在早期的生产中,纸制的批记录程序用于手工收集和记录所有必要的处理数据,如批号、产品、工艺步骤说明、设备配方、质量控制数据等。随着人造产品在过去几年变得越来越复杂,更先进的数据收集方法已经被开发出来。

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纸质旅行者在很大程度上已被制造执行系统(MES)用于过程控制和捕获产品和加工数据,如产品、批号、质量数据以及跟踪和跟踪操作的时间戳。已开发专用统计过程控制(SPC)系统,以收集和处理控制产品质量所需的计量数据。先进过程控制(APC)系统利用传感器和其他设备监测车间设备的健康状况,并提供验证,例如验证烘箱室内的温度,从而实现过程优化,并提供确定必要设备维护所需的信息。

上述每个组成部分在数据收集方面都有独特的需求和要求。通常,与这些系统相关的数据是孤立的,这导致了与数据冗余、可访问性、可见性和可伸缩性相关的低效率。为了解决这些问题,数据仓库消除了筒仓,提供了对准确数据的及时访问,并提供了一个全球性、单一的真实来源,使工程师能够有效地分析和评估影响质量和最终收入的条件和方法。

仓储和利用数据

亚博网络异常工业4.0数据收集

先进的制造过程总是会产生数TB的生产数据,随着制造产品的复杂性增加,数据量可能会增加。然而,更多的数据并不一定意味着更多的信息。能够实时报告和可视化工厂绩效的综合生产控制系统仍然是大多数现有工厂的愿景。然而,数据是存在的,一旦信息在单个系统中变得孤立,从数据中获得意义的能力就会受到与聚合数据相关的挑战的阻碍。一方面,单个IT系统在其特定领域内提供关键的制造性能信息,但跨多个领域高效地收集和利用信息绝非易事。仔细的数据收集方法和工具可以解决此问题,并实现以下功能:

根本原因分析制造数据的单一真实来源对于快速识别趋势和模式以确定质量问题的真正根本原因至关重要。对收集的数据进行分析可以显著加快根本原因分析工作。

实时报告从实时生产数据中获取意义可以实时报告的可视性衡量指标,如产量,在制品,周期时间,流动因素,设备利用率,产量,质量和准时的产品交付。

可追溯性关于日期、时间、设备、批次、批次、工作站、设备操作人员和生产方法的自动化数据收集实现了可追溯性,并提供了在产品出厂前识别、隔离和纠正质量问题的能力。

产品定价通过从产品订单到产品履行的收集数据,可以将单个流程与制造成本关联起来,以便准确地为产品定价并优化利润。

资本支出的盈亏平衡点计算并获取设备投资的盈亏平衡点。

利益

根本原因分析

实时报告

可追溯性

产品定价

资本支出的盈亏平衡点

收集生产数据

随着设备、批次和相关数据在每个生产过程中生成,可以生成实时运营报告,同时收集和记录原始数据作为系谱记录,并用于分析其他更高级报告中的历史交易数据。下面所示的数字记录类型有效地使纸质传送器过时。

批次系谱数据

批次交易历史记录显示了一个表格和颗粒视图的交易历史通过操作,显示持续时间,工艺参数和使用的设备。

亚博网络异常工业4.0设备历史数据

设备历史数据

历史设备数据支持关于设备利用率、OEE和许多其他可定制报告的详细报告。

亚博网络异常工业4.0数据收集设备历史

一旦数据被收集和访问,可以生成的报告类型仅受用户想象力的限制。以下是一些常见报告的例子:

设备状态报告

本报告通过显示生产、工程、备用、计划停机、非计划停机和非计划状态所花费的时间量,提供了设备利用率方面的见解。

亚博网络异常工业4.0设备状态数据

实时在制品报告

实时在制品报告允许在制品在工厂中移动时可视化。下面显示的条形图配置为实时显示各个流程步骤的在制品数量和状态。可以选择条形图的图形元素,以便在批次详细信息区域中的流程步骤中查看有关批次的详细信息。

亚博网络异常工业4.0实时在制品数据

周期时间的报告

关键绩效指标(KPI)仪表盘,如下图所示,显示对监控和优化工厂绩效至关重要的特定、可测量和可量化的数据。周期时间仪表板指示从执行生产订单到订单完成创建生产单元所需的时间。

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接近自动化数据收集

制造商通常知道生产车间的哪些区域能够提供最大的改进机会。定义良好的目标将有助于识别潜在的数据源,以便开始数据收集工作。这可能意味着车间设备需要升级或改造工作,以便能够收集数据工业物联网(IIoT)在美国,大多数遗留设备现在都可以与制造IT系统集成,而不会影响工具的功能或稳定性。从纸媒旅行者到工业物联网,所有数据都可以数字化转换。