質量4.0：以人為本的物聯網解決方案

物聯網、工業物聯網、邊緣計算、工業4.0、大數據……關于這些術語，每個從業者都有自己略微不同的定義。這里面有一個被大多數定義所錯過的含義，這個含義將改變質量從業者對自己所使用的連接技術的看法，即：人與物聯網的結合，將為生產場所創造一個全面的解決方案。

物聯網的困境

最初，互聯網是關于“物”的連接——節點到節點、節點到計算機。實現這一切的骨干技術的基本原理大致保持不變，發生變化的（并且以令人瞠目結舌的速度發展的）是計算能力呈指數級增長，成本呈指數級下降。雖然“物聯網”這個詞可能是一個誤導，但物聯網是受這個宏觀趨勢驅動的。隨著計算設備的小型化和部署成本的降低，硬件和軟件制造商正在尋找物聯網的新用途。

在工廠車間，物聯網意味著將機器連接起來，同時收集機器的性能數據和傳感器的數據。衡量整體設備效率（OEE）等關鍵績效指標將變得非常容易，因為統計所需的大部分數據都是使用便宜且可獲取數據的傳感器自動收集的。OEE易于追蹤，并且可以粗略地代表運營效率。通過類似OEE的簡單測量，工程人員和管理層為提高質量和效率所采取的行動可以通過加分或減分來評價。這些簡單的度量標準是如此的成功，以至于提供不同復雜性等級的機器監控應用程序的供應商，已經形成了一個產業。

但是制造業中人的因素呢？你如何衡量整合了機器和人員的整體流程效率（OPE）？你如何知道換模程序是否被遵守？操作員是否正確使用了導熱膏？O形圈是否被正確放置？能夠持續生產優質商品的員工是誰？他的良好表現是否以時間成本為代價？對物聯網的傳統觀點通常只關注機器，往往不能回答這些問題。

即使是自動化程度最高的設施，也需要操作人員負責正確裝配、維護和監控。現在我們可以輕松地從機器收集大量數據，我們也可以密切監視它們并在問題發生之前進行預測。不過，這不是工業4.0的承諾嗎？如果你沒有很好的方法讓操作員基于機器的數據采取必要措施，或者你沒有辦法驗證過程是否被正確完成，那么機器數據就是無用的。此外，無論是出于合規性還是優化運營管理的考慮，你都需要對這些人員的操作進行追溯。與機器不同，人類操作員沒有方便的通信接口，來讓我們理解他們正在做什么，以及出現了什么錯誤。雖然制造商通過物聯網對機器的了解程度越來越高，但制造環境中的人為因素仍然是一個黑匣子。

我們在工廠中使用的傳統質量管理系統（QMS）采用的方法大多以操作員為中心，但它們也受限于僵硬的工作流，難以根據實際車間場景進行定制。它們提供的是孤立的接口，不方便用戶使用，并且缺乏簡單和便宜地與機器、傳感器和工具集成系統相連的能力。事實上，質量是一個不斷變化的目標，需要一個靈活的軟件平臺來適應不斷變化的工廠環境。信息技術引導的定制開發項目可以生成適合工廠獨特環境的質量系統，但是它們往往昂貴并且部署非常耗時。同時，定制的屬性使它們難以維護和升級。

新一代質量工具

展望未來，我想分享幾個將車間物聯網整合到一個靈活的、高質量集成的、以人為中心的軟件系統中的實例。

在注塑成型公司Techniplas，手動裝配工作站配備了一個集成了傳感器的制造應用程序，以幫助、指導操作員完成將軟管組裝到歧管的半自動化過程。該工作站的部件組裝形式多樣，每個產品變體在外觀上都很相似。此外，組裝機器的壓力供應不足可能導致組裝好的部件看上去沒問題，但在下游的質量控制中卻被發現不合格。Techniplas采取了下述集成解決方案：將一個小型物聯網網關設備連接到壓力傳感器和簡單的按燈揀貨系統，用以選擇正確的零件；這些設備又連接到提供操作員交互式標準作業程序（SOP）的計算機。隨著裝配的進行，按燈揀貨系統照亮正確的零件箱，傳感器確保氣動系統符合規格要求。如果超出規范，系統會呼叫主管，操作員也將收到視覺警示。內置的分析引擎收集生產數據，并將其實時提供給生產線主管。最終結果是：工作站實現了零缺陷。

Techniplas的制造工程師香農?尼克爾斯說：“產量增加了，我們將缺陷減少到了零。系統持續收集數據，通過內置的分析功能，我們可以查看每個部件、每個步驟所需的時間，以確定瓶頸并專注于單個步驟。該系統還能用于培訓操作員，而不必專設一個操作員來當培訓師。作為負責生產線的工程師，我可以對制造應用程序進行完全控制，并且可以對其進行定制，增加操作員工作流程和傳感器集成，而無須編寫任何代碼。”

未來質量體系的另一個例子可以在Dentsply Sirona公司看到。該公司的牙齒綜合解決方案包括耗材、設備、技術和特殊產品。Dentsply Sirona的種植部門提供口腔種植全階段的解決方案，包括通過其Atlantis產品組合來設計和制造適合特定患者的牙基和牙冠。

Atlantis解決方案是為每位患者量身定制的，每個產品包都包含各種部件的組合，例如螺釘和種植指南——指導臨床醫師安裝牙齒種植體。每個包都是獨一無二的，并有數十萬種組合方式。顯然，在正確的部件盒子中拿取正確的部件至關重要。

為了成功實現包裝和交付的準確性，Dentsply Sirona種植部門利用制造應用平臺設計和部署了一個高質量的應用程序，以支持產品驗證站，并對操作員進行指導。在標準計算機上運行的制造應用程序會顯示簡單指導，其復雜的后端系統將直接與Dentsply Sirona 種植部門的ERP系統進行對話。同時，集成的按燈揀貨系統會照亮所需部件的箱子。整個驗證流程可以動態地指導操作員完成包裝順序，從而降低完成訂單時出現錯誤的風險，使得整體質量結果不再僅僅依賴于操作員。這可以實現標準化的工作流程，減少新操作員的培訓時間，提高產出，并實現更好的質量結果。

Dentsply Sirona種植部門的高級過程工程師丹?羅恩說：“通過充分利用現有的后端系統，我們能夠控制一個非常復雜的、具有成千上萬產品變體的流程。該系統是自選式的，所以我們能夠根據需求定制制造應用程序，自己解決問題，減少對外部供應商的依賴，并更好地集中我們的信息技術資源。今天，我們有能力從我們的流程中獲得真實、有用的數據，幫助員工更好地了解流程效率，同時針對每一個訂單、每一個部件有效地實施管理。”

這兩個系統都將交互式工作指令（人為因素）與基于傳感器的防錯功能結合在一起，如此，一些簡單的系統也可能產生巨大影響。

制鞋公司新百倫面臨的挑戰是該公司的產品質量在很大程度上依賴于一個手動的過程。使用紙張來收集數據很困難。此外，很難從所有收集到的數據中調取有用的信息，并在一條生產線與下一條生產線之間分享缺陷信息，更不用說工廠之間的信息共享。在生產車間，新百倫采用了一個高質量的軟件系統。該系統具有操作界面友好的特性，并使用分布在整個工作流中的平板電腦和觸摸屏計算機收集豐富的數據。在質量檢查點，操作員只需點擊存在問題的鞋子圖像即可進行分類并報告缺陷。這些簡單的 “數字表格”取代了書面表格，后者需要大量紙張，而且必須手動輸入計算機并在計算機上制表。新百倫公司制造創新副總裁伊迪絲?哈蒙說：“借助該系統，我們現在能夠捕獲所有的實時數據，并了解生產問題的根源。我們現在對數據有了更多的信心，并在此基礎上進行數字化分析。我們可以把全程數據反饋給設計師；可以使用這些數據進行工廠到工廠、價值流到價值流的追蹤；還可以將精益管理實踐數字化，并促進整個設施的標準化工作，以更好地衡量質量和績效。”

未來將何去何從

這些案例中質量軟件系統之間的共性，是采用了自選式制造應用程序，使流程工程師能夠創建和維護以操作員為中心的質量工作流程，完全根據特定的制造流程進行定制，并利用車間即插即用集成的物聯網來跟蹤和驗證操作員工作流程。每個人都能使用合適的技術直接將質量要求嵌入到流程中——在某些情況下，就像平板電腦操作一樣簡單；在其他情況下，在多個傳感器和操作員界面之間提供直接反饋。對于制造商來說，這是所謂“物聯網”的難得機遇：實現了車間人員、工具、機器與使用的傳感器、執行的程序之間“最后一公里”的連接。