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        基于大數(shù)據(jù)分析模式的信息化設(shè)備管理研究

        2022-07-12 01:44:52王宇翔
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年20期
        關(guān)鍵詞:卷煙機(jī)柱狀圖機(jī)臺(tái)

        逯 江,王宇翔,張 金

        (河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司安陽(yáng)卷煙廠,河南 安陽(yáng) 455000)

        目前,煙草行業(yè)設(shè)備日趨呈現(xiàn)出高速化、精密化、大型化、自動(dòng)化等特點(diǎn),科技水平日新月異,與此同時(shí),“卷煙上水平”對(duì)設(shè)備保障能力和設(shè)備管理綜合協(xié)調(diào)能力提出了更高要求,針對(duì)以上情況,煙草企業(yè)亟需對(duì)設(shè)備的管理方法做出提升和優(yōu)化,才能滿足新時(shí)代的發(fā)展需求。

        1 安陽(yáng)卷煙廠卷包車(chē)間設(shè)備管理現(xiàn)狀

        安陽(yáng)卷煙廠卷包車(chē)間的設(shè)備管理工作在近些年不斷的探索和實(shí)踐中已經(jīng)初步形成了以點(diǎn)檢定修為核心的預(yù)防性維修管理模式,利用搭建起來(lái)的EAM系統(tǒng)、點(diǎn)檢系統(tǒng)和數(shù)采系統(tǒng)等平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了信息化進(jìn)程。但是,面對(duì)數(shù)量龐大、種類繁多的數(shù)據(jù)信息,還未找到科學(xué)有效的方法對(duì)其充分研究和利用,暴露出在一些指導(dǎo)結(jié)論的方向性和準(zhǔn)確性上有所欠缺。針對(duì)這一情況,卷包車(chē)間著手進(jìn)一步提升理念,優(yōu)化管理,建立和實(shí)踐出一套體系化、可控制、高效率的具有鮮明安煙特色的設(shè)備精益管理模式。

        2 研究方法

        2.1 總體框架

        卷包車(chē)間設(shè)備管理工作的信息化平臺(tái)主要有EAM系統(tǒng)、點(diǎn)檢系統(tǒng)和數(shù)采系統(tǒng),這三大系統(tǒng)是進(jìn)行信息化管理的硬件支撐,所有數(shù)據(jù)的輸入和輸出也正是來(lái)源于此,因此,要緊緊圍繞信息化系統(tǒng),做到采集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和運(yùn)用數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)指導(dǎo)、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)考核,其總體框架如圖1所示。

        從圖1中可以看出所有采集到的數(shù)據(jù)全部流入到車(chē)間云數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中,在云數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中分為四大層級(jí),分別為技術(shù)云層、計(jì)劃云層、執(zhí)行云層和制度云層。

        圖1 信息化設(shè)備管理模式總體框架

        2.2 數(shù)據(jù)采集階段(車(chē)間信息化平臺(tái)數(shù)據(jù))

        數(shù)據(jù)采集是關(guān)系到新的管理模式能否成功的基礎(chǔ)性工作,也是所有流程環(huán)節(jié)執(zhí)行的第一步,如何從EAM系統(tǒng)、點(diǎn)檢系統(tǒng)和數(shù)采系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱三大系統(tǒng))提煉出真實(shí)有效的數(shù)據(jù)就顯得尤為重要。通過(guò)對(duì)三大系統(tǒng)的特性進(jìn)行分析,最終確定了分別要采集到的重要數(shù)據(jù),如圖2所示。

        圖2 數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)圖

        3 項(xiàng)目特色

        3.1 設(shè)備狀態(tài)分析

        設(shè)備狀態(tài)分析主要涉及三大指標(biāo)數(shù)據(jù):設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)和消耗數(shù)據(jù)。為了保證在對(duì)所選數(shù)據(jù)展開(kāi)分析時(shí)能夠得出最為科學(xué)準(zhǔn)確的結(jié)論,我們?cè)诖颂幰雽哟畏治龇ǎ═he Analytic Hierarchy Process,簡(jiǎn)稱AHP)先對(duì)各指標(biāo)權(quán)重情況進(jìn)行劃分[1]。

        第一步:成立專家組,確定判斷打分方案。

        專家組成員包括設(shè)備員、工藝員、材料員等,通過(guò)專家組對(duì)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)間關(guān)于設(shè)備狀態(tài)的相對(duì)重要程度,給出兩兩比較判斷,從而構(gòu)成判斷矩陣,再由這個(gè)判斷矩陣計(jì)算出各元素排序的權(quán)重。對(duì)完整的k(1≦k≦L)個(gè)判斷矩陣。應(yīng)用乘積方根法或其他方法,分別求出排序權(quán)重向量…,m)后,再將wi加權(quán)平均,即所得權(quán)重系數(shù)wi(i=1,2,…,m)[2]。

        第二步:建立層次結(jié)構(gòu)圖,確定權(quán)重份額。

        按照調(diào)查和生產(chǎn)中的實(shí)際問(wèn)題,建立影響設(shè)備維修的指標(biāo)體系,如下所示:

        目標(biāo)層A 設(shè)備維修評(píng)價(jià)

        準(zhǔn)則層B 維修復(fù)雜程度B1 消耗B2 產(chǎn)品質(zhì)量B3 OEE B4

        隨后構(gòu)造判斷矩陣,并進(jìn)行層次單排序及其一致性檢驗(yàn)。對(duì)準(zhǔn)則層4個(gè)方面的內(nèi)容進(jìn)行細(xì)化打分,再運(yùn)用公式,得出設(shè)備狀態(tài)量化值。

        (1)設(shè)備維修的復(fù)雜程度(i):設(shè)備的自動(dòng)化程度不同,決定了它維修精確度、難度也不同。按難易程度分為10個(gè)等級(jí),分別計(jì)數(shù)為“1”,“2”,“3”……“10”。

        (2)消耗(c):設(shè)備的使用壽命和機(jī)型不同,對(duì)能源和材料的消耗也不同,因我廠的機(jī)臺(tái)都基本相同,使用年限也相差不多,故各個(gè)機(jī)臺(tái)的消耗相差無(wú)幾,為計(jì)算方便統(tǒng)一計(jì)數(shù)為1。

        (3)與產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度(q):是指設(shè)備與產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度大小,就是設(shè)備發(fā)生故障對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的影響程度,按影響程度分為10個(gè)等級(jí),分別計(jì)數(shù)為“1”,“2”,“3”……“10”。

        (4)OEE(o):設(shè)備的綜合效率直接反映當(dāng)班的產(chǎn)量,故對(duì)設(shè)備的維修評(píng)價(jià)具有關(guān)鍵性的影響。

        根據(jù)以上參數(shù)對(duì)設(shè)備性質(zhì)的影響,可以建立如下的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停?/p>

        其中:k為公式的修正系數(shù),記為1000;W1為設(shè)備維修復(fù)雜程度的權(quán)重;W2為消耗的權(quán)重;W3為與產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度的權(quán)重;W4為設(shè)備綜合效率的權(quán)重。

        將每個(gè)機(jī)臺(tái)中的各值帶入上述經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,通過(guò)比較m值的大小來(lái)合理安排維修計(jì)劃,設(shè)定m值越小越需要及時(shí)處理。通過(guò)以上公式合理計(jì)算出,下周需要輪保的計(jì)劃,然后結(jié)合實(shí)際情況,由設(shè)備技術(shù)人員作出合理的計(jì)劃安排。

        3.2 備件分析

        備件分析是以備件壽命周期分析為核心,重點(diǎn)對(duì)備件的使用周期情況進(jìn)行科學(xué)的研究,進(jìn)而達(dá)到指導(dǎo)維修工作的目的。該分析工作主要針對(duì)典型機(jī)型當(dāng)中的PASSIM,PROTOS和G.D設(shè)備,選取其中發(fā)生故障率高,影響產(chǎn)品質(zhì)量,對(duì)單箱維修費(fèi)用占比較大的備件,收集相關(guān)數(shù)據(jù)信息(數(shù)據(jù)來(lái)源主要為EAM系統(tǒng)當(dāng)中的備件領(lǐng)用數(shù)據(jù),設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和維修實(shí)施數(shù)據(jù)等),運(yùn)用六西格瑪工具,引入可靠性研究理論,對(duì)所選備件展開(kāi)深入細(xì)致的分析和研究。

        4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        4.1 體系架構(gòu)

        整個(gè)系統(tǒng)是在對(duì)卷包設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)抽取的基礎(chǔ)上,再對(duì)數(shù)據(jù)格式做相應(yīng)轉(zhuǎn)換,通過(guò)Web方式以柱狀圖等可視化圖形向用戶直觀展現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、機(jī)臺(tái)產(chǎn)量對(duì)比、消耗數(shù)據(jù)等信息,并將每個(gè)機(jī)臺(tái)中的各值帶入公式中計(jì)算經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蚼值,通過(guò)m值得大小排序預(yù)測(cè)各個(gè)機(jī)臺(tái)下一期的輪保日期。

        整個(gè)系統(tǒng)的體系架構(gòu)如圖3所示,重點(diǎn)給出了卷包設(shè)備信息數(shù)據(jù)處理流程,從中可看出,整個(gè)數(shù)據(jù)處理服務(wù)可分為兩大部分:前端的設(shè)備信息結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢、檢索、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和智能化處理以及后端的數(shù)據(jù)采集和管理。

        圖3 系統(tǒng)體系架構(gòu)圖

        4.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

        卷包設(shè)備云分析系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)邏輯層和應(yīng)用層構(gòu)成。其具體結(jié)構(gòu)如圖4所示。

        圖4 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)圖

        數(shù)據(jù)層是整個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化操作生成圖表的數(shù)據(jù)來(lái)源,從業(yè)務(wù)邏輯層發(fā)出的指令到達(dá)數(shù)據(jù)層,數(shù)據(jù)層按照接收的指令對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)操作,主要功能是用來(lái)存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù),并對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫(xiě)等相關(guān)操作。

        業(yè)務(wù)邏輯層用來(lái)處理整個(gè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯,在訪問(wèn)數(shù)據(jù)層并進(jìn)行相應(yīng)可視化處理后,可以從數(shù)據(jù)層中獲取到所有數(shù)據(jù),并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理后再反饋給應(yīng)用層[3]。

        應(yīng)用層的作用是把從邏輯層獲取到的數(shù)據(jù)信息展示在Web頁(yè)面中。

        4.3 系統(tǒng)功能模塊組成

        圖5給出了整個(gè)系統(tǒng)的功能模塊圖,從系統(tǒng)功能上看,主要有六大模塊:上傳數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、異常數(shù)據(jù)庫(kù)、報(bào)表生成和輪保預(yù)測(cè)。

        圖5 功能模塊圖

        4.4 系統(tǒng)應(yīng)用展示

        分別上傳卷煙機(jī)、包裝機(jī)的上期和本期OEE指標(biāo)分析數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)篩選并分類整理后,存入信息數(shù)據(jù)庫(kù)中。如圖6所示。

        圖6 卷煙機(jī)OEE指標(biāo)分析數(shù)據(jù)

        后臺(tái)自動(dòng)對(duì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的OEE指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢并加工處理后,生成相應(yīng)OEE指標(biāo)分析報(bào)表。如圖7、圖8所示。

        由圖7、圖8分析可得:卷煙機(jī)上期OEE指標(biāo)值平均值為61.23%,本期OEE指標(biāo)值平均值為65.48%,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為6.94%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#卷煙機(jī)、6#卷煙機(jī)、11#卷煙機(jī)。

        圖7 卷接OEE指標(biāo)值柱狀圖

        圖8 包裝OEE指標(biāo)值柱狀圖

        包裝機(jī)上期OEE指標(biāo)值平均值為45.54%,本期OEE指標(biāo)值平均值為61.1%,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為34.17%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#包裝機(jī)、3#包裝機(jī)、4#包裝機(jī)、5#包裝機(jī)、6#包裝機(jī)、7#包裝機(jī)、8#包裝機(jī)、11#包裝機(jī)。

        分別上傳卷煙機(jī)、包裝機(jī)的上期和本期產(chǎn)量數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)篩選并分類整理后,存入信息數(shù)據(jù)庫(kù)中。如圖9所示。

        圖9 卷接產(chǎn)量數(shù)據(jù)

        后臺(tái)自動(dòng)對(duì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢并加工處理后,生成兩期產(chǎn)量對(duì)比分析圖表。如圖10、圖11所示。

        由圖10、圖11分析可得:卷煙機(jī)上期好煙數(shù)平均值為15 216.012萬(wàn)支,本期好煙數(shù)平均值為15 285.466 5萬(wàn)支,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為0.46%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#卷煙機(jī)、6#卷煙機(jī)、8#卷煙機(jī)、11#卷煙機(jī)。

        圖10 卷接產(chǎn)量柱狀圖

        圖11 包裝產(chǎn)量柱狀圖

        包裝機(jī)上期主機(jī)產(chǎn)量平均值為14 632.144 5萬(wàn)支,本期主機(jī)產(chǎn)量平均值為14 890.326 3萬(wàn)支,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為1.76%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#包裝機(jī)。

        分別上傳卷煙機(jī)、包裝機(jī)的上期和本期消耗數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)篩選并分類整理后,存入信息數(shù)據(jù)庫(kù)中。如圖12所示。

        圖12 卷接消耗數(shù)據(jù)

        后臺(tái)自動(dòng)對(duì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢并加工處理后,生成兩期消耗數(shù)據(jù)對(duì)比分析圖表。如圖13、圖14所示。

        圖13 盤(pán)紙消耗柱狀圖

        由圖13、圖14分析可得:卷煙機(jī)上期消耗盤(pán)紙平均值為6 149 979.51 m,本期消耗盤(pán)紙平均值為8 990 982.18 m,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為46.2%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#卷煙機(jī)、4#卷煙機(jī)、6#卷煙機(jī)、11#卷煙機(jī)。

        圖14 嘴棒消耗柱狀圖

        卷煙機(jī)上期消耗嘴棒平均值為25 599 347支,本期消耗嘴棒平均值為37 479 522支,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為46.41%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#卷煙機(jī)、4#卷煙機(jī)、11#卷煙機(jī)。

        包裝機(jī)上期消耗條盒平均值為565 100張,本期消耗條盒平均值為761 609張,本期數(shù)據(jù)較上期增幅為34.77%,兩期均低于平均值的機(jī)臺(tái)為1#包裝機(jī)、4#包裝機(jī)、6#包裝機(jī)、7#包裝機(jī)、8#包裝機(jī)、11#包裝機(jī)。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        新的管理模式自2020年7月開(kāi)始探索以來(lái),取得了顯著的效果,具體表現(xiàn)在其保障了金葉制造工作的有序進(jìn)行,產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定可靠,而且對(duì)設(shè)備的精益化管理作出了積極的貢獻(xiàn)。(1)有效作業(yè)率穩(wěn)中有升。從統(tǒng)計(jì)出的結(jié)果來(lái)看,2020年安陽(yáng)廠卷包車(chē)間的有效作業(yè)率為95.74%,到2021年之后,特別是在新模式研究探索的下半年里,車(chē)間的有效作業(yè)率始終維持在98.50%的高位,最終將全年的有效作業(yè)率提升到了98.26%的歷史高點(diǎn)。(2)精益管理實(shí)現(xiàn)新提升。經(jīng)過(guò)近一段時(shí)間的研究,新模式已經(jīng)逐漸發(fā)揮了其數(shù)據(jù)化變革后達(dá)到預(yù)知性維修的作用,促進(jìn)精益化管理實(shí)現(xiàn)了新的提升。運(yùn)用數(shù)據(jù)分析,不僅準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到了設(shè)備的狀態(tài)變化,故障隱患的發(fā)生概率,還對(duì)備件的使用情況進(jìn)行了數(shù)據(jù)化武裝,利用數(shù)據(jù)獲得的壽命周期結(jié)論,科學(xué)安排更換時(shí)間和采購(gòu)計(jì)劃,使得備件管理工作更加有的放矢,極大地提高了企業(yè)的精益生產(chǎn)管理和精益裝備管理水平。

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