集成将猜测排除在生产之外

与科学家一样，工厂经理也在识别和测试制造过程中每个环节的假设，从仓储、电力消耗、原材料浪费、产品质量到效率和生产率。我们的目标是找出过程中每个部分的小改进(1%到2%)，而这些小改进加起来就是显著的改进(20%到30%)。

制造商面临的部分挑战是，他们的实验室是一个高速、高产量的环境，具有严格的人体工程学和安全标准。在这种环境下，管理者必须充分利用技术。

大多数制造设备和过程已经由某种基于处理器的系统控制。这些控制器已经存在了几十年，彼此竞争成为公认的标准。虽然没有哪个控制器是公认的赢家，但竞争已经导致了工业自动化领域的许多进步，包括建立标准、工业网络、嵌入式Web页面、速度和功能的提高以及显著的低价格。

控制器的一个共同点是它们都支持Microsoft Windows界面。现在，您可以在一个通用平台上整合来自多个数据源的数据。不管你现在的控制器是什么，你都可以从中提取数据，将其放在服务器上，并将其与其他个人电脑(pc)、控制器甚至键盘上的数据合并。您有工具可以持续地检查您的工艺设备并监视其性能，而不需要有人日复一日地坐在那里专门负责它。

例如，使用这种性质的数据收集系统，您可以根据已知/固定的基线测量过程设备的效率。这允许您识别瓶颈，并针对项目消除它们。消除你的主要瓶颈对你的生产力有直接的、净的积极影响。此外，您还可以获得基于定量数据而不是直觉的资本支出所需的投资回报(ROI)信息。

预防性维护是另一个受益于数据收集系统的领域。所有设备都有一个平均故障时间。监控的关键领域包括电机运行时间，电机启动/停止，斯托克计数，操作电流和振动水平。通过确定设备停机的来源并预测故障，您可以在计划停机期间安排预防性维护。

提高质量

数据收集系统还可以帮助您提高质量。通过将产品质量与您的操作变量相关联，您可以确定产品不合格的原因，并将精力集中在消除导致不合格的可变性上。与质量保证相关的是跟踪产品和跟踪库存的能力。通过将资源/供应商与每个产品或批次关联起来，您可以为产品召回、投诉或表扬建立完整的产品谱系，并确定受影响的批次、供应商、资源、运营商和/或客户。

性能跟踪也可以得到改进。通过将每个作业者与重要的性能指标相关联，您可以跟踪他们与基线或其他作业者的表现。然后，这些定量数据可以用来激励和挑战作业者，以提高整体产量和效率。

最后一个需要逐步改进的领域是资源规划。根据正在运行的产品/批次和该产品/批次的历史周期时间，您可以分配所需的库存、设备和人员。随着新订单的到来，您可以验证资源的可用性，尝试不同的调度并优化流程。

每个工厂经理都知道，你不可能预测所有的事情，但收集、存储和关联数据的能力让曾经是一门艺术的事情变成了一门科学。

迈克尔·格尼， mgurney@conceptsystemsinc.com，是位于俄勒冈州波特兰市的认证控制系统集成商Concept Systems Inc.的合伙人。

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