動力總成試驗室設備管理的數字化實踐研究

崔紅根

（上海汽車集團股份有限公司技術中心/上海市汽車動力總成重點實驗室，上海 201804）

隨著5G和信息技術的發展，各行各業業務數字化成為一種趨勢，國內動力總成試驗室設備管理工作，經過多年的發展，也形成了較為科學和穩定的體系和方法，在此基礎上進行數字化，可以使動力總成試驗室設備管理更加高效，并創造可觀的經濟效益。本文作者根據動力總成設備管理的一種管理方法，HQM(High Quality Maintenance 高質量維護）管理方法，和對數字化技術的理解，創建了符合HQM管理方法的數字化方案，可以更有力地推進HQM管理方法的實踐，從而降低設備從業人員負荷，提高管理質量，最終降低管理成本，與業界同仁探討。

1 現狀分析

長期以來，動力總成試驗設備管理被普遍當作一項簡單的流程和資源管理工作，作為設備管理一種數字化方法的設備管理軟件，往往因為企業用戶沒有設備管理方法的有效指導，采用設備從業人員簡單的需求輸出定制化，并最終做成類似倉庫管理軟件的工具。長期實踐表明，這種沒有科學標準方法指導，非專業人員定制的軟件工具容易走上一個業務數字化的誤區，容易根據現有業務流程和模式，進行簡單的線上化，容易忽視數字化系統的特征和優勢。比如，設備管理過程中的周期性計劃工作以及緊急維修工作中的報修流程，這些工作本身線下實現簡單方便高效，只是為了業務完整的線上化，可能就會造成數字化系統的冗余，造成友好性缺失。這種數字化思路下形成的系統，既浪費了工作人員大量時間和精力，同時創造的效益也不太明顯，容易成為投資不小，用戶人員抵觸的雞肋式數字化系統。

本文通過梳理業務場景，經過研究并實踐的HQM管理方法，確認設備管理數字化更加高效的一種方式，就是創建一種設備從規劃采購、到日常運維、再到設備報廢的一個全生命周期管理系統。通過把每個設備唯一標記并對生命周期內的業務進行分類管理，再通過關系數據庫技術對這些業務進行數字化記錄，再通過數據倉庫技術對關系數據庫的數據進行數據清洗和集成，形成可供設備從業者業務分析和優化，可供企業管理者信息查閱和經營決策的一個設備資源管理系統。系統可實現現在及未來日常數據的實時更新，數字化之前的歷史數據導入，通過數據倉庫的自動處理和展示，可對設備業務進行實時監測和歷史總結，為設備資源科學管理提供了真實而高效的決策依據。這種系統的創建關鍵就是后臺數據庫模型的構建設計，此工作完成，整個業務數字化系統建設可迎刃而解。

本系統整體架構設計從提高動力總成設備管理效率的初衷，通過數字化終極目標導向，上升至整個公司通用的設備資源管理信息提供功能板塊，然后，通過此數字化系統架構實現要求，再細化落實到動力總成設備管理的具體功能實現，也即系統的后臺數據庫模型構建設計。系統從IT功能上分為：對象檔案創建，業務數據記錄和業務數據查詢分析；從業務模塊菜單上分為：資產管理、維保管理、計量管理、基本信息管理。整個系統并行采用操作數據庫系統和數據倉庫系統，操作數據庫系統為對象檔案創建和業務數據記錄服務，數據倉庫系統為業務數據高效查詢分析提供服務。數據倉庫系統是本系統區別其他類似設備管理系統的關鍵應用技術，可大幅提高多用戶的并發響應，為未來大數據的挖掘提供拓展支撐。數據倉庫技術應用具備以下關鍵特征：面向主題的、集成的、時變的、非易失的。面向主題方面，考慮面向管理決策者、數據記錄者、業務負責者等；集成特征方面，因為數據記錄涉及數值、字符串、文件、圖片等幾乎大部分數據類型，所以采用了數據整理、歸類和集成等技術；時變性方面，每個數據記錄相關都會隱式或顯示地包含時間元素；非易失方面，數據倉庫只需要數據的初始化裝入和數據訪問兩種數據操作，可降低非專業人員對操作數據庫原始數據源進行復雜操作帶來的數據丟失風險。

2 數字化實踐

數字化目的是提供相關信息，幫助戰勝競爭對手，形成競爭優勢；幫助企業快速有效搜集準確描述業務的信息，提高企業生產力；通過一致和可靠的方式長期跟蹤趨勢、模式和異常，最終降低成本。所以我們設備管理系統數字化同時采用操作數據庫系統和數據倉庫系統，操作數據庫系統重點解決數據的寫入、修改、刪除等數據執行方面功能；數據倉庫系統重點解決數據基本查詢、分層匯總、總體統計等決策用戶功能。數據倉庫系統是本次數字化業務的核心，本文重點討論數據倉庫系統在設備管理數字化系統中的構建設計應用，采用以下較為通用的數據倉庫架構開發的推薦方法（如圖1）。

圖1 數據倉庫開發推薦方法

2.1 高層企業數據模型定義

HQM是動力總成研發試驗室高質量管理方法，主要圍繞試驗室設備的完好率開展工作，上至企業方面，可定義企業生產及研發型設備管理的產出和投入管理，基于本系統給企業管理者決策的最終目標，本系統高層企業數據模型定義為設備的“固定資產投入分析模型”“公用動力投入分析模型”“設備開動率分析模型”和“設備完好率分析模型”。根據高層企業數據模型定義，以及基于對設備管理業務的梳理，本數據倉庫系統數據量較大，多維數據模型采用事實星座模式。一方面限于篇幅，一方面為了足夠清晰說明數字化方法，我們選擇涉及數據最全面的“設備完好率分析模型”作為案例詳細論述。

2.2 數據集市模型構建

根據高層企業數據模型，基本數據集市包含資產盤點數據集市、資產轉移數據集市、設備借用數據集市、系統設備數據集市、單一設備數據集市、備件數據集市、計量器具數據集市、耗件數據集市、固定資產數據集市、合同管理數據集市、用電計量數據集市、用水計量數據集市、燃油計量數據集市、設備運行狀態數據集市、自主保全數據集市、專業保全數據集市、緊急維修數據集市、備件出入庫數據集市、耗件出入庫數據集市、期間核查數據集市、周期檢定數據集市、國家名稱數據集市、城市基地數據集市、單體建筑數據集市、設備型號庫數據集市、備件型號庫數據集市、品牌數據集市、供應商數據集市等。

這些基本數據集市形成分布式數據集市，分布式數據集市包含固定資產管理數據集市、設備基礎信息數據集市、資產和合同定義數據集市、公用動力管理數據集市、設備維保管理數據集市、計量管理數據集市、基礎庫數據集市等，數據集市結構框架如圖2。

圖2 數據集市結構框架設計

2.3 數據集市詳細定義

基本數據集市按以下方式定義字段，包含的字段為關系數據庫各表單的鍵值，其他字段為屬性字段，屬性字段可根據實際使用場景增減。

固定資產管理業務模塊的數據集市定義：資產盤點數據集市需包含資產編號字段，其他屬性字段有資產名稱、資產價值、資產掛靠人等；資產轉移數據集市需包含資產編號字段，其他屬性字段有資產轉出部門、資產轉入部門、資產轉移原因等；設備借用數據集市需包含設備編號字段，其他屬性字段有設備型號、設備借用數量、設備借用人、設備借出時間、設備歸還時間等。

設備基礎信息業務模塊的數據集市定義：系統設備數據集市需包含系統設備編號字段，其他屬性字段系統設備類型、設備基本功能介紹、運行時間、等待時間、緊急維修時間、保全時間、系統設備供應商等；單一設備數據集市需包含單一設備編號字段，其他屬性字段有單一設備型號、單一設備功能介紹、單一設備圖片、所屬系統設備編號、所屬計量設備編號、所屬固定資產編號、單一設備品牌、單一設備供應商等；備件數據集市需包含備件編號字段，其他屬性字段有備件型號、備件基本介紹、備件圖片、備件品牌、備件供應商等；耗件數據集市需包含耗件編號字段，其他屬性字段有耗件型號、耗件基本介紹、耗件品牌、耗件供應商等。

資產和合同定義業務模塊的數據集市定義：固定資產數據集市需包含固定資產編號字段，其他屬性字段有固定資產價值、固定資產掛靠人、固定資產入賬日期、資產殘值等；合同管理數據集市需包含合同編號字段，其他屬性字段合同名稱、采購員、合同價格、合同文件等。

公用動力管理業務模塊的數據集市定義：用電計量數據集市需包含用電計量儀表編號字段，其他屬性字段有用電計量儀表型號、計量方式、計量讀數、當日累計耗電、所屬系統設備或單體建筑等；用水計量和燃油計量數據集市采用和用電計量數據集市的字段編制方式。

設備維保管理業務模塊的數據集市定義：設備運行數據集市需包含系統設備或者單一設備編號字段，其他屬性字段用當日排班時間、當日運行時間、當日等待時間、當日設備維修時間、當日設備保全時間、填寫人等；緊急維修數據集市需包含維修單編號和單一設備編號字段，其他屬性字段報修人、報修時間、恢復時間、故障現象、診斷方法、維修方案、故障類型、設備維修時間、維修人等；自主保全數據集市需包含自主保全單號和系統設備編號或者單一設備編號字段，其他屬性字段有點檢位置、點檢內容、點檢方法、點檢標準、點檢時間、點檢人、點檢結果、保養位置、備件或耗件型號、出庫數量、保養內容、保養周期、保養備注等；專業保全數據集市需包含專業保全單號和系統設備編號或者單一設備編號字段，其他屬性字段與自主保全屬性字段基本一致，可增加專業點檢報告附件、專業保養報告附件等；備件出入庫數據集市需包含備件編號和備件出入庫單號字段，其他屬性字段有入庫數量、出庫數量、出入庫操作人、操作時間等；耗件出入庫數據集市需包含耗件編號和耗件出入庫單號字段，其他屬性字段和備件出入庫屬性字段基本一致。

計量管理業務模塊的數據集市定義：期間核查數據集市需包含期間核查報告編號和計量器具編號字段，其他屬性字段有量程范圍、精度、不確定度、期間核查允許誤差、核查結果、核查操作人、核查日期、核查報告附件等；周期校準數據集市需包含周期檢定報告編號和計量器具編號字段，其他屬性字段有量程范圍、精度、不確定度、周檢數據、周檢結果、檢定負責人、檢定日期、檢定有效期、檢定周期、檢定報告附件等。

基礎庫業務模塊的數據集市定義：國家名稱數據集市需包含國家名稱字段，其他屬性字段有分公司名稱、分公司介紹、分公司圖片等；城市基地數據集市需包含城市基地名稱字段，其他屬性字段有所屬國家、分公司名稱、城市基地介紹、城市基地圖片等；單體建筑數據集市需包含單體建筑名稱字段，其他屬性字段有所在城市基地、單體建筑介紹、單體建筑圖片等；設備型號庫數據集市需包含設備型號字段，其他屬性字段有功能介紹及技術描述、品牌名稱、供應商名稱、設備手冊、設備指導書附件等；備件型號庫數據集市需包含備件型號字段，其他屬性字段有功能介紹及技術描述、品牌名稱、供應商名稱等；品牌數據集市需包含品牌中文名稱字段，其他屬性字段有品牌英文名稱、品牌產品系統等；供應商數據集市需包含供應商名稱字段，其他屬性字段有所屬品牌名稱、供應商聯系人姓名、供應商聯系電話、聯系人所屬業務板塊等。

2.4 多維數據模型構建

HQM設備管理方法通過八大支柱實現對設備故障故障率的降低和設備完好率的提升，并最終促進生產效率提升，也即是本文作為案例分析的“設備完好率分析模型”的應用基礎和對象。其中設備維保管理中的緊急維修業務涉及內外部諸多工作，也即在數據庫層面涉及到多層維度。根據業務專業梳理，按照如圖3所示的案例創建設備完好率的星座多維數據模型，其他分析模型可參照案例進行多維數據模型構建。

圖3 多維數據模型部分展示案例

2.5 數據倉庫模型構建和定義

設備完好率分析根據時間維度可從大到小分為：歷史累計、年、月和天；根據區域維度可從上至下分為：全公司、各國分公司、城市基地、單體建筑、系統設備和單一設備；從業務梳理出發，為方面快速檢索和分析，可從單一設備型號維度和系統設備類型維度進行分析（圖4）。

圖4 分層數據倉庫模型構建案例

基于以上考慮，針對設備完好率分析模型的進行多層數據倉庫庫表的創建。底層建立單一設備緊急維修記錄庫表和系統設備運行狀態記錄庫表，單一設備緊急維修記錄庫表包含單一設備編號、單一設備名稱、單一設備型號、單一設備功能介紹、單一設備當日緊急維修時間、單一設備當日排班時間、緊急維修發生日期、所屬系統設備編號等；系統設備運行狀態記錄庫表包含系統設備編號、系統設備名稱、系統設備類型、系統設備功能介紹、系統設備當日緊急維修時間、系統設備當日運行時間、系統設備當日排班時間、記錄日期、所屬單體建筑、所屬城市基地、所屬分公司、所屬總公司等。

第2層建立單一設備完好率庫表和系統設備完好率庫表，單一設備完好率庫表包含單一設備編號、單一設備名稱、單一設備型號、單一設備功能介紹、統計月份，統計月份累計緊急維修時間、統計月份累計排班時間、統計月份累計完好率等；系統設備完好率庫表包含系統設備編號、系統設備名稱、系統設備類型、系統設備功能介紹、統計月份，統計月份累計緊急維修時間、統計月份累計排班時間、統計月份累計完好率等。

第3層建立單一設備型號完好率庫表和系統設備型號完好率庫表，單一設備型號完好率庫表包含單一設備型號、單一設備名稱、單一設備功能介紹、單一設備型號數量、統計月份，統計月份累計緊急維修時間、統計月份累計排班時間、統計月份累計完好率等；系統設備類型完好率庫表包含系統設備類型、所屬系統設備數量、統計月份，統計月份累計緊急維修時間、統計月份累計排班時間、統計月份累計完好率等。

第4層建立單體建筑設備完好率庫表，此表包含單體建筑名稱、單體建筑設備介紹、單體建筑下轄系統設備數量、當月完好率、當年完好率、歷年完好率等；第5層建立城市基地設備完好率庫表，此表包含城市基地名稱、城市基地介紹、城市基地下轄單體建筑數量、當月完好率、當年完好率、歷年完好率等；第6層建立分公司設備完好率庫表，此表包含分公司名稱、分公司介紹、所在國家、下轄城市基地數量、當月完好率、當年完好率、歷年完好率等。

2.6 分布式數據集市和數據倉庫的聯動設計

分布式數據集市和數據倉庫創建后，數據創建者的數據操作結果會在數據集市中進行記錄，軟件后臺需根據每次數據創建者的動作對數據倉庫的數據進行刷新，確保數據倉庫中的數據相對操作數據庫中數據的當前性。

數據倉庫庫表數據來自各種數據源的清洗和集成，根據數據源來源可分為三種，分別是全部來自數據集市、全部來自數據倉庫、綜合來自數據集市和數據倉庫。全部來自數據集市的典型案例，如數據倉庫底層的單一設備緊急維修記錄庫表，此庫表數據是基于緊急維修數據集市、單一設備數據集市以及設備型號庫數據集市等數據集市的綜合篩選和集成；全部來自數據倉庫的典型案例如數據倉庫第3層的系統設備類型設備完好率庫表，此庫表數據是基于數據倉庫第2層系統設備設備完好率庫表的篩選；綜合來自數據集市和數據倉庫的典型案例如數據倉庫第4層的單體建筑設備完好率庫表，此庫表數據是基于單體建筑數據集市、系統設備數據集市、系統設備設備完好率庫表等數據來源的綜合清洗和集成。

數據倉庫數據展示和查看時，因為分層結構的構建，分層展示和查看也得以實現。例如，通過第4層建筑單體設備完好率庫表中的單體建筑下轄系統設備數量與第2層系統設備設備完好率庫表建立鏈接，用戶在查看建筑單體設備完好率時，即可通過點擊單體建筑下轄系統設備數量進入查看單體建筑設備完好率的詳細歷史，也即下轄系統設備的完好率歷史。

3 預期效果

通過以上對“設備完好率分析模型”案例在操作數據庫和數據倉庫模型的構建設計，我們可以實時地獲得“設備完好率分析模型”有預定義的報告，通過類似的思路我們同樣可以創建“設備開動率分析模型”，并實時獲得其有預定義的報告。通過合并兩個模型的報告，可創建可視化的設備地圖，預期效果如圖5和圖6。通過同樣的方法，我們可以構建設計“固定資產投入分析模型”和“公用動力投入分析模型”，這樣，針對動力總成設備管理的數字化就有了相對完整的數據庫構建設計方案。

圖5 系統設備可視化效果

圖6 單一設備可視化效果

4 結語

以上是對動力總成設備管理數字化進行的比較完整的數據庫構建設計思路和方案，可實現預定義的圖表和報告展示。這個數據庫模型具有良好的可拓展性，后續可根據用戶需要，既可以新增一些數據集市模塊，也可以添加更多有價值的定義指標并創建相應的數據倉庫庫表。例如，為應對物聯網需求可添加實時監測數據集市。又比如，創建TOP10資產投入最大系統設備庫表、TOP5耗電最大的單體建筑庫表、TOP10當年開動率最高系統設備庫表、TOP10歷年完好率最好單一設備型號庫表等實用化的各類數據倉庫庫表。此系統可隨著操作數據庫的數據豐富，以及未來對數據倉庫庫表的逐漸完善和更新，可對設備資產投入、運維成本、設備利用和保全狀態等趨勢有更加完整和深入的認識，為相關正確決策提供量化的數據支撐，最終為企業經營提升競爭力。