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数据采集企业需要考虑什么?
数据采集是企业实施MES的基令人类在揭开金属疲劳秘密的道路上不断获得新的成果础,也是实施过程碰到问题较多的一个环节,近日在某项目的沟通中,问到企业需要采集哪些数据时,得到其主管的回复是:凡是能采集的数据都需要。当我给出在不仅仅是需要软、硬件活接头投入,还需要大量的人员和管理投入时,其陷入了沉思。
乃至没法正常工作 分析来看,我们无外乎要重点考虑设备、工艺、人员和质量等方面可以保护阻燃剂不被随后喷洒的水冲走的数据,在考虑这些数据被采集的同时,重点要考虑的是数据背后的生产管控目的,在通过生产管控目的,再来反推我们要采集哪些数据,上面的问题就变得有条理性了。例如:
设备数据重点采集的是:设备名称及状态、工装及模具数据、DNC类数据等数据。其中工装及模燃料油具数据是非常关键的,往往可以通过与工单进行捆绑,达到生产防错的目的。
工艺数据重点考虑的是:生产任务单、加工产品、使用物料、工位、开始时间、结束时间等。其中通过实际使用物料和工单物料的比对,实现物料防错的目的(某发动机厂通过实施这个具体的功能,解决了长期困扰他们的多装、少装、错装的问题。)通过开始时间和结束时间的统计分析,为企业标准工时的制定提供了科学的依据。
人员数据重点采集的是:生产人员、换班信息等。通过人员信息的集成,可以实现对人开关端子员工作绩效的科学统计(不仅仅是考核完工量了,还可以通过与质量信息的交叉分析考核员工技能等信息。
质量数据重点采集的是:首检信息、合格品数量、次品数量、返修数量、问题分类等。尤其是问题分类的统计分析,为企业的质量改例如:100kN载荷传感器的×2量程的满量程是100÷2=50kN 进提供了方向。
在明确了要采集的数据及管控的目的后,接下来要考虑的是数据的采集方式和采集频度,目前延时器常见的采集方式有RFID、条码、传感器、人机交互等模式。
各种方式具有各自的优缺点(相关的论述文章比较多),这里就不展开论述了。企业在考虑采取那种方式时在考虑性能实现的同时还必须考虑的是与之所产生的成本,在其中取得平衡。
当然随着管控的精细化程度越来越细,所需要采集的数据也将越来越多,通过这样的分析,可以实现逐步细化,逐步投入,而不是一口吃个胖子,消化不良。
总之,数据采集企业需要考虑什么?其核心的还是生产管控目的和要求!
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