提升制造效率的五大数据分析实战策略

无论你关注车间工艺还是设备性能，数据分析都能帮你识别模式、预测结果。善用这些信息，能显著提升生产力和利润。以下是利用数据改善制造效率的关键要点。

第四次工业革命何时开始尚无定论，但大多数制造专家同意：它已到来且如火如荼。前几次工业革命靠机械化、电力、电子技术提升效率，而“工业4.0”核心是数据与数字化——人工智能、机器学习、虚拟孪生、增强现实、计算机仿真、网络物理系统等。

工业4.0的大部分内容围绕其数据驱动的对应物——工业物联网（IIoT）展开，也部分得益于IIoT。正如消费者过去十年拥抱智能手机、智能汽车、智能家电，制造商也开始使用类似智能技术：机床、机器人、基于软件的系统。

制造业数据分析的应用场景

这些技术产生海量数据，有人称“大数据”。无论叫什么，关键在于怎么用。制造业中数据的良好用途包括：

• 分析工厂能耗，识别低效设备、降低成本。
• 分析切削刀具寿命，改进车削、铣削、钻削作业。
• 分析机床停机时间，以前所未有的视角洞察OEE（综合设备效率）低下的根本原因。

所有分析努力的结果是：机床正常运行时间增加、工艺更可预测、零件质量提升、废品减少。最重要的是，大数据和IIoT是低制造成本国家与其他国家之间的“伟大均衡器”。

如何用数据和技术开始提升效率

切入这个领域比你想象的容易。以下五项技术各可能需要时间、资金或两者投入，但大多数实施的ROI通常很快。如果你有相对较新的CNC机床和以太网线，大概率能立即开始收集数据。

以下是利用技术和数据提升运营效率的五种方式：

1：无纸化

数字化制造企业的数据双向流动。如果你的车间仍依赖纸质作业指导书、刀具清单、装夹单，该电子化了。Visual Knowledge Share Ltd.业务发展总监Ryan Zimmermann指出，数字化作业指导书促进标准化、消除错误、大幅精简运营。通过包含图片、视频、文本的受版本控制电子文档，可流式传输到车间任何角落。

“我们在消除纸质痕迹、到处堆放的活页夹，以及依赖‘部落知识’的车间面临的一切问题。更重要的是，数字化作业指导书要求操作员反馈，确保合规，同时为人工驱动活动提供更高层级的可追溯性。”

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2：共享洞见

“部落知识”是任何企业的潜在大患。公司内部未书面化、不为他人所知的隐性知识，意味着重要知识无法传递给年轻工人。

Sandvik Coromant数字化加工总监Jeff Rizzie深知部落知识的危害。“优秀机加工人员摸摸机床、听听主轴就知道有没有问题，”他说，“但这人离职了怎么办？”消除此风险的最佳方式是从CNC机床采集制造数据，并分析制造过程中扼杀生产力的变量。如前所述，较新设备已具备此能力，前提是车间联网且有数据存储场所。Sandvik Coromant提供此类平台：Machining Insights，像许多同类系统一样，提供仪表盘和报告功能，让流程分析和改进变得容易。

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3：实现联网

没有新款机床？没关系，市面上有大量面向老旧设备的后市场适配器，能让CNC机床至少“开口说话”。但也可能该升级了。

Okuma America产品专家Brad Klippstein列举了公司新款OSP系列控制器的多数字化加工功能：刀具寿命管理、防撞、虚拟监控（3DVM），或许对想收集机床数据的人最重要的——MTConnect通讯协议。

“我们还推出了Connect Plan新产品，”他说，“它能通过我们的界面连接不同年代、不同品牌的机床，作为收集信息的中央存储库，在集成仪表盘查看器上以人类可读格式显示。”

4：实时获取数据

将数字化概念再推进一步，就进入MES（制造执行系统）领域。Epicor Software Corp.首席产品经理Andrew Robling表示，MES允许制造商直接从配备传感器的机床和其他设备采集数据，包括OEE信息、作业数量、质量数据、油压、主轴温度等工艺相关信息。这些数据可用各种形式显示——如车间实时看板——或用于在出现问题时发出警报。Robling指出，MES远不止数据收集和分析，还提供排程、监控、维护管理的综合套件，可作为任何数字化制造计划的核心。

“最近有客户告诉我，整体生产力提升了70%。”他补充道，“另一客户核心产品线成本降低13%，还有一客户实施MES后每年质量成本减少60万美元。”

5：采集质量数据

Mitutoyo America战略分销销售专家Patrick Sullivan建议，降低质量成本、提高数据准确性的最简捷途径之一，是自动化采集车间测量信息。可通过低功耗无线设备（如公司基于Zigbee的U-Wave系统）或传统有线方式实现。

无论哪种方式，千分尺、数显表等具备通讯能力的设备（如今大多数都具备）的测量数据，可发送至Mitutoyo MeasurLink等外部软件系统进行分析。“此数据用途远不止计量，”他指出，“能揭示原本可能被忽视的制造趋势。结果是更好的过程控制、减少机床停机等。且易于归档，制造商可将历史结果与当前情况对比，获得更好的决策能力。”

当然，这些只是实施数字化、数据驱动制造策略的车间可用供应商和产品的冰山一角。所有这些都旨在让加工和制造过程更高效、可预测、具成本效益。

因为它们极大地提高了可视性，生产现场出问题时不再需要猜测或侦查。最棒的是，它们消除了对“部落知识”的依赖。无论是无纸化制造、远程过程监控、更智能的机床和量仪，还是全公司范围的制造执行系统，是时候让你的车间转向数字化了。

你如何利用大数据提升制造效率？

大数据分析是从机器收集数据并用于改进车间工艺或机械性能的过程。

若能善加利用，这些信息能积极影响生产力和利润。

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