探索企业智能化工厂建设新思路

杜元峰

摘 要：工业制造的信息化过程是一个高频的数据交互过程，数据的应用基于实时、流式的模式进行。同时，工业生产环境较为复杂，单独针对某一种数据进行实时分析，往往无法得出准确的分析结论，需要结合各种相关因子进行全面、综合的分析。因此常规的数据统计手段无法实现，设计要采用新的平台。

关键词：智能化工厂建设

立足企业的信息化工厂建设现状，按生产全过程监控与管理，根据企业智能化工厂信息化建设思路，以“云、大、物、移、智”作为建设指导方向，将企业现有信息化成果运用到实际生产过程并且逐步向智能化方向发展，规范化、合理化、智能化指导生产过程，实现由数据驱动生产、数据创造价值、数据精益管理、数据辅助决策等目标。

智能化工厂建设思路：卷包车间智慧管控模式包括：状态感知、智慧预警、分析诊断、决策维护、维护执行、结果分析、他机类比以及标准完善。各个环节紧密相关、承上启下， 在智慧管理引擎的驱动下实现智慧管控模式的不断优化和不断完善。

1、精准预测

①智能生产预告

机台操作工作为生成执行的主要人员，其提前预知即将开展的生产活动的具体情况尤为重要，预知信息包括机台人员变更、是否换牌等信息。因此系统将归集每台设备下一班的生产汇总信息，并通过手机移动应用，自动向各机台操作工推送即将开始生产班信息。

②智能岗位看板

操作工在完成上班数据查看后，系统开始自动进入生产准备阶段，在准备阶段系统自动核对关键工艺参数，判断工艺参数设定是否正常，进行工艺点检确认，系统自动进行班前保养到计时，如果未到结束时间，系统判断到该设备车速大于预定值，则系统会进行报警，在生产准备阶段操作工进行材料确认，确认实物料和工单材料是否一致，如果不一致，一键呼叫上级管理者;系统自动推送当班任务列表，列表内容包括当班是否有换牌、试样等，牌号更换信息，当前牌号批次和牌号换批次预计时间，日保提醒等。

2、精准反馈

①智能校验

智能校验是指采用标准自动核对的方式，对生产前的相关设置以及必要操作进行智能校验，采用采集产量和车速校验当前是否启用工单，并及时产生多途径消息提醒，促使用户及时发现问题并处理问题;另一方面，生产牌号需具备一定的参数标准，而每个参数是否设置到位需要人为进行核对，现可应用采集数据实现自动参数设定核对，在条件允许下甚至可以直接将牌号相关的工艺标准、其他生产标准下发到设备上，实现自动参数设置，减少人员工作量，也减少设置误差。

②智能过程监控

系统对生产过程中所产生的质量、产量、物耗、设备等相关信息的采集和深度清洗，应用参数管控、SPC过程管控以及上下链路感知等实时监控手段，及时将产量、质量、耗用、设备等方面的异常信息自动推送给相应人员。同时，系统建立整体过程监控模块，让各岗位类型的用户均能在此模块上实时获取岗位相关的过程管控信息。

③精准参数管控

针对各个机型设置了产、质、耗、设备四个方面的参数体系，形成了以目标参数为起点，逐级划分到根节点参数，形成完整的树形参数体系，并针对目标各参数异常提供了处理标准。

实现单参数当前值的异常识别和报警，而此种识别和报警方式不具备代表性，存在偶尔的异常突变，导致监控和报警失真。通过运用流式计算平台，实时绘制过程监控曲线，预判趋势是否会有劣变趋势，进而真实的反应参数状态并实时报警，让参数管理的管控模式更加科学，让数据直观反应生产、设备、质量、物耗等各方面的真实情况，便于管理者制定更科学的管理措施。

3、精準分析

①数据与规则智能结合

开发数据分析控制功能，根据各级检验、机台自检数据、工控机采集数据等，按工艺质量标准数据构建SPC分析，明确各个指标控制线，实时进行SPC控制诊断，在现场终端上显示SPC分析图谱，形成烟支质量档案，用以指导生产、维修等工作。

另外，操作工需要及时在该设备对应终端上观察到相应的控制趋势，以便于其进行适当的调整。

②智慧生产过程分析

智慧卷包整合车间全部业务管理功能，做到车间对生产计划快速响应、过程信息及时流转，以人员操作智慧化、设备运行智慧化、原材料供应智慧化、车间管理智慧化驱动卷烟生产过程变革，由单点层面管理升级到车间生产过程管控

上下游设备的状态变化会对整个生产链产生极端的影响，因此各个生产工序的设备对于了解上游或者下游链路的设备以及质量状态极其重用。当上有或者下游的设备产生异常时，系统自动实现“异常点灯”，及时反馈到其他设备以及相关人员，使得现场管理者花费很少量的时间用于监督异常的发生。

4、精准执行

①数据与模型智能结合

融合新兴的AR增强现实技术，将数据分析与设备调整指导进行融合，搭建生产模型智能平台，实现对生产、质量、设备过程管理提供数据支撑。系统由边缘通信、数据分析、可视化、专家知识库等四个模块构成。

1.边缘通信模块：负责与数据采集系统的对接，定义相关接口，对新加传感设备时对数据结构进行规划。

2.数据分析模块：负责对采集数据的分析处理，按照场景需求对数据进行清洗降噪，导入数学模型进行分析，最后将分析结果与相关策略进行匹配。

5、精准绩效

①智能绩效评价

即时绩效作为生产过程管理的重要输出，而生产过程中的所有绩效相关的数据是即时绩效的基本支撑，因此在“生产前准备”以及“过程中管理”的基础上，再结合生产结束后的相关数据归集，形成针对于各岗位的即时绩效管理体系。同时，在每班结束生产时，系统自动根据相关数据计算各岗位个人原因的绩效，并有针对性的指出当天工作的问题项，系统自动推送到每个人的移动应用，以便于其及时获取信息。

②智能数据归集与挖掘

设备生产情况自动推送

每班生产结束后，系统自动对生产相关数据进行归集，并通过移动平台自动将报告推送至管理人员，以便于及时掌握当班整体设备运行情况。

生产情况各牌号、各机组的生产完成情况为主，同时体现该班的异常交班信息，通过手机移动端，自动推送给生产主管，以便于管理人员及时掌握生产完成情况和异常情况，

产品质量情况自动推送

数采系统需要向工艺主管推送质量结果分析数据，从工艺质量方面去分析，数据来源有车间自检、三级站、质管处过程检验和最终检验，三级站检验和质管处出检验存在滞后性，这两处检验数据将延后推送，在质检指标上，有缺陷率、指标平均值、标偏平均值和标偏合格率构成，其中标偏合格率通过人工依据牌号设定异常范围，分析维度有整体的、分机型、分牌号、分班次、分机台;

工厂生产结构复杂，精细化和规范化管理已取得了不菲的成果，已实现了工厂管理全业务、全过程的信息化覆盖，同时，实现对生产过程中生产、质量、设备、物耗等多方面参数的自动监控和预警。但随着智慧工厂建设进度的推进，车间作为企业的重点生产部门，其当前的建设成果已不满足于智慧工厂建设要求，因此企业工厂的精细化管理需要向智慧型管理逐渐转变，在精细化管理和自动化管理的基础上，需要就工厂现有的数据进行深度分析应用，挖掘数据潜在的价值，为工厂的日常管理提供智慧型、建设性辅助决策意见，真正实现“让数据说话”、“数据指导管理”的信息化建设。

参考文献：

[1]潘洁。互联网时代下的图书管理信息化建设[J].中北大学学报（社会科学版），2017，01：105-108.

[2]茶洪旺，左鹏飞。信息化对中国产业结构升级影响分析--基于省级面板数据的空间计量研究[J].经济评论，2017，01：80-89.

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