分享一篇数字化如何实现精益生产

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前言

自从90年代初丰田汽车公司的工程师将“精益生产”的概念引入工业部门以来，直到今天，已经被大多数厂商所接受并应用。实施精益生产可以提高机器利用率、减少浪费和优化计划，进而提高工厂的生产力和生产质量。

工厂车间的数字化能够确保获取与生产相关的服务水平和生产周期数据，并执行数据分析以实施精益生产策略。

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精益生产及其KPI

精益生产可以定义为在确保生产量和质量的同时减少浪费的过程。KPI的衡量提供了对制造商历史生产率的评价，为评价当前生产率提供依据。支持精益生产流程开发和应用的最重要KPI指标包括整体设备效率比和生产量。

制造商可以处理的第一个 KPI是整体设备效率（OEE）。OEE是指特定设备或多项资产的利用率。OEE对生产过程来说非常重要，对OEE计算的结果进行分析可以确定工厂的生产力水平。计算OEE对获取的设备数据精度要求非常高，虹科的HMI产品可以满足此要求。

生产能力和质量改进或生产质量指的是一个制造周期生产的最终产品。产品数量和质量可以作为基准KPI来确定精益生产战略是改善还是阻碍了历史OEE。例如，一家通常用价值500，000美元的资源生产300件优质产品的工厂应该能够以400，000美元的价格生产300件相同质量的产品，然后才表明其精益制造策略有效。

决定精益生产策略效果的其他KPI包括测量计划维护与计划外维护的百分比，以确定停机时间的影响。完成预定生产计划和计划内/计划外维护的时间也有助于洞察实施的精益生产战略是否有效。

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使用数字化技术捕获重要的

KPI以应用数据驱动的策略

工厂车间的数字化为工厂所有者提供了捕获重要指标、分析它们并从分析数据中获得可行性建议的解决方案。数字化技术结合硬件和软件的全部工作流程的数据进行分析。比如，应用工业物联网从特定设备中获取机器利用率数据以及每个利用率周期的状态，分析最佳生产周期的设备状态，为工厂的操作人员提供指导。

基准数据是另一个重要的KPI，可用于推动精益制造战略。使用基准数据首先要使用数字化技术获取和分析数据。基准数据可以是OEE或生产量，它定义了最理想状态下工作的设备或流程。然后可以将来自不同生产周期的其他OEE比率和运营数据与基准数据进行比较，以确定资产未充分利用的原因。

工厂车间流程（例如物料搬运、生产检查和分类）的自动化可以消除重复性任务，并使操作员能够专注于更重要的工作。通过整合边缘计算资源、人工智能和机器学习实现工厂的数字化，从互联系统中获取数据，之后分析获取的数据并将其传输到指定的自动化流程，在无人操作的情况下也能完成指令。

利用来自互联系统的数据改进工厂流程，为各种工业4.0概念和精益制造的应用提供支持，开发数据驱动的工厂性能优化策略，使用数据分析结果指导生产周期。获取的历史数据或数字化历史数据可开发预测模型，精准预测故障，从而增强精益制造计划。

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工厂车间数字化的好处

在引入智能设备和 IIoT 等相对较新的技术之前，工厂车间按新旧程度对设备进行分类，旧设备由于缺少联网、云平台等功能，很难获取数据。如今，传感器、边缘设备、工业云和虹科HMI等数字化技术将旧设备也引入到工业物联网中，极大的降低了购买新设备的成本。

全面的数字化确保可以测量和分析整个生产周期，以获得改善工厂车间运营所需的洞察力。实施由车间数字化支持的精益制造计划，可确保做出的每一个决策都得到数据的支持。减少高耗能的设备状态或不必要的流程，优化可用资源以提供优质产品。

工厂车间数字化带来的最重要因素是能够准确捕捉数据，并支持不同的目标，例如在工厂车间实施精益生产策略。数字化的成功应用预计将使工业部门制造商的收入增长25%，到 2030年将为全球经济贡献13万亿美元。使用虹科EXOR工控显示屏开启在工厂车间实现数字化精益生产的第一步吧！

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考虑到非常特定的应用程序，我们将eSMART简化为最基本组件，功能强大，美观，性价比极高。

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编辑：jq