曾正群，李志虎

（貴州航天電器股份有限公司，貴州 貴陽 550009）

為了進一步加快公司智能制造轉(zhuǎn)型升級的步伐，落實公司“生產(chǎn)自動化、管理信息化、工作精益化”三化工作要求，通過有效掌握設備的運行狀態(tài)，用客觀數(shù)據(jù)實時分析設備綜合利用率，為公司工作效率提升提供管理決策數(shù)據(jù)，為公司數(shù)字化車間建設打下基礎。公司于2016-06-08下發(fā)〔2016〕147號文件《關于下發(fā)設備管理系統(tǒng)項目任務書的通知》，按該項目文件要求，第一階段完成機加車間42臺設備聯(lián)網(wǎng)工作，搭建平臺，作為后續(xù)工作開展示范點。

機加車間作為首個試點部門，MDC設備在線管理系統(tǒng)于2016-07-12T11：00部署完成并開始了第一批聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)采集工作。由于現(xiàn)場設備型號多樣，有些設備系統(tǒng)較早，無法實現(xiàn)基于網(wǎng)卡模式的數(shù)據(jù)采集。實際部署實施中，有24臺設備采用硬件采集的方式，采用網(wǎng)卡采集數(shù)據(jù)的設備僅有18臺，占比僅為42.86%.而基于硬件采集的機床在MDC設備管理系統(tǒng)中能采集的數(shù)據(jù)非常有限，大多只能采集開關機、是否運行以及是否有報警等信息，并不能完全反映數(shù)控機床具體的加工程序信息、加工參數(shù)以及報警信息內(nèi)容。MDC設備在線管理系統(tǒng)的成功部署上線，也標志著公司的兩化融合正式進入實施環(huán)節(jié)。

1 基于設備在線管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析

經(jīng)過半年多的持續(xù)數(shù)據(jù)分析，機加車間2017年設備運行效率得到一定的提升，取得成效的主要措施局限于車間內(nèi)部員工積極性的調(diào)動及班組長對已定生產(chǎn)計劃的合理分配。車間的42臺設備平均運行效率持續(xù)穩(wěn)定在62%左右，較未實施設備在線管理系統(tǒng)分析的試運行數(shù)據(jù)53.4%提升了8.6%.但是車間的機床運行效率整體不高，運行效率達到65%以上的機床僅有1/3.機床平均運行效率已經(jīng)連續(xù)幾個月提升效果不明顯。

通過數(shù)據(jù)的分析總結發(fā)現(xiàn)，有一定量的批次零件加工時機床的運行效率偏高，比如CTΧ310-31機床，連續(xù)2周加工同一批次同一工序的零件，輔助時間很短，機床運行效率高達89.8%；而當運行時間比裝夾等輔助時間還短時，即便操作者24 h不間斷作業(yè)，設備的運行效率也不足50%，比如ΧKNC-202機床本月連續(xù)幾周都不能達到50%，分析每周加工的零件發(fā)現(xiàn)，零件單工序加工時間不到2 min，而裝夾零件、確認尺寸、啟動程序等輔助時間卻不只2 min。針對單件生產(chǎn)模式的機床運行效率我們也進行了測試，車間調(diào)整專門用于加工工裝夾具的機床，2人輪班負責1臺機床，任務量飽滿，實際的加工效率卻只能達到48.60%.可見，增加零件的加工批次數(shù)量及實際加工時間、縮減輔助時間是提高機床運行效率的關鍵。

2 影響設備運行效率的原因分析

為了進一步有效發(fā)揮設備在線管理系統(tǒng)的作用，本文從人、機、料、法、環(huán)、測這6方面分析影響設備運行效率的因素。

2.1 人的因素

高技能人才不足。機加車間目前在線監(jiān)控的設備主要是機加1班的部分設備和機加2班的設備。2個班組共有員工76人，中級技師及以上人員僅有7人。從事一線的高技能人才不足8%，現(xiàn)場人員技能水平不高，應對當前多品種小批量快速編程校車的節(jié)奏，致使生產(chǎn)的輔助時間比實際零件加工時間還長。此外，目前車間的生產(chǎn)模式是1人負責兩三臺機床，頻繁地校車導致操作人員不能兼顧2臺設備的效率也是當前面臨的主要難題。

2.2 機器設備因素

機床老舊失修。機加車間當前的機床80%都是10年以前購置的，監(jiān)控的42臺機床中，最新的機床也已經(jīng)至少連續(xù)工作3年以上。目前公司采用以生產(chǎn)計劃為主導的考核模式，導致機床從購買調(diào)試好就沒有進行過正規(guī)的保養(yǎng)和必要的定期維護檢修。機床的故障率較高，很多機床處于“帶病”工作狀態(tài)，不能適應當前的數(shù)字化軟件編程自動加工，機床精度低，需要人工干預才能滿足零件的質(zhì)量需求，比如33號機床某月就一直處于維修狀態(tài)，且機器太舊無合適的維修配件。

2.3 刀具輔料因素

輔料準備不足，缺乏系統(tǒng)管理。目前車間使用的刀具只能通過物資供應部來采購，刀具的需求沒有經(jīng)過專業(yè)的人員分析預測，導致現(xiàn)場經(jīng)常出現(xiàn)零件馬上要加工卻沒有合適的刀具?，F(xiàn)有的庫存刀具不能滿足加工需求。新申請采購至少需要等待1周以上，且由于缺乏必要的數(shù)據(jù)維護和技術支持，買來的刀具是否好用、耐用以及能否滿足實際加工的需求，目前尚無有效的管理機制。

2.4 方法因素

加工方法不明確。當前的技術文件只規(guī)定了工藝流程，比如車削成型、銑削成型A、銑削成型B等，但是對于具體需要加工哪些內(nèi)容，要用什么刀具、夾具等關鍵操作細節(jié)卻只字未提，即便有，也是自制工裝，導致現(xiàn)場加工只能依靠操作者自己想辦法。技能的參差不齊導致實際零件的產(chǎn)出效率不高，不能兼顧到機床的利用率。

計劃考核不合理。由于缺乏必要的基礎數(shù)據(jù)及信息化管理手段，目前的車間生產(chǎn)計劃都是由科研生產(chǎn)部根據(jù)市場需求，人為擬定計劃并考核，計劃的下達及考核偏離了車間的實際加工能力，導致部分機床工作任務堆積而部分機床沒零件可加工，機床的利用率從源頭上被制約。

2.5 環(huán)境因素

條件惡劣。機加廠房屬典型的簡易廠房，尤其是1月份晝夜溫差有十幾度，在如此大的環(huán)境溫差下，數(shù)控機床的精度一致性會受影響，尤其是5軸等高精密機床，缺少恒溫環(huán)境，直接導致很多零件加工后不能滿足最終的尺寸需求。有些零件加工時合格，出車間檢測時卻超差不合格，也是受溫度影響所致。

質(zhì)量要求高。以前加工零件只要尺寸符合零件要求，刀具加工痕跡等外觀因素不作為質(zhì)量要求。如今外觀要求比以前更高、更嚴，而機床的環(huán)境卻日漸惡化，人員的技能也跟不上質(zhì)量的要求，返工、返修等現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生。

2.6 檢測測量因素

檢測方法手段落后，效率低。當前車間的零件檢測還停留在20世紀80年代的游標卡尺、千分尺等原始的檢測設備和方法上，對于卡尺無法檢測的大多程序或刀具，缺乏有效的數(shù)據(jù)依據(jù)。當前的封樣、檢驗還都是人工填寫紙質(zhì)單據(jù)，占用了大量的勞動時間。針對不能確認的尺寸，還需要協(xié)調(diào)處理，這些都大大降低了機床的執(zhí)行效率。

3 改進建議

鑒于此，為了進一步提升車間的設備利用率及生產(chǎn)效率，建議做好以下幾點改進。

3.1 加大車間技能人才培養(yǎng)力度

提升技能大師工作室的價值：將培養(yǎng)高技能人才納入大師工作室的考核中，切實提高生產(chǎn)一線高技能人才的占比。

3.2 建立逐年淘汰更新設備的機制

工欲善其事，必先利其器。數(shù)控機床只是零件的加工工具，提高設備利用率的本質(zhì)是要提高生產(chǎn)效率，逐步淘汰產(chǎn)能落后的機床，更新高效的機床，這樣才能使其發(fā)揮更大的價值，提升整體競爭力。

3.3 強化工藝基礎研究

建議增加工藝人員的數(shù)量，尤其是基礎技術研究人員的數(shù)量，重點研究影響生產(chǎn)效率的刀具、加工方法、加工夾具等具體的基礎技術，建立基礎數(shù)據(jù)庫，逐步實現(xiàn)技能知識的標準化。

3.4 強化以產(chǎn)能指導計劃

雖然生產(chǎn)計劃需要以市場為牽引，但是合理的預判和歸類可以有效避免當前的單件突擊戰(zhàn)，1天幾十個批次急件缺件的被動局面。只有變被動為主動，我們的生產(chǎn)準備和技術準備才能跟得上節(jié)奏，否則永遠都是準備不足。

3.5 引入先進、高效的檢測手段

采用自動檢測、電腦記錄檢測數(shù)據(jù)等先進、高效的檢測手段，縮短工人首件封樣確認的時間，提高機床的運行效率。然而執(zhí)行上述改進，需要公司各部門的系統(tǒng)策劃與配合，有些還必須借助信息化軟件、數(shù)據(jù)分析；有些則需要配置足夠的人力，發(fā)揮主觀能動性從零開始摸索。智能制造是未來的趨勢，我們首先需要積累數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，再將知識轉(zhuǎn)化為模型，最終才有望形成關鍵工廠資產(chǎn)，成就制造型企業(yè)的核心競爭力。