3过程分析和优化的真相

追求优化生产不像过去那样牵强附会。今天的制造商可以获得更多有用的数据，他们拥有先进的工具，提供比以前更多的信息。尽管有各种可能性和技术进步，但许多制造商仍在苦苦挣扎。

技术使制造商在运营改进方面取得了巨大进步。即便如此，技术变革也可能是一把双刃剑。虽然技术的进步可以促进生产流程的改进，但它们往往通过引入复杂性给工厂的员工带来挑战。GatePoint Research进行的一项调查强调，流程制造主管越来越担心他们的制造操作的复杂性。在5分制的评分标准中，几乎90%的高管给流程复杂性降低的必要性打分为3分或以上。

当涉及到控制回路性能监测(CLPM)解决方案等分析技术的部署和预期时，control Station确定了制造商经常遇到的三个挑战。beplay在线客服怎么找这些挑战是时间、数据和知识。

• 进步是需要时间的

当涉及到分析和流程优化时，如果制造商采取长期的方法，他们就会受益。优化不是最终目标;这是一个旅程。实际上，一旦生产设施的性能目标实现，就应该建立新的性能目标。

对于这样一种长期的方法来说，要想取得成功，必须清楚地表达一个愿景，并在组织的所有级别建立买入机制。这很少会在一夜之间发生，因为改变是困难的。可以预见的是，一些员工会对这种看似只是另一项新举措的做法持怀疑态度。因此，领导层需要恰当地传达数据分析和优化的好处。整个过程工业安全计划的成功证明了买入的价值。由于长期致力于更安全的工作环境，制造商采取行动，带来了有意义的改善，涉及并惠及所有人。

除了买进，还必须考虑到其他与时间有关的方面。有必要进行有效的培训，建立明确的目标和跟踪绩效的方法，并对取得的里程碑给予公众认可。培训并不是一成不变的要求，因为员工会随着时间的推移而变化。更重要的是，过程和技术将会发展，培训也应该发展。同样，明天的目标也会与今天的不同。为每个后续挑战做计划需要时间，并且需要着眼于持续改进。在认可方面，定期庆祝成就和对每个成功至关重要的人，会加强买入。这需要时间，但往往会产生不成比例的价值。

• 并非所有数据都是平等的

数据是决策的基础，在流程优化中尤为重要。有些数据类型或来源不如其他数据有价值，这并不奇怪。知道两者的区别是关键。

在缺乏高质量、高分辨率数据的情况下，制造商将难以识别性能不佳的系统或优化其流程。据了解，低成本传感器以及有效的通信和存储能力使制造商能够跟踪生产的几乎每个方面。然而，更多的数据往往就是更多。为了揭示新的见解，所使用的数据必须适合任务。这通常意味着更高质量、更高分辨率的数据。

对数据的另一个考虑与它的可用性有关。在大多数情况下，隔离不同的数据来源和保持不同的竖井的方法已被证明是适得其反的。这种孤立的方法在生产过程中导致盲点并不罕见。当原本可以对分析工作有所帮助的数据最终无法获得时，没有人是赢家。集成的数据架构允许制造商利用这些资源，并使其有可能发现新的和潜在的影响深远的见解。

• 知识就是力量

老话说得好:你不知道你不知道的事。为此，我们必须诚实地面对分配给生产设备分析项目的团队的局限性。

有无数的因素会影响生产，并导致性能不佳。考虑工厂内不同的功能区域:工程、运营、维护和管理。很少有个人拥有所有这些领域的专业知识。这样做的人非常罕见，所以他们通常被称为“独角兽”。认识到需要一个多元化的团队和访问不同的功能见解是成功分析的另一个关键。

对于一个有效的过程分析计划，经验表明过程工程师、数据科学家和技术专家都是必需的。这样的团队将结合理解设备生产过程的细微差别所需的领域知识，收集有效表征性能的kpi，并应用适当的分析工具来处理数据。对于一些制造商来说，这些人要么不在工资单上，要么被投入到其他关键项目中。在这些情况下，使用可信的第三方资源进行补充是完全合理的。

理解和承认这三个事实可以帮助制造团队设计和执行正确的过程分析和优化策略。如需了解我们在分析和/或流程分析平台方面的更多经验，请与我们联系sales@www.kboor.com．