EMQ UNS 解决方案如何助力食品制造业 OEE 计算
Joey
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某领先食品饮料制造商采用 EMQ 的 UNS 解决方案来提升生产效率。据管理层表示，整个食品行业利润微薄，减少每一秒钟的停机和每一个次品都至关重要。然而，随着市场需求不断增长，食品行业面临的挑战非常明确：如何在确保每一件产品完美无瑕的同时，持续提升生产效率？
这正是他们决定实施整体设备效率（OEE）系统的原因。OEE 不仅仅是一个数字，更是一种战略工具，旨在实现生产线透明化，并将效率、质量和食品安全紧密结合。
OEE：超越生产效率的深层价值
众所周知，生产流程中的任何一个小问题都可能影响最终产品。传统的生产指标通常只关注单一维度，例如产量，许多生产细节因此被忽视。
OEE 的独特之处在于它从三个关键维度衡量生产效率：
- 可用率：在计划生产时间内，设备实际运行了多久？
- 可用率 = 实际运行时间 / 计划总运行时间
- 性能率：设备运行时，是否以其最佳速度运行？
- 性能率 = 实际生产速度 / 目标生产速度
- 合格率：在所有生产的产品中，有多少符合标准可被视为"良品"？
- 合格率 = 良品数 / 总生产数
这三个维度共同提供了生产线运行状况的真实图景。
OEE 的计算公式如下：
- OEE = 可用率 × 性能率 × 合格率
为何 UNS 是现代 OEE 的关键所在
在 EMQ，我们深知实现世界级卓越制造不仅仅在于了解您的 OEE 得分。真正的挑战在于构建一个坚实的基础，能够日复一日可靠地大规模采集、处理和传输制造数据，而依赖零散的数据和手动记录根本无法满足需求。
现代企业有效的 OEE 系统必须具备以下特性：
- 实时性：必须实时采集并即时传输数据，以提供精确到秒的 OEE 得分，将原始数据转化为可操作的洞察。
- 可扩展性：系统必须能够处理来自多条生产线各种设备的数千个数据点而不崩溃。
- 安全可靠：在安全不容妥协的行业，每个数据点都必须可靠、安全地传输。
- 可集成性：必须能无缝连接到现有业务系统（如 MES 和 ERP），创建统一的数据生态系统。
UNS 所带来的这些特性，使得 OEE 计算更加精确、适应性强，并有利于做出前瞻性决策。
EMQ UNS 解决方案：以 MQTT 为核心
EMQ 的 UNS 解决方案基于 MQTT（全球物联网消息传递标准）构建。其轻量级的发布 - 订阅架构非常适合工业环境。
UNS 解决方案包含两个主要软件组件：
EMQX：专为实时智能设计的 MQTT 与人工智能融合平台
NeuronEX：工业边缘网关，将各类工业协议转换为 MQTT
可用率：
利用 NeuronEX，我们可以在 PLC 和传感器状态变化及停机原因发生时即刻捕获。这消除了手动数据输入的延迟，并提供了即时、准确的设备可用性视图。根据该食品公司的要求，NeuronEX 拥有 70 多种工业协议转换模块，包括 OPC UA 和 Modbus，确保了可以连接工厂车间几乎任何资产。
通过来自 PLC 或传感器的直接信号，设备可用率被准确捕获。NeuronEX 工业边缘网关将实际运行时间和停机数据实时发送至 EMQX，借助 EMQX 强大的数据连接能力，可以从该食品公司的 MES 系统（如 SAP）中获取计划运行时间和停机时间。通过无缝整合这两个关键数据流，可用率指标便轻松计算得出。这个过程是 IT 与 OT 融合带来效益的一个绝佳例证。
性能率：
性能损失通常最难发现。我们的平台实时采集周期时间和生产计数的细粒度数据，从而能够精确分析速度损失。每台设备都有其最佳运行性能或目标性能，这由其规格和维护计划定义，然而由于机器故障、物料短缺或人为错误，微停滞的现象仍然会发生。
这些事件会产生海量数据。在发送到 EMQX broker 之前，NeuronEX 会对这些数据进行过滤和清洗。随后，EMQX 的规则引擎汇集并处理来自各台设备的全部数据流，提供实际性能数据。通过对比实际性能与目标性能，企业可以准确衡量速度损失。
合格率：
对于食品制造而言，质量至关重要。为确保质量，该食品公司投资了冗余硬件和传感器来追踪生产中的每个流程。
EMQ 解决方案将这些在线质量传感器（如异物检测器、视觉系统）的数据直接集成到 OEE 计算中。同时为质量控制操作员提供了一个强大的界面，用于记录事件、废品数量及其根本原因，确保获得完整准确的产品完整性视图。该数据还会与 MES 系统中的食品配方进行比对，以判断废品是否由配方导致。
EMQX broker 充当中央存储库，根据 UNS ISA-95 标准将所有数据保存在分层结构中。这种集成方法使得通过从总产量中减去废品数即可轻松获得良品数。
从指标到行动：利用 OEE 提升生产水平的实用指南
拥有 OEE 指标就像拥有生产线的详细健康报告。下一步，也是最关键的一步，是利用这份报告诊断问题并实施有效的解决方案。该食品企业的实践表明，从 OEE 揭示的问题入手，能将生产风险化解于未然：
发现产品切片机因食物堵塞频繁经历微停滞，严重影响性能率和合格率。通过分析 OEE 数据，他们发现切片机的刀片转速需要调整。实施一项包含定期刀片速度检查和调整的预防性维护计划，可以显著减少这些停机和产品废料，最终提升整体性能率和合格率。
在 OEE 仪表板中，烤箱设备显示屏与新投资的冗余系统之间的温度存在差异。经调查，他们发现烤箱上的传感器近期校准有误。在设备维护期间实施双重检查程序，可以减少此类由人为错误导致的配置或校准问题，显著提高食品的安全性和质量。
OEE 数据显示，某一特定工段的性能率得分持续低于其他工段。数据还表明该处机器频繁出现短时停机，并记录有相同的错误信息。他们随后联系机器供应商进行维护服务，发现一条特定的传送带持续发生短暂卡顿。凭借精确的 OEE 数据，食品公司得以立即采取行动更换故障部件。
关键在于从小处入手，不要试图一次性解决所有问题。优先解决 OEE 数据揭示的 1-2 个高损失问题，然后再处理下一个目标。这种持续改进的循环将稳步提高生产效率，并最终提升公司的盈利能力和质量声誉。
超越 OEE：数字化转型之路
EMQ 解决方案不仅仅局限于计算 OEE。它为更广泛的数字化转型奠定了基础：
全面可追溯性：通过将实时生产数据与产品批次信息精准绑定，我们为每一件成品建立完整的数字化监管链。该体系不仅满足 HACCP 食品安全认证的法规要求，更能在发生质量风险时快速定位问题批次，将产品召回的影响范围和经济损失降至最低。
预测性维护：通过分析来自设备的实时数据流，我们的解决方案能够实现预测性维护，精准识别潜在故障特征，通过提前预警轴承磨损、电机过热等隐性隐患，有效避免非计划停机，将传统被动检修转为主动预防维护。
统一数据：基于 EMQX 和 NeuronEX 构建的工业数据中枢，提供了连接车间与管理层的「数据高速公路」。通过将 OEE 数据与 MES 和 ERP 系统集成，消除信息孤岛，为管理层提供统一、准确的决策依据，真正实现数据驱动的精益运营。
量化影响：智能 OEE 解决方案如何创造可观的商业价值
实施现代 OEE 系统是一项能够快速见效的战略投资。EMQ 的解决方案通过以下方式为企业带来可量化的投资回报：
减少浪费和返工：通过实时识别和解决质量问题，我们的系统显著减少了最终成为废品的缺陷产品数量，从而直接节省原材料和加工成本。
提高有效产出：通过对设备可用率与性能率的持续优化，企业能够在现有设备基础上实现产能提升。实践表明，仅需挽回 2%-3% 的效率损失，企业整体产量就能获得显著增长。
降低维护成本：预测性维护功能使企业从被动检修转向主动防护。这既避免了突发故障导致的高额维修费用，也通过延长设备寿命延缓了资本性投入。
增强运营效率：依托实时数据看板与根本原因分析工具，管理人员可精准调整资源分配、班次安排和流程改进，实现劳动力和能源的更高效利用。
通过与 EMQ 合作，该食品企业不仅部署了一套 OEE 系统，更构建起面向未来的智能制造基座。我们很荣幸能以稳定可靠的技术架构，支撑客户在数字化道路上稳步前行，共同迈向更高效、更安全、更具竞争力的智能制造新时代。