制造业历来是创新的温床。制造商始终追求更快的速度、更大的规模和更简单的运营，以优化生产，同时提高效率并降低成本。如今，制造业的竞争主要是与时间赛跑，并确保客户参与并满足客户对产品质量的期望。
要在动态市场环境中蓬勃发展并比竞争对手更快成长，制造商就必须利用实时数据进行快速决策。好消息是，在工业 4.0 时代，制造商有机会实时收集大量流程和生产数据，以优化质量、提高效率、减少设备停机时间并控制成本。
OEE 作为制造业 KPI —— 价值在哪里？
长期以来，减少浪费和提高 手机号码数据 流程效率的需求迫使制造商利用 OEE 作为性能基准指标。OEE 结合了三个关键指标——设备可用性、产量和质量——以准确评估特定设备或生产线的性能。
OEE 可以视为一组“最佳实践”指标，用于评估可算作实际生产的总生产时间。100% 的 OEE 分数意味着完美的生产，浪费最少，没有停机时间。
值得注意的是，公司并不需要利用 为您的客户创造社交时刻 实时数据来计算 OEE，因为该公式早在 20 世纪 60 年代末就已出现，远早于云计算或物联网传感器的出现。但是，当将实时数据纳入公式时，OEE 作为指标的价值将变得更具影响力。它可以帮助公司更清晰、更详细地观察 OEE。例如，工厂的车间经理可以通过实时数据收集和分析来监控生 墨西哥电话号码 产 和设备效率的每日、每周或季节性波动，以避免设备故障。
提高 OEE 的衡量标准——需要强大的数据基础设施
由于智能传感器、温度监测器和远程传感设备无处不在，它们可以实时将数据提供给 OEE 监测平台或 OEE 软件，供工厂管理人员评估，因此整理设备数据现在比以往任何时候都更加容易。由于传感器不再受限于物理网络，而且可以小到可以嵌入设备或产品中，因此 OEE 数据整理和监控效率不再局限于制造工厂的四面墙内。通过在设备上使用 IIoT 传感器，任何组织都可以通过随时随地收集数据并分析可用性和质量指标来有效地跟踪效率。
然而，生成的 OEE 洞察的质量和有效性在很大程度上取决于公司维护的数据基础设施类型。跨多个职能部门的孤立流程通常会成为数据集成和处理的障碍，导致分析效率降低和决策速度变慢。有效的实时 OEE 平台需要无缝连接到生产过程中涉及的所有职能部门和利益相关者。它还应标准化所有站点的数据收集和处理方法、术语和报告程序，以促进快速有效的决策。
公司需要建立有效的数据工程流程，以便从整理的 OEE 数据中获得有关制造绩效的丰富见解。借助强大的数据治理和持续监控的数据管道，公司可以推动 OEE 得分的小幅但显著的改进，最终可以转化为盈利能力和效率的大幅提升。
利用 AI 和 ML 促进 OEE
实时数据可以成为强大的催化剂，推动从车间到董事会会议室的可持续制造业增长。通过利用强大的 AI 和 ML 引擎，公司可以获得有意义的 OEE 洞察，这不仅可以增强决策能力，还可以帮助公司满足整个制造价值链中的各种要求，例如：
1. 通过统计过程控制（SPC）持续提高产品质量
AI 和 ML 可以分析 OEE 数据，对以最高产能运行的生产线和工厂进行分类，并区分产能过低的生产线和工厂。工厂操作员可以利用 AI 在 SPC 模块中设置自动警报，以通知质量管理和生产工程团队设备性能的明显偏差。这可以帮助公司避免数百万美元的生产时间损失。
2. 通过定期维护、维修和大修延长设备功能
通过将机器学习与预测分析，工厂操作员可以获得可操作且具有指导意义的见解，了解如何延长生产设备的使用寿命。由于实时数据的普及，围绕预防性设备维护的长期理论正在迅速改变。如今，公司有机会利用智能系统来确定设备何时需要维修或大修。
3. 重新校准生产计划绩效，以获得更好的进度准确性
几年前，单纯假设固定生产时间往往会阻碍整条生产线取得更大进步。如今，公司可以自由地利用人工智能来微调物料清单 (BOM) 上的生产时间，并检查其准确性。基于来自工厂车间的可行见解进行精确调度可以帮助制造商制定更灵活的生产计划，提高生产率并提高机器的利用率。
4. 实现更高水平的产品和流程可追溯性和合规性
基于 PLC 的监控工具和机器对机器 (M2M) 接口的创新使当今的公司能够获取关键指标和 KPI 的实时数据。例如，公司可以在一个综合仪表板中获取项目编号、工单详细信息、制造日期和时间。这使得可追溯性成为现代制造运营中最强大的方面之一。
展望未来，随着 IIOT、AI 和 ML 等技术在制造生态系统中越来越根深蒂固，工厂车间的运营经理有望实现前所未有的设备效率水平，同时提供更多更优质的产品。但通往未来的道路始于构建强大的数据核心，这将最终决定流程的成功。现在是利用数据作为竞争优势的时候了。