制造过程控制和优化如何产生巨大收益

制造过程控制是所有制造活动的关键要素。它是通过部署软件和系统来监视和调节生产的不同阶段来实现的。这种制造过程控制包括基础设施和智能设备，例如：

• 用于收集数据和连接设备的网络
• 数据处理设备
• 将制造过程中的变量与各种产品属性相关联的算法
• 传感器、执行器和探头

自适应控制系统、开放式架构软件工具、诊断工具和监控加工设备状况的流程都适用于制造过程控制，并有助于优化流程本身。

通常，优化是指根据预定义的标准，从制造问题的可能解决方案中选择最佳选项。

制造过程控制和优化的必要性

制造是用各种材料和产品制造产品的过程。这项工作包括流程中不同阶段（包括产品组件的生产、集成和组装）的各种相互关联的活动。这可能是一项非常复杂的操作，具体取决于行业或产品。

现代制造是产品设计、材料选择、工艺规划、质量控制、质量保证、文档和产品管理的综合体。过去几十年的技术进步使制造业变得越来越复杂，需要技术精密、自动化和精细的运营管理。除此之外，还需要在更短的生产周期下实现高水平的流程安全性和遵守安全规范。如果没有适当的流程优化，公司的扩张计划和愿景就可能会滞后。

全球化一直是各行业之间竞争加剧的主要因素，制造业也不例外。公司必须利用现有的和新兴的技术来获得竞争优势。制造过程控制和优化通过提供更高优质的产品来实现更大的市场份额。

通过降低生产成本和材料消耗，制造过程控制和优化可以促进资产、资源和收入的更高效利用。在优化的条件下运行制造运营可以节省成本，提高生产率，并提高制造产品的质量。它还通过优化能源消耗和减少对环境的影响，使企业更具可持续性。

制造过程控制的适用范围

制造过程控制在制造过程的以下阶段尤为重要：

• 在敏感或恶劣的加工环境中测量温度曲线
• 在高温和高生产线速度下测量关键物理特性
• 监测燃烧过程和混合物的化学成分

这进一步影响了制造产品的质量控制和质量保证。

从生产线的角度来看，制造过程控制和优化可以消除以下导致生产率下降和质量问题的问题：

• 生产线问题
• 孤立的工作站超负荷，超出其容量
• 工作量过多
• 未使用资产和设备占用空间
• 人为错误，导致返工或延迟
• 不稳定、不符合要求的生产力
• 生产管理问题
• 工作流程瓶颈

通过制造过程控制主动出击

制造过程控制就是先发制人的行动和自动化的应急计划。

应急计划

例如，制造商可以设计一个自动控制图，在出现问题时提供警报以及相应的行动计划。

质量控制

异常检测和自动缺陷分类是制造过程控制的一个常见且重要特征，可保持产品质量和完整性。

预测性维护的重要性

预测性维护是指使用数据分析来预测和防止机器故障。它提供了一种在整个行业范围内重组维护活动的新方法。这在制造业尤为重要，因为大量资金和资源都依赖于投资密集型设备的最佳运行。这些资产可能需要定期维护，会导致停机。维护策略不足可能会导致工厂的制造能力大幅下降，从而导致收入和竞争优势的损失。

相反，投资制造过程控制系统的回报也相当可观：据报道，通过高级分析预测故障可以延长设备的正常运行时间。

平均而言，预测性维护可以：

• 提高生产率
• 减少故障
• 降低设备维护成本

总的来说，行业规模化的维护策略需要考虑可用资产和运营资产、运营成本和技术复杂程度。根据组合，组织可以从四种对策中进行选择。前三个更为传统，而第四个是预测性维护，是由技术和物联网推动的新增功能。

1. 被动维护

如果出现损坏，就必须进行修复或更换。该措施和动作通常适用于易于更换的低价值物品，如灯泡或遥控器。

2. 预防性维护

该措施是指通过在预先安排的停机时间和固定的时间间隔内维护设备和机器，以防止故障而采取的先发制人措施。在维护成本不高，并且安排在生产时间之外时损失最小的情况下，此选项通常是有效的。

3. 基于状态的维护

这种形式的维护活动在很大程度上取决于特定机器或设备的使用水平。

4. 预测性维护

预测性维护是一种维护方法，通过分析操作过程数据来得出其策略和频率。它采用高度先进的分析方法，提前预测设备故障的可能性和时间，从而可以采取先发制人的措施以，并估计设备和机械的剩余寿命或运行时间。结合智能工厂或工业 4.0 等系统收集的数据，它以自身为基础，随着时间的推移变得越来越准确。

如果维护活动是多层次的或复杂的，实施这些活动的成本很高，或者停机可能导致重大损失时，那么预测性维护就很有价值。

从被动式维护转变为主动预防性维护：挑战和解决方案

建立数字化工厂、流程或机器并不是一个简单或直截了当的提议。智能监控系统必须集成到现有或遗留系统中，而且生产必须继续不间断地进行。同样，预测性维护需要在进行任何维修或停机之前介入，才能具有成本效益。

为了实现从被动维护到主动维护的平稳发展和过渡，制造业专家必须集中精力应对一系列挑战。

地理和复杂性

运营复杂性或地理距离的挑战可以通过建立互联的制造单元生态系统来应对，该生态系统为整个运营提供了实时情况了解。此外，它使监督运营的人员更容易进行监控。智能系统应设置在传感器、执行器、数据收集基础设施和人员等 “摄入” 设备之间，形成可行的链接。

数据的可访问性

数据分析应连接制造业从供应链到最终用户的各个方面。数据结构的设计应能通过报告随时获得所有内容所在位置的实时快照。这使企业能够根据实时情况做出敏捷决策。

异常检测

异常检测是预测性维护和质量控制优化的重要组成部分。为了使其，系统需发挥作用，系统需要大量有关进程故障的详细日志数据。异常检测基于累积的传感器数据，基对础架构中每个时间单元和传感器进行最小频率的测量。

然后，高级分析就可以应用于这些数据，以便系统为视为 “正常” 的状况设置参数。任何偏离规范或系统中的反常都会发出危险信号，并向操作员发送系统警报。接着，后者必须确定是否确实发生了实际的设备故障，并就纠正措施作出决定。

预测性维护在实现制造控制和优化方面的优势

预测性维护有许多优点：

• 通过在故障发生之前预测故障并进行预防性维护，降低设备停机成本
• 自动化设备监控和系统警报，以减少故障和响应时间
• 通过实时响应不稳定的条件来提高供应链的敏捷性
• 减少产品缺陷并建立更严格的质量控制
• 了解制造过程的各个方面，从简单到复杂，随时都允许对操作进行全方位查看

制造过程控制和优化的数字驱动因素

机器人流程自动化

机器人流程自动化接管了枯燥、劳动密集型、无意识和机械的操作任务。机器人流程自动化释放了人的潜力，并将其重新集中在更高价值的领域，以更好地推动业务增长。许多人工工作时间都浪费在了繁琐、重复的任务上，而这些任务应由自动化接管。

近来，智能自动化公司和初创企业蓬勃发展，提供整套智能自动化解决方案和产品，有望简化最复杂的工作流程。

在制造业采用机器人流程自动化被认为会在短期和长期内为公司带来丰厚回报。

人工智能

人工智能在制造过程控制和优化方面的最大好处是，它能够不断发展和构建自身，从而变得更智能、更直观、更积极主动。它使互联流程（例如数字化流程自动化和机器人流程自动化）生成的数据在检测异常和预测故障方面变得更强大、更精确。

实时过程优化

实时优化被定义为确保性能持续得到实时改善的过程。与传统的过程控制器相比，实时过程控制器在规模和设计上有所不同。实时优化过程大多建立在基于模型的优化系统之上。与传统的过程控制器相比，它们的规模通常更大。

实时优化依赖于系统反馈和数据分析洞见。通过实时优化，错误检测是自动执行，并且系统可以修改和消除随机和非随机错误。

除此之外，实时优化使计算数据实时可用，并可以将其发送到不同位置。它可通过编程来评估特定时间范围以及流程中任务或应用程序的性能细节。它是一种极具成本效益的解决方案，可提高系统性能并实现流程优化。

不要将实时过程优化与高级过程控制 (APC) 混淆。它们不可互换，但具有互补功能。高级过程控制是一种设计用于产生控制策略的技术，该策略可以有效地减少过程设定值和实际值之间的差异。例如，在流程更改期间最大限度地减少过冲，或者缩短系统在进程中断后恢复稳定状态所需的时间。

实时过程优化用于定义 APC 的目标流程参数，以便与业务目标和目标保持一致。通过复杂的预测控制和动态矩阵控制技术，可以将实时过程优化应用于基本的开启或关闭控制。

自动化和过程优化系统可以优化从简单到高度复杂的多种制造流程。当筛选出能产生最大收益并随着时间的推移提高运营效率的流程时，清晰明确的过渡策略非常有价值。