摘要：該文針對有色金屬企業(yè)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套制造運(yùn)營指標(biāo)數(shù)字化管理系統(tǒng)。系統(tǒng)以多層級數(shù)據(jù)采集和計(jì)算為核心，融合前沿?cái)?shù)字化技術(shù)，實(shí)時監(jiān)測生產(chǎn)狀態(tài)，通過關(guān)鍵指標(biāo)分析模型和權(quán)重系數(shù)提供運(yùn)營評價，助力企業(yè)智能化管理持續(xù)改進(jìn)，推動數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；有色金屬；運(yùn)營指標(biāo)；管理系統(tǒng)

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.12.045

中圖分類號：C 93；TP 3" " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）12-0-03

Design and Implementation of a Digital Management System for Manufacturing Operation Indicators in Non-ferrous Metal Enterprises

WANG Liyuan， LIAN Na， TIAN Xiaohua， SUN Lijuan

（Yunnan Copper Co.， Ltd.， Kunming 650102， China）

Abstract： This paper designs and implements a digital management system for manufacturing operation indicators specifically tailored for non-ferrous metal enterprises. The system， centered around multi-level data collection and computation， integrates cutting-edge digital technologies to monitor production status in real-time. By utilizing key indicator analysis models and weight coefficients， it provides operational evaluations， thereby facilitating intelligent management， continuous improvement， and driving the digital and intelligent transformation of enterprises.

Keywords： digitalization; non-ferrous metals; operation indicators; management system

1" "建設(shè)目標(biāo)

借助全面數(shù)字化技術(shù)，我們圍繞有色金屬行業(yè)的技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，為云南銅業(yè)股份有限公司（簡稱云南銅業(yè)）及其分子公司、分廠、工序、班組等多個層級，提供了全方位、多維度的數(shù)據(jù)采集與計(jì)算服務(wù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋生產(chǎn)、能源、設(shè)備、安全、環(huán)保、物料、質(zhì)量以及財(cái)務(wù)等各個方面，形成一個高度集成、智能化的企業(yè)制造運(yùn)營指標(biāo)體系。該體系不僅包括了生產(chǎn)實(shí)績、技術(shù)指標(biāo)、消耗指標(biāo)以及效率指標(biāo)等傳統(tǒng)內(nèi)容，更通過數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深度整合與精細(xì)管理。相較于傳統(tǒng)模式下指標(biāo)數(shù)據(jù)分散、不成體系的問題，我們所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測各管理層級的生產(chǎn)運(yùn)營狀態(tài)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時效性。同時，我們還構(gòu)建了關(guān)鍵指標(biāo)分析模型，結(jié)合科學(xué)的權(quán)重系數(shù)，對各管理層級的運(yùn)營指標(biāo)進(jìn)行客觀、全面的評價。這不僅有助于企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，更能逐步提升精益化管理水平，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提供有力支撐[1]。通過這一系統(tǒng)，云南銅業(yè)將能夠更好地應(yīng)對市場挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

2" "總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

通過深度融合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等一系列前沿的數(shù)字化技術(shù)，我們精心設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的總體架構(gòu)，以全面滿足云南銅業(yè)及其下屬有色金屬礦山、冶煉企業(yè)在制造運(yùn)營指標(biāo)管理方面的迫切需求。這一架構(gòu)不僅具備高度的可擴(kuò)展性，還能輕松應(yīng)對未來指標(biāo)大數(shù)據(jù)分析與挖掘的復(fù)雜需求。我們注重系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)，確保各個微服務(wù)之間既相互獨(dú)立，又能高效協(xié)同，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速迭代和靈活部署。同時，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入，我們能夠更精準(zhǔn)地挖掘數(shù)據(jù)價值，為企業(yè)的決策支持提供有力依據(jù)[2]。這樣的設(shè)計(jì)不僅提升了系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，更為云南銅業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出。

3" "指標(biāo)智能化配置

通過與大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的結(jié)合，使指標(biāo)配置更加智能化，減少人工干預(yù)，確保指標(biāo)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、及時性和可操作性。提供統(tǒng)一的指標(biāo)庫管理，通過細(xì)致的檔案管理、靈活的計(jì)算配置及嚴(yán)謹(jǐn)?shù)年P(guān)聯(lián)關(guān)系維護(hù)，為制造運(yùn)營過程的智能化和優(yōu)化提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。指標(biāo)配置是一個集數(shù)據(jù)源整合、指標(biāo)管理及指標(biāo)關(guān)系維護(hù)于一體的核心功能，允許用戶從多個異構(gòu)數(shù)據(jù)源，如實(shí)時數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫和文本文件等提取和配置所需的指標(biāo)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。指標(biāo)基礎(chǔ)檔案配置是指標(biāo)配置的基石，涉及對指標(biāo)的基本信息進(jìn)行詳細(xì)記錄和管理，包括指標(biāo)的描述、分類、觸發(fā)條件、時間間隔及權(quán)限級別等。通過建立指標(biāo)管理檔案庫，可對指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)的分類和管理，形成樹形結(jié)構(gòu)的層次關(guān)系，便于用戶根據(jù)需要進(jìn)行展開或收縮。指標(biāo)計(jì)算配置則進(jìn)一步細(xì)化了指標(biāo)的計(jì)算和管理，使用戶可實(shí)現(xiàn)對所有指標(biāo)項(xiàng)的管理和計(jì)算配置，包括計(jì)算項(xiàng)的配置和指標(biāo)計(jì)算的具體規(guī)則，使系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和管理層級，如公司級、分廠級、工序及班組級，進(jìn)行靈活的指標(biāo)配置和管理。指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系配置是指標(biāo)配置中的另一個關(guān)鍵組成部分，涉及建立指標(biāo)間的相互關(guān)系和調(diào)用關(guān)系，對后續(xù)的預(yù)警和報(bào)警信息提示及問題追溯至關(guān)重要。通過明確指標(biāo)間的邏輯和依賴關(guān)系，可提高系統(tǒng)的預(yù)警準(zhǔn)確性。

4" "經(jīng)營指標(biāo)計(jì)算和評價模型

經(jīng)營指標(biāo)計(jì)算和評價模型通過大數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)學(xué)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等科學(xué)的方法和先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)，為企業(yè)的經(jīng)營活動提供全面、深入的分析和評價，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)精益化管理和持續(xù)改進(jìn)的重要工具，旨在通過精細(xì)化和系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)生產(chǎn)和管理活動的全面評估。基于業(yè)務(wù)域指標(biāo)項(xiàng)，遵循精益化管理的目標(biāo)和規(guī)則，深入分析有色金屬企業(yè)生產(chǎn)過程中的大量歷史數(shù)據(jù)，為企業(yè)管理層提供一個全面、動態(tài)的經(jīng)營狀況視圖。該模型的數(shù)據(jù)來源廣泛，包括設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、關(guān)鍵工藝參數(shù)、計(jì)劃執(zhí)行情況、質(zhì)量數(shù)據(jù)及投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)的收集和分析，不僅涵蓋了生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也包括了與生產(chǎn)緊密相關(guān)的輔助活動。通過深入挖掘和分析，該模型能夠揭示生產(chǎn)過程中的效率瓶頸和潛在的改進(jìn)空間。在指標(biāo)的計(jì)算過程中，該模型采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，確保指標(biāo)計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性。權(quán)重系數(shù)的引入，使得該模型能夠根據(jù)不同指標(biāo)的重要性進(jìn)行合理的權(quán)衡和綜合，從而得出更加客觀和公正的評價結(jié)果。評價結(jié)果的呈現(xiàn)采用直觀的圖表和儀表盤，使得管理層能夠快速把握企業(yè)的經(jīng)營狀況，不僅包括對當(dāng)前狀況的描述，還涵蓋對未來趨勢的預(yù)測，為企業(yè)的長期規(guī)劃和戰(zhàn)略決策提供有力的支持。此外，該模型還具備自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力。隨著時間的推移和數(shù)據(jù)的積累，該模型能夠不斷調(diào)整和優(yōu)化自身的算法和參數(shù)，以適應(yīng)生產(chǎn)過程的變化和企業(yè)戰(zhàn)略的調(diào)整。這種動態(tài)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化機(jī)制，保證了模型的長期有效性和適應(yīng)性[3]。

5" "指標(biāo)知識庫

指標(biāo)知識庫的基礎(chǔ)是生產(chǎn)數(shù)據(jù)的整合，通過收集設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、關(guān)鍵工藝參數(shù)、計(jì)劃執(zhí)行情況、質(zhì)量數(shù)據(jù)和投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)等多維度信息，指標(biāo)知識庫能夠全面反映生產(chǎn)過程的實(shí)際情況。利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別和統(tǒng)計(jì)分析，指標(biāo)知識庫能夠從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的知識，識別生產(chǎn)瓶頸，預(yù)測潛在風(fēng)險，并提出改進(jìn)措施。在指標(biāo)知識庫中，異常應(yīng)對知識庫的融合顯著提升了企業(yè)對生產(chǎn)異常的處理能力。通過對歷史異常數(shù)據(jù)的分析，能識別出各種異常模式，并根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐，為每種異常情況提供相應(yīng)的應(yīng)對策略。這種基于案例的學(xué)習(xí)方法，使得指標(biāo)知識庫在面對新的異常時，能夠迅速提供有效的解決方案。指標(biāo)知識庫具備自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力。隨著企業(yè)生產(chǎn)活動的持續(xù)進(jìn)行，指標(biāo)知識庫會不斷吸收新的數(shù)據(jù)和信息，自動更新知識結(jié)構(gòu)，優(yōu)化挖掘算法，以適應(yīng)生產(chǎn)過程的變化。這種自我進(jìn)化的能力，確保了指標(biāo)知識庫始終能夠提供最準(zhǔn)確、最及時的知識支持。指標(biāo)知識庫的目標(biāo)是為企業(yè)的決策提供支持，創(chuàng)造價值。通過深入分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)制定更加科學(xué)合理的生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化資源配置，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。同時，對異常情況的快速響應(yīng)和有效處理能幫助企業(yè)降低運(yùn)營風(fēng)險，減少損失，增強(qiáng)市場競爭力。

6" "指標(biāo)建模與分析

指標(biāo)建模是將業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為可量化、可分析的指標(biāo)體系的過程。這一過程涉及對業(yè)務(wù)流程的深入理解，及對關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）的精確定義。指標(biāo)建模不僅關(guān)注生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還涵蓋了成本控制、能源消耗、環(huán)境保護(hù)等多個方面。建模過程首先從業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)，通過與業(yè)務(wù)專家的協(xié)作，確定影響業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵因素，可能包括原材料質(zhì)量、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、工藝參數(shù)、員工技能等。然后，通過數(shù)據(jù)分析和專家經(jīng)驗(yàn)，將這些因素轉(zhuǎn)化為具體的指標(biāo)，如產(chǎn)量、合格率、能耗比、排放量等。在指標(biāo)的選擇和定義過程中，采用層次分析法（AHP）和主成分分析（PCA）等方法，以確保指標(biāo)體系的科學(xué)性和實(shí)用性。層次分析法可幫助決策者在多個目標(biāo)和指標(biāo)間進(jìn)行權(quán)衡，而主成分分析則用于降維和提取關(guān)鍵指標(biāo)，簡化模型復(fù)雜度。指標(biāo)分析是對已建立的指標(biāo)模型進(jìn)行深入挖掘和評估的過程。利用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，揭示指標(biāo)間的關(guān)系，評估業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)情況并提供改進(jìn)建議，采用了多維度和多時間尺度的方法。多維度分析允許從不同角度審視業(yè)務(wù)表現(xiàn)，如從生產(chǎn)效率、成本效益、環(huán)境影響等多維度進(jìn)行綜合評估。多時間尺度分析則可揭示業(yè)務(wù)表現(xiàn)的趨勢和周期性變化，為長期規(guī)劃和短期調(diào)整提供依據(jù)。指標(biāo)分析還具備預(yù)測功能，通過建立時間序列模型和回歸模型，能夠預(yù)測未來的業(yè)務(wù)表現(xiàn)，為決策者提供前瞻性的指導(dǎo)。這種預(yù)測能力對于資源規(guī)劃、庫存管理和市場需求響應(yīng)等方面尤為重要。指標(biāo)建模和分析是一個持續(xù)改進(jìn)的過程[4]，隨著業(yè)務(wù)環(huán)境的變化和新技術(shù)的應(yīng)用，指標(biāo)體系需要不斷更新和優(yōu)化。系統(tǒng)支持動態(tài)調(diào)整指標(biāo)權(quán)重，以適應(yīng)業(yè)務(wù)目標(biāo)的變化。同時，還鼓勵用戶反饋和參與，通過持續(xù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

7" "指標(biāo)治理和審核

指標(biāo)治理和審核不僅關(guān)乎數(shù)據(jù)的收集和分析，更涉及數(shù)據(jù)的管理和維護(hù)，及對數(shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)監(jiān)控。通過數(shù)據(jù)治理技術(shù)確保了指標(biāo)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和一致性，為決策者提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是首要任務(wù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接影響決策的準(zhǔn)確性。因此，須建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，包括數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、及時性和一致性。通過采取數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和審計(jì)等措施，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量滿足業(yè)務(wù)需求。指標(biāo)的定義和標(biāo)準(zhǔn)化是確保數(shù)據(jù)可比性和一致性的關(guān)鍵，通過明確指標(biāo)的定義、計(jì)算方法、數(shù)據(jù)來源和單位，建立一套標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)體系，不僅有助于內(nèi)部團(tuán)隊(duì)對指標(biāo)的理解和使用，也便于與外部利益相關(guān)者進(jìn)行溝通和交流。指標(biāo)報(bào)告和傳遞是指標(biāo)治理和審核的重要組成部分，制定統(tǒng)一的報(bào)告格式和頻率，確保關(guān)鍵指標(biāo)能夠及時、準(zhǔn)確地傳遞給相關(guān)人員。此外，報(bào)告的內(nèi)容清晰、簡潔，易于理解，可幫助接收者快速把握關(guān)鍵信息。監(jiān)督和審核機(jī)制是確保指標(biāo)治理有效性的重要保障，系統(tǒng)建立了一套完善的監(jiān)督和審核流程，定期對指標(biāo)的準(zhǔn)確性、合規(guī)性和有效性進(jìn)行評估，通過內(nèi)部審核和獨(dú)立驗(yàn)證，系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)問題并采取糾正措施。

8" "指標(biāo)持續(xù)監(jiān)控和反饋

借助機(jī)器學(xué)習(xí)和先進(jìn)的人工智能算法，我們能夠?qū)ιa(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度剖析，實(shí)時捕捉生產(chǎn)趨勢、隱含模式以及潛在隱患。這種動態(tài)的數(shù)據(jù)分析方式，不僅有助于我們即時發(fā)現(xiàn)并解決現(xiàn)有問題，更能前瞻性地預(yù)測未來可能出現(xiàn)的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。基于這些精確的數(shù)據(jù)洞察措施，系統(tǒng)能夠迅速提供反饋，包括自動化警報(bào)、即時通知，以及有針對性的改進(jìn)建議和策略調(diào)整方案。這樣的即時反饋機(jī)制，使得生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)能夠即刻響應(yīng)，靈活調(diào)整生產(chǎn)策略或及時修復(fù)故障，從而顯著降低生產(chǎn)中斷的風(fēng)險和資源浪費(fèi)。這一過程是持續(xù)迭代、不斷優(yōu)化的。隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的日益積累，系統(tǒng)的分析能力和監(jiān)控精度將不斷提升，實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)與完善。同時，系統(tǒng)會緊跟業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)革新的步伐，動態(tài)調(diào)整監(jiān)控指標(biāo)和反饋策略，確保始終與不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境和市場需求保持同步[5]。此外，這一機(jī)制還極大促進(jìn)了跨部門間的協(xié)同合作。通過實(shí)時共享數(shù)據(jù)和分析成果，各部門間的信息壁壘被打破，溝通更加順暢，有助于形成協(xié)同一致的生產(chǎn)優(yōu)化策略，大幅提升整個組織的決策速度和執(zhí)行效能。

9" "結(jié)束語

數(shù)字化技術(shù)在有色金屬企業(yè)的制造運(yùn)營指標(biāo)數(shù)字化管理系統(tǒng)中展現(xiàn)出了其多維度、全方位的應(yīng)用價值，促進(jìn)了企業(yè)管理模式的深刻變革。這些先進(jìn)技術(shù)的融入，不僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高度集成與智能管理，還通過實(shí)時、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集與動態(tài)分析機(jī)制，為冶煉流程的每一個環(huán)節(jié)提供了嚴(yán)密的監(jiān)控與科學(xué)的評估，從而為企業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，并有力地推動了整個行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。未來，這一系統(tǒng)將緊跟技術(shù)前沿，持續(xù)向更高層次的智能化、個性化及集成化方向演進(jìn)。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的不斷創(chuàng)新與突破，系統(tǒng)將能夠挖掘更深層次的洞察結(jié)果，提供更為精準(zhǔn)的預(yù)測能力。同時，其集成能力也將得到顯著提升，實(shí)現(xiàn)與各類業(yè)務(wù)流程及管理系統(tǒng)的無縫融合，構(gòu)建起一個更為完備、高效的企業(yè)數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)，助力有色金屬企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出。

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