基于大數(shù)據(jù)分析模式的信息化設(shè)備管理研究

逯 江，王宇翔，張 金

（河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司安陽卷煙廠，河南 安陽 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、自動化等特點，科技水平日新月異，與此同時，“卷煙上水平”對設(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，針對以上情況，煙草企業(yè)亟需對設(shè)備的管理方法做出提升和優(yōu)化，才能滿足新時代的發(fā)展需求。

1 安陽卷煙廠卷包車間設(shè)備管理現(xiàn)狀

安陽卷煙廠卷包車間的設(shè)備管理工作在近些年不斷的探索和實踐中已經(jīng)初步形成了以點檢定修為核心的預(yù)防性維修管理模式，利用搭建起來的EAM系統(tǒng)、點檢系統(tǒng)和數(shù)采系統(tǒng)等平臺，實現(xiàn)了信息化進(jìn)程。但是，面對數(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。針對這一情況，卷包車間著手進(jìn)一步提升理念，優(yōu)化管理，建立和實踐出一套體系化、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

卷包車間設(shè)備管理工作的信息化平臺主要有EAM系統(tǒng)、點檢系統(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)和運用數(shù)據(jù)，進(jìn)而實現(xiàn)數(shù)據(jù)指導(dǎo)、數(shù)據(jù)驗證和數(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)全部流入到車間云數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，在云數(shù)據(jù)庫當(dāng)中分為四大層級，分別為技術(shù)云層、計劃云層、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（車間信息化平臺數(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)、點檢系統(tǒng)和數(shù)采系統(tǒng)（簡稱三大系統(tǒng)）提煉出真實有效的數(shù)據(jù)就顯得尤為重要。通過對三大系統(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)。為了保證在對所選數(shù)據(jù)展開分析時能夠得出最為科學(xué)準(zhǔn)確的結(jié)論，我們在此處引入層次分析法（The Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）先對各指標(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，通過專家組對各項評價指標(biāo)間關(guān)于設(shè)備狀態(tài)的相對重要程度，給出兩兩比較判斷，從而構(gòu)成判斷矩陣，再由這個判斷矩陣計算出各元素排序的權(quán)重。對完整的k（1≦k≦L）個判斷矩陣。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)中的實際問題，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)備維修評價

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。對準(zhǔn)則層4個方面的內(nèi)容進(jìn)行細(xì)化打分，再運用公式，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個等級，分別計數(shù)為“1”，“2”，“3”……“10”。

（2）消耗（c）：設(shè)備的使用壽命和機(jī)型不同，對能源和材料的消耗也不同，因我廠的機(jī)臺都基本相同，使用年限也相差不多，故各個機(jī)臺的消耗相差無幾，為計算方便統(tǒng)一計數(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)生故障對產(chǎn)品質(zhì)量的影響程度，按影響程度分為10個等級，分別計數(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，故對設(shè)備的維修評價具有關(guān)鍵性的影響。

根據(jù)以上參數(shù)對設(shè)備性質(zhì)的影響，可以建立如下的經(jīng)驗?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。

將每個機(jī)臺中的各值帶入上述經(jīng)驗?zāi)Ｐ停ㄟ^比較m值的大小來合理安排維修計劃，設(shè)定m值越小越需要及時處理。通過以上公式合理計算出，下周需要輪保的計劃，然后結(jié)合實際情況，由設(shè)備技術(shù)人員作出合理的計劃安排。

3.2 備件分析

備件分析是以備件壽命周期分析為核心，重點對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，對單箱維修費用占比較大的備件，收集相關(guān)數(shù)據(jù)信息（數(shù)據(jù)來源主要為EAM系統(tǒng)當(dāng)中的備件領(lǐng)用數(shù)據(jù)，設(shè)備運行數(shù)據(jù)和維修實施數(shù)據(jù)等），運用六西格瑪工具，引入可靠性研究理論，對所選備件展開深入細(xì)致的分析和研究。

4 系統(tǒng)設(shè)計

4.1 體系架構(gòu)

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

整個系統(tǒng)的體系架構(gòu)如圖3所示，重點給出了卷包設(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

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)計圖

數(shù)據(jù)層是整個系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化操作生成圖表的數(shù)據(jù)來源，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數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)數(shù)據(jù)操作，主要功能是用來存儲設(shè)備數(shù)據(jù)，并對存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫等相關(guān)操作。

業(yè)務(wù)邏輯層用來處理整個系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯，在訪問數(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頁面中。

4.3 系統(tǒng)功能模塊組成

圖5給出了整個系統(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、報表生成和輪保預(yù)測。

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)，通過數(shù)據(jù)篩選并分類整理后，存入信息數(shù)據(jù)庫中。如圖6所示。

圖6 卷煙機(jī)OEE指標(biāo)分析數(shù)據(jù)

后臺自動對信息數(shù)據(jù)庫中的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)，通過數(shù)據(jù)篩選并分類整理后，存入信息數(shù)據(jù)庫中。如圖9所示。

圖9 卷接產(chǎn)量數(shù)據(jù)

后臺自動對信息數(shù)據(jù)庫中的產(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15 216.012萬支，本期好煙數(shù)平均值為15 285.466 5萬支，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 5萬支，本期主機(jī)產(chǎn)量平均值為14 890.326 3萬支，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)，通過數(shù)據(jù)篩選并分類整理后，存入信息數(shù)據(jù)庫中。如圖12所示。

圖12 卷接消耗數(shù)據(jù)

后臺自動對信息數(shù)據(jù)庫中的消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢并加工處理后，生成兩期消耗數(shù)據(jù)對比分析圖表。如圖13、圖14所示。

圖13 盤紙消耗柱狀圖

由圖13、圖14分析可得：卷煙機(jī)上期消耗盤紙平均值為6 149 979.51 m，本期消耗盤紙平均值為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

新的管理模式自2020年7月開始探索以來，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)計出的結(jié)果來看，2020年安陽廠卷包車間的有效作業(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。（2）精益管理實現(xiàn)新提升。經(jīng)過近一段時間的研究，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)精益化管理實現(xiàn)了新的提升。運用數(shù)據(jù)分析，不僅準(zhǔn)確預(yù)測到了設(shè)備的狀態(tài)變化，故障隱患的發(fā)生概率，還對備件的使用情況進(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)安排更換時間和采購計劃，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。