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看工业互联网如何让一家企业提升设备运行效率！

发布时间:2020-08-04 09:51:43| 浏览次数：

导读：全球著名传动系统供应商格特拉克的工业互联网实践案例，供参考！

文/ 寄云科技

一、背景介绍

麦格纳是北美第一、全球第三大汽】车零部件供应商，旗下格特拉克（江西）传动系统有限公司（GJT）设有四个工厂，分别位于◣南昌、赣州和于都三地，公司致力于双离合〓变速器、手动变速器、变速器元件的开发与生产。

以往格特拉克的MES中设备排班计划以订单为主线，与实际车间生产差异较大◥，未考虑到设备维保计划时间等因素，同时〇在计算OEE指标时也不能精确到每一类非计划停机事件，此外，来自相关系统▲的设备理论节拍也只能到工序级别◥，不能区分到每台具体设备。可想而知，在这种数据不够精准的情况下，相关KPI指标的统计其实是有很大的疏漏的▂，给企业的精细化管理和效率提升带来了很大的障碍。

格特拉克明确希望以现有＠的MES系统作为基本框架推行智能制造，借助工业互联网新动能，改进传统MES在数据实时、真实和粒度等层√面的不足，实现更加精准的包括OEE、JPH、MTTR、MTBF在内的生产关键指标ξ　的评估和追踪。

格特拉克与寄云科技展开了深入的合作，目前已经完成了第一阶段的工作。寄云科技帮★助格特拉克打通实时设备数据和♀业务数据的数据桐庐，同时构建起企业的工业互联网平台，融合IT数据和OT数据，构建了可视化的数字化车间实时看板，实现了包括设备状态实时指标、关键设备效率指标、生产︼过程可视性、设备维护历史的实时展示和告警。

二、方案架构

方案架构如下图所♂示：

它包括如下几部分功ζ　能：

1) 实时设备数据采集

通过数据采集网关，实现非侵入式、秒级的实时数据Ψ采集，读取生产设备的各种控制和检测数据，构建直观的工艺流程可视化▅界面，对采集的生产设备，提供可视化↘的仪表盘，对状态进行实时监◤测，并可设定相应的告╱警或者预警规则，在设备参数出现越界、或者预计多长时间之后将出现越界，产生「相应的告警。

2) ERP数据集成

为了获得不同产品的工艺路线，以及对应的节拍值，需要对接ERP系统，通过实时流接口→或者文件的方式，从ERP中←获得相应的数据。

3) 设备状态管理

通过∏对设备实时状态的计算，可以得到关于生产设备开机、停机、空闲、工作等不同工作状态的判定，进而实现精细化的设备停机╲事件溯源。

4) 设备效率指标分析

针对设备运行效率，提供了OEE、JPH、MTTR和MTBF这几↙个指标的实时计算。通过精准的指标和基∞线管理，可以帮助企业量化差距和持续改进。

? OEE

通过物联网∏网关，实时（每秒）采集生产设备（如CNC）的工作参数。根据实时的工作参数，自动计算』设备的开机、停机、工作、空闲的时间；同时，通过与MES和ERP的接口，实时获得特定产品的理论节拍和实际※生产工件数。

基于上述的实时数据，可以实时准确的计算设备实际运行时间以及↓可用率等指标，进而可以准确实时的计算OEE指标。

? JPH

OEE虽⊙然能够衡量总体的生产效率，但∏衡量维度较多々，对于多品种生产过程的生产效率的衡量，不∞利于过程追踪。因此，OEE往往被用作班次级别的汇总和统计。

在制造业尤其是汽车Ψ 制造业中，JPH(Jobs Per Hours)，常常被用来测算和表征生产企业的生产能力。例如适应TS16949 标准（汽车行业标准）的汽车主机厂企业，在对其零部件供应商进行评估时，常常使用JPH来进行汽车零部件产能的评估。

JPH的计算方法更◇为简单，就是每个小时内的实际有效生产的工件数量(总工件数-缺陷工件数)，除以按小〓时计算的生产时间。

JPH一般被用作对每个小时的工作能力进行评估，往往会根据⌒预先设计的可用时间，计算出平均的JPH值，而每个小时分别会计算该时间段内的实际JPH，和预计【每天的基线JPH进行对比，如果∩发现没有达标，则会提示操作员进行状态补录。

? MTTR和MTBF

MTTR和MTBF这两个指标通常用于统计在一段时间内设备发生的故障频率以及◇解决问题的效率，计算方法如下：

MTTR=设备可用时间/设备故障∞次数

MTBF=设备故障修※复时间/设备故障次〖数

基于采集的设备实时数据，系统会自动计算设备可用时间①和设备故障修复时间，进而得到MTTR和MTBF。

5) 状态补录

系统每小时会计算一次JPH，如果某个小时低于基线JPH，就会基于设备采集♀的实时数据和工作状态，自动给出损失的时间片段，提示员工对损失部分进行补录。

6) 自动报工

根据看板■卡自动判断工序操作合规性，异常工序报警，自动比对员工提交∴完工数和系统记录可报工数。

三、方案特点

相对于传统的手动抄录和填报的方式计算OEE指标的做法，方案【有了很大的改进

1) 实时精准：实时、自动化的采集设备工作状态→和生产数据

通过数据采集网关实时采集CNC设备的工艺参数，对(机床转速、机器循环)等指标进行秒级的实¤时采集，可以※形成对设备开机、停机、运行、空闲等工作状态的自动识别；

同时通过数据接口◎和集成，实现对ERP中对于班次、工艺路线、产品生产节拍的准确定义。未来将接入物料数据，更能够实现︾精准的排程设计。

通过自〗动化、实时的数据采集，可以避免人工填报带来的准确性和实时性〗问题。

2) 实时々过程评估和追踪：采用JPH作为实时生产效率评价的依据

根据自动ω　识别的结果，每小时计算一次JPH，并且和设备基线◤JPH进行比对，一∮旦低于基线JPH，就会■让操作人员手工补录导致损失◆的时间和原因。

通过◎这种自动计算加人工补录的方式，可以极大的量化由于生产□过程中的各种停产事件的损失时间，如切换、设备故障、缺料等，有助于实现精准的改进。

3) 持续改进：提供OEE/JPH损失的根因分析】

在OEE/JPH低于设定的目标值时，会自动将由操作员填报的损失时间，通过瀑布图的方式」展示出来，便于统计不同类型的损失时间。

因此，基于寄云设备效率◤分析方案，用户不仅可以』非常精准、实时的评估设备的运行效率，更对损失产生的各种原因一目了然，可进一步█指导精益生产，实现效率的持续提升↓。

四、客户收益

直接的量化收益很明显，自项目▲上线之后，实现︻了班后报表OEE报表 0 秒、工程师ㄨ手工统计 0 秒，OEE从83%提升到92%，并且减少一个专门做数据抄录和统计的人员编制。

间接的收益意义长远。

一方面，优秀的企业从来不会停止脚←步，设备的量化损失分析◥可以不断优化企业的设备管理水㊣平，进而持续达到更高的OEE要求（二期希望在一期的基础上再◣提升1%）。同时，数据驱动的指标体系将从设备延●展至过程△管理、原材料∮管理、质量和库存管理等多个方面，通过不断增加的数据¤集成和指标计算能力，提升企业的精准决策能力。

另一方面，在具备了ㄨ对生产能力的实时的评估和决策能力之后，企业的生√产弹性将会得到极大的提高，无论是在单元级别的灵活性，还是全流程的♀智能排产上，都可以建立在精准动态的分析基础上，实现全方位的智能化。

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