收集有用信息

许多公司的生产控制系统效率低下，因为他们没有足够的生产过程信息来改善操作。他们不知道需要在哪些方面进行流程更改才能对生产效率和产品质量产生积极影响。因此，关于他们的生产过程、控制系统如何运作、资产健康状况和人力资源如何影响生产效率以及产品质量的详细信息是完全未知的。MES(制造执行系统)级别的应用程序可以解决这些问题，从而提高生产效率，减少停机时间，同时提高产品质量。所有这些因素都会影响公司的业绩底线。

数据本身是无用的

相当多的公司在收集生产数据并将其存档到数据库方面做得很好;然而，他们没有正确地分析数据，以提取其中包含的有用信息。数据分析是关键!

有时，这就像监测关键工艺参数(例如温度)的趋势图一样简单，并观察与预期标准的偏差。通常，分析的要求要高得多。您可能需要查看在不同的生产运行期间收集的相同变量。在这里，您希望摆脱传统的基于时间的趋势，并将来自不同生产运行的相同变量覆盖在同一趋势图上。然后，我们可以开始专注于一致的生产性能和产品质量。

利用流程数据

从数据分析中提取的信息可以提炼为关键性能指标(kpi)。kpi是您的运营团队需要关注的关键流程/业务参数，以提高运营绩效。关键是为您的情况确定适当的KPI，收集和分析必要的数据，并生成在整个组织中共享的KPI值。这使得每个人都可以专注于使用这些实时指标来提高他们的表现。

为了产生有意义的kpi，通常需要对可用数据进行复杂的计算。数据可能驻留在许多位置(DCS、维护系统、ODBC数据库、ERP系统等)。您必须能够从所有来源检索数据以执行KPI计算。一些可以用来提高底线绩效的kpi的例子是:每批或生产运行的实际产量;每日产量;每批使用的总能量;每班、日、周、月的能源使用量;第一次质量百分比;整体设备效能(OEE);停机时间总结与原因代码; operator performance; percent of idle time and reason codes; and setup change times.

循序渐进法

以下是通过利用从生产操作中收集的流程数据来提高业务绩效的大纲:

1. 确定需要的kpi来推动底线绩效。

2. 从工厂周围的各种数据源(DCS、ODBC数据库、ERP等)收集所需的原始数据。

3. 进行分析，确定人员可以关注的问题领域。

4. 从所有数据源计算kpi。

5. 向能够推动运营绩效的人员展示kpi。

6. 使所有人员都能根据自己的信息需求轻松生成报告。

7. 对结果采取行动。

8. 衡量你行动的结果。

关键不仅仅是收集数据。关键是提取数据中包含的有用信息，以提高业务和运营的盈利能力。

鲍勃·瓦夫拉，梅萨国际的作家。西门子能源与自动化为本报告做出了贡献，该报告可在MESA网站上找到，www.mesa.org．

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