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一線工人用的工業互聯網解決方案？PTC首推DPM簡析

作者： 2022年04月14日來源：瀏覽量：

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當我們說降本、提質、增效，更多是在說這是企業管理層關注的重點。例如，通過工業互聯網平臺實現全要素的連接，通過數據拉通，通過建模以及機器學習等，實現工藝、質量或流程的改進與優化，從而提升企業所得。　　

　　另一個角度來理解，這個過程就是IT、OT、DT的融合，這往往需要一個虛擬團隊，但主角或承擔責任的一般是信息部門。沒錯，工人的任務是生產。工業互聯網？如果我是操作工人，對不起，這不是我的KPI。

　　如此一來，工業互聯網與業務是否也將出現“兩張皮”？

　　方案為誰而生

　　某種意義上，工業互聯網在工業企業的融合應用，搭平臺是一回事，基于平臺的應用，是另一回事。工業互聯網提供商一定要問自己：我們研發的解決方案是給誰用的？給企業用？這遠遠不夠，你需要細分到不同的使用者，也就是崗位。

　　這也許是工業互聯網解決方案研發的一個思路，但這還不夠。在流程信息化時代，不同的系統天然按部門或崗位實現流轉。而在新一代信息技術的融合應用階段，這個思路不足以覆蓋更精細的場景。

　　數字化車間解決了流程、數據的問題，大幅提高了生產效能，提升了生產穩定性、產品質量。但，如要進一步解決隱性的、精細化的問題，則需要工人也成為“數字人”。例如，工人、組長、車間主任，是否也能以某種方式動態掌握產能、瓶頸工序、生產能率、稼動率，甚至提出方案進行優化？

　　微服務、低代碼平臺、工業APP等，從底層到上層，從技術角度為更多的“工人”實現融合應用創造了條件。基于工業互聯網平臺的解決方案如需要融入生產這個根本定位，需要進一步深入生產一線也就是普適和平民化。“殺手級”的應用或許就孕育其間。

　　PTC 推出的ThingWorx數字性能管理解決方案（DPM）就是一個有益的探索，甚至具有開創性質。DPM提供了一個統一視圖，并通過“小時數”這一可理解的業務指標來傳達所表達的含義。這一指標很容易為一線員工、經理和高管所理解。或者說，DPM通過“小時數”體現產線、工序、操作者的績效，一目了然，從而使一線工人能夠采取糾正措施；了解瓶頸、根本原因，以及需要集中關注的最關鍵領域以實現改進。

　　聽起來，這與AIoT很像。可能它與降本增效提質的方向或目標一致，但解決的問題以及實現過程有所不同。

　　什么是DPM

　　根據麥肯錫的研究，工廠的運營優化，對工廠經濟效益的貢獻超過2/3。一般而言，工廠產能利用效率（生產能率）指標常見的是40%-60%。行業標桿水平大概達到85%。區別就在于生產運營。

　　以一條生產線為例，理論上是7x24個小時都在運轉。如果除去周末、第三個班次停機，那么每周有五天，每天兩個班次，如果每個班次是8個小時，總體生產時間為80個小時。如果加上8個小時的加班時間，總共的生產時間是88個小時。

　　但實際情況是，生產線上有各種各樣不同的情況帶來各種非計劃停機，質量問題、插單問題、產線切換等，都會造成產能損失，最后這條生產線有效生產時間會大幅低于88個小時。

　　現實中，企業主和管理者敏感于產能的降低，同時，還有很多工具幫助企業進行產能分析。但這些工具的局限性在于，它能幫助企業高層了解生產線的績效，但對于一線的工人并不夠直觀。工人不知道哪個地方、哪個工序損失了產能，或，沒有數據支持。

　　在DPM里，上述的所有損失，都統一統計為“生產時間”。如果產能有損失，則體現為時間損失。這種方式非常簡單直接。實現這一點，需要完整的數據作為支撐。DPM的數據來自于車間及企業不同的系統，ERP、MES、PLC等。

　　因此DPM的底層方法論是通過時間的方式來衡量績效，在此基礎上實現產品功能。一是生產的看板，這是操作工使用的界面。生產一線的工人可以看到每個小時的產能，是在某環節損失了時間，還是已經達標？

　　二是，采集和分析數據是瓶頸分析的方式，也就是首先聚焦關鍵工序，其次排優先級，第三瓶頸分析。這樣，工人能夠獲知生產效率損失的原因，以聚焦在需要解決的問題上，從而提升產能。

　　在這里面，時間值是一個“原創技術”，其指標來源有兩個方式，第一個方式是看歷史最佳效率，第二種方式是做實驗，看最大的產能效率對應的時間，是從而提取最佳值。

　　ThingWorx新階段

　　Craig Melrose，PTC數字化轉型解決方案執行副總裁，也是DPM的總設計師，此前就職于麥肯錫，是對制造領域非常熟悉的行業專家。在接受采訪時他表示，與市場上其他的解決方案不一樣，DPM是一個持續的解決問題的實時閉環系統。DPM使用時間作為唯一的單位，所有界面所有內容所有分析都是為車間的一線服務，以非常直觀的方式，讓車間工人不僅知道發生了什么，還能知道怎么樣解決這些問題。

　　當然，此處的一線，準確理解是生產運營所有層級，從一線工人到中層運營到高層管理，每個層級每個角色都能使用DPM來提高效率和產能。從這個角度，它實現了方案的平民化，避免了業務與技術兩張皮。作為方案，DPM是100%的開箱即用的軟件產品。其可配置性讓其可以適用各種制造業企業，不管基礎條件、系統和產品如何。

　　與當前較多單點的AIoT解決方案相比，DPM側重在整個生產線整個工廠整個生產網絡的優化，而AIoT解決方案往往側重在某臺和某種設備的優化。與此同時，DPM可以用來定位在一條生產線上的哪臺設備上應用大數據工藝優化進而指導AIoT的落地。

　　PTC總裁兼首席執行官Jim Heppelmann說：“PTC ThingWorx DPM解決方案標志著PTC的IIoT增長戰略開啟了一個新階段。”

　　Craig Melrose透露，根據已經實施的案例數據，客戶使用了像DPM這樣的數字化工具時，能夠將產能的利用效率提高5%-20%。

　　DPM的意義在于方法論

　　如今，工業互聯網在國內正處于快速發展階段，基于平臺的解決方案層出不窮，為大量場景的不同問題提供了解決之道。但在PTC全球資深副總裁兼大中華區總裁劉強看來，平臺只是一個手段，怎么使用收上來的數據，才是更重要的。

　　劉強表示，數字化真正的力量首先是精準。精準一是憑經驗，另一個是憑數據。所謂數字化，是數據告訴你（企業）真實的情況是什么。所以精準是數字化轉型的第一步，通過精準，知道現實發生了什么，然后通過懂業務的人，基于事實，進行持續優化。

　　DPM以時間為標準，專注的是企業的生產效率提升。但是企業有更廣泛的效率提升需求，包括研發、生產、供應、銷售等一系列。業界要著眼于基于平臺開發出類似于DPM這樣的應用。而不要再去做那些秀的東西，因為沒有太大的意義。

　　“這是數字化轉型的一條真正的路。DPM的意義是帶來了一套數字化轉型的方法論。”劉強說。

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