做正确的事｜通过IIoT和高级分析工具提升整体设备效率（OEE）

图片来源：CEChina

作者 | Michael Risse

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借助先进的IIoT和高级分析工具，过程工程师和技术专家可以快速诊断问题，找到问题的根本原因，并帮助企业有效改善OEE。

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进入2020 年，讨论整体设备效率（OEE）似乎显得有点过时了。无论是所谓的OEE、停机报告或资产利用率，都已不是什么新话题。在特定场景下，它还可能具有其它名称，例如就地清洗（CIP），虽然名称不同，但目的是一样的：如何快速完成过程并使资产恢复可用。

如何计算OEE 或衡量资产的停机时间？多年来，它一直是精益或六西格玛方法的基础。那么，它与工业物联网（IIoT）和分析有何关系？将OEE 作为一种指标，通过IIoT 和高级分析功能有助于过程制造企业实现效率提升。

这将为企业带来显著的收益。首先，是从多年利用电子表格调查停机的痛苦中解脱出来。其次，停机分析获得的洞见，可以节省大量资金。最后，加快决策制定和采取行动，帮助企业实现业务转型。

描述性分析

停机报告可以作为“描述性分析”的案例，因为它描述了发生了什么、与报告和数据可视化相关的术语：静态数据和历史数据。即使经常使用仪表板定期更新报告，它们仍然是描述性分析。虽然数字可能不是静态的，但计算和参数（故障代码、测量值等）在设计点是固定的（图1）。

▎图1. 此屏幕视图中描述的报告是描述性分析的一种形式，描述发生了什么或正在发生什么。本文图片来源：Seeq

因此，描述性分析被认为是最基本的。它指出要查找的内容、预先定义计算，然后使用过去或现在的表格计算并展示计算结果。但众所周知，工业厂房和设施中的事情总是在变化，各种因素都会导致最佳计划的失效。

此处的“敌人”是变化及其对OEE、停机时间和资产利用率的潜在负面影响。停机报告基于工厂运行前确定的计算这一事实，这意味着一旦发生有趣的事情，该报告作为历史情景再现的价值就会迅速下降。因此，需要一种由过程工程师负责的新方法来对付“敌人”。

诊断性分析

当需要洞察力来解决未知问题时（例如找出意外情况，度量标准为何低于计划或了解因果关系），则需要与主题专家（如过程工程师之类的）一起进行停机分析。这种方法使过程工程师能够在他们应该的位置，在最前沿的位置洞察。通过高级分析，他们拥有比电子表格方法快得多的解决方案。

用分析术语来说， 就是从描述性分析到诊断性分析的过渡（ 图2）。如果描述性分析是报告，则诊断分析是交互式调查和发现，甚至在某些情况下是根本原因分析。诊断分析是确定原因和找到相关性的方法，并且包括发现最佳实践和相互比较。通过利用计算机科学创新（大数据、机器学习等），可以在高级分析应用中实现“高级功能”，从而快速获得所有见解。

▎图2. 过程工程师和技术专家可以使用高级分析工具，来快速诊断问题并找到根本原因。

在运行中诊断

举个例子，在干燥不同产品时，为了确定最佳结束点，重要的是要了解各种参数对干燥时间的影响。百时美施贵宝公司（BMS）的开发工程师RobertForest 博士说，根本的问题是：“应该将湿饼干燥多长时间才能完成干燥？”如果产品干燥时间过长，则会不必要地增加干燥时间。但是，如果产品干燥时间不够长，则可能无法通过过程控制采样，这样就会浪费分析资源。

在使用Seeq 之前，BMS 从OSIsoft PI 数据库标签中收集不同数据，使用简单的统计摘要来帮助确定干燥时间。公司将审查最低、最高和平均产品温度、搅拌速度、夹套温度和干燥时间。然后，BMS 会将这些数据点，与在整个干燥过程中取样而测得的实际溶剂损失进行比较。手动收集数据很繁琐，耗时且容易出错。BMS 需要一种更加自动化的方式来收集和分析这些数据。

典型的过滤器干燥，经历三个不同的干燥阶段（图3）。第一阶段：静态干燥，从不搅拌加热开始。第二阶段：继续加热，但间歇搅拌。在第三阶段：在连续搅拌下继续加热。BMS 希望为每个干燥阶段确定关键参数，以优化不同批次的干燥。为此，公司需要将干燥阶段与干燥时间、夹套温度、产品温度（最高、最低和平均）以及搅拌器速度相关联，自动找到干燥机需要何时开始运行。

▎图3. 可以快速诊断该干燥系统并优化其运行。

下一步是根据不同干燥阶段来分离运行数据。对于没有搅动的第一阶段，使用Seeq 来查找所需的数据，方法是简单地搜索搅拌器长时间关闭时的时间段（而不是间歇性的），并将这些数据与具有较高夹套温度（指示干燥器正在运行）的搜索结果相结合。

识别第二阶段的参数有点麻烦，因为搅拌器会间歇性地打开和关闭，因此没有恒定的信号值可作为搜索依据。BMS 使用系统的模式搜索功能，查找在第二阶段搅拌器发生开/ 关行为的所有批次。Seeq 使BMS 可以创建一种模式，来搜索间歇打开和关闭搅拌器的方波。该模式搜索允许用户指定相似度以启发式方法训练搜索结果。用户还可以将模式搜索结果与护套温度结合起来。

为了查找第三阶段的摘要数据，需要设置搜索功能，寻找长时间打开搅拌器的时间段，然后将其与较高的夹套温度结合起来。Forest 博士团队在诊断发现的过程中，能够将所有数据分为三个阶段，并自动计算所需的统计信息。使用Seeq 来搜索特定数据和重叠批次的能力，减少了收集数据所需的时间，平均每批次可以节省1 个小时的分析时间。

分享分析结果

使用高级分析可以将分析结果以网页、PDF 文档或更新的图片等形式发布给同事。因此，使用高级分析的工程师，可以采用集成的方法来进行诊断（研究）和描述性（发布）分析。

当然，与使用两个不同的工具相比，集成的调查和发布是一大优势，但同样重要的是，工程师可以创建、发布和更新分析，而无需IT 人员或专家的任何干预。

传统的OEE 报告是由IT 部门或工厂管理员根据设计编制的，而设计可能会偏离计划（新资产、新配方、新季节、新原料等）。与传统报告不同，高级分析支持一线过程工程师根据需要，利用快速迭代基础计算和源数据，来代表工厂当前的实际状况和相关机会。对于接近流程或资产的员工，调查速度更快，并且可以集成发布和自助服务。

预测性分析

过程工程师通过合并预测性分析来决定下一步工作（图4）。预测性分析完善了从历史（诊断）、当前（描述）到预期发生的数据范围。工程师可以使用预警系统来避免停机，而不是发生计划外停机事件，该预警系统可以根据流程、数据和工程师的专业知识，提前提供数小时或数周通知。

▎图4. 预测性分析使工程师能够在影响运行之前识别潜在问题。

例如，对于有兴趣从计划维护转变为预测维护的客户而言，评估何时需要维护以及订购哪些零件的能力至关重要。目标不是在停机或OEE 报告中衡量资产故障的历史记录，而是最大程度地避免不必要的停机。

一家精炼厂所面临的挑战，是通过预测固定床催化剂系统的运行周期来优化近期和长期的经济效益。这需要选择和检查用于训练相关性的历史数据，一旦获得新数据，就会自动更新。另一个挑战是提供洞察，以实现炼油厂许可人和催化剂供应商之间的协作分析和调查。

解决方案是使用Seeq 公式执行第一性原理方程，以计算固定床反应器的归一化加权平均床温（WABT）。下一步是标准化WABT 的进料速率、进料和产品质量、处理气体比例等。然后使用Seeq 预测功能，创建模型来预测稳态条件下随时间变化的标准化WABT。这使精炼厂能够确定运行结束日期与已知的WABT 性能阈值之间的联系，并将该方法学应用于其它固定床催化剂工艺。

好处包括监控催化剂的失活，以便共同优化近期的经济效益和基于风险的维护计划。对运行结束进行更好的预测，可以更有效地分析费率降低和维护成本之间的平衡。计算催化剂的使用寿命，可以快速检测出意料之外的变化并采取纠正措施。

做正确的事

除了可以对来自SCADA、历史数据库和其它制造数据集的现有数据进行诊断、描述性和预测性分析，还有另一种形式的“分析”。与其它术语不同，后一种分析类型没有固定名称，但最终的分析目的是：做正确的事。

是的，这听起来很“愚蠢”，但是使用Seeq 的工程师一直对快速发现正确方法来改善运营活动充满热情。过去，通过电子表格获得有用的信息需要很长时间，而且工作繁重，因此他们根本无法及时进行必要的计算以影响和改善生产成果。但是对于Seeq应用而言，所需的时间从几天和几周变成了几小时和几分钟，并且可以随时进行分析，考虑取舍并针对全局进行优化。

停机报告及类似的OEE 报告并不是一个新概念，它们是每个操作手册的主要内容。但这并不意味着没有机会重新审视高级分析应用来改善各种类型分析的潜力。