作者：Infor大中國(guó)區(qū)及韓國(guó)商業(yè)咨詢高級(jí)總監(jiān) 鹿崇
自2020年肆虐至今的新冠疫情,不但給全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大動(dòng)蕩,也給食品和飲料制造商帶來(lái)更大挑戰(zhàn)。消費(fèi)者需求波動(dòng)、某些領(lǐng)域的供應(yīng)瓶頸和成本上升等等因素都匯聚在一起,真可謂禍不單行。尤其是安全召回,始終是制造商面臨的最大挑戰(zhàn)之一,事實(shí)證明,其成本和風(fēng)險(xiǎn)都很高。
而且,新冠病毒還帶來(lái)了新的關(guān)注點(diǎn),即生產(chǎn)工廠內(nèi)的人和病原體的感染風(fēng)險(xiǎn)。
在食品安全至上、品牌聲譽(yù)為王的世界里,安全召回即使一次也都太多了。而先進(jìn)的資產(chǎn)管理和維護(hù),則可以為企業(yè)大大降低這種風(fēng)險(xiǎn)。
提高自動(dòng)化程度,降低風(fēng)險(xiǎn)
隨著工業(yè) 4.0的快速部署,制造業(yè)全面走向數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是大勢(shì)所趨。然而,目前很多工廠仍然使用電子表格形式的傳統(tǒng)人工處理流程來(lái)進(jìn)行企業(yè)的設(shè)備維護(hù)計(jì)劃,這隱藏著巨大的風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)檫@會(huì)讓食品公司很容易出錯(cuò),面臨不必要的停機(jī)和成本,以及冗長(zhǎng)的合規(guī)流程。
食品生產(chǎn)設(shè)施的自動(dòng)化程度差別很大,自動(dòng)化程度越低,人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)就越大,從而導(dǎo)致停機(jī),面臨安全風(fēng)險(xiǎn)和浪費(fèi)。通過(guò)采用預(yù)測(cè)性或指導(dǎo)性的方法進(jìn)行資產(chǎn)管理和維護(hù),實(shí)現(xiàn)高水平的自動(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能化,可以大幅降低這類風(fēng)險(xiǎn),盡可能減少召回,最大限度地提高企業(yè)的聲譽(yù)和利潤(rùn)。
大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
部署在所有機(jī)器和生產(chǎn)線上的傳感器都有助于提供實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)所需的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史和第三方信息相映射,從而迅速做出明智的決策。
使用傳感器進(jìn)行精細(xì)粒度的深度分析是非常有價(jià)值的。例如,在某些機(jī)器上,可以通過(guò)監(jiān)測(cè)振動(dòng)來(lái)探測(cè)軸承在多大程度上從圓形變?yōu)闄E圓形(這會(huì)影響設(shè)備部件的可靠性),從而預(yù)測(cè)出故障點(diǎn)。
但企業(yè)資產(chǎn)管理與維護(hù)的最終目標(biāo)并不只是提高整個(gè)生產(chǎn)線的整體設(shè)備效率(OEE,Overall Equipment Effectiveness)。例如,產(chǎn)品中因有可能含有金屬污染物而被召回的事件并不少見。一般來(lái)說(shuō),這種召回就相當(dāng)于機(jī)器故障,在理論上存在批次受損的風(fēng)險(xiǎn)。但問(wèn)題在于,機(jī)器深度分析結(jié)果通常是在一天結(jié)束時(shí)收集的,而不是實(shí)時(shí)收集,這導(dǎo)致了滯后,這種滯后很快就會(huì)帶來(lái)瓶頸問(wèn)題,并給企業(yè)聲譽(yù)和物流帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。
當(dāng)有可能出現(xiàn)新冠病毒或者其他病毒和細(xì)菌污染時(shí),提高自動(dòng)化程度肯定會(huì)減少車間的工作人員,從而降低這種風(fēng)險(xiǎn)。同樣,通過(guò)整理來(lái)自溫度掃描儀和圖像識(shí)別的數(shù)據(jù)也會(huì)有所幫助。這些深度分析結(jié)果可提供顯示感染跡象的操作人員的數(shù)據(jù),因此更有機(jī)會(huì)來(lái)降低這種風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),預(yù)測(cè)性維護(hù)軟件可以確定合適的清洗間隔,以最大限度地降低污染風(fēng)險(xiǎn),但避免不必要的清洗,以避免影響機(jī)器的使用壽命。
通過(guò)實(shí)時(shí)整理深度分析結(jié)果并預(yù)見故障(如果在一天結(jié)束時(shí)再進(jìn)行整理,損壞有可能已經(jīng)造成),制造商就能及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常,避免出現(xiàn)致命的大問(wèn)題。
維護(hù)4.0(Maintenance 4.0)
維護(hù)4.0是工業(yè)4.0的一部分,專指企業(yè)資產(chǎn)的智能化預(yù)測(cè)性管理與維護(hù)。維護(hù)4.0采集“數(shù)據(jù)湖”存儲(chǔ)庫(kù)中的傳感器讀數(shù),應(yīng)用算法和分析來(lái)準(zhǔn)確理解設(shè)備出現(xiàn)抖動(dòng)或者失敗的原因,確定怎樣糾正問(wèn)題,所有這些都是在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行的。這種方法利用深度分析的結(jié)果,來(lái)建議維護(hù)人員采取哪些措施來(lái)避免資產(chǎn)故障。
從反應(yīng)式維護(hù)(曾被認(rèn)為是最簡(jiǎn)單的方法,但從長(zhǎng)期來(lái)看通常是最昂貴的方法),到基于條件的預(yù)測(cè)性策略的轉(zhuǎn)變,是提高標(biāo)準(zhǔn)和擴(kuò)大市場(chǎng)份額的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。
這種實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題的能力確保了食品生產(chǎn)廠的平穩(wěn)運(yùn)行,降低了浪費(fèi)、污染和停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。
融合模型
數(shù)字化轉(zhuǎn)型見證了IT、運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)的融合,實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)性而非反應(yīng)性的模型,最大限度地降低了召回風(fēng)險(xiǎn)。
OEE通常是早期維護(hù)解決方案的最終目標(biāo),與此相比,深度洞察和分析更能提高可靠性和性能,并最終提高安全標(biāo)準(zhǔn),為整個(gè)食品行業(yè)展示最佳實(shí)踐。
鑒于新冠疫情爆發(fā)后整個(gè)食品行業(yè)的變化,沒(méi)有人敢拿自己的聲譽(yù)和利潤(rùn)冒險(xiǎn)。有遠(yuǎn)見的食品企業(yè)在尋求保護(hù)他們所服務(wù)的客戶和他們的品牌聲譽(yù)時(shí),認(rèn)識(shí)到了維護(hù)4.0方法將給他們帶來(lái)光明的前景。
轉(zhuǎn)變思路,尋找和使用合適的IT解決方案管理工業(yè)設(shè)備,確保其高效運(yùn)轉(zhuǎn),成為企業(yè)尋求新增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素,也是面對(duì)目前及未來(lái)挑戰(zhàn)的有效對(duì)策。
關(guān)于作者
鹿崇先生現(xiàn)任Infor大中國(guó)區(qū)及韓國(guó)商業(yè)咨詢高級(jí)總監(jiān)。他在企業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域有超過(guò)15年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。鹿崇先生自2003年1月加入Infor至今。加入Infor之前,他曾在KPWOOD公司任系統(tǒng)工程師、SSA上海公司任職商業(yè)顧問(wèn),還曾在迅達(dá)電梯擔(dān)任過(guò)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。鹿崇先生畢業(yè)于清華大學(xué)管理信息系統(tǒng)專業(yè)。
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