两化融合后设备运行效率管理提升的思考

    为了进一步加快公司智能制造转型升级的步伐，落实公司“生产自动化、管理信息化、工作精益化”三化工作要求，通过有效掌握设备的运行状态，用客观数据实时分析设备综合利用率，为公司工作效率提升提供管理决策数据，为公司数字化车间建设打下基础。公司于2016-06-08下发〔2016〕147号文件《关于下发设备管理系统项目任务书的通知》，按该项目文件要求，第一阶段完成机加车间42台设备联网工作，搭建平台，作为后续工作开展示范点。

机加车间作为首个试点部门，MDC设备在线管理系统于2016-07-12T11：00部署完成并开始了第一批联网设备的数据采集工作。由于现场设备型号多样，有些设备系统较早，无法实现基于网卡模式的数据采集。实际部署实施中，有24台设备采用硬件采集的方式，采用网卡采集数据的设备仅有18台，占比仅为42.86%.而基于硬件采集的机床在MDC设备管理系统中能采集的数据非常有限，大多只能采集开关机、是否运行以及是否有报警等信息，并不能完全反映数控机床具体的加工程序信息、加工参数以及报警信息内容。MDC设备在线管理系统的成功部署上线，也标志着公司的两化融合正式进入实施环节。

1  基于设备在线管理系统的数据分析

经过半年多的持续数据分析，机加车间2017年设备运行效率得到一定的提升，取得成效的主要措施局限于车间内部员工积极性的调动及班组长对已定生产计划的合理分配。车间的42台设备平均运行效率持续稳定在62%左右，较未实施设备在线管理系统分析的试运行数据53.4%提升了8.6%.但是车间的机床运行效率整体不高，运行效率达到65%以上的机床仅有1/3.机床平均运行效率已经连续几个月提升效果不明显。

通过数据的分析总结发现，有一定量的批次零件加工时机床的运行效率偏高，比如CTX310-31机床，连续2周加工同一批次同一工序的零件，辅助时间很短，机床运行效率高达89.8%；而当运行时间比装夹等辅助时间还短时，即便操作者24 h不间断作业，设备的运行效率也不足50%，比如XKNC-202机床本月连续几周都不能达到50%，分析每周加工的零件发现，零件单工序加工时间不到2 min，而装夹零件、确认尺寸、启动程序等辅助时间却不只2 min。针对单件生产模式的机床运行效率我们也进行了测试，车间调整专门用于加工工装夹具的机床，2人轮班负责1台机床，任务量饱满，实际的加工效率却只能达到48.60%.可见，增加零件的加工批次数量及实际加工时间、缩减辅助时间是提高机床运行效率的关键。

2  影响设备运行效率的原因分析

为了进一步有效发挥设备在线管理系统的作用，本文从人、机、料、法、环、测这6方面分析影响设备运行效率的因素。

2.1  人的因素

高技能人才不足。机加车间目前在线监控的设备主要是机加1班的部分设备和机加2班的设备。2个班组共有员工76人，中级技师及以上人员仅有7人。从事一线的高技能人才不足8%，现场人员技能水平不高，应对当前多品种小批量快速编程校车的节奏，致使生产的辅助时间比实际零件加工时间还长。此外，目前车间的生产模式是1人负责两三台机床，频繁地校车导致操作人员不能兼顾2台设备的效率也是当前面临的主要难题。

2.2  机器设备因素

机床老旧失修。机加车间当前的机床80%都是10年以前购置的，监控的42台机床中，最新的机床也已经至少连续工作3年以上。目前公司采用以生产计划为主导的考核模式，导致机床从购买调试好就没有进行过正规的保养和必要的定期维护检修。机床的故障率较高，很多机床处于“带病”工作状态，不能适应当前的数字化软件编程自动加工，机床精度低，需要人工干预才能满足零件的质量需求，比如33号机床某月就一直处于维修状态，且机器太旧无合适的维修配件。

2.3  刀具辅料因素

辅料准备不足，缺乏系统管理。目前车间使用的刀具只能通过物资供应部来采购，刀具的需求没有经过专业的人员分析预测，导致现场经常出现零件马上要加工却没有合适的刀具。现有的库存刀具不能满足加工需求。新申请采购至少需要等待1周以上，且由于缺乏必要的数据维护和技术支持，买来的刀具是否好用、耐用以及能否满足实际加工的需求，目前尚无有效的管理机制。

2.4  方法因素

加工方法不明确。当前的技术文件只规定了工艺流程，比如车削成型、铣削成型A、铣削成型B等，但是对于具体需要加工哪些内容，要用什么刀具、夹具等关键操作细节却只字未提，即便有，也是自制工装，导致现场加工只能依靠操作者自己想办法。技能的参差不齐导致实际零件的产出效率不高，不能兼顾到机床的利用率。

计划考核不合理。由于缺乏必要的基础数据及信息化管理手段，目前的车间生产计划都是由科研生产部根据市场需求，人为拟定计划并考核，计划的下达及考核偏离了车间的实际加工能力，导致部分机床工作任务堆积而部分机床没零件可加工，机床的利用率从源头上被制约。

2.5  环境因素

条件恶劣。机加厂房属典型的简易厂房，尤其是1月份昼夜温差有十几度，在如此大的环境温差下，数控机床的精度一致性会受影响，尤其是5轴等高精密机床，缺少恒温环境，直接导致很多零件加工后不能满足最终的尺寸需求。有些零件加工时合格，出车间检测时却超差不合格，也是受温度影响所致。

质量要求高。以前加工零件只要尺寸符合零件要求，刀具加工痕迹等外观因素不作为质量要求。如今外观要求比以前更高、更严，而机床的环境却日渐恶化，人员的技能也跟不上质量的要求，返工、返修等现象经常发生。

2.6  检测测量因素

检测方法手段落后，效率低。当前车间的零件检测还停留在20世纪80年代的游标卡尺、千分尺等原始的检测设备和方法上，对于卡尺无法检测的大多程序或刀具，缺乏有效的数据依据。当前的封样、检验还都是人工填写纸质单据，占用了大量的劳动时间。针对不能确认的尺寸，还需要协调处理，这些都大大降低了机床的执行效率。

3  改进建议

鉴于此，为了进一步提升车间的设备利用率及生产效率，建议做好以下几点改进。

3.1  加大车间技能人才培养力度

提升技能大师工作室的价值：将培养高技能人才纳入大师工作室的考核中，切实提高生产一线高技能人才的占比。

3.2  建立逐年淘汰更新设备的机制

工欲善其事，必先利其器。数控机床只是零件的加工工具，提高设备利用率的本质是要提高生产效率，逐步淘汰产能落后的机床，更新高效的机床，这样才能使其发挥更大的价值，提升整体竞争力。

3.3  强化工艺基础研究

建议增加工艺人员的数量，尤其是基础技术研究人员的数量，重点研究影响生产效率的刀具、加工方法、加工夹具等具体的基础技术，建立基础数据库，逐步实现技能知识的标准化。

3.4  强化以产能指导计划

虽然生产计划需要以市场为牵引，但是合理的预判和归类可以有效避免当前的单件突击战，1天几十个批次急件缺件的被动局面。只有变被动为主动，我们的生产准备和技术准备才能跟得上节奏，否则永远都是准备不足。

3.5  引入先进、高效的检测手段

采用自动检测、电脑记录检测数据等先进、高效的检测手段，缩短工人首件封样确认的时间，提高机床的运行效率。

然而执行上述改进，需要公司各部门的系统策划与配合，有些还必须借助信息化软件、数据分析；有些则需要配置足够的人力，发挥主观能动性从零开始摸索。智能制造是未来的趋势，我们首先需要积累数据，研究数据，将数据转化为知识，再将知识转化为模型，最终才有望形成关键工厂资产，成就制造型企业的核心竞争力。

————————

作者简介：曾正群（1971—），女，主要从事技术改造相关项目管理工作。

〔编辑：刘晓芳〕