眼看可操作的数据采集光

早期的结果是:投资于数据捕捉和分析可以为食品和饮料制造商带来巨大回报，他们会根据收集到的信息采取行动。样本结果说明了这一点，从实现持续OEE评级超过85%的全球处理器到利用数据提高5%产量并减少20%以上周期时间的烘焙公司。

处理器在学习如何提高运行效率、产品质量和生产率的过程中，往往需要克服行为和身体上的障碍。

酸奶制造商乔巴尼(Chobani)五年前开始了这一流程，当时该公司的全球工程和项目管理副总裁休·罗迪(Hugh Roddy)加入了该公司。作为一个土生土长的爱尔兰人，在欧洲制造工程方法方面有着丰富的经验，利用数据不断改进工艺的想法自然而然地产生了。

“人们希望在他们的指尖处瞬时数据。我们有六个月内完成的项目和变化，占据了一年或更长时间的其他公司，“罗迪说。“除非您采取行动，否则收集数据是无用的;您必须收集它，显示它，然后能够分析它。我们的工程，运营和持续改进团队在串联工作，使用我们收集的数据学习，改变和变得更好。“

Roddy表示，并不是每一个变化都是完美的，“但我们始终专注于发现我们仍然需要改进的地方，根据可能获得的收益进行投资。我们从包装/填充层面开始，所以我们可能只触及了我们能做的5%。”

对于Chobani来说，最重要的指标是KPI改进、OEE监控和目标目标，以及吞吐量措施和产出产出的投入材料。“我们使用了罗克韦尔自动化(Rockwell Automation)的所有嵌入式工具，但没有使用电感自动化(inducerautomation)的Ignition平台，该平台允许无限制的客户，而无需支付额外的授权费用，收集所有这些数据的成本将非常高。我们还广泛利用移动客户端将数据传输到工厂。”Roddy补充道。

他表示:“我们最感兴趣的是从工厂层面推动变革，并赋予我们的员工权力。”“我们的系统允许作业人员记录油管上发生的情况，并采取实时措施纠正问题。同时，必须有人负责采取行动，所以你需要一个专注于改变的团队。”

罗迪可以从他的智能手机上查看该公司所有工厂的数据。“例如，我们注意到，我们澳大利亚工厂的第二班和第三班的产量通常低于第一班。事实证明，当需要采取行动时，这些班次的操作人员有时不在自己的岗位上。这也是我们在所有工厂的操作人员面前安装仪表板的原因之一。它使人们负责任，并激发友好竞争以实现目标。因此，我们看到了运营商业绩、生产率和效率的巨大变化。”

在你跑步之前走路

对于公司来说，从一个流程或一个工厂开始广泛的数据收集和分析是一种常见的做法，然后当他们获得信心并看到好处时，将努力扩展到其他领域。

对于金宝汤公司(Campbell 's Soup Company)来说，这个过程是从其佩珀里奇农场(Pepperidge Farm)的设施开始的。

全球供应链流程卓越高级总监Mike Hughes解释道:“虽然数据收集帮助我们初步形成了收集什么数据以及如何收集数据的战略，但一开始的努力是完全不同的、基于纸上的，而且非常受战术驱动。”“我们经常为不同的项目多次收集相同的数据。”

在过去的10年里，该公司一直在测量生产线性能、OEE、停机时间、产量和其他因素，但全球工程副总裁Jim Prunesti表示，数字化信息使其更适用于所有级别的决策。“我们根据这些数据采取行动，将其用于日常的方向设定和轮班重叠会议，以及将其汇总到更广泛的领导层。总结我们在植物方面的发现非常有帮助，因为它们中的许多都涉及到共同的问题。我们已经看到线路性能至少提高了10个百分点。”

Prunesti警告说，尽管有这些好处，“实际情况是，实施这类计划是一个重大挑战。没有现成的解决方案，特别是当你同时处理新设备和旧设备时。你必须找到创造性的工具来实现你的目标，这需要几年的时间来实现，
特别是当你推出它在世界各地的20多名工厂“。

休斯说，数据收集需要从核电站的最低水平开始。“如果你没有数据细节，你就不能做出改变。我们从微观数据集开始，然后把它卷起来。”但更多的数据往往会带来更多需要解决的问题。“我们不得不在报告方面重新配置我们的数据库架构，以支持数据分析，并使我们的发现有用，”他说。

Hughes表示:“我们正试图了解从后端到前端的整个流程，并找出机会所在，但我们已经将这视为一项为公司带来真正经济回报的投资。更多的员工也参与并接受数据，因为他们更容易通过数字方式看到数据。决策也变得更容易了，因为现在决策是基于事实而不是情感。”

集成的平台

数字化数据收集的优势之一是，它可以帮助识别和计算通常被忽略的小的过程中断。

“微停工，通常最后五分钟或更少，是导致停机的主要来源，”食品和饮料制造业和消费品货物GE数码行业分析师里德·帕奎因说。“这太难以记录在这个手动的数据，但这些隐藏的损失导致损失的产量的显著量。”

帕奎因说，只有少数公司(通常是较大的公司)使用对收集到的数据进行高级分析来推动变革。“大约80- 90%的人仍然专注于实时数据收集。许多公司仍在使用电子表格手工收集数据，通常是单独收集，目的只有一个。

“你需要一个平台来整合和自动化数据收集和分析，”他解释说，一方面承认它可以是一个艰巨的任务。“我们的一个客户在其生产系统超过5000个制造业的应用。”

尤其令人不安的是，缺乏支持风险管理的数据。“你必须有数据来评估公司面临的风险及其潜在影响。很多公司在这方面落后了，因为它们缺乏必要的数据，尤其是在将企业各风险领域联系起来方面。”

用数据重新开始

规模较小的制造商，尤其是那些拥有新工厂的制造商，通常更容易组织强大的数据收集和分析程序。这就是Freshpet公司的情况。这家为宠物生产新鲜食品的公司有140名员工，每班三班。

当该公司在2012年买了一个旧工厂在伯利恒，PA，它能够肠道并安装以太网连接的基础设施。因此，工程经理萨姆Torres的常规监视操作和维护的目的超过600个数据点。

“我们的IDF(中间配线架)外壳是一个精心设计的工厂数据检测系统的主要组成部分，”Torres解释说。“我们的网络中总共有180个节点，从每个流程设备收集的数据从4个到20个。我们用仪表盘来跟踪现在发生的事情，以及过去发生的事情。”

这些数据可以帮助Freshpet了解问题和下一步需要采取的步骤，每天早上，工程和运营人员都会对这些步骤进行评估。“例如，病例计数很有用，因此操作可以衡量生产率;而循环计数可以帮助维护团队安排工作，防止设备发生故障。

“相同的概念是否适用于您是否在瓶子中制作糖果酒吧或将牛奶放在瓶子里，”统一托雷斯。“能够随着时间的推移看到数据是必不可少的，因为我们可以与FactoryTalk历史学家一起做，因为那就是真实学习发生的地方。通过识别趋势，您能够了解生产系统的功能，并发现您不符合目标的原因。“

托雷斯引用的数据是如何被用来证明对鲢鱼包装机购买一部新电影捻接器的一个例子。“自动熔接机前，操作者必须关闭机器来改变胶卷。每个切换时花了6-7分钟，这导致1.5小时，每24小时生产时间损失，”他说。

“没有数据，你无法证明任何东西，如果你看不到它，你就无法管理它，”声明托雷斯。该公司现在正在考虑购买MES系统，以实现更详细的报告。“我们仍在做太多的手动，基于纸质的数据跟踪。我们正在收集大量数据，但并不总是展示它的良好，友好的方式。“（读Freshpet公司伯利恒设施的机械案例研究.）

标准化数据

罗克韦尔自动化公司RAPID Line Integration Solutions的全球产品经理Greg Hood表示，对食品和饮料制造商来说，实现标准的数据访问模型至关重要，因为他们的生产线比其他行业更需要连接来自许多不同供应商的不同机器。

他说:“项目目标必须是具体的、可衡量的、有时间表的、可以实现的。”一旦项目目标确立，确保你有监控目标实现所需的数据。

胡德建议从机器层面开始。他说:“监控这些目标所需的数据必须是可用的，而且必须在整个工厂或整个企业中可重复收集。”然后专注于行级上下文和显示。最大的挑战是获取可访问的实时数据，以便作业者监控事件和根本原因，以便在生产过程中出现机会时做出改变。”

胡德说，让从工厂工人到企业用户的每个人都对数据的准确性有信心是至关重要的。“如果你要监控运营商的行动，在线人员必须就目标达成一致并支持它们。如果他们认为一个系统能促进他们的表现，他们就会更愿意接受这个系统。一旦他们接受了，你就必须与他们沟通并庆祝胜利。”

可实现的目标，数据标准化和准确性，背景，整合和买入是成功的基础上，根据胡德。“认识到你不能达到同时每一个目标。把它看作是您第一次走路，学习，你走的旅程，”他说。

数据的内容和原因

要让数据具有可操作性，首先要建立一个基于公司优先级的数据收集框架。对于凯洛格公司来说，这个框架包括OEE标准和可持续发展目标。

“基于可以影响OEE的内容选择的数据点，例如较小的设备停止链接到输入，因此我们可以进行根本原因分析，”Larry Turpin，共享服务，全球工程的VP解释。“我们沿途改变了一些数据点，因为我们质疑我们真正的一些数据是如何行动的。”

特平说，每个人都意识到数据的重要性，但在所有需要的情况下提供数据的成本难以负担，而且在财务上也不总是可行的。“公司的关键数据优先级是正常运行时间、小停机、吞吐量、产品质量(包括报废和超重)，以及原材料和包装材料的使用情况，”他说。

“制作数据的最佳方式是与合适的人员审查它，通常是运营商和工厂管理人员的组合，并将其建立在每个工厂的日常方向设定会议上，”粪队添加。

Kellogg的Tamesha Murphy，电力，控制和仪表系统总监Kellogg的Tamesha Murphy表示，数据收集努力有时可以陷入植物层面的障碍。“IT基础架构并不总是保持当前的设施，尤其是较小的工厂，但我们发现数据收集是基础的高效植物操作。”

更严格的过程控制

现有工艺的深入理解是至关重要的，然后才能开始改进它玛丽安娜Steidinger，施耐德电气行业解决方案总监说。“开始通过审查的过程中，学习其中的关键点和潜在的瓶颈，以及如何你的设备执行，无论是烤箱或传送带的速度的温度。”

斯泰丁格说，目标是尽可能100%地控制这一过程。“大多数公司的产能只有65- 70%，还有很大的改进空间。她表示:“只需微调流程控制，就可以在无需大量资本成本的情况下取得显著收益。”

培训就变得势在必行，这样员工就能理解并使用他们看到的数据。你必须把这些数字用员工能理解的语言表示出来，比如扔掉12托盘产品，而不是12%的失败率。”

作用于数据

对于制造商来说，系统集成商是一个很好的资源，可以使运营数据更可用和可操作。

控制系统集成商协会(CSIA)成员、系统集成商Matrix Technologies的制造系统和解决方案部门主管Divya Prakash表示:“生产系统并不缺乏原始数据，但如果不给出具体情况，就无法将其落实。”他说:“这是找到问题根源并真正解决问题的唯一方法，而不仅仅是贴个创可贴。”

“你可能有一个跟踪一段时间的温度分布，例如数据，但你还需要知道当时正在做，谁做它，这转变，什么是环境条件，所以你可以把它与在另一天同样的情况，”他说。

普拉卡什指出，一个过程的手工操作越多，由于人类操作人员的行动，结果的可变性就越大。“正确的做法应该是要么为操作员提供更多培训，要么让更多流程实现自动化。”

流程数据可以像剥洋葱一样剥开，在深入挖掘细节的同时，您可以了解更多关于流程的信息。

CSIA成员、罗克韦尔解决方案合作伙伴、系统集成商ESE, Inc.的制造信息服务总监John Tertin说:“你拥有的细节越多，你就能对运营结果施加更大的控制。”

当你深入到细节“重点也随之变化。你需要寻找一个生产问题，根本原因，如是否加热元件温度高于或低于设定点运行。这可能是造成产品不合格的显著比例。”

当客户需要更多的定制产品时，数据也可以帮助你确定你是否可以利用新的商业机会。Tertin解释说:“一位制作蘸酱的顾客接到了一笔大订单，正好是在超级碗举行的时候。

“通过分析他们的历史生产数据，他们意识到稳定化学限制了他们在给定的时间内生产足够的额外产品的能力。”与其冒险让顾客不满意，不如拒绝订单。

旧的习惯往往难改，尤其是当它涉及到看大图。“人们会以自己的方式，该装置项目往往只关注获取数据很有一套，”克里斯·麦克劳克林，SCADA和MES专科系统集成Vertech说。“为了使数据可操作的，但是，你必须使其可在正确的时间向正确的人。”

麦克劳克林说，大多数的植物有一种感觉，什么是错的过程或机器，但他们并不总是知道到底是什么导致了它。“这就是为什么玩福尔摩斯是我们最重要的功能之一。如果你可以向他们展示了停机的原因，背后OEE数量变得更强大。”

麦克劳克林说，如果人们不仅了解如何使用数据，还了解为什么要使用数据，那么培训他们如何实施持续改进实践，将对他们做出改变的能力产生巨大影响。“当你能让不同角色、不同优先级和不同经验的人合作，使用相同的软件并分享想法，而不是像孤岛一样看着自己的电子表格时，它就会变得更加强大，激励并促成变革。”