企業(yè)制造智能(EMI)

　　簡(jiǎn)稱為制造智能(MI)，是一個(gè)專用名詞，即使用軟件把公司制造相關(guān)的數(shù)據(jù)從多個(gè)源收集到一起，完成報(bào)告、分析、可視概要、企業(yè)級(jí)和工廠級(jí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪康摹Ｓ捎跀?shù)據(jù)的收集來自多個(gè)源，所以計(jì)算的結(jié)果能夠體現(xiàn)一種新結(jié)構(gòu)或新內(nèi)容，從而引發(fā)新思考，能夠幫助用戶找到哪些地方需要忽略，哪些地方需要改進(jìn)。制造智能的基本目的就是把大量的制造數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成實(shí)際有用的知識(shí)，并且通過這些知識(shí)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，獲得更多的收益。

　　制造智能有五個(gè)核心功能，每個(gè)實(shí)施企業(yè)制造智能的應(yīng)用都應(yīng)該體驗(yàn)到：

　　· 數(shù)據(jù)收集：使來自多源的數(shù)據(jù)(大多來自數(shù)據(jù)庫)更有意義;

　　· 融入背景：提供一種新結(jié)構(gòu)或新模型，使結(jié)果能夠幫助用戶找到他們所需要的內(nèi)容。文件夾通常使用一種分層的樹型結(jié)構(gòu)，類似于ISA-95標(biāo)準(zhǔn)提到形式。

　　· 數(shù)據(jù)分析：能使用戶能夠跨越源、特別是超越生產(chǎn)地點(diǎn)來分析數(shù)據(jù)。這通常包括了真實(shí)、特別報(bào)告的能力。

　　· 數(shù)據(jù)可視：提供工具創(chuàng)建數(shù)據(jù)的可視概要 ，對(duì)瞬間最重要的信息提醒和告知決策者注意。最常用的可視化工具是儀表板。

　　· 數(shù)據(jù)傳播：數(shù)據(jù)能夠自動(dòng)實(shí)現(xiàn)雙向傳輸，從生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)到企業(yè)級(jí)系統(tǒng)，諸如SAP。

　　對(duì)數(shù)據(jù)切割、粉碎、混合、攪拌

　　羅克韋爾自動(dòng)化的FactoryTalk Metrics(智能制造)軟件、FactoryTalk Historian(歷史數(shù)據(jù)庫)軟件，通過關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)和整體設(shè)備性能(OEE)，可以為用戶提供一種協(xié)同、基于角色改進(jìn)性能的方法。

　　目前的制造設(shè)施，由于系統(tǒng)獨(dú)立、數(shù)據(jù)分散而造成很多效率低下的問題。在這種環(huán)境下生產(chǎn)，實(shí)際上會(huì)造成成本升高，阻礙生產(chǎn)率的提高，得到的信息不完整，導(dǎo)致做出的決定不明智，結(jié)果會(huì)使材料浪費(fèi)和產(chǎn)品召回，丟失我們的忠實(shí)客戶，延遲新產(chǎn)品的發(fā)布。使用來自羅克韋爾自動(dòng)化的組合工具，制造商能夠?qū)崿F(xiàn)信息可視化，避免人工數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)報(bào)告錯(cuò)誤的發(fā)生。統(tǒng)一生產(chǎn)模型(UPM)把采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛幸饬x的可執(zhí)行行動(dòng)，在工廠里能夠迅速提高基于用戶角色的操作能力。

　　關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)，諸如停機(jī)時(shí)間、生產(chǎn)量和勞動(dòng)成本，長(zhǎng)期以來一直是制造商衡量生產(chǎn)運(yùn)行是否良好的標(biāo)準(zhǔn)，但這些指標(biāo)也對(duì)系統(tǒng)提出了更高的要求：

　　· 信息是精確和及時(shí)的嗎?

　　· 怎樣把工廠中出現(xiàn)的問題融入運(yùn)行畫面?

　　· 怎樣把系統(tǒng)獲取的信息得到實(shí)際的利用?

　　自動(dòng)數(shù)據(jù)采集可以克服由于人工記錄KPI例如停機(jī)時(shí)間

　　精度和實(shí)時(shí)性的問題。使用羅克韋爾自動(dòng)化的FactoryTalk Metrics來記錄機(jī)器事件，不管是停機(jī)還是運(yùn)行，不管是否成為下游的瓶頸，都可以清楚地顯示在操作員的屏幕上。但知道停機(jī)出現(xiàn)僅是事件的一個(gè)部分。如果與FactoryTalk Historian的時(shí)間戳信息聯(lián)系在一起，制造商就能夠把各自的過程變量像溫度、壓力、速度、和現(xiàn)在其他的生產(chǎn)變量與該產(chǎn)品的歷史最佳參數(shù)進(jìn)行比較。

　　事件和比較的可視化能力對(duì)于制造商是至關(guān)重要的。通過這些參數(shù)可以找出機(jī)器事件和過程變量之間聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)問題所在，及時(shí)做出調(diào)整，這是制造智能能夠提高運(yùn)行效能的金科玉律。

　　比如，一臺(tái)包裝機(jī)寫進(jìn)了一份OEM的采購合同，規(guī)定這臺(tái)設(shè)備必須以90%的效率運(yùn)行。當(dāng)機(jī)器放在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集開始后，用戶非常清楚地發(fā)現(xiàn)：它達(dá)不到這個(gè)性能等級(jí)。無論制造商如何調(diào)節(jié)參數(shù)，得到的是相同的結(jié)果。制造商然后注意到：每當(dāng)生產(chǎn)線速度提高時(shí)，設(shè)備就要停機(jī)，因?yàn)闄C(jī)器需要一段時(shí)間加熱，然后才能正常運(yùn)行。因?yàn)闄C(jī)器事件帶有記錄的過程數(shù)據(jù)，制造商通過分析，很容易證明：這臺(tái)設(shè)備的加熱器尺寸不夠大-這是OEM設(shè)備的一個(gè)設(shè)計(jì)缺陷，因此不得不進(jìn)行修改，否則會(huì)一直得到壞結(jié)果。</fon