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事实揭露 揭密真相
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通用设备资产管理实践案例通用设备资产管理实践案例 --设备能效提升利器,某大型装备制造公司创建于1989年,旗下拥有多家上市公司,同时拥有港机、海洋重工等未上市资产。目前,企业在中国长沙、北京、上海、沈阳、昆山、乌鲁木齐、娄底等地建有产业园,在印度、美国、德国、巴西建有研发制造中心,业务覆盖全球100多个国家和地区。

本项目在国家项目“基于工业互联网[1]的起重机数字化工厂网络化改造和集成应用”的整体规划下,根据该企业集团三现项目组的统一部署,本项目通过对车间智能电表的全覆盖,实现对设备OEE相关指标分析,来盘活企业资产、提高设备整体效率

项目概况

项目背景

该企业集团且作为一个集团性的公司,全国有8大事业部,30多个分公司,直接生产设备接近上万,对设备的使用效率事关到整个企业的效率,急需快速将设备接入平台,使得集团领导能够对设备的整体情况(包括状态:开机、待机、作业等;相关指标:开机率、作业率、瓶颈率、冗余率、尖峰率等)有充分的管控,提高设备效率。

项目简介

本项目要在短期内,对全集团接近上万台设备接入互联网平台,有以下难点和要求:

Ø 数量多:全国该企业一共有接近上万台设备需要接入。

Ø 时间短:要求三到四个月,完成98%的接入。

Ø 成本低:要求单台设备接入成本控制在两千以内。

Ø 现场情况复杂:设备种类多(下料、机加、焊接等各种工艺设备都有),型号多,还有大量的无控制器哑设备。

Ø 指标分析维度要丰富:要求从单台设备、到组织、到工艺等多维度,基于小时、日、周、月、年多时间周期进行全面指标分析。

Ø 技术难度大:为了对采集数据统计分析的准确度,单台设备的采集频率达到了秒级别,预估每天产生8.6亿条数据;

基于以上难点和要求,项目采用接入电流[2]的方式,对整个集团所有的设备进行统一接入,并采用电流AI算法,对设备状态进行智能识别、分析。

项目目标

项目基本目标

Ø 将该企业集团全集团所有近万台直接生产设备通过电表接入到平台。

Ø 对接入该企业所有设备进行状态分析,实现对设备生产情况进行管控。包括状态指标:开机、待机、作业等;生产指标:开机率、作业率、瓶颈率、冗余率、尖峰率等。

Ø 从组织维度、工艺维度多维度进行分析。

Ø 从小时、日、月、周、年多时间周期进行分析。

项目核心目标

Ø 提高设备OEE效率指标

Ø 提升整个集团的开机率和作业率指标。

Ø 在不增加设备的情况下,有效的提高集团的产能产出。

项目实施概况

生产是制造型企业的核心,然而,管理决策者往往因为多种原因远离生产现场,真实情况如一个黑盒,让决策者无从下手,企业越大,问题越突出。该企业便是典型,它分步在全国有8大事业部,30多个分公司,对于生产过程管控难度非常大。

参考文献