让老旧机床变身数据驱动资产，赋能现代运营

两年前，Okuma America的Brad Klippstein想从老旧机床榨取运营数据，得接几十根线进控制柜加装PLC。完成后数据流：机床→PLC→汇聚节点/服务器存储。

“现在有以太网、Wi-Fi等技术，”产品专家主管Klippstein说，“但30年前设备无此能力，必须物理接线控制柜提数据。过去30-40年转变：新机器甚至无需硬连接，可无线传输。”

他部分工作：助客户分步迈入新旧机床的互联、数字化、数据驱动工业4.0世界。收益含：

• 工厂或远程实时机床监控
• 提升生产率与质量
• 无偏见报告
• 采购论证
• 预测性维护
• 吸引保留渴望学新事物、站在现代流程前沿的顶尖人才

无论有线无线，工厂设备数据助车间主管做更明智商业决策。手握数据分析，工人获车间运营增强可视性，助解决问题、优化流程、提升生产力。

近期一进展让车间主管甚至不再需要像Klippstein这样的人为老旧机床服务。2019年Okuma推出NET BOX suite-C Quick，作为收集老旧机床数据的低成本替代工程方案。NET BOX CQ直连信号塔再接入汇聚信号的枢纽/设备。用三光学传感器分读信号塔红黄绿三灯，转为计算机可读格式。为标准化任意软件采集数据，Okuma用MT Connect——开源通用通讯协议。

“安装简易，无需Okuma技术员。”Klippstein说。起步看机器是否运行是好指标：主管通常想榨干每台设备产能，追求OEE（综合设备效率）65-85%区间——机器只有运行才赚钱。“仅拉取红黄绿信息，我就能随时间追踪趋势，至少知停机何时发生、持续多久。进而追问‘为何每天2:30反复停机？’，至少迈出正确一步。”

工厂自动化商Fastems中部区域经理Christopher Rezny指出：MT Connect与Okuma软件虽是好数据采集载体，但老旧机床可用数据有限非其唯一短板。“老旧机床接口回连内部软件（如ERP）也极受限或不存在。这些老机器反馈机制涉及用户安全协议也可能有问题。”

车间一线须为变革做好准备

尽管Rezny述限制，Okuma、Excellerant Manufacturing等公司仍有大量数据与机器可用。“大多数车间有老旧设备，”Excellerant总裁John Carpenter说。“多数客户因我们与老旧设备渊源——吃透机柜内幕——找上门：多年字面连接数万台CNC机床，积累连接老旧设备最佳实践‘商业秘籍’。”

新客户首要目标：理解ta想要什么。只是想把车间数据拉上来让大家知情？

“全在于你要解决什么问题。给你基础起步。多数工厂未充分认知现有数据。他们还在爬行。我进厂常为他们遗憾：甚至未到爬行阶段。”

Carpenter回忆一客户：管理层想基础透明度——车间发生什么数据。一线员工因恐惧“大哥哥监视”抵触采集数据。Carpenter留给管理层处理。但他认出员工无选择。知管理层为度量产出、改进流程找数据，非监控战术。遗憾的是管理层未预备员工迎接变革。

“能开启多层面认知，但你的人必须准备好迎接变化。”

基础跑通——在切削？切削是否100%？非则是否降额生产？数据汇入Excellerant实时机床数据通讯平台后，可加装多种传感器/变送器获取更多数据。可测温度、振动、压力、流量、浓度等。

“必须确定什么重要。”Carpenter说。“车间一点可采集海量数据。振动分析、刀具折断等列表无尽。总有办法采更多数据，但有时成本高得禁不起。车间主管需决定愿为传感器花多少钱把数据提升到下一级。通常裹在OEE项目里，ROI快。”

知晓该问什么问题

“这显然是行业共性问题，但收到的问题通常落两类，”Bosch Rexroth高级工业物联网架构师Cory Weber说。“‘如何用IoT/IIoT提升生产质量？’或‘如何提升效率？’再加‘如何降低生产成本？’”

除助答生产相关问题，Weber估90%客户要实时可视化与机床监控（现场+远程）。“这是第一步：我的自动线/机床在干嘛？”

Bosch Rexroth榨取老旧机床数据方案：IoT网关PR-21，硬化工业级单板机；IIoT平台ctrlX CORE拉取处理数据存本地服务器或云端。Weer常见应用：预防性维护。智能数据驱动微调维护计划，让机床持续运转、减废降本。

“自家设施也做过：把按日历的定期维护改按使用小时。”Weber说。例：液压测试区原两周换油。加持续监测后改按用时换油而非日历时间。“50-60加仑液压油以上，挺贵。”其他流体有最优参数（浓度、热暴露等）。“定期测可按需维护，省钱护质。吸引卖点、低垂果实。”

Weber制造领域知识源于成长：父经营小制造业。正规教育是IT。他认为得益于工业4.0落地，既需制造领域知识又需数据智慧。“需要懂实际工艺的人。懂工艺的人看数据能说‘这不像该有的样子’。”

数据在手，可能性无穷，取决于用户愿处理多深。若车间主管幸有真数据科学背景者，可涉足人工智能。“关键在采集足够数据使其有价值，且——不厌其烦强调——知晓你想对数据问什么问题。”

Weber数据建议适用新旧机床。智能运营数据挖掘通用两者。