介绍
生产中的设备在实现最高效率、质量和回报方面发挥着重要作用。优化设备使用的关键问题是：
- 设备利用不足
- 无效的生产调度
- 机械过度磨损
- 运营瓶颈
- 次优维护计划
- 容量规划不一致
解决这些问题需要持续监控设备利用率和性能指标。随着产量的增加，制造商可能需要部分或完全改变其设备维护策略和时间表以保持效率。不幸的是，这些问题无法一劳永逸地解决。但这也意味着我们可以不断改进优化过程。
这就是为什么在选择优化策略时拥有最新数据非常重要。以前，借助日志记录，您可以在一天或一周结束时查看设备的工作情况。随着技术的发展和物联网设备的帮助，我们可以实时接收原始数据。通过高级分析，您可以将原始数据转化为有意义的报告，并使用机器学习模型预测未来的设备行为。
设备利用率
要了解设备的整体状况，您需要使用大量的 KPI 进行操作。我们根据 KPI 解决的问题来划分：
设备利用不足和运营瓶颈
- 生产输出——设备执行的有用操作的数字或质量指标。信息是使用计数器、秤或质量传感器收集的，通过网络传输到 ThingsBoard。数据不需要任何额外的处理。
- 设备利用率——衡量设备在一段时间内的利用率与其全部潜力或容量相比的程度。产量作为当前产能指标。最大容量根据技术文件设定。该指标由分析系统计算得出，该系统实时发现产量与最大产能的比率。
- 缺陷百分比——与产量相关的缺陷数量。使用计算机视觉、超声波或 X 射线检查或手动检查自动检测缺陷产品。先进的分析系统通过将缺陷产品数量与制造产品数量进行比较来实时计算。
无效的生产调度
- 吞吐量——衡量机器、生产线、工厂或整个公司的产品生产速度。吞吐量是根据安装在每条生产线入口和出口的仪表计算的。之后，高级分析系统将时间指示器的原始数据转换为现成的设备执行特定操作所需时间的报告。
- 基于时间的测量 – 跟踪设备在指定时间段（例如轮班或一天）内活跃使用的时间。该测量至关重要，因为它揭示了实际使用情况与潜在容量的比较，突出显示设备是否未得到充分利用或过度使用。使用物联网设备或设备内置的功能收集信息。之后，使用高级分析将原始时间数据转换为现成的 KPI 指标。
机械过度磨损和维护计划不理想
- 停机时间和正常运行时间 – 正常运行时间是指设备运行并可供使用的持续时间，直接影响生产力。另一方面，停机时间是指设备由于维护、故障或其他问题而无法运行的时期。这些指标对于了解设备的可靠性和效率至关重要。使用物联网设备或设备内置的功能收集信息。数据不需要任何额外的处理。
- 平均修复时间 （MTTR） – 这衡量了发生故障后修复设备所需的平均时间。较低的 MTTR 有助于减少停机时间并保持生产力。该指标使用与停机时间和正常运行时间 KPI 相同的指标进行计算。收集数据后，高级分析系统计算时间指标的平均值并提供现成的报告。
- 平均故障间隔时间 （MTBF） – 该 KPI 衡量设备故障之间的平均时间。 MTBF 越高，表明设备越可靠。该指标使用与停机时间和正常运行时间 KPI 相同的指标进行计算。收集数据后，高级分析系统计算时间指标的平均值并提供现成的报告。
基于指标，这种方法有助于跟踪生产，并有更多机会主动应对或对问题做出反应。因此，使用高级分析使我们能够：
- 效率最大化： 公司可以通过测量设备的使用量与其全部潜力相比来识别未充分利用的资源。这有助于进行调整以提高效率，确保设备在可以促进生产时不会闲置。
- 成本优化： 设备对于任何企业来说都是一项重大投资。衡量其利用率有助于了解公司是否从这项投资中获得最大收益。如果设备使用不当，可能会导致不必要的支出，例如购买无助于创收的机器。
- 改进生产计划： 设备利用率数据对于有效的生产调度至关重要。它有助于使机械的使用与生产需求保持一致，确保在需要时提供并运行正确的设备。
- 减少磨损： 过度使用设备会导致维护需求增加和机械寿命缩短。通过监控利用率，公司可以平衡设备的工作负载，以防止过度磨损。
- 识别瓶颈： 利用率低可能表明存在设备在生产中未有效使用的瓶颈。这可能会导致对流程效率低下或需要重新分配资源的洞察。
- 维护计划： 了解设备的使用频率和强度有助于制定维护计划。公司可以根据实际使用情况来计划维护，而不是遵循严格的维护日历，从而减少停机时间和维护成本。
结论
对设备利用率高级分析的探索强调了优化制造流程的变革性转变。通过将物联网设备的实时数据收集与高级分析和机器学习的分析能力相结合，生产设施能够做出更明智、更主动的决策。这种方法通过提供对设备利用率、吞吐量、停机时间和正常运行时间、MTTR 和 MTBF 等各种关键绩效指标 （KPI） 的更深入、更准确的了解，彻底改变了设备管理。
这种演变的影响是深远的。先进的分析可以采用更动态的方法来解决利用率不足、生产调度效率低下以及机械过度磨损等挑战。它可以实时识别运营瓶颈，并促进更具战略性的维护计划，从而延长设备的使用寿命并优化投资回报。
此外，通过这些复杂的分析工具预测和预防设备故障的能力提高了运营效率并显着降低了成本。这种主动的设备维护和优化方法可确保资源得到有效利用，减少浪费和停机时间。
总之，将高级分析集成到设备利用率中不仅是对现有流程的增强，也是对现有流程的增强。这是向更加数据驱动、高效且富有成效的制造环境的根本转变。随着行业的发展，采用这些技术将成为竞争优势的基石，推动制造工艺的创新和卓越。工业效率和生产力的未来在于利用高级分析的力量，而这一旅程才刚刚开始。
