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EP编辑人员|2021年4月8日

数字化数据采集提供了帮助各级利益相关者做出明智决策的信息。

数字化数据捕获和分析是寻找提升制造效率的解决方案的关键。

作者:Josh Santo, Parsable

在揭示新效率或修复障碍方面,技术捕获的众多数据可以非常宝贵。然而,企业内的60%至70%之间,未使用。大多数工厂都有指控器的工具和数据,但实现其价值需要在连接工作领域进行一些考虑。连接工作技术提供连接人员,数据和系统的工具,使组织可以更加擅长决策,具有更高的过程可见性,并可以保证更敏捷的操作。

数据分解

手动和自动是支持工业工厂的两种类型的数据。在过去,人工数据是在纸上获取的。不幸的是,在某些情况下,这种做法仍在继续。今天的电子工具是这一挑战的答案,因为它们提供了一种数字和移动的手动捕获数据的方法。常见的第一步是使用将信息传输到基于云的平台的设备,以数字格式重新创建非数字活动,例如锁定标记(LOTO)流程、安全行走或安全事件报告。这种移动/数字组合提高了操作效率和可见性。

例如,在基于纸张的过程中,如果几乎发生了安全事故或险些发生事故被报告,它将被输入数据库或记录系统。从那里,报告将被发送给经理或合规领导进行审查和评估。然后,该个人或团队将需要执行根本原因分析,以理解事件是如何发生的。

由于底层数据由只写下他/她认为必要的信息的工人产生的工人,因此管理团队通常会根据较为理想的输入采取纠正措施。在整个过程中也有延迟,包括无法快速轻松地分享信息,问题发生之间的时间以及将其报告给团队时,团队收集细节并执行分析,以及执行纠正措施。同时,导致事件的不安全行为或条件持续超过它们的情况。

电子数据收集提供了即时访问详细的数字记录的准确发生了什么和什么时候,以及需要了解事件链的全面细节。事件发生后,现场证据和信息可以立即在一个移动设备上捕捉到,包括照片和视频采访,所有这些都存储在一个单独的、完全可审计的、随时可用的平台上。这种数码捕捉和即时分享证据的能力比手写笔记更可靠,更糟糕的是,比某人的记忆更可靠。随着时间的推移,数据支持的安全趋势可以与
区域安全,合规性和运营团队,以确定事件是孤立的一个或一部分更广泛的安全问题。

该技术还可以连接到现有的IOT传感器,以捕获人类活动数据的数据。来自每个输出的数据中的数据有助于构建更大更准确的工厂操作图片,这对数字转换等整体战略目标至关重要。

传感器驱动数据收集在确保一致的产品质量方面发挥了重要作用。

使用数据

一旦所有数据都在一个地方可用,组织就可以对数据集进行分割,以识别导致不同结果的变量。他们还可以对数据进行分类,这最终有助于他们在工厂地板上更好地规划和决策。

当数据已经是数字并立即提供的,它也更容易使用它,特别是如果它连接到仪表板。仪表板还可以显示趋势,否则可能会被忽视裸眼。

数字化数据、互联系统和工作人员可以在三个关键领域产生重大影响:

流程枢纽:有效地连接工作流和机器数据涉及使用部分/组数据和预先确定的逻辑来提示或触发系统变化。例如,为了生产一种新产品而改变一条生产线需要转换。为了做到这一点,一个团队可能需要一个质量控制专家来执行检查,并确保机器和生产线没有可能的污染。连接工人系统可以授权技术人员联系合适的质量工程师,通知该人员手头的任务,在行动完成后获取数据,并通知适当的人员。这使得在产品转向或调整时更加敏捷和快速。

流程维护:人到系统的连接性也会主动地向团队提醒问题或重要的信息。例如,如果部署工业物联网设备,系统可以连接到传感器,工厂管理人员可以设置两个系统如何交互的逻辑。如果机器上发生异常,传感器数据将通知系统。根据系统的配置方式,它将知道何时出现故障并向CMMS发送警报。从那里,CMMS触发一个工作订单。然后将工作指令转发给适当的人执行。当那个人修复问题时,CMMS接收到该信息并自动关闭工作订单。这种快速适应新情况或意外情况的能力有助于植物更具弹性,并通过确保人员和系统之间无缝共享数据,消除了许多非增值活动。

过程决策:如果一个过程中有一些元素需要改变——也许在过程中有太多的不合格产品生产或太多的能源浪费——过程分析是帮助团队找到解决方案的关键,以减少这些事件发生的机会。

为了改进任何进程,您需要数据来定义标准并了解当前的进程影响。团队可以使用数据来了解个人(运营商,季节性员工或承包商),过程或产品的差异是否存在差异,导致标准偏差。这可以帮助团队决定如何改变过程以实现所需的结果。这是一个经验丰富的工人,他们需要更多的培训来更有效地完成某种过程吗?是否使用影响最终产品的新原料?是否缺乏导致中断的过程中的一步?数据捕获提供了一种快速测试和观察影响的方法。它确保快速分析,即使更快的响应,以及更好的结果。

最后,从来没有一个“一个解决方案修复所有”场景。While today’s digital technology is critical to better understanding the plant and connecting disparate data points, to capture the most data and get the most out of it, the modern plant also needs to have in place IIoT, digital twins, AI (artificial intelligence), and machine-learning technologies.

今天的数字化技术结合了所有这些系统的数据,最终提供了一个更清晰的图片,说明需要做什么来实现目标。EP.

本文作者Josh Santo是旧金山Parsable公司的产品专家。parsable.com.)他在那里制定以解决方案为中心的策略。他还是举办“征服混乱”播客制造领导者。他过去四年来学习前线的工人。

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