基于集成信息監控系統的紡紗智能化管理

陳新鶴 海 洋 李光海 宋均燕

(1.新疆溢達紡織有限公司，新疆烏魯木齊，830054；2.昌吉溢達紡織有限公司，新疆昌吉，831100)

近年來，智能制造已成為紡織業轉型升級的突破口和重點領域[1]。以智能生產線為代表的生產過程智能化是智能制造的核心，生產過程控制的信息化程度直接決定了工廠的智能化程度。隨著移動互聯網的興起，ERP等管理軟件的應用不斷推廣，功能日臻完善，并采用了一系列新的應用模式，更多地與PDM、MES等應用系統集成，CRM、SCM在互聯網環境下更好地發揮了作用，企業管理信息化開始步入集成、應用的新階段。

以昌吉溢達紡織有限公司為例，該公司于2016年建成的全流程智能紡紗示范項目，為目前國內智能化程度最高的全流程集聚紡生產線之一。項目引進先進的設備供應商智能化生產設備，建成一條集自動化、智能化、信息化于一體的現代化棉紡生產線[2]。和傳統紡紗生產線相比，工廠管理在信息化方面進步顯著，信息傳遞更加及時準確，停機等待時間減少，甚至能提前預警和排除設備故障，手工報表越來越少等。但也存在生產線上分布的數據信息系統較多，分別有來自不同生產廠家的蛛網系統、粗細聯調度系統、絡筒機管理系統、自動包裝管理系統、絡筒清紗器專家系統、全面測試中心等。這些獨立的數據信息系統分布分散，不利于生產管理。需要整合各設備廠商的軟件系統，進行數據的集成，為生產運營提供高效、便捷的數據信息。為此，構建了溢達集成信息監控系統(以下簡稱IMS)，以實現完整的信息流、資源優化配置、輔助遠程監控，從而實現自動化車間的智能化管理。

1 IMS的構架

IMS的基本框架如圖1所示。在采集層主要實現與設備層的對接(含ERP系統對接)；業務層分(準)實時監控和事后分析(KPI)、電子看板及移動應用等4大塊功能，并提供預警、報警功能，包含的業務監控有設備狀態監控、生產狀態監控、能源使用情況監控、質量在線監控、環境監控和訂單跟蹤等；系統管理為基礎設施層，實現系統的基本功能；接入層實現系統使用者的接入，接入方式包括PC接入、PAD接入、MOBILE接入，不同接入方式實現的功能有不同的裁剪。

2 IMS的功能

以IMS為平臺，使車間內部的人、機、料、法、環等生產要素實現互聯、互通、互動，進一步邁向智能化。IMS作為車間實現“互聯網+”的核心，其強大的融合性與可擴展性也使得車間真正成為了生產過程實時調度、設備狀態與效率在線監控、產品質量線上精準把控、車間環境智能監測、設備與生產聯動協同的信息化、智能化紡紗工廠，在降低勞動強度的同時，有效提升了生產效率與產品質量[3]。

2.1 車間看板管理

系統采集和處理后的數據顯示在車間中的數據看板上，可向一線生產工人及管理人員提供基本的生產情況數據，各層管理人員還可通過安裝APP的方式，在手機和電腦終端查看相關信息。如監控和對比生產效率走勢；監控和對比各班各工序實際產量情況；實時在線監控各工序不同機臺停機故障情況和報警，方便生產和設備保障人員第一時間發現車間各工序停機機臺并解決問題，減少產量損失影響；實時在線監控細紗工序總斷頭數，細紗千錠時斷頭數，空錠和壞錠數量。

2.2 關鍵績效指標

生產效率為監控紡紗廠生產效率完成情況的核心指標。影響因素包括設備、工藝、操作、原料、環境等方面。可以通過保證設備的完好性，采取合理的工藝提高速度，減少細紗斷頭，減少毛羽，提高設備維修人員、擋車工、落紗工的勞動效率等措施來提高產能。耗棉系數為紡紗廠合理控制原材料(棉花)的損耗與浪費，節約制造成本提供有力的數據支撐。實時平均紗線號數的統計可為前后工序生產線的平衡提供重要依據。機臺責任人管理可通過員工綁定機臺，了解每個員工的工序及工作量，判定員工的工作能力。產量查詢為生產相關部門提供各種統計時間長度的總產量指標，參與成本控制和勞動生產率統計。同時也為前后工序生產線的平衡提供重要依據。

2.3 效率分析

通過匯總、分析各工序停機及故障時間，掌握各工序生產設備運行規律，制定常發性、規律性故障應對措施，將質量變異、設備故障消滅于萌芽狀態，提高設備生產效率。通過對細紗機的總斷頭數、千錠時斷頭數、壞錠數進行監測、分類、匯總，實時展示細紗機生產狀況，及時了解、處理壞錠等異常情況。通過二級子系統抓取各班的匯總產量，分析掌握當班的實際生產量，可以根據不同的時間段來匯總分析各班的運行情況，提高員工的積極性。按照每月生成各工序制成率報表和趨勢圖，用于對比分析，有利于更好地降低耗棉系數。按不同時間段，不同工序匯總統計機臺效率，以便進行趨勢分析，提高設備利用率，進行前后生產工序的平衡和預警。

2.4 其他功能

員工績效管理功能匯總員工每天所擋機臺的產量來核算員工績效。通過子網系統抓取的機臺產量，根據人員排班、排機將產量匯總于所擋機臺的操作工，根據匯總的產量輪班排名來核算績效。設備管理功能實時顯示工廠的設備狀態，當機器設備為紅色、黃色時將鼠標移到此設備即可展示報警原因，單擊設備可進入到機臺詳細信息頁面。通過設備報警原因分析，及時、準確予以處理，提高設備生產效率。日志查詢功能主要是班別排班查詢、人員排班查詢和人員排機查詢等歷史數據的查詢與管理。半制品控制功能可實時提供車間半制品數據，保證前紡和后紡供應平衡，按不同時間段自動生成半制品報表，自動生成月底盤存報表。

3 IMS的應用

3.1 生產管理方面

在生產管理方面，能夠實現生產數據的可視化，車間一線現場管理工程師利用這些可視化的數據，通過數據分析來指導和優化生產。此外在改紡流程優化和實現無紙化辦公方面，信息系統的應用也助力不少。

以優化改紡流程為例，傳統的改紡流程需要超過4個部門，10多人參與，一個小小的細紗改紡可能需要將近1.5 h才能完成，中間存在著參與部門多、信息傳遞不及時、等待時間長等諸多痛點，且所有的聯系單均是人工紙質傳遞，效率低下。借助IMS，我們對傳統的改紡流程進行優化，大幅減少參與部門與人數，所有紙質聯系單均以系統用電子聯系單的方式代替。與傳統改紡流程相比，節約超過60%的改紡時間，員工行走路程減少80%，效果提升明顯。

3.2 設備管理方面

無論是在單錠監控系統、設備狀態監控、故障信息匯總、分類解決，還是紡紗專件更換周期追蹤等方面，IMS起到了至關重要的作用，可以追蹤當班細紗連續斷頭超過3次或5次的錠子以及時檢修維護；對于快到周期的專件提前發出預警，減少專件超期帶病工作帶來的麻煩，建立一套完整的數據分析體系，以期挖掘基礎數據價值等。

以設備故障檢修為例，檢修流程對比如圖2所示。傳統生產線發生設備故障，一線擋車工會根據情況報告給保全工，保全工修理完畢之后會通知擋車工開車，擋車工再找工藝員取樣做試驗，試驗合格后開具開車單才能正式開車運行，中間存在著大量的等待和找人時間，同時保全工故障處理時間不可控，全憑個人經驗和當天狀態。而借助IMS，對于發生的故障，車間現場管理工程師會作出及時準確的判斷，對于簡單的故障，自己解決；對于較為復雜的故障，聯系設備解決，設備解決后再開車，對于已經發生過的故障可通過系統直接找到相應的解決辦法，對于沒有發生的故障，通過總結后錄入系統，逐步形成一套完整的設備故障處理知識體系，大大減少故障停機維修時間，不斷提升車間生產效率。

圖2 設備故障檢修流程對比

3.3 人員管理方面

借助IMS，可以改變員工巡回路線，優化排班管理，分析員工特點，合理匹配崗位等。員工績效考核不再存在傳統管理過程中的不公平現象，而是直接通過系統導出的多維度數據來比對，清晰透明，高效公平。

以員工巡回路線改變為例，人員值車巡回路線和數據統計分析對比如圖3所示。傳統紡紗車間里面，細紗員工都是巡回找斷頭、接頭；應用IMS的單錠監控模塊，員工能夠準確定位到自己所負責機臺的斷頭分布情況，從而做出合理的路線規劃，更加精準地接頭，減少延時斷頭，提高效率，減輕了勞動強度。

圖3 人員值車巡回路線和數據統計分析前后對比

3.4 質量管理方面

經過不斷的摸索與實踐，依托USTER測試儀器及系統，建立了一套完整的質量管理體系，質量信息流結構清晰、流動快速，能夠實現質量問題快速響應，快速做出正確的決策。

測試數據整合，實現質量信息流的流動。我公司智能實驗室打破原有的各類USTER試驗儀器測試數據相互獨立的壁壘，通過“全面測試中心”，實現半制品WIP離線測試、絡筒專家系統在線監測數據的整合與處理，真正意義上實現了各類質量數據聯動，為質量員提供了決策所需的數據。

定制化報表推送，更快更準確地作出決策。紡紗廠受益于數據處理及傳感器技術的發展，每天都會產生大量的質量信息數據，復雜且多樣，在智能實驗室，依托“全面測試中心”能夠在第一時間篩選出關鍵KPI數據，加以分析并作出決策，紡紗廠質量員能夠將更多的時間用來思考、改善，不用花費大量時間遴選有用數據。

異常數據報警-防呆法，全面監控質量數據。智能實驗室在監控半制品WIP及絡筒清紗器在線數據的基礎上，針對生產中的異常數據(異常數據體現為質量超標和質量指標波動)進行報警，打破原有的數據上下限異常報警模式，結合數據趨勢穩定性報警來加強監控。進行全面的控制能夠預防和監測質量的異常，保證紗線質量。

模擬布面。智能實驗室涵蓋了從棉纖維檢測、半制品WIP測試、成品紗測試、專家系統在線質量監控等各個方面，是整個紡紗廠質量控制的心臟。基于各類交互數據的分析、建模，結合USTER多年紡紗的經驗，“全面測試中心”從織物外觀、織造性能、抗起毛起球三個方面實時對紗線進行等級預判，同時在線生成紗線黑板及模擬布面，使得紗線在生產過程中就能夠實時預測布面表現。

4 展望

集成信息監控系統從搭建、試運行、不斷更新到正式投入使用與逐步應用的過程中，我們走了很多彎路，最終取得了卓越的成效。但無論是智能化設備的使用，還是集成信息監控系統的應用，先進的生產線都要有與之相匹配的現代人才培養模式，建立人才培訓中心，實現知識管理，逐步實現由傳統擋車工向現場管理工程師的轉變；打破人員、設備和數據之間壁壘，實現人機結合，向著精益大生產的創新管理模式發展，這是未來工廠管理的發展方向；不管是自動化、信息化還是智能化、智慧化、無人化，工廠的基礎管理與建設依舊很重要。互聯網時代也是數據信息爆炸的時代，每條生產線都能帶來無盡的數據與信息，唯有將數據與信息轉化為價值，升華為智慧，才能讓紡織智能化工廠“數盡其用，智慧轉型”。