2020年12月2日 星期三

.傳統工廠 vs. 數位化工廠

Enterprise Success Story - Siemens & NavVis Digital Factory Solution



來源: 先進製造業


隨著工業4.0的浪潮來襲,數位化工廠也被越來越多的工廠所認知,但很多人並不清楚傳統工廠的弊端到底有哪些。


传统工厂 VS 数字化工厂


1、傳統工廠:人工統計,效率低且不準確

很多傳統的中小型工廠中,對於設備生產數據的採集,幾乎完全依靠人工完成。流動的人員、散落的數據,導致數據的保存成了一個巨大的問題。同時人工統計的效率也非常的低,往往都是每天下班或者每周進行一次統計,完全不能進行即時生產數據更新。


此外,數據對於設備而言,有著時效性和歷史數據參考性的關鍵作用,從底層操作工的數據記錄 - 數據分析 - 數據回饋 - 管理者的決策,中間的環節讓數據的時效性大大降低,同時人工的記錄統計,也會造成數據不準確等問題,而且龐大的數據計算分析,對於人力是一個非常大的耗損。


其次,歷史數據對於設備的維護,具有參考性的意義,但是傳統工廠的數據,靠著一張張的記錄紙,或者大量的 Excel 表無疑是給未來的工作又增添了難度,而且工廠不能控制人員的流動,每一次的交接都可能導致數據的流失。



2、數位化工廠:設備聯網,數據自動上傳回饋

而在數位化工廠中,物聯網的概念就被運用到每一台設備上。設備與設備之間,早也不是資訊孤島,而是將人、設備,透過數據建立緊密聯繫。一個工廠管理者可以在手機或者 PC 終端,觀測到每一台設備的即時數據,而且可以隨時收到設備的狀態提醒。


比如你設置了:軸承的溫度超過 80 度,提醒溫度過高。當設備高於攝氏 80 度時,就會立即收到提醒,實現了收集、分析、回饋的同步進行,大大縮短了時間,提高了決策的效率。


除了收集、計算、回饋等「去工人化」的功能,設備聯網之後,還有一大好處就是數據的儲存。大量歷史數據,包括設備損失數據,也給後期工廠設備的很多操作,都提供了參考意義。之後,再遇到工廠的人員流動,這些數據依然可以隨時調用並完善保存。



3、傳統工廠:設備意外停機頻發,造成大量損失

除了數據的管理問題,傳統工廠還有一大痛點,那就是經常遭遇意外停機。意外停機不僅造成了生產的停滯,而且對於設備造成的隱性破壞不可估量。一家半導體工廠就能因為停機 2 小時,損失了 1000000 美元,損失是意外停機最可怕的後果。


為了預防設備的意外停機,工廠通常安排了 24 小時的輪班工人巡檢,造成了工廠人力耗損嚴重。每時每刻的巡檢,也並不能全面檢測到,可能導致設備意外停機的各種因素。傳統工廠透過手摸、耳聽等最原始的方式,這樣的檢查方式使得很多設備的小毛病很容易就被忽略,恰巧就是那些小毛病引起了損失超過百萬的損失。


其次,由於害怕意外停機帶來的嚴重損失,很多工廠也會購買大量的備用零組件,以防止意外停機的維修需要,而現實情況又是一些設備的意外停機故障週期很長,導致大量的備用零組件並沒有派上用場,造成成本浪費。



4、數位化工廠:設備意外停機預警通知,讓設備時刻保持最佳運行狀態

數位化工廠的運轉過程中,設備的一切都被隨時監控回饋,而意外停機發生之前,設備的某些參數會發生變化,此時設備就能在參數發生變化時,即時進行預警通知,讓設備故障在發生之前被發現及維運。


也就是說,在故障發生之前,手機上就能收到相應的提醒,立即作出決定,從而保證工廠設備時刻處於最佳運行狀態。


即使是故障已經發生了,也能在過去的設備故障統計裡,立即找到合適的解決方案,把損失降到最低。這也就是數位化工廠實現的重要一步,讓預知未來成為智慧工廠的一部分。


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