大数据在企业精益管理中的探索与应用

时小麟++薛训明++陆琨++石蕴玉++汪飞

摘要：“大数据”是近年来兴起的热门词汇，并在很短时间内迅速渗透到每个行业，成为重要的生产因素。基于大数据的预测、分析将逐步融入企业管理和决策中。大数据技术和思维将影响企业管理与决策的各个环节，本文通过实例介绍了大数据在卷烟制造企业的应用。

关键词：大数据；数据挖掘；应用探索

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）11-0232-03

1 项目背景

“黄山精品线”建成之后，企业MES系统实现了从原材料采购到成品产出的“全价值链覆盖”以及生产、质量、设备、成本、消耗的“全过程数据采集”，随着系统应用日益深化，系统数据呈几何式增长。在数据量日益庞大的同时，大部分数据资源缺乏有效利用、处于冬眠状态，系统数据价值挖掘不足、对管理的支撑力度不够等问题也逐渐暴露。如何唤醒沉睡数据，实现数据的智慧应用，深入挖掘数据的黄金价值成为企业信息化建设面临的全新课题。此外，近年来企业争创行业“精益十佳”，着力打造智能化工厂，也对进一步发挥信息化数据资源效能、提升信息化系统数据分析和预测能力、实现信息化对精益管理的有力支撑提出了更高要求。因此，导入先进的大数据应用理念和技术、建立大数据应用平台既是企业解决信息化发展问题的内在要求，也是实现企业从“制造”向“智造”的巨大跨越的必然趋势。

2 项目目标

合肥卷烟厂大数据平台围绕着生产管理过程中快速发现问题、解决问题、预测问题的目标，以分析的数据“全面覆盖”，分析的结果“及时可靠”为抓手，采用“大数据技术”为企业管理决策提供强有力的信息支撑。大数据平台通过数据的高效集成、深度挖掘和广泛应用，推动企业不断从“制造”向“智造”迈进。

3 平台架构与设计

大数据平台采用先进的hadoop + spark架构，实现海量数据存储和高速处理。

以业务链为维度重新组织各业务系统数据，实现企业的信息数据集中存储、按业务架构定义、及时更新，采用ETL+数据仓库技术构建企业“数据超市”，面向主题、集成、稳定、随时间变化的数据集合，用各个业务系统数据描绘生产业务链的详细状态，并提供关联分析与建模分析，为生产经营管理活动提供数据支撑。

4 项目实施思路

大数据管理平台建设以“四个着眼”为抓手，应用质量改善方法，对企业原有系统进行了数据梳理、流程再造，并搭建了数据仓库，为平台建设打下基础。

1）着眼“提升数据品质”，树立管理标准

为提升数据质量，企业开展了大数据改善提案活动，对各类生产经营数据进行了有效的整合和增补，提升了数据质量，把分散的数据有机关联，为挖掘数据价值打下基础。

为推动大数据管理平台规范运行，制定下发了《信息数据规范管理办法》和《大数据管理平台运行管理规定》两项管理标准，进一步明确了各部门的职责、数据维护的要求，建立了监督考核机制。

2）着眼“实现业务交互”，再造系统流程

大数据管理平台实现MES、物流自动化系统、卷包数采、OA、生产指挥视频、MAXIMO等13个系统之间的业务交互，为实现“上下贯通、左右协同”目标奠定基础。业务系统的集成，方便用户单点登录，避免了多个账号密码带来的用户使用不便问题。

3）着眼“挖掘数据价值”，搭建数据仓库

为进一步挖掘数据价值，围绕企业生产经营各项指标，依托于MES、MAXIMO、卷包数采系统、安徽中烟生产视频指挥系统等，通过ETL等工具，进行了数据抽取和数据共享，初步实现了系统数据的集成，建立起数据仓库。

4）着眼“融合管理业务”，开发系统功能

一是与目标管理的融合。以目标为导向，选取关键制造能力部分指标，改变一级指标一贯到底的做法，增强数据对生产过程管控的支撑；二是与创新管理的融合。引入员工创新指数评价机制，营造出积极的创新改善氛围。三是与生产管理的融合。构建企业不同业务域和不同层级的感知中心，以问题为导向，及时发现问题、解决问，为企业生产过程管控的数据支持。

5 项目成果

大数据平台以“目标引领、问题导向、个性化定制”为切入点，通过对MES、数采等业务系统的数据集成，搭建起质量、消耗、效率指标体系以及分析评价模型，数据展现和分析“立体化”，同时基于精益管理思想，建立起告警机制和过程管控流程，追溯分析并支撑决策，最终为企业加速打造柔性智能的技术能力和技术平台，推进精细化管理水平奠定了基础。

1）生产管理实现实时进度监控

建立制丝、卷包生产状态实时监控与进度监测功能，制丝细化到工艺段、卷包细化到机台，以班组为单位及时更新产量状态与计划完成情况，为生产排产计划提供及时准确的数据支撑。

2）设备管理实现设备“健康体检”

首创设备健康评价，建立了设备体检中心，实时掌控设备运行状态，精准聚焦隐患项目，分析故障趋势，及时诊断隐患。

搭建由设备各业务模块组成的设备全生命周期管理平台，汇集了设备静态信息、状态信息、结果信息，形成设备全生命的“数据链”，实现各管理功能的互联互通，最终实现设备全生命周期内的信息完整、健康预防、过程纠偏、绿色经济的管理架构。

3）质量管理提升过程管控能力

全员质量管控平台，访问、整合海量数据，分析质量结果背后成因，准确定位存在问题，让质量管理人员快速反应，形成及时纠偏、问题追溯、质量改进、经验沉淀的良性循环，进而达到防患于未然。

4）构建员工创新绩效指数评价模型

以企业创新管理为依托，实现项目注册、过程管控、结题评价、成果分享全过程在线管理，构建员工创新绩效指数评价模型，科学量化员工创新项目的参与度和贡献度，鼓励创新项目全员参与。

5）搭建企业智能检索知识库

智能检索引擎实现对相关领域知识的分类管理，使文档浏览、查询更便捷。目前，企业知识库已汇集包括《卷接和包装缺陷经验库》在内的103篇文档，设备维修、点检视频12个，OPS/OPL139篇。

6）企业经济运营分析

以企业月度经济运行分析为基础，开发企业运营分析模块。从产量、产值、质量、设备、消耗等9个维度对企业生产状态进行对比分析和趋势分析，形成企业月度经济运营分析报表，为企业经济运行分析提供第一手数据支撑。

7）对标管理

结合国家局对标指标和中烟制造部月度对标指标，开发同等规模企业、精益十佳创建备选企业、制造部内部对标指标排名等功能，提供多种维度的指标对标，方便管理人员使用。

8）卷包机台综合能力评价

牵住卷包机台制造能力这个“牛鼻子”，聚焦机台产量、效率、质量、消耗四大维度数据，以数据量化和数学建模的方式，科学评判卷包机台制造能力的高低，为管理人员提供班次间制造能力横向比较和机台纵向比较数据，为保障机台稳定生产提供数据支持。

9）卷包机台“英雄榜”

卷包机台“英雄榜”将数据应用深入基层，展现操作工最为关心的热点指标。“产量英雄”、“降耗达人”、“设备专家”等称号将机台产量、消耗、设备有效作业率等关键指标正向排序，以班次为单位实时更新，实现数据应用的正向激励作用。

10）车间生产运营报告

车间生产运营报告以问题为导向，从生产、质量、设备、消耗4个维度客观展现车间生产状态，方便车间管理人员快速、全面掌握生产状态。

任务协作中心与车间生产运营报告关联，形成发现问题、解决问题、反馈问题、闭环管理机制，有效支撑了车间生产管理和设备运维。

11）决策感知“体验中心”

以发现、推送异常问题为目标，建设生产部门异常感知中心。该中心覆盖各生产部门核心数据指标，通过指标数据系统采集、指标变化对比、指标趋势分析，指标异常告警的方式，将生产环节中的异常及时推送给管理人员，帮助管理者快速、准确的获知异常，及时处理。

12）设备效能分析报告

企业设备运维管理的一站式综合报告平台。报告涵盖设备效能综述、设备效率分析、设备波动分析、出现重点质量问题机台分析、断流分析、零备件耗用异常分析、维修利旧情况、重点工作等，为月度设备管理提供全面、及时、可信的信息。

6 结束语

“中国制造2025”是中国制造业对未来十年的规划，工业4.0时代，将使制造成本精益求精，随着信息化与烟草产业融合不断加深，大数据将成为行业改革的强大抓手和精益管理的有力工具，合肥卷烟厂将进一步关注数据价值的充分发挥，通过大数据技术实时感知业务和生产数据，基于业务模型、运用多种智慧分析方法对企业运营、生产过程等多方面进行深入的数据分析，提升企业决策效率、持续优化管理。

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