數據采集，助力企業降本增效

袁 毅，黃相行，程 亮，熊超群，丁原彥

（1.北京星航機電裝備有限公司，北京 100074；2.北京英迪致遠科技有限責任公司，北京 100102）

1 引言

降本增效，獲取企業的最大利潤，是企業經營的根本之道。為此，各企業經營者在此投入了大量精力，尋找各種降本增效之法，如5S、6S、7S、6西格瑪和PDCA等概念應運而生，持續改進的思維是精益制造的核心理念，但對現場的實際狀態如盲人摸象，所采用的改善手段、方法往往南轅北轍，并未對生產實際產生有效的推動。實時、準確以及客觀的收集到現場的實際狀態信息，從而為現場持續改進提供充分的數據支撐，這個問題困擾了企業經營者多年，想了很多方法，如人工賬本、手動描圖描點等方法，但收效甚微。

其實，在企業內部涉及到的成本包括采購成本，生成制造成本，倉儲成本，運輸成本，庫存成本，人力成本和管理成本等。涉及到的效率包括采購效率，作業效率，運輸效率，財務結算效率，系統處理效率，庫存周轉效率和響應效率等。

上述七項成本與七項效率之間的控制也是相互促進、相互制約的關系，本文只討論其中關鍵的制造成本、人力成本控制及其作業效率改進的問題。

老式生產設備一般沒有對外輸出接口，或只有數顯顯示，好一點有熱敏打印機并口輸出，再好一點有串口（RS232/485等）遵循MODBUS協議輸出。隨著技術的不斷進步，除了設備本身的生產能力、精度等不斷提高外，生產設備與外界的通信能力也不斷提高，越來越開放，普遍具備了網口，可支持各類TCP/IP通信協議。近年來，隨著工業4.0、智能制造理念的不斷推進，企業對設備通信協議的方便性、規范性也都提出了更高要求，像OPC、MTCONNECT等協議已成為工業物聯網的事實標準，設備間的通信互聯也就更加方便，各類高級應用如雨后春筍般層出不窮。

本文試圖從對各類設備數據采集的角度來闡述數據采集的目的、意義，幫助企業經營者去解讀這些實時采集的數據，從中發現生產現場所存在的問題，讓企業的生產改進措施有的放矢。

2 數據采集系統說明

2.1 系統總體架構

近年來，隨著對萬物物聯的需求不斷增加，工業物聯網也得到快速發展，其邏輯架構如圖1所示。

2.2 采集內容

在生產現場，需要采集的信息類型主要包括人、機、料、法、環、測等，其中：

1）人員數據：人員編碼、排班情況和上下班情況等。

2）設備數據：設備各種狀態和運行參數等。

3）工裝數據：工裝編碼、工裝狀態、刀具壽命和刀補參數等。

4）物料信息：物料編碼、位置和狀態等。

5）生產數據：任務單號、產成品數和各類生產過程信息等。

6）質量數據：各種檢驗（首檢、序檢和終檢）結果信息。

工單信息、人員信息和物料信息等可以通過條碼掃描、刷卡和RFID等手動方式來采集，簡單直接。原來的條碼或RFID需要人工輔助刷碼才可以實現，現在也可通過在固定地點安裝刷碼器自動刷碼，實現對這些信息的自動追蹤。

設備信息除了本身的各種基本狀態，如開關機、運行和故障等，還包括設備的各類運行參數信息以及大量的控制信息，非常復雜。以下重點對設備的狀態、運行參數的采集來闡述。

質量數據早期以手動測量、手動錄入為主，現在則更多地依據高準確度的檢測設備來完成，如三坐標、氣動量儀等。同時，隨著圖像識別技術的不斷完善，在自動化生產線上已經可以實現在線圖像識別式在線檢測，雖然準確度還不是很高，但已經可以滿足大部分生產的需要，而且在線檢測在效率的提升非常明顯。總之，質量數據也是歸結到檢測設備的數據采集。各類工裝（含夾具，刀具等）也可以歸結為設備，屬于生產輔助設備。

綜上所述，在現場數據采集中的最常規的工作就是對設備的各種相關信息的采集。在生產現場有各種各樣的生產類設備及其輔助設備，如各類機加設備（車床、銑床和加工中心等），各類檢驗檢測設備，下料設備，成形設備（如沖壓設備、折彎設備等），運輸設備，焊接設備，電子板卡類生產設備（貼片、層壓、絲網、點膠、波峰焊和回流焊等），熱處理設備，裝配設備，存儲設備（各式貨架、立體庫）等，所有這些設備的通信接口形態、通信協議和傳輸內容等各不相同，為了滿足所有這些設備的信息采集，需要根據設備具體形態開發對應的采集應用系統，構成統一的數據采集平臺。

2.3 采集方法

生產現場的信息采集方式多種多樣，比較常用的主要有以下幾種方式：

（1）TCP/IP協議的以太網模式

隨著技術的發展，數控設備配置以太網功能已是大勢所趨，而以太網方式的信息采集內容更加豐富，甚至可以做到遠程控制，是未來CNC的發展方向。目前各主要數控系統廠商均配備了局域網口，并提供了大量與其他系統方便集成的接口，據此可開發出方便快捷的各項設備狀態及監控功能。

（2）數據集成模式

除了上述具備以太網開發包的數控設備外，在現場還有大量采用Windows 、LINUX操作系統帶以太網接口的設備，但沒有給第三方軟件開發商提供開發接口，如大量的激光切割機、高精尖的檢驗檢測設備（三坐標，氣動量儀）等，這些設備可以通過網絡傳輸生產需求的各類文檔（如NC程序、設計圖紙和生產任務信息等），也可以及時傳輸檢驗檢測報告，方便進行SPC質量控制。這其中還有些設備已經將各種狀態信息、運行參數信息實時保存到本地數據庫中，如自動立體庫、生產線監控系統等，可以很方便的與數據庫進行集成即可滿足實時采集要求。

對于這類設備需要根據設備的具體接口、工作形態等隨機應變，盡可能簡單、快捷地提取到設備的各類狀態及運行參數信息。

（3）數據采集卡

此方法與生產設備的控制系統類型無關，只要能與生產設備的相關I/O點、對應的傳感器能連接上，采用專用的采集卡即可采集到相關生產信息，目前可以采集的內容有設備上電、設備斷電、運行開始、運行結束、設備故障以及設備的各種運行參數，如主軸功率、各種壓力、扭力和溫度等信息。

此種方式適用系統為無串口、無局域網絡設備，目前主要有以下兩種方式：

1）開關量采集卡：主要采集設備的開關機，運行的開始、結束、報警等信息。

2）模擬量采集卡：主要采集設備主軸功率、溫度、壓力等模擬量。

（4）組態軟件采集

對于非數控類的采用PLC控制類的設備可以采用組態軟件（比如：WINCC、組態王、力控組態、海得組態等）來直接讀取PLC中的相關信息，包括PLC中保存的各種狀態的I/O點信息和模擬量信息（如溫度、壓力等），只要將讀取的這些I/O點信息和模擬量信息存入我們設計好的數據庫中。

（5）人工輔助方式

對于很多非自動化設備（或某些不具備自動信息采集條件時），可以采用的手工填表、手持終端人工操作等模式實現。

1）人工輔助方式采集雖然由于人工的介入，不可避免會帶入人為的誤差，還會影響數據的客觀性，在數據的實時性和準確性上均有缺陷，但非常靈活方便，這種方式在數據的豐富性、適應性上是自動采集所無法比擬的，彌補了自動采集的相關不足，是自動采集必要的補充，二者相輔相成。 手工填表。填表設備既可以使用專用的設備，也可以使用普通PC＋軟件的方式（即HMI方式）實現，此時需要在車間放置若干采集終端，可以一臺設備配置一臺終端機（簡稱MES終端），也可以幾臺設備共用一臺終端機，此時計算機的配置不是很高，建議采用工控機，起到防塵、防干擾、抗高溫等作用。人機交互終端（HMI）如圖2所示。

2）手持終端、手機上報。也可以采用移動手持終端PAD、手機來采集上報，目前支持安卓和MOBIL兩種系統。

特別是采用手機方式，可以靈活地利用手機的拍照、條碼掃描、移動通信等多種優勢，可及時、有效地反饋現場的各種過程化信息。

2.4 數據展現應用價值

（1）設備狀態掌握

實施數據采集系統后，企業管理者對設備的運行狀態了如指掌，使管理人員真正了解設備運行效率，找到設備運行的瓶頸，從而找到有針對性的改進措施，提高企業綜合效率。

（2）停機原因掌握

實施網絡的監測采集功能后，可以將設備停機原因和停機時間進行監測、統計分析，對各類停機所產生的生產工時損失了如指掌，幫助企業管理者改進管理措施，挖掘自身潛能，有效提高企業的生產能力。由此帶來的產能增加約5%。

（3）設備有效采購

應用數據采集系統后，明晰設備運行效率低下的根源，不再盲目采購設備，通過改善現有設備的的產能即可滿足生產的需要，而設備無需采購，僅此一項為企業節約成本5%，生產改進的效率提高更是可觀，保守估計10%。

（4）運行參數優化

通過長期積累設備的運行數據，對設備的運行狀態、運行參數有充分的了解，通過大數據分析為下一步運行參數的優化等提供充分支撐。這些智能化手段給企業帶來的效率的提升也是難以估量的。

（5）預防性維護

通過長期積累設備的運行數據，對設備的故障狀態與關鍵運行參數的相關性充分了解，通過大數據分析為下一步預防性維護/維修提供充分支撐。

3 應用驗證

本文在此以某公司在啞設備改造（含能耗管理）的實際工作經驗為案例，說明公司通過這個項目的實施給自身所帶來的降本增效的效果。

某公司剛開始對車間數控設備實施數據采集時只采集了網卡類數控機床，并且也只采集了設備的基本狀態，對設備的運行關鍵參數未作深入關注。后來，為響應智能制造和物聯網的要求，嘗試將部分普通生產設備（即啞設備）進行聯網監控，并將采集數據上傳到航天云網上，實現了設備上云，為后續更大范圍內的資源共享、能力協同奠定了基礎。

對于公司內原有的網卡類數控機床（如FANUC，SIEMENS840D/DSL），通過相關CNC所支持的通信協議，如FOCASS、OPC和OPC-UA等來采集設備的各種基本狀態（如設備開關機、運行和故障等），同時對設備的關鍵運行參數進行詳盡的數據采集，如常見的進給、倍率、轉速和刀具信息（含刀具壽命、刀具補償數據）等，也采集了原來比較少見的主軸/伺服軸負載、主軸溫度和總體能耗等信息。同時，為了更完整、真實的反應設備的停機原因，將停機分為計劃停機和非計劃停機兩大類，有計劃的、每天固定時段的必須停機定義為計劃停機，如早例會、中午操作工午休吃飯和下午交班前的交接等，其他類型的停機即為非計劃停機。結合數控設備的網絡通信功能，要求現場操作工人對于超過15分鐘以上的非計劃停機必須上報停機原因。

對于普通機床， 設計了一款采集網關，采用嵌入式操作系統，集成了開關量采集卡和模擬量采集卡的多項功能，采集普通設備的基本狀態和關鍵運行參數，如進給、倍率、轉速和設備負載等信息，為了保證信號傳輸的穩定性，這款網關采集上來的信號并沒有像市面上大多數網關那樣通過無線（3G/4G/5G）信號將采集信息直接上達云端，而是采用了的通過TCP/IP協議將采集信息上傳到本地服務器。

通過這些內容的實施，對各種設備的基本狀態和關鍵運行參數進行采集，通過這些數據，為企業降本增效提供路徑

（1）設備狀態的解讀

生產車間設備狀態看板直觀的展現了生產設備的狀態及整體車間設備狀態的全貌，如圖3所示。

圖3 生產車間設備狀態看板

首先，從設備的實時狀態中可以及時了解設備的當前狀態，最明顯的好處就是當設備故障時可以及時發現設備故障，以便及時安排設備維護人員及時維修，縮短設備維修反應時間。同時通過查閱設備故障原因，提前準備設備故障維護的方法、零備件等，以方便及時修復。另外，通過長期的故障原因的積累，為設備維修的零備件的準備都有合理的指導，做到備件采購數量、采購時間合理及時。其次比較容易忽略的好處是，如果安排了設備生產任務，發現設備還未進入生產狀態，及時發現這一問題可督促現場工人加緊開工，也可盡快發現開工延誤問題，幫助工人盡快完成生產準備，及早投入生產。

（2）設備利用率的解讀

生產車間設備利用率統計分析看板通過對采集數據的歸集分析得出了準確的設備利用率數據，同時采用非常直觀的圖表方式展示給管理者每一臺套設備的利用率，如圖4所示。

圖4 生產車間設備利用率統計分析圖表

通過設備基本狀態的實時數據，可以計算出設備任意時間段的利用率、OEE等，再展開橫向、縱向多維度的比較。分析各設備、各班組、各車間的總體、明細的在不同時段的利用率情況，分析利用率高和利用率低所屬的時間段以及原因。與同行業中的平均利用率對比，找準自己的定位。在利用率低時就不要盲目去采購新設備，減少盲目的投資，盡量挖掘現有設備的潛力。

（3）設備加工記錄的解讀

車間生產過程中每臺設備的開工數據、過程數據、完工數據的采集和統計分析報表。如圖5所示。

圖5 設備加工記錄數據的采集、歸集和統計分析表

通過記錄設備加工開始和加工結束信號，得到各個零件的加工記錄，從分析每個零件的加工記錄，得到每個零件的加工時間，兩個零件之間的等待時間。這里的零件加工時間是零件的實際加工時間（即實際工時），有實用價值，比原來的理論工時、計劃工時等預計和經驗工時更準確、更客觀，可以作為車間生產排產的重要依據。兩個零件之間的等待時間就是實際的零件間的準備工時，準備工時越低說明效率越高，需要近可能的減少這期間的準備工時時間。同一臺設備在不同時段、不同的操作工人操作時實際工時、準備工時是有差異的，這個實際工時、準備工時的差異及穩定性展示出不同工人之間的工作態度、熟練程度。而且分析實際工時、準備工時的異常值可以預測零件的質量問題，如過短的實際工時可能是工人刻意加大了進給倍率、轉速等的結果，可能會產生質量問題隱患；而過長的實際工時則往往預示著在工作過程中不順利，有其他停頓延誤等狀態（如換刀、排屑等操作），同樣存在產生質量問題的隱患。

（4）設備停機的解讀

通過實時采集設備停機原因，定期匯總設備日常停機的原因，將其發生的頻率、時間作從高到低的排序，找出前10項主要停機原因，作為日后需要改進的突破口，如何有效減少前10項不必要的停機就是生產管理的重點。設備停機原因匯總分析表如圖6所示。

圖6 設備停機原因匯總分析表

吃飯休息時間必不可少。原來的NC程序準備時間更長，后來實施DNC系統后已有較大改善，但還是偏高，現正設計通過MES與DNC系統的集成，將會實現NC程序在掃碼開工后完全自動下載，此處的效率提升是可以預見的。檢驗計量原來不太順暢，占用了大量的生產等待時間，下一階段需要重點改進。計劃一方面盡量減少送檢，讓計量人員多跑現場，另一方面增加現場檢驗的手段和方法，例如在線檢測、自動檢測等，提高現場檢驗的效率。刀量具的準備時間問題一直是個難題，車間也上報了刀具管理的實施項目，計劃將對刀儀的輸出數據直接與CNC系統對接，可以大大提高刀具準備效率。生產效率提高了，月底匯總時，總非計劃停機時間減少了20%，設備利用率平均提高3%。

（5）進給、轉速、倍率的解讀

對于數控機床加工來說，所用的進給、轉速和倍率等均應該通過工藝嚴格驗證，不可隨意變動，或者說只能在一定范圍內變動，超出一定范圍就會存在質量隱患，甚至對刀具的損耗、設備的損耗都會產生不利的影響，故通過對進給、轉速和倍率的嚴格管控，結合最終質量檢驗結果，可以做到對切削參數與質量追溯，為生產質量的穩定性、可追溯性奠定了基礎。在此處自動發現異常的轉速或倍率（如在設備最高額定轉速的附近，倍率長期極高或極低等）時及時提醒、關注，避免零件、設備的毀損。

（6）設備負載的解讀

同樣，對于數控機床加工來說，設備的合理負載也有一定范圍，不要讓設備長期負載過高或過低，長期負載過低說明使用效率較低，沒有充分發揮設備應有的效率，可以適當提高效率；長期負載過高則可能讓設備磨損加劇，提前報廢，對于企業經營是不利的。

在本公司，對重點能耗設備都安裝了智能電表，可采集設備的電流、電壓和功率等實時信息，并通過各種能耗信息的統計、分析等，對重點能耗設備用電情況進行實時檢測計量、數據采集、匯總分析和綜合比較等，以便及早發現現場設備能耗存在的問題，掌握峰谷平的規律，通過人工干預或自動控制的方法進行改進，調整用電時段，優化設備用能，節省電能費用，提高電能的使用效率，為現場生產改進決策提供關鍵支撐。

具體能耗管理功能如下：

1）歷史曲線分析：用戶可以查詢一段時間內的不同參數的歷史曲線，分析負載的歷史運行狀態，找出負載可能的故障。

2）能耗分析：可以生成一段時間內能耗小時棒圖、日棒圖、周棒圖、月棒圖、年棒圖、同比圖和環比圖，分析監測點的能耗時間變化規律。能耗分析棒圖如圖7所示。

圖7 能耗分析棒圖

3）對比分析：可以對多個監測點在一段時間內，進行小時能耗、日能耗、周能耗、月能耗和年能耗比較，生成比較曲線圖，如圖8所示。

圖8 能耗對比分析圖

4）統計報表：用戶可以對選中的監測點導出一段時間內的能耗報表，同時計算出這段時間內能耗價格。

5）能耗價格：對每個監測點分別設置能耗單價和單位，用于能耗報表計算。

（7）主軸溫度的解讀

重點關注了數控設備的主軸的溫度，通過測量主軸軸承運轉中的溫升，來了解主軸軸承是否工作正常。軸承溫度一般溫升不超過45℃，監測中若發現軸承的溫度超過60～80℃，應立即停機檢查。

其實就是一個預防性維護的實用案例，對于軸承來說，45℃是個正常溫度的臨界值，超過此溫度說明有不正常的摩擦，往往也是設備出現問題的先兆，通過監測主軸的溫度，預先發現問題，早發現早維護，大大減少了設備突發性大故障的幾率。

當然不同類型的主軸的合理溫度可能略有差別，如系列水冷電主軸的工作環境溫度通常為10～40℃，普通主軸的合理溫度15～45℃，可以參數化設置。

（8）刀具壽命的解讀

刀具，作為機加生產中的重要工具，其狀態是數據采集系統重點關注的內容。對于數控機床來說，可以很容易輸出刀具剩余壽命數據，這些都是屬于由數控系統定義的刀具額定壽命，在實際使用過程中不斷累計相減的過程數據，比較好監控，實際刀具使用時經常是刀具額定壽命到達后拿去刃磨又可以繼續使用，也經常出現額定壽命還沒有到達就出現斷刀或崩刃的情況，出現此種情況時可能會造成零件質量問題，需要盡早發現，為此就出現了刀具破損預警的需求。在本公司，采用采集切削噪聲的手段來對刀具即將破損進行預警，也能達到比較好的效果。由于可以提前預警，減少了對零件、主軸等方面的損害，也使刀具破損的處理比較容易，簡單換刀即可，避免了處理深孔斷刀的麻煩。

4 結束語

通過介紹某公司的啞設備改造（含能耗管理）項目的實踐，充分利用現場采集的數據為企業的降本增效提供了很多有益的改進思路。

總之，通過多種方式、多維度的數據采集，實時、客觀、準確地采集到生產現場的多種數據，利用這些數據發現生產現場存在的實際問題，為現場生產改進提供了完善的數據支持，同時也可以驗證改進方式、方法是否對路。

最后，也希望大家能通過不斷改進現場數據采集的方法、內容，不斷總結分析現場數據帶來的各種啟示，為企業的降本增效帶來實質性收益，為企業的發展貢獻力量。