第2部分|案例研究显示了数据管理挑战
Grant Gerke |2018年8月31日
>>阅读本专栏的第1部分操作员和维护人员如何正在推迟过多的生产数据。
自动化技术的驾驶效率正在给许多工厂高管施加压力,10bet在线娱乐以管理企业中更多数据,因为每年都会添加更多的传感器。尽管许多工厂多年来一直在生产大数据,但实时对这些数据(通常在历史学家中的劳累)进行的想法对于大型和小型制造商来说是一项艰巨的任务。
根据吉姆·韦泽尔(Jim Wetzel),临时首席执行官清洁能源智能制造创新学院,加利福尼亚州洛杉矶(加利福尼亚州cesmii.org),大多数公司需要保留所有数据。Wetzel在General Mills工作了32多年,并在公司的大部分时间担任可靠性总监。
Wetzel在最近的一次电话采访中说:“通用磨坊每天收集超过7000亿个数据点,大概我们每天从未使用过的数据。”“但是,我仍然会为故障排除目的收集所有这些数据,并希望在对线路或设备进行故障排除时将这些信息提供。”
但是,许多操作和维护(O&M)团队正在推迟数据政策。威斯康星州Sun Prairie的Aquila Group制造系统副总裁David Wilmer解释说:“一些公司了解了数据的真实成本。”“这些课程以维护平板电脑的形式没有足够的处理速度来误解,以误解可以在常规硬件上实时查看和更新历史数据。”
对于维护团队而言,由于遗产设备,更重要的是,与预定电压,安培和压力的预定阈值变化有关的大量SMS消息造成了真正的斗争。
威尔默说:“毫无疑问,现代化项目显示了负责任的机械数据捕获可降低维护成本。”“但是,数据饱和可以迅速否定组织正在寻求实现的优势。”
Aquila集团为植物现代化项目提供培训,系统集成和咨询服务。该公司的绿灯监控系统收集机器级数据进行OEE测量,并将此数据馈送到公司的动态机器管理(DMM)制造执行系统(MES)。
在Aquila集团最近的案例申请中,威尔默指出了O&M团队在机器人过程中的推动示例和所需的数据量。为了进行评估,这家咨询公司生产了“ 3天数的数据,每秒钟,制造商坚持对X,Z振动和温度进行采样一次。”
为了解决这个问题,威尔默建议使用线性5分钟。写下心跳,再加上ISO 10816触发时触发各个区域时,例如.03的出口“良好”,在.07处出口“满意”,并在.018处退出“不满意”。
“从那里,我们进行了一项影响研究,发现制造商可以将其监控减少到每个产出的903条记录;只有在变化时才记录。”威尔默说。即使有903条记录,这仍然是可行的水平,但OFAR的水平大于276,000。” Wilmer解释说。
十博体育官网官网高效的工厂的观点:最大的收获是外部监控公司可以提供经验,并有助于避免过度的运营成本以及与竞争对手保持同步的机会。
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