lineside系统如何对工业4.0做出贡献

在今天的市场竞争中，整个供应链的数字化转型至关重要。因此，任何数字化制造战略都必须与整个价值链战略相联系。数字战略可以利用物联网（云）网络、智能机器、人工智能、自动化、大数据预测和规定性分析等技术来实现目标.

如今，世界各地的组织都在使用它们的大量数据来解决问题，并不断改进运营。挑战在于有效地从运营中提取正确的数据，并建立分析，提供有价值的反馈来推动改进.

lineside系统是这种数据提取过程可用的数字工具之一。一些专业线路系统供应商与制造商合作，提供这些系统、专业知识、硬件和软件。lineside系统无疑给那些使用它们的人带来了许多优势，将它们视为使用数据推动改进和领先于竞争的关键推动者。

 

导言

对新技术和数据管理的资本投资必须确保可接受的投资回报，因此应基于改进战略和具体的业务改进目标。例如，工业4.0的努力是由集团运营战略和由此产生的特定站点的数字战略来支持的。

未来的工厂将是高度自动化的，主要是机器人，拥有智能机器，广泛使用大数据分析和智能反馈回路，并且效率很高。人机界面(HMI)将被用来驱动效率和最高质量水平。完全手动的过程最终会消失。

原始设备制造商设计生产设备和集成的、连续的生产线，以满足他们的制造客户的需要。在快速数字化的世界中，现代生产线提供了最先进的PLC控制系统，设备中已经内置了高水平的基于传感器的状态和操作性能监控。

然而，操作数据需要从机器或生产线控制系统中提取与其他系统集成，例如MES或ERP系统，以及为进一步分析提供正确的数据。一旦从操作设备中提取数据，有效的分析和使用就至关重要。通过确保提取正确的数据，抵消了安装lineside系统的成本。 毫无价值的数据只会堵塞系统，造成不必要的工作。一旦有了最相关的数据集，就可以对它们进行分析或输入其他系统，以提供更有效的业务管理或业务改进。与改进战略相关的关键绩效指标(KPI)相关的数据将导致最有效地使用大数据。

 

 

Lineside系统是做什么的

首先，一些移动线路边系统解决方案允许安装传感器，以提供来自生产线或机器的临时数据。 这些系统用于在短时间内提取数据，试图确定与重点改进举措或初始损失和废物分析有关的具体问题。 这些数据将提供问题的证据和有效的根本原因分析所需的数据。 一旦问题得到解决，它就提供了改进的证据，也许还突出了进一步改进的机会。

某些线侧系统可以永久安装在一台机器上，在一个过程中，以监测持续的性能，并进行分析以改进。 最广泛应用的lineside系统是当安装到整个生产线。 这类系统将为整个线路提供操作数据，并允许实时测量和分析线路数据，以确定正在进行的OEE级别，例如，数据可以为整条线提取，也可以只为特定的机器或进程提取。 Lineside系统通过云提供实时数据，这允许在车间一级对操作员（或生产主管和/或经理)进行实时分析和报告）。 大多数线路侧系统还允许将操作参数内置到分析包中，以便与实际线路输出进行比较。 这些比较可以描述为团队和经理的可视化仪表板。

Lineside系统提供关键的操作数据，用于：

• 损失和废物分析
• 短间隔控制练习
• 大型工艺改进项目
• 日常业务会议
• 日常问题解决
• 预测或指令性数据分析

 

 

再加上lineside系统中涉及的物理机器传感器硬件和数据收集系统，这些供应商还开发和安装分析软件，以便进行有效的数据分析、与标准的比较和定制的仪表板设计。 因此，lineside系统通过提供数据、分析和仪表板来生成线性能的数字视觉图形和管理人员和团队的改进行动，在视觉管理工作中起着至关重要的作用。 然后，该组织可以将数字板定位在战略位置，以便团队和经理实时监测业绩。 操作限制和标准内置在图形中，并内置预先确定的触发器，以帮助团队保持在操作标准范围内。 它们还将能够查明消极趋势，并在超出任何不可接受的限度之前作出反应。

许多组织正在与线边系统专家或供应商建立关键的伙伴关系，他们正在填补机器控制系统之间的空白，并为分析和可视化仪表板提取关键数据。

 

Lineside系统如何与TRACC集成

目前版本的TRACC一体化改进系统是指使用lineside系统协助数据收集和分析，以持续改进工作。 已在业务调整、重点改进和视觉管理核心预算资源中心建立了具体的参考资料。

在运营协同中，lineside系统协助提供技术解决方案，这些方案可以添加到现有的生产设备或线路中，以支持现场改进过程。 组织必须考虑未来的技术要求，以提高数据的完整性和可访问性，例如，对于制造执行系统，并记录这些要求。Lineside系统是这个数据完整性改进过程的一部分。

当一个组织建立日常业务审查会议时，lineside系统将提供审查和分析绩效所需的实时数据，并允许有效的问题-在DOR级别解决问题。 如果有必要运行一个短间隔控制(SIC)练习，线边系统将提供数据，仪表板和分析，以进行一个有效的SIC。

如果操作需要运行损失和废物分析，lineside系统提供了一种有效的方法来测量和量化损失。 一旦实施了改进行动，它们就可以通过改进的输出数据来确认积极的影响。

组织还必须考虑将物联网用于网络站点、生产线，并比较运行数据的性能。 lineside系统通过其基于云的系统具有这种网络能力。 综合分析软件和数据共享对于小组的成功以及最佳做法和相关业绩改进的内部基准制定至关重要。 最大限度地提高工厂的实时数据采集和处理能力，将数据输入物联网网络，并确保整个集团都采用数据分析。 这将创建自动控制反馈回路，以优化所有工厂的生产输出。

当涉及到有重点的改进和运行特定的操作改进项目时，lineside系统提供了一个工具来管理DMAIC过程的元素；具体来说，在收集机器数据（测量)、进行根本原因分析(分析)的分析，然后在实施解决方案以衡量预期的影响(实施和控制)之后实时跟踪数据）。该系统还可以为团队中的日常问题解决练习和日常操作会议中的分析提供数据。最重要的是，lineside系统提供了分析和有效解决问题所需的数据。

在可视化管理最佳实践中，可视化机器数据意味着识别性能信息对生产线或团队KPI至关重要的过程或机器。如果操作希望以数字方式显示此性能数据，则线边系统提供关键启用工具。

仪表板应在整个现场实施，KPI应在接近实时的情况下进行监测。lineside系统为特定KPI提供实时数据，相关软件可以为特定KPI构建可视化仪表板。 这是支持改进战略的关键环节。

 

结论

最后，该组织应审查扩大的制造系统体系结构，其中现在包括一个工业物联网(IIoT)平台和系统，如lineside。 高级业务管理人员应就需要哪些新技术和新功能与信息技术领导人联络，以加强生产线和网站之间的协作和整合。 这种方法允许他们利用智能机器和先进分析的能力，提供改进机会，并在生产价值链中获得竞争优势。