基于Qlik Sense試制車間MES系統數據分析研究

衛曉晴 韓星 雷帥

（上汽通用汽車有限公司，上海 201208）

1 前言

隨著工業4.0 的推進，制造車間在不斷向數字化智能化發展。通過信息化建設，可以優化企業管理模式，提高企業生產效率，使制造管理科學化、系統化、透明化[1]。數字化車間的制造執行系統（Manufacturing Execution System，MES）系統可以將生產過程數據集成統計分析，以圖表形式加以可視化，通過EPR 系統，各級管理層人員可以遠程了解車間項目運行的真實狀態[2]。樣車試制車間集零件采購、包裝運輸、裝配制造、整車下線檢測等一套完整的整車裝配業務流的小型車間，正好成為了數字化車間先行先試的試驗田。

2 基本概況

2.1 試制車間系統

根據數字化樣車試制車間的大方向，目前完成了試制暗燈系統(PPO ANDON)、試制問題系統(E-EASEL BOARD)、試制裝配記錄系統(E-Build Book)，系統的部署和應用如圖1 所示，但系統開發時沒有考慮到數據統計分析和可視化功能及信息快速傳遞路徑開發研究，本文探索性的對試制暗燈系統(PPO ANDON)中系統記錄的數據進行分析和挖掘，結合Qlik Sense 分析工具將用戶關心的信息進行標準化分析和可視化，實現面向管理層的數據統計分析結果的可視化。

圖1 樣車試制車間數字化系統

數據分析的基礎為車間已經布置了完整MES系統，具備數據錄記錄的用戶終端、應用系統和后臺數據存儲功能，如圖2 所示。

圖2 試制車間MES執行系統

本文研究的試制暗燈系統為車間日常運行必需使用的系統之一，試制暗燈系統為無線暗燈系統，工位人員通過PAD 觸發自己所在的工位，并根據實際情況切換工位狀態，如圖3 所示，所有被記錄的數據存在后臺服務器上，可用于車輛狀態的數據分析，暗燈系統自上線到目前已累計了7 萬余條數據，每天新增數據400 條左右。

圖3 PAD端暗燈系統示意

2.2 Qlik Sense工具簡介

Qlik Sense 是一款商業智能BI 軟件，可引入多種數據源數據，它的自助數據可視化可讓用戶探索數據，指導分析讓用戶按照標準業務流程或工作流進行操作，用戶可以通過Qlik Sense 具備“添加和數據管理”“創建可視化”“與可視化交互”“與他們共享”的功能，自主構建應用并進行系統數據分析可視化展示。

結合本文的研究的2 個系統的數據分析應用的搭建，系統數據分析構架需要滿足如下7 點目標：

a.系統數據加載完整，通過該平臺能夠看到數據完整信息，可以進行數據的監控和追溯；

b.數據之間的關聯信息模型能夠完整呈現，方便團隊人員對的數據理解和后續開展數據分析工作；

c.數據分析可視化可讀性需能滿足非相關業務人員的理解；

雖然示范性教學是比較古老的教學模式，但對于成人在職培訓中，多以更深入的理論教學為主，較少以示范性教學為主導的教學模式，但就本專科護士培訓的實踐證明，較好的范例對學員有很好的指導和啟迪作用，使學員能夠很快適應這種高效的短期培訓，學習起來事半功倍，取得良好的效果。

d.數據應用分析可拓展，可隨用戶需求更新或增減；

e.數據分析應用查閱設置權限；

f.數據分析應用可通過網頁訪問；

g.數據源數據能自定義更新時間和頻次，以確保用戶查閱的數據為最新的數據分析結果。

基于以上目標，設計了數據分析應用整體結構，分為7 層，分別是數據源、數據獲取、數據清洗、數據管理、數據分析、數據呈現、數據發布，具體如圖4 所示。

圖4 數據分析應用整體結構

3 基于Qlik Sense數據處理

3.1 數據獲取

數據分析的源頭為獲取數據，為確保數據應用分析的數據源和無線暗燈系統、試制問題系統前臺錄入的數據的實時性和一致性，需要直接鏈接到系統服務器數據。通過Qlik sense 具備“添加和數據管理”功能，找到指定的數據庫結構MySQL入口，輸入Host name、Port、Database 基本信息，載入數據庫數據。

3.2 數據清洗

系統數據為工位操作人員根據車輛的實際情況人工錄入的信息，不可避免有些信息遺漏和缺失，需要將不全的數據、不關心的數據和數據的格式進行清洗和處理，列舉2 個例子進行說明。

圖5 項目清洗規則

二是數據類型轉換，如圖6 所示，狀態字段中的信息為字符String 型，方便后續數據分析，需要先轉換為數字型num 型，使用num#函數進行狀態字段處理。

圖6 數據類型轉換

3.3 數據管理

經過清洗之后以暗燈當前狀態的數據為例，主表的字段如下表所示，但是一張主表信息無法完整的展示所要分析的信息，需要將2 個不同的表格中的指定字段進行關聯，需要關聯字段和表格的見表1 中關聯表格列所示。

表1 暗燈系統當前狀態（STATION_SHOW_INFO）信息表

通過Qlik Sense 的數據關聯功能，將其他表格數據和主表進行關聯形成完整的數據模型，如圖7所示，在Qlik Sense 的Data Manager 中可以查看數據模型，進行數據統一管理。

圖7 數據關聯模型

3.4 數據分析和呈現

根據用戶需求進行數據分析和呈現，數據分析簡單的可以使用Qlik Sense 自帶的函數，如常見的Count、SUM、IF 等函數，邏輯復雜的可以通過更改數據的腳本實現，在Data load editor 中進行腳本的編寫。數據呈現可以使用Qlik Sense 自帶的Chart 里面的可視化圖標展示如條形圖、餅圖、透視表等，也可以自開發插件，在Extension 中加載插件，實現更復雜的數據分析后的結果展示。圖8 為當前暗燈狀態的Qlik Sense 編輯狀態下界面，拖拉拽的方式將選中的圖標類型拖到右側的編輯框中，選擇需要分析的字段即可以完成。

圖8 Qlik sense數據可視化編輯界面示意

4 基于Qlik Sense 數據分析可視化應用開發結果

用Qlik Sense 對試制車間的無線暗燈系統進行了數據分析和可視化展示，分析結果發布到了WEB 端，用戶可以隨時隨地查閱車間項目工位制造狀態。無線暗燈系統的數據有2 份源數據，系統中的名稱為STATION_SHOW_INFO，一份為車間當前工位狀態暗燈數據，系統中的名稱為STATION_SHOW_UPDATE_INFO，另一份為車間歷史工位狀態暗燈數據，當前暗燈數據設定的更新頻次為1 次/5 min，歷史暗燈數據更新頻次為1 次/天，因2 份源數據的要求的時效性不一樣，根據不同分別開發了2 個應用，2 個應用可以通過Qlik Sense 的服務器版功能發布到服務器上，實現數據共享。應用1 為當前狀態，使用的數據源為車間當前工位狀態暗燈數據，應用2 為歷史狀態，使用的數據源為車間例工位狀態暗燈數據，如圖9 所示。

圖9 基于Qlik Sense 數據分析可視化流

5 當前狀態應用開發結果

當前狀態應用從3 個維度進行工位狀態數據分析展示，分為功能塊（部門）、項目和樓層Layout（布局），如圖10 所示。使用只需要通過訪問網頁即可實現隨時隨地掌握車間運行狀態信息，實現MES 系統數據和管理層或者使用者之間信息的互聯互通，減少各個環節的溝通，提升效率。

圖10 當前狀態應用內容

功能塊信息展示可以供各功能塊工程師或者經理使用，使用只需要通過Group Name 篩選器選擇對應的功能塊即可獲得該功能塊車間工位運行狀態，如圖11 所示，通過篩選總裝車間工位狀態有3 種，正常工作、工位占用和工位等待，每種工位的占比可以通過工位狀態圖查閱，通過項目工位狀態圖可以看到車間當前各項目車輛數，通過車輛工位狀態圖可以看到每輛車所在的工位信息，通過交互是方式進行信息展示可以快速找到使用者關心的信息，及時掌握項目和車間運行狀態，快速推動問題解決。比如從圖11 中的“工位狀態”可以看出目前車間有19 個工位正常工作，28 個工位占用，175個工位等待；“項目工位狀態”可以看出項目1 在車間占用了29個工位；“車輛工位狀態”可以看出車輛5 在車間的占用了10 個工位，每一個顏色代表了一種類型的工位。綜合以上信息，點擊具體的項目找到對應的車輛即可以了解每個工位的具體運行狀態，實現車間項目運行狀態的目視化。

圖11 功能塊信息展示交互界面

項目信息展示可以供各項目負責人和工程師使用，與功能塊信息展示表現形式類似，不詳細展開說明。其他分析模塊和功能塊信息展示模塊類似，本文不再贅述。

6 歷史暗燈數據可視化應用開發結果

歷史狀態應用從6 個維度進行工位狀態歷史數據分析展示，如圖12 所示，分為項目歷史信息分析、單工位制造周期分析、單車制造周期分析、車輛停線時間及原因分析、工位設備工時分析、總裝車輛交付統計分析等。通過建立標準化的分析模型和信息將數據庫的歷史信息進行分析，尋找項目在車間實施過程中的問題和改進機會。

圖12 歷史狀態應用內容

以車間瓶頸管理分析為例，進入單工位制造周期分析模塊，如圖13所示，通過交互式的篩選方式查看總裝在某期間(時間區間可自定義)整車停線的工位狀態，通過各項目車輛單工位制造周期據狀圖可以獲取每個項目的停線各工位的時長的對比，通過車輛單工位制造周期據狀圖可以獲得每個工位平均停線時長并可以進行數據對比，通過2 張據狀圖對比可以分析出車間瓶頸工位為ENG（發動機分線工位）和該工位相關的主要停線的項目。針對分析的結果，可以優化提前ENG工位開始時間，可以作為歷史經驗輸入到未來項目制造評估環節，避免因ENG工位停線而導致整車停線而影響車輛準時交付。

圖13 單工位制造周期分析交互界面

其他分析模塊和“單工位制造周期分析”模塊類似，本文不再贅述。

7 結束語

企業不斷向數字化智能化發展，發揮數據的價值是企業數據管理的必經之路，本文借助車間已有的數字化MES 系統，進行數據分析研究，利用Qlik Sense 這款BI 軟件，探索出一條適用的從數據獲取到數據清洗、管理、分析、呈現及數據發布到網站進行數據共享方法。節省企業開發報表所需要費用的同時，使用者可以利用分析的數據結果可以快速獲取項目制造狀態，通過問題發現項目運行改進機會，助力企業降本增效，同時該方法還可以推廣到車間其他系統。