59、网络物理生产控制：技术赋能与数据分析的融合之路

网络物理生产控制：技术赋能与数据分析的融合之路

在当今的生产领域，如何实现高效、智能的生产控制是众多企业关注的焦点。通过智能关联收集的数据，对难以察觉的情况做出具有一定概率的预测，这种智能决策支持系统不仅在非生产生活中有所应用，在生产领域也具有巨大的潜力。如果生产计划者能够通过对当前和预期生产事件进行简单的实时可视化和解读，提高决策和信心水平，将为生产带来极大的益处。而实现这一愿景，离不开一些关键的技术推动因素。

生产控制决策支持系统的推动因素

• 网络物理系统（CPS）
  • 系统特性 ：“网络物理”概念的核心是将嵌入式系统与数字网络相结合，以监测物理过程。各种传感器和执行器构建了一个网络化的控制和调节工具基础结构，用于接近实时的数据处理。这种系统能够自主决策，并在一定程度上适应新的环境条件，已经在手机、现代飞机、核电站等众多领域得到应用。
  • 面临挑战 ：一方面，需要对现有系统进行有针对性的配置和进一步开发，以满足大量的特性要求；另一方面，要开拓更多的应用领域。
  • 智能工厂愿景 ：未来生产环境中大量使用CPS将为建设智能工厂铺平道路。在智能工厂中，客户订单将控制和触发生产过程及供应链，但员工在设计、安装、转换和维护日益复杂的网络物理生产系统中仍起着关键作用。这就需要新的辅助系统和多模态用户界面，与生产过程、机械设备和软件系统进行交互。
  • 智能对象与数据处理 ：CPS的数字处理可以通过传感器、执行器、识别和定位技术、信息处理和通信技术来实现。经过数字化增强的生产参与者可以被视为智能对象，它们构成了智能产品、智能数据或智能服务的基础。智能对象能够感知环境和条件，独立决策、传递信息并执行或刺激行动，为未来生产提供了全新的可能性。通过大规模数字化生产，实现了基于网络的生产状态全透明，这将极大地提高生产经理的决策能力。
• 快速移动互联网基础设施
  • 网络发展趋势 ：全球快速移动互联网基础设施将成为网络物理生产控制的另一个重要推动因素，它将取代生产中僵化的本地总线和WiFi网络。从无线局域网和移动互联网传输速率的发展来看，两者的曲线正在逐渐接近。如果趋势延续，第五代移动互联网将在未来几年内取代无线局域网。
  • 企业效益提升 ：利用快速移动互联网技术实现机器之间、机器与软件以及机器与人之间的通信，将使企业更加网络化和敏捷。
• 仿真软件中的自动模型生成
  • 应用目的 ：应用自动生成的制造系统模型是为了满足规划中对模型进行持续调整的需求，以反映车间的实际情况。自动模型生成旨在加速模型生成过程，提高仿真模型的准确性，这对于基于生成的模型提供决策支持至关重要。
  • 数据获取方式 ：自动模型生成基于生产的规划和反馈数据。数据可以通过生产数据采集（PDA）解决方案手动生成，也可以通过机器数据采集（MDA）表面自动从机器中获取。由于MDA能够实现机器与配套IT系统之间的自动接口，并能轻松跟踪干扰（如机器故障），因此更为可取。
  • 模型验证 ：大多数自动模型生成方法通过与实际反馈数据进行比较来验证和确认仿真模型，以确保其接近生产中的实际情况。

数据分析助力网络物理生产控制

在生产控制中，生产控制器常常面临难以回答诸如“我的订单当前状态如何？”或“我何时可以交付订单？”等问题，这主要是由于生产中占主导地位的IT系统环境中数据不一致和不正确，且缺乏自动纠正机制。目前，生产领域有许多支持系统，如企业资源规划系统（ERP）、生产计划与控制系统（PPC）和制造执行系统（MES）等。高级计划与排程（APS）系统作为PPC系统的演进，通过数学模型和改进的数据，试图更准确地预测未来生产状态，但仍存在一定的局限性。

为了实现网络物理生产控制，需要进行生产的数字化，以创建生产过程在配套IT系统中的数字影子。这一过程包括定义必要的数据来源、使数据可测量和可理解，并将所有信息源相互关联。之后，将现有的商业智能数据分析方法应用于生产，包括以下四个连续步骤：
1. 描述性分析
- 分析目的 ：通过分析车间和ERP或MES系统中的大量数据，了解过去发生的情况。
- 分析方法 ：使用描述性统计分析数据，根据预定义的标准找出与规范的偏差。在生产系统中，关注的参数包括处理时间、过渡时间或仓库库存等。
- 分析效益 ：该步骤的好处是提高生产透明度，降低劳动力和库存成本。通过关键绩效指标，描述性分析可以提供事件频率、劳动力成本、交付时间等详细信息。不同的目标群体可以通过仪表板或报告获得所需的信息，例如生产计划者需要全面了解所有流程，而机器工人只需要特定的工作计划或班次信息。
2. 诊断性分析 ：主要目标是识别生成数据中的模式，这些模式可以提供有关生产过程中重复机器序列或生产周期内季节性变化的信息。
3. 预测性分析 ：利用先前识别的模式进行预测。在日常生活中，天气预报和汽车倒车摄像头等都是预测的应用。在生产中，预测瓶颈情况或机器故障等还未广泛应用，但具有很大的潜力，可以帮助实现平稳的生产过程。
4. 规范性分析 ：为许多管理问题和决策提供支持，使企业能够在当今和未来的商业环境中做出量化和合理的决策。

在整个数据分析过程中，确保生产过程在IT系统中的正确和最新状态至关重要，需要不断检查“物理”车间层面和“网络”数字影子层面的一致性，并由相关人员执行建议的行动，以优化生产。

数据质量：网络物理生产控制的基石

高分辨率的数据库是数据分析各个步骤的基础，数据必须正确、最新、一致、完整且无冗余。然而，目前许多公司的数据质量并不理想，只有约19%的受访公司认为其数据质量和一致性良好。这使得数据管理对于公司，尤其是在增值方面，变得越来越重要。

为了满足预测和学习能力的要求，需要关注以下五个数据质量方面：
1. 数据量（Volume） ：通过智能传感器增加生产反馈数据的数量和质量，提高生产当前状态的透明度。这对应了大数据的第一个“V”，需要有效处理大量增长的数据。例如，食品制造商Zentis在其集装箱管理中实施RFID技术，改善了数据状况，实现了更好的规划数据、库存水平与客户需求的比较以及质量改进。
2. 数据速度（Velocity） ：利用新技术简化数据维护过程，提高规划和控制系统中实时信息的一致性。例如，通过集装箱上的集成摄像头（如伍尔特iBin集装箱），可以检测并自动将填充水平、数量和订单信息等传输到ERP系统，实现基于消耗的小零件实时交付。秤也可以通过网络直接与ERP系统通信，在合适的时间下单。这主要涉及大数据的第二个“V”，即系统响应速度的提高。
3. 数据多样性（Variety） ：使用启发式方法和过去的值来替代系统中存储的平均时间数据，以提高规划系统中过渡时间的准确性和数据质量。大多数公司目前使用的过渡时间值基于平均值，而基于过去值的可靠过渡时间更为必要，这对应了大数据的第三个“V”，即数据库的宽度。例如，德国汽车供应商Westaflex使用高分辨率的生产反馈数据监测模具加工机器，预测工具磨损和产品质量，从而启动预防性维护活动。
4. 数据一致性 ：通过概率函数自动完成和修复返回的生产数据中的不一致性。通过运行两次模拟，一次假设可用数据完全一致，另一次模拟机器故障，比较两次模拟的结果，确定数据不一致性的影响，并将其作为控制回路中的控制变量。
5. 数据准确性 ：确保数据的准确性是数据质量的核心要求，这需要从数据的采集、处理到存储的整个过程进行严格的管理和监控。

通过以上对技术推动因素、数据分析步骤和数据质量的关注，企业可以在网络物理生产控制方面取得显著进展，实现更高效、智能的生产。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了网络物理生产控制的主要流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(生产控制需求):::process --> B(技术推动因素):::process
    B --> B1(网络物理系统):::process
    B --> B2(快速移动互联网基础设施):::process
    B --> B3(自动模型生成):::process
    B --> C(数据分析):::process
    C --> C1(描述性分析):::process
    C --> C2(诊断性分析):::process
    C --> C3(预测性分析):::process
    C --> C4(规范性分析):::process
    C --> D(数据质量保障):::process
    D --> D1(数据量):::process
    D --> D2(数据速度):::process
    D --> D3(数据多样性):::process
    D --> D4(数据一致性):::process
    D --> D5(数据准确性):::process
    C --> E(生产优化):::process

同时，为了更清晰地展示生产控制系统的相关信息，我们可以列出一个表格：
| 类别 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 技术推动因素 | 网络物理系统、快速移动互联网基础设施、自动模型生成 |
| 数据分析步骤 | 描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析 |
| 数据质量方面 | 数据量、数据速度、数据多样性、数据一致性、数据准确性 |

通过以上的介绍，我们可以看到网络物理生产控制是一个复杂而又充满潜力的领域，企业需要综合考虑技术、数据和管理等多个方面，才能在激烈的市场竞争中取得优势。在未来的发展中，随着技术的不断进步和应用的深入，网络物理生产控制有望为企业带来更高的效率、更低的成本和更好的产品质量。

网络物理生产控制：技术赋能与数据分析的融合之路

描述性分析的实际应用案例

描述性分析在生产领域有着广泛的实际应用，通过对生产数据的深入挖掘和分析，能够为企业带来显著的效益提升。以下为您介绍一些具体的案例。

在服装行业，某公司采用了基于RFID的网络物理生产监控和控制系统。该系统通过在生产线上部署RFID标签和读写器，实时采集生产数据，包括原材料的入库、加工过程中的流转、成品的出库等信息。利用描述性分析方法，对这些数据进行统计和分析，公司能够清晰地了解每个生产环节的时间消耗、生产效率以及库存水平。通过分析发现，某些生产环节存在时间浪费的问题，公司及时对生产流程进行了优化，减少了不必要的等待时间，提高了整体生产效率。同时，通过对库存数据的分析，公司能够更好地掌握原材料和成品的库存水平，避免了库存积压和缺货的情况发生，降低了库存成本。

在电子制造企业中，描述性分析也发挥着重要作用。该企业通过对生产设备的运行数据进行采集和分析，包括设备的开机时间、关机时间、故障时间等信息，利用描述性统计方法，计算出设备的平均运行时间、故障率等指标。通过对这些指标的分析，企业发现某台设备的故障率较高，影响了整体生产效率。于是，企业及时对该设备进行了维修和保养，降低了设备的故障率，提高了生产的稳定性。此外，通过对生产人员的工作数据进行分析，企业能够了解每个员工的工作效率和工作质量，为员工的绩效考核和培训提供了依据。

诊断性分析在生产中的关键作用

诊断性分析在生产过程中起着关键的作用，它能够帮助企业深入了解生产数据中的潜在模式和问题，为企业的决策提供有力支持。

在汽车制造行业，生产过程中涉及到众多的零部件和复杂的工艺流程。通过诊断性分析，企业可以对生产数据进行深入挖掘，识别出生产过程中的关键因素和潜在问题。例如，通过对发动机生产数据的分析，发现某些批次的发动机存在功率不稳定的问题。进一步的诊断性分析表明，这是由于某个零部件的质量不稳定导致的。企业及时对该零部件的供应商进行了评估和调整，提高了零部件的质量，解决了发动机功率不稳定的问题。

在化工生产中，生产过程受到多种因素的影响，如温度、压力、反应时间等。诊断性分析可以帮助企业识别出这些因素之间的相互关系和影响规律。通过对生产数据的分析，发现温度和压力的变化对产品质量有着重要的影响。企业根据分析结果，调整了生产工艺参数，优化了生产过程，提高了产品的质量和产量。

预测性分析的潜力与挑战

预测性分析在生产领域具有巨大的潜力，但同时也面临着一些挑战。

在潜力方面，预测性分析可以帮助企业提前预测生产过程中的瓶颈情况和机器故障，从而采取相应的措施进行预防和解决。例如，在制造业中，通过对设备运行数据的分析，预测性分析可以提前预测设备的故障时间，企业可以在设备故障发生之前进行维修和保养，避免设备故障对生产造成的影响。在供应链管理中，预测性分析可以帮助企业预测原材料的需求和供应情况，优化库存管理，降低库存成本。

然而，预测性分析也面临着一些挑战。首先，数据质量是影响预测准确性的关键因素。如果数据不准确、不完整或不一致，将导致预测结果的偏差。其次，预测模型的选择和建立也需要专业的知识和经验。不同的预测模型适用于不同的场景和数据类型，选择不当的预测模型将影响预测的准确性。此外，预测结果的解释和应用也需要企业具备一定的能力。企业需要能够理解预测结果的含义，并将其应用到实际的生产决策中。

规范性分析的决策支持

规范性分析为企业的管理决策提供了有力的支持，帮助企业在复杂的生产环境中做出量化和合理的决策。

在生产计划制定方面，规范性分析可以根据企业的生产目标、资源状况和市场需求等因素，制定出最优的生产计划。例如，通过对生产能力、原材料供应、劳动力资源等数据的分析，规范性分析可以确定最佳的生产批量、生产进度和生产顺序，提高生产效率和资源利用率。

在质量管理方面，规范性分析可以帮助企业确定质量控制的关键点和标准。通过对生产数据的分析，识别出影响产品质量的关键因素，并制定相应的质量控制措施。例如，在食品生产中，规范性分析可以根据原材料的质量、生产工艺参数和成品的质量检测数据，确定最佳的生产工艺和质量控制标准，确保产品的质量安全。

在成本管理方面，规范性分析可以帮助企业优化成本结构，降低生产成本。通过对生产过程中的各项成本数据进行分析，识别出成本高的环节和因素，并采取相应的措施进行优化。例如，通过对原材料采购成本、生产成本、运输成本等数据的分析，规范性分析可以确定最佳的采购策略、生产工艺和运输方案，降低企业的总成本。

数据质量提升的具体策略

为了提升数据质量，企业可以采取以下具体策略：

1. 加强数据采集管理

   • 选择合适的传感器和采集设备 ：根据生产过程的特点和需求，选择精度高、可靠性强的传感器和采集设备，确保数据的准确性和完整性。
   • 规范数据采集流程 ：制定严格的数据采集标准和流程，确保数据采集的一致性和规范性。例如，规定数据采集的时间间隔、采集方式和采集人员的职责等。
   • 进行数据预处理 ：对采集到的数据进行清洗、转换和集成等预处理操作，去除噪声数据和重复数据，提高数据的质量。

2. 建立数据质量监控机制

   • 设定数据质量指标 ：根据企业的业务需求和数据分析的要求，设定数据质量指标，如数据准确性、完整性、一致性等。
   • 定期进行数据质量评估 ：定期对数据质量进行评估，检查数据是否符合设定的质量指标。可以采用抽样检查、数据比对等方法进行评估。
   • 及时处理数据质量问题 ：一旦发现数据质量问题，及时采取措施进行处理。例如，对错误数据进行修正、对缺失数据进行补充等。

3. 加强员工培训

   • 提高员工的数据质量意识 ：通过培训和宣传，提高员工对数据质量重要性的认识，使员工养成良好的数据录入和管理习惯。
   • 培训员工的数据处理技能 ：为员工提供数据处理技能培训，使员工能够正确地采集、录入和管理数据。例如，培训员工使用数据采集软件、数据库管理系统等工具。

4. 建立数据质量管理体系

   • 制定数据质量管理政策和制度 ：明确数据质量管理的目标、职责和流程，建立健全的数据质量管理体系。
   • 加强数据安全管理 ：采取措施保障数据的安全，防止数据泄露和丢失。例如，对数据进行加密处理、设置访问权限等。

以下是一个展示数据质量提升策略的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(数据质量提升):::process --> B(加强数据采集管理):::process
    A --> C(建立数据质量监控机制):::process
    A --> D(加强员工培训):::process
    A --> E(建立数据质量管理体系):::process
    B --> B1(选择合适设备):::process
    B --> B2(规范采集流程):::process
    B --> B3(数据预处理):::process
    C --> C1(设定质量指标):::process
    C --> C2(定期评估):::process
    C --> C3(处理质量问题):::process
    D --> D1(提高质量意识):::process
    D --> D2(培训处理技能):::process
    E --> E1(制定政策制度):::process
    E --> E2(加强安全管理):::process

为了更清晰地展示不同分析阶段的特点和作用，我们列出以下表格：
| 分析阶段 | 主要目标 | 应用场景 | 关键作用 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 描述性分析 | 了解过去发生的情况，提高生产透明度，降低成本 | 生产流程优化、库存管理、人员绩效评估 | 提供事件频率、劳动力成本、交付时间等详细信息 |
| 诊断性分析 | 识别数据中的模式，发现潜在问题 | 汽车制造、化工生产等复杂生产过程 | 深入了解生产数据中的潜在模式和问题，为决策提供支持 |
| 预测性分析 | 利用模式进行预测，实现平稳生产过程 | 设备故障预测、供应链管理 | 提前预测生产过程中的瓶颈情况和机器故障，采取预防措施 |
| 规范性分析 | 为管理决策提供支持，做出量化和合理决策 | 生产计划制定、质量管理、成本管理 | 制定最优生产计划、确定质量控制标准、优化成本结构 |

网络物理生产控制涉及到多个方面的技术和方法，包括技术推动因素、数据分析步骤以及数据质量保障等。通过对这些方面的深入理解和应用，企业能够实现生产过程的优化和效率提升。在实际应用中，企业需要根据自身的特点和需求，选择合适的技术和方法，并不断进行改进和创新，以适应不断变化的市场环境。同时，企业还需要加强对数据的管理和分析，提高数据质量，为决策提供有力支持。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。