生产运行数据资源的管理与应用

5.2.3.1　设备运行数据

工业生产数据的特点有数据变化快，数据量大的特点。工业生产数据大多是自动化系统自动釆集的温度、湿度、电压、电流、I/O开关量、流量、转速等高速变化的数据，数据变化的频率非常高，甚至达到毫秒级；工业的生产装置大多会关联大量的数据，一座百万计的燃煤发电机大概会有3万个以上的测点，一套90万t的乙炼装置至少要5万个以上的测点。面对如此快速变化和增长的数据，传统的数据库还没有能力满足工业大数据存储的需求，一方面工业大数据的快速增长速度要求极好的可扩展性，数据库的扩展性不能符合要求；另一方面，大数据的分析和处理要求有极高的吞吐量和高性能，数据库技术的吞吐量是满足不了要求的。对于工业设备采集的数据存储和实时分析的解决方案，最广泛应用的是专为高效

采集、存储和管理大量时间序列过程数据而设计的实时/历史数据库。实时/历史数据库为高效地利用大量实时和历史过程数据，优化决策提供了支持。实时/历史数据库一般只能存储一定时限内的数据。对于更多数量的数据分析一般采用数据仓库和非关系型数据库技术。

在资产设备密集型企业，设备是否能够正常、高效地运转，直接关系到企业盈利。传统设备维修通常分成两种，故障维修和预防性维修。故障维修常会带来生产中断，给企业运转带来负面影响。企业不得不采取预防性维修来减少故障的发生，而预防性维修根据历史数据和经验决定维修周期和维修项目，有时不太准确。我们可以利用大数据技术对机器设备数据进行存储、处理、加工和分析，通过设备在线监控技术采集设备运行状态数据，了解设备的整体状态、设备故障风险、设备安全风险，预测设备需要预维护时间和维护项目。对设备发生的故障模式进行大数据关联分析诊断，进行故障分析提高了设备运维的效率。对设备的关键零配件使用寿命进行预测，利用大数据分析，根据设备使用过程中的工程数据、环境数据、实验数据等多种数据源的众多参数对关键零部件寿命的影响，提高关键零部件的使用率，降低运维成本，同时也保证制造质量。

山东玲珑轮胎股份有限公司全钢子午线轮胎工艺流程如图5-11所示，企业生产线上采集到的检验信息主要存储在其MES系统中，工厂内部有多套成型和硫化管理MES系统和密炼生产管理MES系统，MES包含了生产流程和产品信息的数据，包括工序参数、生产流程、产品参数、质量检测参数等记录。其中，密炼MES系统现存数据量为期一年采集的数据量，大约200 G，存储在SQL server 2008上，记录了企业每年生产的数千万条轮胎的生产数据，其中每条轮胎平均数据量至少为20条，主要记载了轮胎生产过程中从原材料、硫化、成型、半成品、质量管理所有流程的完整的数据。

图5-11　全钢子午线轮胎工艺流程

表5-2　轮胎企业MES系统中设备采集数据

（续表）

以织布车间为例，通常纺织企业至少拥有织机300台，并根据在机品种的不同织机的转速需要调整，现选取在机品种CJ 140×140，计划转速为460 r/min。在给定的工艺条件下，织机控制系统产生的脉冲信号数为7.67个/s，即每秒钟织机产生的数据记录为7条。织机除正常检修和维护或其他异常情况外，每天按四班三运转24 h不停机工作，这样每个班（8 h）300台织机产生的数据记录为：300×8×60×60×7＝60 480 000条，则一天三个班产生的数据记录为3×60 480 000＝18 144万条。同时，根据生产数据表中每个字段的数据类型可以计算出每条记录共需要500 B，则织布车间每天产生的数据量为记录数×每条记录所占存储空间字节数＝18 144万条×500 B≈84.489 5 GB＝0.082 51 TB。就制造层面而言，纺织企业的八大车间每天至少产生的数据量约为0.082 51 TB×8＝0.660 TB。与此同时，纺织机械电动机控制回路数据，文本类型的原料、配棉、工艺计划单数据，设备信号传感器数据，以及纱疵织疵在线图像检测数据等产生的结构化和非结构化数据也以TB数量级日益倍增。

5.2.3.2　仓储物流数据

库存走势分析系统如图5-12所示。

图5-12　库存走势分析系统示意图

（1）原材料库存走势分析：组织机构（集团、区域、项目公司、部门等，可选取）、期间（年月日）的实际库存数值。

（2）主要原材料库存构成分析：组织机构（集团、区域、项目公司、部门等，可选取）、期间（年月日）的原材料库存实际值、总原料库存的占比值。

（3）产成品库存及构成分析：组织机构（集团、区域、项目公司、部门等，可选取）、期间（年月日）、产成品大类的实际金额及分类占比。

（4）残次品、尾货积压库存分析：组织机构（集团、区域、项目公司、部门等，可选取）、期间（年月日）的残次品、尾货积压库存的实际金额及分类占比。(www.xing528.com)

（5）供应商价格分析：组织机构（集团、分公司、事业部、门店、区域、业务单元，可选取）、期间（年度、月份、某一时期）、供应商集合、供应商所供产品集合、某一供应商所供某类产品价格。

（6）同类产品不同供应商对照分析：某类产品所对应的所有供应商、价格、数量。

5.2.3.3　订单执行数据

用于实现对生产过程中各环节业务流程的信息化管理，通常以单次业务操作为数据单元，生成一条新数据，通过信息流与实际物流的同步，最终实现生产过程数据实时、准确地进入系统数据库，从而支持对生产过程的智能管控。对生产流程的管理，以及从生产流程中以操作为单元采集数据，是后续进行时序统计、计数等信息处理的基础。

主要包括以下几部分：

（1）订单管理：订单基本信息管理，如订单编号、客户、产品标识、数据、时间、预计生产时间、预计交货时间等，该信息可以从SFC系统数据库中获取。

（2）工单管理：工单基本信息管理，如工单编号、产品标识、对应的站位、输入/输出要求等，该信息可从SFC系统数据库中获取。

（3）出库/入库流程管理：包括PCBA领出、入库、辅材领用以及其他物料、工装、仪表等对象领用流程管理，本业务流程中所产生的信息直接更新仓库管理、工装管理、仪表管理、物料管理等模块的信息。

（4）出货流程管理：即Shipping管理，该业务流程中所产生的信息将与订单管理信息同步。

（5）客退返工流程管理：对客退品、返工维修流程等进行管理，所产生的信息与维修站位信息、订单信息等同步。

（6）质量控制流程管理：点检、抽检、全检流程，不合格品处理流程，不良控制流程等质量控制类流程的管理。

通过订单历史记录，运用数据挖掘、数据分析等技术构建模型，从而精准预测出产品在不同车间、不同工位的未来需求，从配货规划、运力调配以及末端配送等环节做好及时防范，平衡订单运营能力，实现现有资源配置的最优化。库存位置的优化能够提高仓库利用率、有利于商品的搬运和分拣。运用大数据技术中的关联模式法能够获知不同商品的关联度，使物流明确应该把哪几类商品集中放置以便分拣。

利用大数据技术对订单数据分析挖掘，帮助实现采购、库存信息的精准预测有效提升生产效率。

基于大数据的亚马逊智能化、自动化的供应链管理，一方面，可根据系统数据自动生成采购时间、数量等采购决策问题，并根据仓库存储情况进行分配、调拨和逆向物流的工作。另一方面，智能管理系统能实现连续动态盘点，且覆盖了整个库房从收货、发货以及退货全部过程，使亚马逊在优化效率的同时还能在库存准确率、准时发货率和送达准时率三个方面分别达到了极高的99.9%、100%和98%。

随着信息化和工业化融合，对工业大数据的应用为制造业转型升级开辟了新的途径。制造企业内部的数据源源不断地产生，既是制造业智能化的必然结果，也是制造业智能化的必要条件与基础。