当信息的控制层和企业层联合起来,你会得到什么?全新的策略性产业信息。而控制工程师要扮演更重要的角色。
Mike Brooks, Chevron的全球产品改进技师,负责为Chevron在世界范围内的运营策划下一代的IT基层结构。他致力在技术方面以便让工程师融入行业价值的上升,而这种上升来自于从多作业领域中,捆绑数据和信息。“当我们走向未来,我们不断寻找在不同功能中信息的价值。”他说。当你分解出数据,与另一些功能中的数据结合,你已经获得了更多联系的价值——即商业价值。
IT主管和制造执行者不断地在工厂里寻找加以利用的“其他功能”。他们在寻找回顾和改进机器资源存在率和利用率来达到战略上的目的。对制造工程师来说,挑战和机遇不仅仅在于放松对已经掌握数据的控制,而且还要把握环境对于商业目标的重要性。
波士顿的Aberdeen集团的高级副总裁兼全球制造市场研究主管Writes Bharat Nair说:“优化资产性能可以达到经济效益的最大化—相对你已握有的资源,这种方法提供了最佳途径替股东盈利”。对企业控制工程网版权所有,控制数据的价值在于能够使其融入整个大环境。“温度、速度、进给,以及没有附加信息的物流,这些对于执行者来说都没有太多意义”Jim Shaefer, SAP的 xMII工具箱的产品经理说。商业信息可以被很好的解释清楚。“客户的满意度,品牌的管理和质量,这些统统被生产产品的设备影响”,西门子 SimaticIT市场经理Maryanne Steidinger说。
Chevron的努力在全球制造业趋势中非常典型。人们逐渐发现,机器和工厂的数据对企业竞争力和股东利益是最为必要的部分。所以,它正在被剥离出来CONTROL ENGINEERING China版权所有,建立一个新的,更动态的,有战略意义的关键绩效指标(KPIs)。掌握了这些方法的工程师,能够用一种全新的方法把产业需求和工厂底层需要结合起来。
KPIs= 可控智能
策略性KPIs是必要的方程式。借用这个方程式,可以将控制数据提升成为商业的组成部分CONTROL ENGINEERING China版权所有,这个变化可以通过这个概念上的方程式表示:摘要+整合+集合+标准化+融会=可控智能。 这个等式是仅仅是口头上的,不够清楚,还没有涉及到一个高度复杂的技术的挑战。但是它对于了解控制数据如何驱动商业决定,还是有用的。方程式分解如下:
■ 摘要—基于一个描述实质工厂设备和过程的模型
■ 整合—通过标准的制定,使运营更协调
■ 集合—数据要素的概括或以某种形式组合。
■ 标准化—确认一种类型(如,压缩机)中各个要素以及相同之处的数据因此可以进行比较即使,可以解释和参考。
■ 融合—把集合和标准化的数据带入商业/操作“环境”中(如,生产线能力=产量=利润边际贡献)
■ 可控信息—用于决策的信息。
每部分都极其重要,表现在技术供应商、标准组织、和公司项目小组(最常见)数千个小时的努力上,将诸如温度,压力等要素转换成为策略性KPIs指标。
Aberdeen在其9月的报告中确定同类最佳企业所用的最为重要的KPIs,“资源性能管理的基本要素”包括有:OEE,准时交货的百分率,产量,和资产效率。虽然资产性能管理(APM)常常狭隘地被看做以维护为中心的,Nair认为“这是个非常短视的看法”。Aberdeen的一系列关键的KPIs都是方程等式,如OEE=可用率x质量x性能;进一步细分每个乘数,变成:性能=理想循环时间÷实操作时间÷总产量。
有数不清的方案具有卓越的商业价值,举例说,高策略性的因素:如基于资产资源有效性的可供销售量,资产边际贡献,和损失概率。
至于IT基础结构的难题,通过控制层的数据分析,KPIs的发展是一种趋势。因此,控制工程师开始强制地把受监控的独立数据点看作在商业过程计算中有意义的信息,来推动其他人的工作,当然也包括他们自己。
控制工程师扮演商务经理的角色
Peter G. Martin博士,英维思战略投资的副总裁,说这个行业中的亏本的根本原因不全在于自动化和已有信息的孤立www.cechina.cn,而是组织的孤立。这种情况萌芽于不断增长的任务/功能专门化,及19世纪工厂模型的诞生,而且愈演愈烈。过分强调功能已经造成了整个行业的紊乱和无序。Martin声称,现在需要的是所有的受雇者都要认为自己就是“商业表现经理”
对于高级执行员,控制工程师,产品监管员,生产线和设备操作者,维护人员,基本上就是每个员工CONTROL ENGINEERING China版权所有,控制数据需要汇总,融入他们的实际生产中。有了这些数据能让他们更好的完成工作。Martin用一个动画来图示说明这个主题一个家庭主妇关闭自动温度调节器,告诉她丈夫说:“我关了这个加热的,一个月要节约325美元呢”
是什么把我们置于这种境地?老实说,真的很多。制造商每月都在增加,而供应的产品从该领域最佳解决方案,如企