当我还是个孩子的时候，我的父亲曾经在每次购买天然气和购买的加仑的加仑数量时常常留着一本书。此外还包括近期购买的天然气以来的里程数。
有一天，我终于问他为什么要这样做，他说这能帮助他确定他的车是否正在失去性能。通过计算每加仑汽油行驶的英里数，他可以根据自己的记录轻松地计算出这个值，从而确定汽车是否需要调整或其他调整来恢复正常。作为一个孩子，我认为这是疯狂和浪费时间。作为一个成年人，我学会了理解对准确数据的需求及其含义。
公司一直与我们联系，因为他们对数据收集感兴趣。好消息是，我们的大多数客户都拥有相对现代化的设备，从他们工厂的处理器中提取数据也变得相对容易。当你开始对数据提出问题时，困难的部分就来了:
- 你想收集什么数据?答案总是“一切”。
- 你打算怎么处理这些数据?答案几乎总是:“我们不确定。”
- 您希望通过数据回答哪些问题？见问题2。
如果这是您的第一个数据收集项目，我的建议是开发基础设施——这意味着连接您的所有东西——然后开发计算总体设备效率(OEE)的方法。OEE是一种衡量设备(或操作)在预期运行期间相对于原始设计表现如何的指标。OEE计算为可用性x性能x质量。
这些变量都很容易通过生产数据计算或导出:
可用性=操作时间/计划生产时间
性能=(总件/运行时间)/理想运行率
质量=良好的碎片/总碎片
如果你计算OEE并随时间追踪这个数字——就像我父亲对他的汽车所做的那样——你就可以确定你的机器或过程的性能是持续的还是下降的。
如果你了解OEE并正在使用这个值，那么你就有资格开始深入挖掘。从相同的数据中，您可以开始查看为什么机器或过程不像它应该的那样可用(停机)或为什么您的质量下降(好vs坏)。
收集有用数据的关键是要意识到必须首先获取数据。首先收集少量的数据，看看是否有人使用它。如果是的话，给他们更多。如果没有，也不用麻烦了。
有些公司拥有非常复杂的制造执行系统（MES），可以计算OEE和其他指标等物品，以确定工厂性能或集成生产调度，配方管理等工具，如报告和分析。收集一些简单的数据和计算OEE可以证明是复杂MES的理由的基础。
斯蒂芬空白是首席执行官洛曼控制系统有限公司，注册会员控制系统集成商协会。他拥有艺术学士学位，是一名电气工程师。请参阅Loman控件的个人资料工业自动化交换相。
