數據打通生產和信息系統

文 | 本刊記者 姜紅德

數據打通生產和信息系統

文 | 本刊記者 姜紅德

自2015年以來，中國制造2025計劃帶動了一大批制造企業向智能化、數字化轉型，很多企業開始走出國門向德國企業學習工業4.0，對彩虹電子玻璃來說，自然也不會甘心落后于國內同行。

企業的IT戰略，應該成為企業的助力。如果不能認真的分析自己的企業流程，生產模式，包括生產部門的需求點和痛點，那制定出來的IT戰略就是懸空的。IT戰略的制定應該是與工藝、制造、營銷等部門進行共同分析，找出滿足企業升級、轉型、產品迭代等需求的企業助力。

——陜西彩虹電子玻璃有限公司CIO李華

3月中旬，陜西彩虹電子玻璃有限公司喜報頻傳：公司總經理彭引平獲得了2016年中國推進兩化融合杰出CEO，與此同時，作為推動公司數字可視化無人車間的信息主管李華也獲得了2016年度創新企業CIO，可謂是雙喜臨門。

從見到李華的那一刻開始，他就提起兩天后要參加的活動——中國電子“i+”創新創效創意大賽，彩虹數字可視化無人車間已經入圍了這場比賽。對他來說，這是一個全新的挑戰：要重新接觸風險投資和創業等領域的人士和知識。一貫以制造信息化為主業的他，有一種一切重頭開始的感覺。

數字可視化無人車間是什么？

在見到李華之前，和他熟悉的人都在說，彩虹不容易，李華不容易。說這些話的人大意是，在制造業信息化人才、投資有限的情況下，李華和公司的同事們一起依靠自己的力量，不斷開發學習，解決了生產制造中存在的信息不流暢、生產數據不能充分利用的問題，并將生產、銷售和工藝過程中產生的數據以可視化的管理方式呈現在業務人員和管理者面前，這在國內還是首家。

彩虹電子玻璃是大名鼎鼎的彩虹集團的下屬公司，隸屬于中國電子信息產業集團（CEC），生產經營液晶顯示器用玻璃基板產品。玻璃基板是液晶面板的主要部件和基礎載體，彩虹電子玻璃則是我國在這方面的領軍企業。

彩虹電子玻璃生產的蓋板用保護玻璃具有很高的質量要求，廢品率很高。其嚴格的生產要求與質量管控需求，傳統的人工檢查難以做到。更無從談起質量信息的預估和管控，即做到生產、生產數據與質量分析可視化、可控化。為此，陜西彩虹電子玻璃有限公司由IT主管工程師李華進行業務流程及數據結構設計，技術質量部副部長仵小曦提出產品檢驗分析需求，西安文易軟件（簡稱文易）幫助研究開發出了基于工業大數據的生產管理系統和質量檢驗系統——電子玻璃智能可視化工廠。該項目的落地是陜西彩虹電子玻璃有限公司進軍工業4.0，實現工業和信息化深度融合的開創性項目。

據李華介紹，利用該套智能可視化工業大數據系統，可以實現對從窯爐、成型到成品包裝全過程的可視化監控。對生產質量數據進行有效的及時分析和實時呈現，實現生產全局的可追溯、可評價和實時管理，向數字可視化工廠邁進。

打通數據，實現工業信息化融合

自2015年以來，中國制造2025計劃帶動了一大批制造企業向智能化、數字化轉型，很多企業開始走出國門向德國企業學習工業4.0，對彩虹電子玻璃來說，自然也不會甘心落后于國內同行。

生產電子玻璃這樣的企業，對生產過程、質量的可控要求很高。專家建議，最重要的一個方面就是讓制造系統更加透明，使原本不可見的設備衰退、質量風險、資源浪費等問題變得可見，從而通過預測性的手段加以避免，實現無憂（worry-free) 的生產環境。 這對彩虹玻璃提出了很大的挑戰，其中最大的問題在于工業數據和信息數據的割裂。

李華比較了兩種數據的差異：工業化控制是以PC類計算機或者小型機作為計算主體，由特定的應用程序來對控制量進行分解轉化后， 發送給PLC、傳感器等來實現自動化生產目的，如傳統的分布式控制系統、DCS系統等。其優點是數據命令有效，高速，準確，實時；但缺點是格式單一、封閉，無法進行大量數據的分析評估，數據保存周期短，無法進行有效的回溯。

信息化的特點是以PC為運算控制器，以應用程序進行流程化的運算、發布、控制，具有可靈活編輯的應用平臺，具備圖形、圖像、報表等分析能力，可進行大數據量的存儲，報警圖形化提示，數據可追溯。

簡而言之，工業化的層級是從數據、信號、執行到制造，信息化的層級是從數據、信息、知識到智能。在工業化和信息化割裂的情況下，一般只能用產品質量來倒推生產線中制造工序及加工工藝問題。這其實是“僵尸還魂術” ——無法對企業的產品進行及時的反饋，因而也就無法有效地對生產風險與品質管理進行把控。

唯有通過二者的融合，對企業生產數據、生產車間、設備進行全方位的監控，才能實現對企業生產數據進行有效的分析和呈現，對企業的生產全局進行可追溯，可評價，有效實時的管理。

也正是在這樣的認識基礎上，李華找到了問題的關鍵點在于打通這兩類數據的任督二脈。經過與文易等合作伙伴的合力攻關，實現了數據聯通，完成了數字可視化無人車間的項目。

昨天的“坑”成就今天

從2006年建廠起就在此工作，李華對于彩虹電子玻璃的了解一清二楚。他說，在玻璃大數據項目之前，彩虹電子玻璃早已建立信息中心和覆蓋全園區的企業網，在企業管理上已經建立了各種管理信息系統MIS，具備工業4.0的建設條件，企業生產在硬件設備上也已經使用可編程工業機器人和軟件可定義PLC(可編程邏輯控制器）等符合工業4.0標準的設備，但是由于信息系統各自為政，總體工業信息化水平仍然處于工業2.5的階段。“我們所做的工作是把生產環節數據和管理環節數據打通，從而真正實現工業化和信息化的融合。”

既是業務主管工程師，又是信息化負責人的雙重身份，讓李華在面對轉型的時候多了一些便利。“今天的成績很多是在過去10余年工作中埋下的坑所成就的。”在這些年的歷練中，李華總結出了智能制造的四個重要階段：可視、可控、可預知、可制造。他說，所有的東西一定要先能做到可視，然后才能可控。可預知是指機器學習，最后才能達到智造。

對于智能制造的下一步，李華表示，未來會加強大數據領域的應用和投入。工欲善其事，必先利其器，未來所有東西都應該用數據來說話，同時加強人員的培訓，加強數據挖掘、分析能力，每日、每月都有清晰的報表來評估設備運行情況；通過工藝、制造、營銷等部門進行有效的分析、梳理，找出滿足企業升級轉型跟產品迭代的解決方案；繼續加大IT的研發投入和資金投入。