如何使用工业物联网数据分析将工厂效率提高数倍

一、质量

《哈佛商业评论》在发表的一篇详尽案例研究中描述了提高生产效率和质量的分析方法。文章指明应对操作数据进行统计分析，以确定异常值，并确定如何改进流程。

将工厂最初15%的缺陷减少到9%，结果是：

• 生产力的提升。工厂现在以同样的成本多生产6%的产品。
• 提高产品质量。现在只有9%的输出有缺陷，而不是15%。
• 单位成本更低。工厂以同样的成本生产更多产品。
• 价格可以降低，销售额可以提高。

改进流程是提高质量和降低单位成本的关键。详细的操作控制使你可以识别工厂车间的异常值(变化源)，进而消除技术缺陷。仪表板是可靠的事实来源，可确定最有生产效率的班次、最可靠的设备和材料供应商。

二、可用性

可用性是效率的另一个关键因素，可以通过基于客观数据分析的管理措施来提高可用性。 尽管估算值各不相同，但即使将生产可用性提高5%，也可以带来数十万美元的收入。

实现更好的可用性可带来：

• 由于预测性维护(高达20%)，延长了正常运行时间，减少了代价高昂的停机时间。美国汽车行业的停工成本为每小时130万美元，因此防止此类故障是有意义的。
• 通过消除瓶颈来扩大生产能力(最高15%)。数据分析有助于确定每台机器、生产线和工厂的可用性和损失。它使制造商能够对生产效率最低的设备进行改造，并使用同样的机械设备生产更多产品。
• 改进业务流程。物理系统的数字拷贝或“数字孪生”使用感官数据监测、诊断和预测资产性能。该技术可用于更好的采购和预算决策、资源消耗预测。
• 节省预算。延长传统设备的使用寿命就不需要购买新的昂贵设备。

三、性能

性能指标说明了生产速度。通过监控它，你可以同时考虑小停顿和慢周期来检测速度变化。性能分析和优化关注于哪些组件可以带来更高的性能和质量，以及它们的最高效率是什么。

监测性能可能导致：

• 盈利能力的提高。
• 更低的维护成本和可预测的紧急情况
• 通过自动检测异常值，更好地做出投资决策

ThingsBoard趋势分析如何帮助实现更好的OEE(设备综合效率)KPI?

（编辑：常州站长网）

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