智能工厂管理深思:重点不是自动化,而是工厂的“统一大脑”

智能工厂管理深思:重点不是自动化,而是工厂的“统一大脑”

智能工厂

11-02 15:58

智能工厂是什么?可以用以下这样的描述来形容。


将工厂内的各式设备连结在一起,铺设神经系统、即时汲取所有信息,实现工厂活动的可视化,亦即让所有活动透明可见。


智能工厂就是用网络连结各处,管理工厂一切大小事。


这样的定义乍看之下有些抽象,以下再讲得更具体一些。 


所谓的 智能工厂, 就是借助技术实现以下两件事 


1. 将工厂内的各种设备连结成网络

2. 从各种不同的角度取得与管理点的装置有关的数据


力求

  

1. 工厂内部种种活动信息的可视化 

2. 信息与信息间因果关系的明确化


继而采取必要的行动,把诸如此类的事项做得更好 :

  

提升品质管理能力

删减包括间接部门在内的管理成本

二氧化碳减量/节能

改善现金流量

做到超出人类管理能耐层次的次时代的工厂经营概念 


接下来,我们一起看看智能工厂的细部信息。 



⚈ 目前工厂缺乏信息整合性、浪费时间资源
  

目前多数工厂里,设备及 MES 等系统,功能上各自独立。由于机器设备供应商、负责人不同等,无论技术或组织上,都没有整合。一旦各系统之间需要合作,或是共享信息时,只能通过各系统导出的报告以及数据,再经人手转交的形式。


但只要经过人手,就无可避免会产生时间上的滞后。而传递人员,也被迫增加许多后续工作。而且,对于信息提供者来说,没有好处,他们也不会把信息丢出来。


以身体来比喻,就像是一种手指、四肢、眼睛、耳朵、大脑,全都各自为政的状态。大脑发出向右走的指令,可能得花上好几天,脚才会往右移动。脚受伤,也可能过上好几天,大脑才知道。 


这会导致需要信息的人,连自己到底有没有掌握到信息,都搞不清楚。更别说要信息共享解决问题,或是提出提升效率的新方案了。




⚈ 智能工厂就像工厂有个统一大脑,不会手跟脚得到的信息不同 


相较之下,在智能工厂,同一阶层的部门或设备之间自不在话下,就连分属于上下阶层,依然能够通过网络,机动地交换信息。在智能工厂,完全不存在部门之间或设备供应商之间的隔阂。


这和 90 年代的企业信息系统开放化,是一样的状况。


过去,不同厂商生产的电脑,无法彼此连接。要让个人电脑与商用电脑连接、合作,简直是痴人说梦。而现在,办公室里的 CPU(中央处理器),包括打印机在内,互联已是理所当然的事。同样,工厂里的各种设备,也将彼此连接。


机器或系统联网,既能大幅缩短时间落差,信息共享都会变得更为容易。


届时,大脑的思考会马上传达给四肢,四肢感受到的一切,也会马上传达给大脑。 




⚈ 怎么样才算是一个智能工厂? 


智能工厂是一个伴有具体“机制”的概念。“机制”的核心部分,主要以「信息系统」的样貌呈现。


需要注意的是,这里讲的「信息系统」是一个新概念,不同于在制造业日渐普及的 ERP 类的“信息系统”、在制造第一线活跃的工厂自动化设备等“控制系统与机器人”,或者用于全公司沟通的即时通讯软件等“信息系统”。


那么,智能工厂的系统究竟具备何种特征,才能成为智能工厂呢?以下我们分别探讨。


最顶层是工厂管理系统,这里处理的是工厂经营需要的信息。包括财务信息在内,有 KPI(Key Performance Indicator,关键绩效指标)之称的经营指标,乃至于二氧化碳减量等环保指标,都归在这里。


下一个阶层就是所谓的基础系统。这些基础系统是由 ERP ,以及个别平台软件或各公司定制系统等构成。


接着在下一层有 MES,其下层又设有 SFC。此外,针对资源(电力、热力、水)等基础架构系统,也力求通过网络收集数据。


那么,就来详细看看各项目。



⚈ 控制类系统与信息类系统的合作


再强调一次,智能工厂的大前提是,利用网络,把现存于工厂的各种工厂自动化机器、设备、电力等基础架构、单独的管理系统等,都串连起来。而且,这些信息不只用在生产第一线,还必须传输到以管理生产资料的 ERP 为首的基础系统,以及经营高层决策信息系统,并予以活用。


以专业术语来讲,就是让“控制类”的电脑系统,和“信息类”的系统互联。


那么“控制类”系统是什么呢?


所谓“控制类”系统,如其名称所示,就是“用于控制机器的电脑”。代表性的有 PLC 机器。


PLC 是一种内部装有微处理器的小型电脑,它所使用的语言是把电气回路符号化而来的,因此 PLC 的程序设计必须由专业电气技术人员来做,一般电脑程序设计师做不了。PLC 原本是由过去在汽车制造等自动化系统中使用的“继电器装置”发展而来的。所谓“继电器装置”,是一种能因应可切换开启/关闭之类的动作开关、装置实际处理的数量,或者电力机器等设备的状态,输出控制用的电气讯号,借以控制机器的装置。一台 PLC,可以代替数千个继电器装置。


由于 PLC 是一个向工厂自动化的机器与设备传达命令的系统,其稳定性与精准性就格外受到重视。此外,设备的运转控制,在安全上极为重要,因此它必须达到的反应速度,也就是系统的处理时间,远远比主要由人类使用的信息类系统来得快。


顺带一提,在作业系统方面也一样,PLC 使用的不是一般用于个人电脑上的那种作业系统,而是名为“即时作业系统”(RTOS, Real-Time Operating System),可同时处理多项任务,还能够确保在一定时间内回应的作业系统。


近年来,导入 MES 系统的企业也变多了。严格来说,它虽然不算是“控制类”系统,但可以定义为,把“信息类”与“控制类”系统之间缺少的连系补上的“信息系统”。MES 的主要功能在于,把来自于 ERP 的生产计画,转换为更符合制造第一线实际状况的“制造指示”,并予以管理。


MES 在设计上也有通过 PLC 取得数据、协助品质管理的用意在。但必要数据只有一部分是以通过网络取得为前提,其他信息则是通过输入终端,以人工手动输入的方式取得。


综上所述,在智能工厂,工厂自动化设备主要通过三种形式与信息类系统连接。


1.  直接取得 FA 设备的信息 

2. 收集来自 PLC 的信息 

3. 收集 MES 的信息


无论哪一种,前提都是实际通过网络的连结自动取得信息。相关技术的细节,我会在下一项中介绍。



⚈ 标准接口之采用
  

目前的制造设备,把大量的系统建构工作,发包给特定设备建置供应商处理,是一种理所当然的做法。该承包商在建构系统时,采用了自己最熟悉的的 FA 设备厂商的接口,而变得不容易与采用其他接口的系统合作。之所以会这样,也是因为各式设备的界面没有标准化,承包的供应商很难单凭一己之力,建构出能够让不同设备间交换信息的功能。


但在智能工厂中,PLC 与 FA 设备基本上都采用标准接口。工厂内的各式设备,就能够通过网络交换信息了。标准接口的采用,是智能工厂这个概念的一大原则。


不同设备各有不同的使用目的,所需要的规格也很多样化,不可能全部都做成通用式的规格。不过 PLC 以及组件未来可以想见会急速走向通用化。一旦走上通用化,建构系统的知识技术就可能标准化,变得可以分享与再利用。


企业用户在推动智能工厂时,必须充分探讨要如何制定自己公司的标准化方针。因为,这一点正是决定未来投资绩效好坏的重要因素。关于标准界面,后面我会详加介绍。 


⚈ 日志数据的储存与转换为 KPI


FA 设备的数据,本来就是以很精细的单位在处理与管理的。不消说,在短短的一秒钟时间里,机器就已经下了好几个判断,处理了好几件事。但就算把 FA 设备连成网络,将这样的数据抓到信息系统里,对人类(管理者)来说,这么巨细靡遗的数据,还是可以清楚地画分为有意义与无意义两大类。


虽然说是即时,但对于机器的所有即时动作,管理者并没有必要全部掌握。把控制类的数据给信息化的用意,就是要把原本只是陈列出来、不具任何意义的数字,转换为具有意义的切入角度或是单位,再予以管理。


举个简单的例子说明好了。假设想知道电力消费的状况,而感测器是以秒为单位把数据传过来的。那么,如果要问,以秒为单位的耗电数据,对管理阶层来说,是否有意义?一般来说,是没有意义的。就算看再多以秒为单位的数据,一方面很难判断数据好坏,也无法采取任何行动(除非数字很明显异常,那就有意义了)。对管理阶层来说,需要的应该是“生产一件或一个批量的特定产品,需要耗费多少电力”,或是“待机时与高峰时耗费的电力”吧。


总之,感测器按秒传来的数据,不要只是直接储存起来,而是要转换为能够活用的管理信息,再储存起来。或者,也可以把储存起来的数据,定期通过批次处理等方式,转换为管理阶层需要的形式,储存于资料库中。


更重要的事情是,不要把每种数据当成单项数据(像是各设备耗费的电力)储存,应该要根据预先定义好的资料模式,把相关数据(制造订单编号、测定时刻等)加进来一并储存,好让应用程序能够活用这些数据。这可说正是智能工厂的精髓所在。


让事业能够成功的重要企业活动,称为「关键成功因素」(KSF);实际用于管理 KSF 的数字指标,称为「关键绩效指标」(KPI)。从经营阶层到第一线为止,都可以定义 KPI。名为「指标」,因此多半是结果的数字,但制定 KPI 原本的用意其实是「希望以数字呈现出能够带来成果的驱动指标」,管理阶层可以通过监测 KPI 得知未来的成果如何,并随时采取行动,藉以提升成果的水准。这才是 KPI 原本的正确使用方法。


假如果只是结果的数字,那么再怎么管理,或许可以成为有助于未来行动的参考数据,但是却无法改变已经出现的结果(虽然这也是理所当然的)。在结果出现之前,掌握其预兆,事前采取因应的措施,以创造出正确的结果,能够以这种形式活用 KPI,毫无疑问会是最理想的。


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一个真正的智能工厂,应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动,能够适应多品种小批量生产模式的工厂。