài)感知、智慧預(yù)警、分析診斷、決策維護、維護執(zhí)行、結(jié)果分析、他機類比以及標準完善。各個環(huán)節(jié)緊密相關(guān)、承上啟下， 在智慧管理引擎的驅(qū)動下實現(xiàn)智慧管控模式的不斷優(yōu)化和不斷完善。

1、精準預(yù)測

①智能生產(chǎn)預(yù)告

機臺操作工作為生成執(zhí)行的主要人員，其提前預(yù)知即將開展的生產(chǎn)活動的具體情況尤為重要，預(yù)知信息包括機臺人員變更、是否換牌等信息。因此系統(tǒng)將歸集每臺設(shè)備下一班的生產(chǎn)匯總信息，并通過手機移動應(yīng)用，自動向各機臺操作工推送即將開始生產(chǎn)班信息。

②智能崗位看板

操作工在完成上班數(shù)據(jù)查看后，系統(tǒng)開始自動進入生產(chǎn)準備階段，在準備階段系統(tǒng)自動核對關(guān)鍵工藝參數(shù)，判斷工藝參數(shù)設(shè)定是否正常，進行工藝點檢確認，系統(tǒng)自動進行班前保養(yǎng)到計時，如果未到結(jié)束時間，系統(tǒng)判斷到該設(shè)備車速大于預(yù)定值，則系統(tǒng)會進行報警，在生產(chǎn)準備階段操作工進行材料確認，確認實物料和工單材料是否一致，如果不一致，一鍵呼叫上級管理者;系統(tǒng)自動推送當(dāng)班任務(wù)列表，列表內(nèi)容包括當(dāng)班是否有換牌、試樣等，牌號更換信息，當(dāng)前牌號批次和牌號換批次預(yù)計時間，日保提醒等。

2、精準反饋

①智能校驗

智能校驗是指采用標準自動核對的方式，對生產(chǎn)前的相關(guān)設(shè)置以及必要操作進行智能校驗，采用采集產(chǎn)量和車速校驗當(dāng)前是否啟用工單，并及時產(chǎn)生多途徑消息提醒，促使用戶及時發(fā)現(xiàn)問題并處理問題;另一方面，生產(chǎn)牌號需具備一定的參數(shù)標準，而每個參數(shù)是否設(shè)置到位需要人為進行核對，現(xiàn)可應(yīng)用采集數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動參數(shù)設(shè)定核對，在條件允許下甚至可以直接將牌號相關(guān)的工藝標準、其他生產(chǎn)標準下發(fā)到設(shè)備上，實現(xiàn)自動參數(shù)設(shè)置，減少人員工作量，也減少設(shè)置誤差。

②智能過程監(jiān)控

系統(tǒng)對生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的質(zhì)量、產(chǎn)量、物耗、設(shè)備等相關(guān)信息的采集和深度清洗，應(yīng)用參數(shù)管控、SPC過程管控以及上下鏈路感知等實時監(jiān)控手段，及時將產(chǎn)量、質(zhì)量、耗用、設(shè)備等方面的異常信息自動推送給相應(yīng)人員。同時，系統(tǒng)建立整體過程監(jiān)控模塊，讓各崗位類型的用戶均能在此模塊上實時獲取崗位相關(guān)的過程管控信息。

③精準參數(shù)管控

針對各個機型設(shè)置了產(chǎn)、質(zhì)、耗、設(shè)備四個方面的參數(shù)體系，形成了以目標參數(shù)為起點，逐級劃分到根節(jié)點參數(shù)，形成完整的樹形參數(shù)體系，并針對目標各參數(shù)異常提供了處理標準。

實現(xiàn)單參數(shù)當(dāng)前值的異常識別和報警，而此種識別和報警方式不具備代表性，存在偶爾的異常突變，導(dǎo)致監(jiān)控和報警失真。通過運用流式計算平臺，實時繪制過程監(jiān)控曲線，預(yù)判趨勢是否會有劣變趨勢，進而真實的反應(yīng)參數(shù)狀態(tài)并實時報警，讓參數(shù)管理的管控模式更加科學(xué)，讓數(shù)據(jù)直觀反應(yīng)生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量、物耗等各方面的真實情況，便于管理者制定更科學(xué)的管理措施。

3、精準分析

①數(shù)據(jù)與規(guī)則智能結(jié)合

開發(fā)數(shù)據(jù)分析控制功能，根據(jù)各級檢驗、機臺自檢數(shù)據(jù)、工控機采集數(shù)據(jù)等，按工藝質(zhì)量標準數(shù)據(jù)構(gòu)建SPC分析，明確各個指標控制線，實時進行SPC控制診斷，在現(xiàn)場終端上顯示SPC分析圖譜，形成煙支質(zhì)量檔案，用以指導(dǎo)生產(chǎn)、維修等工作。

另外，操作工需要及時在該設(shè)備對應(yīng)終端上觀察到相應(yīng)的控制趨勢，以便于其進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

②智慧生產(chǎn)過程分析

智慧卷包整合車間全部業(yè)務(wù)管理功能，做到車間對生產(chǎn)計劃快速響應(yīng)、過程信息及時流轉(zhuǎn)，以人員操作智慧化、設(shè)備運行智慧化、原材料供應(yīng)智慧化、車間管理智慧化驅(qū)動卷煙生產(chǎn)過程變革，由單點層面管理升級到車間生產(chǎn)過程管控

上下游設(shè)備的狀態(tài)變化會對整個生產(chǎn)鏈產(chǎn)生極端的影響，因此各個生產(chǎn)工序的設(shè)備對于了解上游或者下游鏈路的設(shè)備以及質(zhì)量狀態(tài)極其重用。當(dāng)上有或者下游的設(shè)備產(chǎn)生異常時，系統(tǒng)自動實現(xiàn)“異常點燈”，及時反饋到其他設(shè)備以及相關(guān)人員，使得現(xiàn)場管理者花費很少量的時間用于監(jiān)督異常的發(fā)生。

4、精準執(zhí)行

①數(shù)據(jù)與模型智能結(jié)合

融合新興的AR增強現(xiàn)實技術(shù)，將數(shù)據(jù)分析與設(shè)備調(diào)整指導(dǎo)進行融合，搭建生產(chǎn)模型智能平臺，實現(xiàn)對生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備過程管理提供數(shù)據(jù)支撐。系統(tǒng)由邊緣通信、數(shù)據(jù)分析、可視化、專家知識庫等四個模塊構(gòu)成。

1.邊緣通信模塊：負責(zé)與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的對接，定義相關(guān)接口，對新加傳感設(shè)備時對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行規(guī)劃。

2.數(shù)據(jù)分析模塊：負責(zé)對采集數(shù)據(jù)的分析處理，按照場景需求對數(shù)據(jù)進行清洗降噪，導(dǎo)入數(shù)學(xué)模型進行分析，最后將分析結(jié)果與相關(guān)策略進行匹配。

5、精準績效

①智能績效評價

即時績效作為生產(chǎn)過程管理的重要輸出，而生產(chǎn)過程中的所有績效相關(guān)的數(shù)據(jù)是即時績效的基本支撐，因此在“生產(chǎn)前準備”以及“過程中管理”的基礎(chǔ)上，再結(jié)合生產(chǎn)結(jié)束后的相關(guān)數(shù)據(jù)歸集，形成針對于各崗位的即時績效管理體系。同時，在每班結(jié)束生產(chǎn)時，系統(tǒng)自動根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)計算各崗位個人原因的績效，并有針對性的指出當(dāng)天工作的問題項，系統(tǒng)自動推送到每個人的移動應(yīng)用，以便于其及時獲取信息。

②智能數(shù)據(jù)歸集與挖掘

設(shè)備生產(chǎn)情況自動推送

每班生產(chǎn)結(jié)束后，系統(tǒng)自動對生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)進行歸集，并通過移動平臺自動將報告推送至管理人員，以便于及時掌握當(dāng)班整體設(shè)備運行情況。

生產(chǎn)情況各牌號、各機組的生產(chǎn)完成情況為主，同時體現(xiàn)該班的異常交班信息，通過手機移動端，自動推送給生產(chǎn)主管，以便于管理人員及時掌握生產(chǎn)完成情況和異常情況，

產(chǎn)品質(zhì)量情況自動推送

數(shù)采系統(tǒng)需要向工藝主管推送質(zhì)量結(jié)果分析數(shù)據(jù)，從工藝質(zhì)量方面去分析，數(shù)據(jù)來源有車間自檢、三級站、質(zhì)管處過程檢驗和最終檢驗，三級站檢驗和質(zhì)管處出檢驗存在滯后性，這兩處檢驗數(shù)據(jù)將延后推送，在質(zhì)檢指標上，有缺陷率、指標平均值、標偏平均值和標偏合格率構(gòu)成，其中標偏合格率通過人工依據(jù)牌號設(shè)定異常范圍，分析維度有整體的、分機型、分牌號、分班次、分機臺;

工廠生產(chǎn)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，精細化和規(guī)范化管理已取得了不菲的成果，已實現(xiàn)了工廠管理全業(yè)務(wù)、全過程的信息化覆蓋，同時，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程中生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、物耗等多方面參數(shù)的自動監(jiān)控和預(yù)警。但隨著智慧工廠建設(shè)進度的推進，車間作為企業(yè)的重點生產(chǎn)部門，其當(dāng)前的建設(shè)成果已不滿足于智慧工廠建設(shè)要求，因此企業(yè)工廠的精細化管理需要向智慧型管理逐漸轉(zhuǎn)變，在精細化管理和自動化管理的基礎(chǔ)上，需要就工廠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行深度分析應(yīng)用，挖掘數(shù)據(jù)潛在的價值，為工廠的日常管理提供智慧型、建設(shè)性輔助決策意見，真正實現(xiàn)“讓數(shù)據(jù)說話”、“數(shù)據(jù)指導(dǎo)管理”的信息化建設(shè)。

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