隨著工業化進程的推進，工業信息化成為制造企業發展的趨勢，是推進制造業發展的有效工具。我國大型制造企業紛紛提出適用于本企業發展的智能制造發展戰略，推進企業的信息化進程；同大型制造企業不同，我國的中小型企業由于受資金和技術等方面的限制，無法像大型制造企業一樣實施信息化，更無法承受信息化失敗所帶來的風險。在競爭日益激烈的市場經濟面前，選擇一條適合中小型制造企業的信息化路線顯得尤為重要。本文以A企業為例，介紹A企業信息化的注意事項和實施過程，希望對類似案例起到借鑒作用。
1. 企業案例背景
A企業是一家以生產汽車零配件為主營業務的制造公司，主要包括4個生產車間28條生產線，擁有300余臺自動化生產加工設備，主要生產流程是各條生產線生產零配件，在裝配線將各個零配件組裝成產品，是一家典型的離散型制造企業。目前的生產方式為三班倒生產作業，各項工作都以提高生產效率、降低生產成本、保證產品質量為目的。隨著制造市場經濟的變化，A企業接到的訂單數量逐漸增多，產品種類也逐漸多樣化，但是生產效率和銷售額卻出現了很大的下滑。
1.1問題原因分析
通過會議訪談、數據采集和數據分析發現，造成這種現象的原因主要有以下幾點：
（1）生產過程的工藝調整頻繁，造成設備故障率升高，維修時間長，生產效率低下。
（2）設備故障報修和維修流程信息阻塞。傳統的紙質化報修單流轉效率低，且存在維修員工工作積極性不高，互相推諉責任的現象。
（3）生產計劃出問題。隨著訂單的增多，沒有合理的制定生產計劃的工具，通過生產班長下達紙質文件，對生產進度的管理也處于模糊狀態，不知道具體生產進度。
（4）缺乏設備運行狀況監控和監管機制。車間領導無法了解車間實際的生產狀況，導致車間管理混亂，生產調度出現問題。
（5）車間生產數據缺乏統計，更缺乏數據對生產的指導作用，大量有價值的數據被浪費。
1.2 信息化現狀
為了針對A企業的實際情況為A企業量身打造一套信息化系統，解決A企業遇到的問題，深入了解了A企業的生產特點以及信息化建設狀況：
（1）生產規模較小。設備產能在500臺/天左右，自動化程度較高；
（2）信息化程度不高，IT人員不足5人，網絡基礎設施服務較差；
（3）年銷售額在2000萬左右，屬于中小型企業里面中等偏上水平，但與大型企業比相差較大，無法承受巨額的軟件服務費用；
（4）由于企業業務模塊不大，沒有必要購買完整的信息化系統。
針對以上問題和企業特點，從提高A企業生產效率、報修效率、生產監控數據分析角度出發，設計了如下的生產運營系統。
2. 生產運營系統
生產運營系統是根據A企業的實際問題現狀、資金能力和技術能力提出的信息化系統解決方案，該方案從系統架構的選擇、設備管理、設備故障報修流程重構、生產信息監控、數據分析等角度對A企業現存問題進行改善。生產運營系統的技術路線圖如圖1所示：
圖1 系統技術框架圖
生產運營系統的技術框架分為三層：物理層、網絡層、系統層。其中，物理層負責數據采集，主要通過布置在生產現場的傳感器或者PLC對數據進行采集；網絡層負責數據的傳輸；系統層主要包括服務端和應用端，是整個系統的軟件部分。
2.1 系統架構的選擇
系統架構選擇了B/S開發架構，即瀏覽器/服務器的系統運行模式。該模式統一了客戶端，將系統功能實現的核心部分集中到服務器上，簡化了系統的開發、維護和使用，客戶機上只需要安裝一個瀏覽器；瀏覽器通過Web Server同數據庫進行數據交互。B/S結構框圖如圖2如所示：
圖2 B/S結構框架
2.2 數據采集和網絡傳輸
2.2.1 數據采集
數據采集是系統的核心部分，也是整個系統的支撐。主要采集的數據有各條產線的產品的數量和裝配顯得產品的數量。采集各條產線的零部件的數量用于監控產線進度，輔助管理人員根據實際產量做生產進度，保證產線平衡；采集裝配線的產線的數量是為了保證生產計劃的按時完成；采集不合格品的產品的數量是為了監控產線的穩定性和可靠性，避免因為設備問題出現零部件產品的品質問題。
采集合格產品采用的主要是紅外線計數器傳感器，在產線的最后一道工序后面安置傳感器，采集最終合格產品數量；對于不合格，該系統用的是掃碼槍的方式對數據進行采集。
對于一些設備的運轉參數需要通過PLC對數據進行采集。主要包括的參數有理論加工速率、實際加工速率、設備運行時間、設備停機時間等。采集這些參數數據的目的是為了后期計算設備OEE使用。
2.2.2 網絡傳輸
在網絡布置時需要考慮以下幾個問題：
（1）傳輸方式的選擇。有線傳輸是最穩定的數據傳輸方式，但是由于工廠布局已經固定，布置有線成本高且線路混亂，因此選用了無線傳輸；
（2）干擾的考慮。生產線中存在著多臺中頻設備，中頻會對無線網絡產生一定的干擾；
（3）傳輸距離的考慮。從數據采集點到數據接收點的最遠距離不超過200米；
（4）成本考慮。由于采集頻率為15s一次，且傳輸頻率比較大，因此不宜采用GPRS數據流量傳輸。
圖3 網絡拓撲圖
經過綜合考慮，選擇了工業級無線網絡傳輸協議ZigBee對數據進行傳輸，選擇的考慮點有以下幾點：
（1）多跳無線通信。ZigBee的多跳特性能夠保證數據在傳輸過程中能夠的穩定性，防止丟失數據；
（2）ZigBee模塊結構的分層數據使模塊性能更好，保證傳輸模塊的穩定性；
（3）抗干擾能力強，能很好的適應惡劣的生產環境。
2.3 設備故障報修
設備故障報修流程的信息阻塞和責任劃分不明是導致設備維修時間過長的主要原因，因此系統對原有的設備故障報修流程進行重構。重構后的流程如圖4所示：
圖4 設備故障報修流程圖
當設備出現故障時，有對應的生產班長通過系統進行報修，提交報修單后，維修部門的負責人會收到維修任務，維修班長會下達維修任務給維修工，維修工通過搶單的形式對設備故障進行維修；
維修工接單后，到達指定位置對設備維修，維修結束后發送維修完成的消息給生產班長進行驗收，驗收通過后由生產班長結束流程。在報修流程中有幾個關鍵點是保證維修任務及時完成的關鍵點：
（1）信息化流轉方式。代替傳統的紙質化報修，信息傳遞速度快，防止信息流轉阻塞；
（2）搶單方式。維修任務與績效掛鉤，通過搶單的方式，不僅可以調動維修員工的積極性，而且可以解決因為任務分配不均造成的不公平現象；
（3）報警監督機制。系統設置了報警內嵌機制，如果維修任務沒有被處理，系統每過指定時間（時間可調）就會自動發送消息給相關責任人的上一級領導，最大可推送至廠長。
通過這種信息化和監督的方式，維修時間可以大大縮短，維修質量也得以保障。
2.4 生產管理
2.4.1 生產計劃
生產運營系統中的生產計劃根據總需求計劃拆解后生產的詳細的生產計劃。A 企業有28條生產線，生產計劃為每一條生產線制定零部件的生產任務，該功能也為生產狀況監控提供了計劃產量的數據。
2.4.2 生產狀況監控
生產監控主要用于監控設備的實際生產狀態，通過數據采集模塊采集到的生產數據和設備運行參數數據，設備故障報修功能獲取的設備狀態數據，通過目視化的方式來監控生產線的實際狀態。生產狀態監控主要包括生產信息顯示和指標不達標預警功能：
（1）生產信息顯示：主要包括對生產車間或者產線的計劃產量、實際產量、生產進度、設備綜合利用效率OEE、不合格頻率和設備狀態。
（2）指標不達標預警功能：對于生產車間來說，在一定的時間內將生產計劃完成到什么程度、設備的利用率達到什么狀態、合格品率達到多少都是管理人員比較關心的數據。生產運營系統通過設置閾值參數，可以對這些數據進行預警，以及時通知管理人員，采取預防措施。
圖5 生產信息監控demo
生產運營系統采取的機制是對生產進度、OEE、合格品率在低于指定閾值時，系統會自動發送報警消息給管理人員，預警機制分為兩級：一級預警變黃，消息通知到生產班長，由生產班長進行處理；二級預警變紅，相對一級預警，二級預警事態比較嚴重，需要車間主任進行處理。這種報警機制能夠輔助管理人員對生產車間的生產狀態及時了解，并對異常事件做出及時的處理。
2.5 數據分析
數據分析是當前智能制造領域比較火的內容，它是通過統計學工具對企業的大量數據進行處理，通過比較直觀的數據圖表將數據顯示出來，以顯示數據之間的邏輯關系和變化趨勢，對管理人員具有輔助決策的作用。
對于本案例來講，前期的數據采集和設備故障報修功能已經為企業收集了大量的相關數據，只需要選擇各個指標和分析維度對數據進行分析即可。生產運營系統中通過數據分析，對以下指標進行考量：
（1）設備故障統計。按照故障種類、故障設備所屬產線、故障頻次等維度對數據進行統計分析。可以很直觀地顯示故障主要集中的哪些方面、哪些設備，以指導管理人員制定更加合理高效的維修策略，降低故障率，縮短維修時間。
（2）生產計劃統計。按照生產的產品種類、數量、需求客戶、需求時間等維度對數據進行分析，可以很清楚的看到市場對某種部件的需求變化，管理人員可以根據這些數據指定更好的生產策略。
（3）設備OEE。設備OEE是衡量設備綜合利用效率的有效指標，六大損失（故障損失、換模具與調整損失、空運轉與暫停損失、減速損失、質量缺陷和返工、開工損失）是影響設備OEE值大小的因素，對這些數據的統計可以有效地找出影響設備綜合利用效率的因素，從而制定優化設備的方案，提升設備的產能。
3. 應用效果
A企業利用生產運營系統，實現了設備維修的無紙化辦公，通過系統的權限分配實現管理的優化和責任的劃分。明確了個流程工作人員的職責，使報修流程耗時減少，任務交接明確，相比以前效率調高了10%左右，降低了5%左右的成本。同時，及時的報修與實時的監控，保證了生產的流暢性。設備點檢模塊保障了設備的及時檢修，并對設備各狀態下的時間進行分析，降低了設備的故障率，保障了生產。生產進度監視能夠將生產線上的產品生產進度實時的反應的監控面板上，能夠對生產狀況有一個直觀的了解，能夠對生產做出及時的調整，保證產量。
OEE監測實時監控設備的利用情況，降低了生產設備的空閑時間，充分利用了設備。在物料管理方面，對物料也進行了實時的監控，保證了生產資料的安全庫存，同時減少了缺料情況的發生。數據分析功能的設置，使得在各個環節獲取的數據得到了充分的利用，通過數據分析，提出了對設備的點檢和維護的周期性策略，合理的維護也降低了一定的維護費用，減輕了維修人員的壓力；OEE數據分析給管理人員提供了設備使用的依據，提高了管理效率和產量供給；物料管理方面的數據分析，大大降低了缺料的風險，給物流部門的需求提供了明確的指示。
