设备管理中的大数据采集与应用
设备管理中的大数据采集与应用
董玉华;董世新
【摘 要】本文通过一企业案例,阐述大数据在设备管理中的采集和应用,以CIMS系统统一编码为基础,确定采集数据的类型和标准,进行精确的数据管理,由此生成各种管理监控数据,指导企业生产.
【期刊名称】《机器人技术与应用》
【年(卷),期】2017(000)003最好玩的网络游戏
【总页数】3页(P46-48)
【关键词】大数据;采集;应用;设备管理
【作 者】董玉华;董世新
公费医疗报销
【作者单位】青岛市第九人民医院,山东青岛,266023;山东省卫生和计划生育委员会医疗管理服务指导中心,山东青岛, 266023
【正文语种】装修去甲醛中 文
笔记本接投影仪本文通过一企业案例，阐述大数据在设备管理中的采集和应用，以CIMS系统统一编码为基础，确定采集数据的类型和标准，进行精确的数据管理，由此生成各种管理监控数据，指导企业生产。
目前大数据在服务业、商业的物流供应链、市场营销等方面应用较为广泛，在设备管理方面应用较少。但设备管理作为制造业生产流通的基础工作和大数据的源头，生产过程中产生的数据从IT角度来看，其数据量、产生频度、类型、利用价值等都极具挑战性和吸引力。本文结合某厂的设备大数据采集与分析工作，探讨介绍如何利用大数据采集及应用管理平台做好企业的设备管理工作。
设备大数据的特点是数据分散，来源众多，非结构化数据比例大；数据采集设备种类多、接口复杂，必须支持数量众多的硬件连接驱动，数据蕴含信息复杂，关联性强。因此，为了充分发挥企业信息化建设整体优势，需要对数据进行预处理，保证数据的一致性。本文以CIMS系统统一编码为基础，根据设备管理绩效、设备状态评价、设备维修决策等工作需求，以单机台为对象对数据进行预处理，确定采集数据的类型和标准，进行精确的数据管
理。精确数据管理要点如图1所示。
深入分析设备管理绩效、状态评价、成本管理等指标，确定构成指标的因子、基础数据、统计口径和数据来源，对设备管理相关数据进行精细化分类管理。本文以数据单元最小、数据源头唯一、统计口径统一、数据一次录入为原则，对企业生产管理、设备管理及相关业务进行系统梳理和分类，确保主要生产设备数据归集到单机台。
企业内部设备大数据可以分为以下几类：
设备自身数据：故障停机时间、设备运行效率、单项故障次数、车速数据等；
质量数据：不合格剔除率、SPC（统计过程控制）数据、过程检测数据、外部检测数据等；
成本数据：生产完成率、残次品发生量、材料消耗数量、维护费用等。
通过系统集成接口和人工录入方式，确定数据来源和采集点，收集设备全生命周期的经济成本、技术状态和效能元数据。
统计核算机台、机型、班组和部门相关指标数据，为设备状态分析、故障预测、大（项）修和设备管理绩效评价等工作提供全面量化数据支撑，挖掘数据最大价值。进一步提升设备技术信息化和维修作业标准化管理水平。
通过3D动画方式，为设备维修人员提供直观的备件信息和设备拆装演示，提升维修作业标准化水平和工作效率。
精确跟踪重要零部件更换信息，通过设备运行与备件实际使用记录，计算零部件寿命周期，触发设备点巡检任务，指导设备预检修并为备件计划提报等工作提供精确信息。图3为数据采集、分析及应用流程。
以单机设备为主要收集单元，应用数据集成、功能集成、流程集成和界面集成的方式，从ERP、MES、设备综合管理平台及技术状态监测等系统对数据进行采集，形成“运行数据库、KPI指标库、设备知识库、决策支持库”四个数据库，建立设备虚拟数据中心。
电子通行证怎么办理对在线状态监测、数采、中控、MES、SPC系统以及离线检测、专项检查结果等设备元数据进行集成和存储，建立运行数据库，形成对设备运行数据的全面记录存储和综合分析利用。
依据《工业企业设备管理绩效评价体系和KPI手册》建立数字化KPI指标库及评价、分析统计模块。
KPI指标库定义：包括指标定义、适用对象、计算周期、计算方法、约束关系、责任人、数据来源、统计口径、指标分类、承接关系等。
指标实绩值采集计算：采集元数据，计算和发布单台设备、岗位或部门当期指标实绩值，对下期目标值进行预测和确定。
指标实绩值展现：运用柱状图、折线图、雷达图等方式展现关键指标变化趋势，便于管理人员分析、比对。
以设备层次树为主索引组织和存储各类知识资源，形成知识积累、分享和应用的良性运转机制。集成设备综合台账、技术档案库、故障案例库、单点课培训课程、岗位知识地图、管理体系文件等资源，建立集中上传、分类、储存、发布、分享交流的数据平台，形成设备树，具体如图4所示。
建立数据分析模型，对运行状态数据、KPI指标数据进行处理和分析，支撑设备维修决策
、备件库存控制、故障诊断和设备状态评价，为各级管理人员、技术人员决策提供辅助支持。
通过现场岗位信息终端、移动平板电脑和智能手机等载体，可按时、按岗位、按责任区域为员工推送专属的数据服务，提供设备状态管控、数据检索、任务执行反馈等全面服务。
为管理层、决策层集成直观的“设备功能状态监控”界面，对核心设备运行状态和运行参数进行直接监控，“设备绩效管控看板”对各项设备要素等指标实绩和目标值进度进行实时监控和闭环追踪。
设备综合管理平台通过机台岗位电子看板方式，完成现场岗位操作层面数据查询和信息录入工作。机台岗位电子看板集成生产管理、质量管理、设备维护、安全生产、班组建设、知识管理等操作界面，对生产操作人员、维修人员、管理人员的现场操作进行支持，实现源头数据采集和信息发布。
在设备维护过程中，系统采用移动平板配合RFID电子标签的方式，进行现场数据交互，支持设备维护人员现场查询和反馈点巡检、维护保养任务，提供备件库存、技术标准、故障体系树等信息支持，以简单实用的人性化操作方式对全员设备维护提供管理工具。
通过使用平板电脑等移动终端设备，系统支持设备管理人员对设备维保质量、设备运行状况等现场检查。设备运维检查有两种主要形式，一种为计划检查，一种为现场抽查。
计划检查是在设备综合管理平台上，按照专项检查标准将检查计划下达至责任人；检查人员到达现场后，登录平板移动终端，扫描无线射频卡（RFID），实现设备定位，下载检查任务和标准；检查人员依据标准进行检查。
设备管理人员在现场进行随机检查或临时检查时，亦通过扫描无线射频卡，识别被检查设备，选择检查内容，依据标准进行检查。
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通过移动终端，系统还可以反馈检查过程中发现的问题，同时可对问题进行拍照记录。
检查结束后，检查结果上传至设备综合管理平台。系统自动将检查结果和不合格项推送至设备责任人，对检查问题进行确认、整改、反馈，形成管理闭环。
设备管理，对于众多的设备资产密集型企业来说，既重要又容易被忽略。它是所有生产、质量、安全等结果性诉求的基础和承载。设备大数据分析的目的，就是出隐性的操作问题及未知的变化，及时地做好预防，解决设备突发故障对生产计划的干扰和产品质量的负
面影响，从而达到设备利用和运营效率的最大化。如何对此类数据进行分析研究并充分利用，是所有设备管理者首先要思考和解决好的问题，本文例举的应用案例可以作为借鉴。

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