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過程控制的革命性劇變:知識系統提高用戶的業績

http://m.sctbjc8881898.com 2015年09月19日        

    分散控制系統,或簡稱DCS,在20世紀70年代進入市場;它的出現,在當時具有劃時代意義,令我們在運營上獲得了相當的收益。DCS在20世紀90年代經過更新換代,發展成為成本更低的開放式系統,使我們的贏利能力再創新高,其成績可謂有目共睹。但是,隨著DCS技術趨于成熟,工廠運營能力處于停滯不前的狀態。我們開始尋求技術上的再次突破,期望更高的運營能力和收益。 

     目前,這個突破已經出現。在過程工業,我們稱之為過程知識系統,或者是“知識管理”或“協同制造”系統等等,名稱并不重要,重要的是它取得的成就。

   真正的過程知識系統有兩大特征是DCS無可比擬的。首先,過程知識系統可獲取整個工廠的人員信息,并利用該信息將企業的生產能力提高到更高水平。其次,過程知識系統是綜合性的。它不僅負責工廠生產過程的管理,而且涉足整個工廠的所有相關業務。

   和DCS相同之處是:過程知識系統能在今后幾十年內,使工廠的生產能力和效益有突破性的提高。和DCS的不同之處是:它所發揮的作用將遠遠超出制造和生產過程控制的范疇。過程知識系統使操作人員能有更大的用武之地,使資產發揮更大作用,使業務更加便捷,使整個工廠的綜合實力達到新的水平。

   這里有一個形象的比喻來說明過程知識系統的功用,即想像一下市場營銷人員是如何利用銷售數據的。銷售人員通過跟蹤和搜集人口、地域、消費者的消費行為等方面的數據,進而了解如何吸引和留住更多消費者。同樣,過程知識系統通過搜集并整合不同來源的數據,分析工廠的生產、管理和經營狀況,從而統覽全局,直接提出適當的措施,或者提出謹供參考的方法。

   這并非空穴來風。工廠的最大潛能其實有賴于一系列紛繁復雜、但又非常具體的各種關聯中,這些關聯可歸納為幾大要素:設備運行狀況或效率、操作人員或經營管理人員工作效率、生產工藝性能和經營管理工作靈活性等等。單獨的優化這些要素當然能使工廠的經營業績會有所改觀,但是,共同優化所有這些要素才真正能顯著提高工廠的經營業績。

   過程知識系統的第一個基本原理是,它將來自整個工廠的不同信息源集成在一起。這些信息源包括過程知識系統自帶的控制系統、設備維護用的CMMS(計算機控制的維護管理系統)、企業所需的ERP(企業資源管理系統)和HR(人力資源)、訪問控制、MES(制造執行系統)或全廠調度優化、SCM(供應鏈管理)和其它系統。這些系統都是為生產制造過程服務的,中央控制由DCS負責。目前每個單一系統各司其職,滿足某些特定人員的要求,使各自在工廠內分管的相關業務達到最佳狀態。

   事實說明,采用從外到里、僅僅依靠DCS的方式,效率并不是很高。用戶需要的是帶有過程知識架構的DCS-----也就是過程知識系統,它超越了DCS的傳統功能,將整個工廠的所有相關業務集成在一起,對它們進行綜合管理。

   過程知識系統的第二個基本原理是,它利用工廠內外專業人員的知識發揮作用。這些知識用來開發監視和挖掘不同來源信息的模型,檢測和預測事件,報告甚至直接采取措施。這樣,過程知識系統改變了操作人員和其它人員的工作方式,改變了他們查看生產過程和工廠其它數據的方式,也改變了他們和這些數據實現互動的方式。在由過程知識系統管理的工廠內,操作人員可以隨需、隨時、隨地獲得所需信息,提出相應措施并預測結果。

   下面有一個例子,介紹了過程知識系統如何排除猜測,執行一個全新的生產計劃。當新產品定型后,生產計劃送入工廠的過程知識系統內。系統通知與產品生產有關的調度人員、操作人員、技術人員和管理人員,開始記錄生產過程中每道工序內所作的動作。當第一個產品下線后,實驗室技術人員對該產品進行檢驗。如果首次生產給產品留下瑕疵,團隊成員會察看生產過程中出現的重要報警和事件的紀錄。例如,生產設備如果出現故障,能夠得到及時修理,然后團隊能夠組織第二次生產,使生產出的產品達到更好的效果。

  過程知識系統本身包含了多種先進技術。從表面上看,過程知識系統具備的信息管理能力是人們熟悉和常見的,即計算機技術、通信技術和互聯網技術等等。但是,這些并不能獨自生成、獲取或者嵌入過程知識,這也是為什么采用由外到里的方式,是無法創建過程知識系統的原因。真正的過程知識系統使由信息管理與其它更為深遠、以知識為基礎的多種技術結合而來,包括模型控制與優化、仿真、調度、異常狀態管理、無線技術、檢測和應用程序等等。這種組合,其形式完全適合工業發展的需要。

  工廠的經營業績能否一天24小時一年365天始終保持最高水平?過程知識系統的出現,使我們離這個目標更近了。過程知識系統讓最需要信息的人員,在最適合的時間內,得到最正確的信息,做出最好的決策,發揮最有效的作用。它將實現DCS所不能實現的目標,使工廠的經營業績再創新高。

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