利用大数据助力企业生产

苏希俭 汪 杰

上海振华重工(集团)股份有限公司

1 引言

企业在从事生产经营的过程中，必然会产生大量数据。对生产中产生的大量数据进行收集，根据企业的需求对数据进行规格化处理，就可以在特定目的上助力企业生产[1]。本文运用ERP(企业资源计划)系统对某港机公司采购钢板的有关数据，进行大数据分析，收集钢板的厚度及牌号等数据，用于进行钢板数据的规格化和切割机的合理选型[2]。

2 企业钢板的厚度及牌号使用现状

虽然公司制定有各种标准、规则和相关技术手册，但这些文件只是规定了大的框架，具体条文不够细密，不同的部门、人员在产品设计时，选用钢板厚度规格及牌号种类有一定的自由度和随意性。且港机产品做为单件小批量的定制化产品，为占领市场，必须要快速适应于用户的要求。以上两点原因造成了钢板厚度规格多、牌号种类多的现状。

钢板的厚度规格多及牌号种类多，带来许多的不利局面，例如购买时间不稳定、数量巨大，导致议价能力差、占用资金多、占用库存面积大等[3-4]。

由于港机的订货周期越来越短，钢板的供货周期往往不能满足生产要求。在此情况下，常常采取“材料代用”的方法解决问题。材料代用的基本原则为：由高性能材料代替低性能材料；由厚度大的材料代替原厚度材料[5]。材料代用后，在产品上真实使用的材料，后续信息难以追踪。

3 钢板厚度及牌号的数据规格化

基于上述情况，必须对港机产品使用的钢板厚度及品牌数据进行规格化处理。

在实践中，将ERP系统中最近3年使用的钢板厚度及品牌的270项数据，清洗或合并了66项，清洗或合并率为24.4%。清洗或合并的原则是：清洗使用次数多但总用量少的；清洗总用量虽然多但一次性使用的品牌；合并钢板厚度接近的项。按实际需求，增加了10项钢板的厚度或牌号，增加率为4.9%。经过规格化的数据见表1。

表1 钢板牌号、板厚、应用标准规格化数据

有了规格化的数据做基础，所有设计人员在今后的产品设计中，必须按照表格中的数据选用材料，且不准“材料代用”。

4 应用大数据进行激光切割机选型

相较于二氧化碳激光切割机、YAG固体激光切割机，光纤激光切割机具有光电转换效率高、切割钢板速度快的优点。因此，将光纤激光切割机做为设备改造升级的首选。

光纤激光切割机有多种型号，其选型需要有大数据的支撑。表2是从ERP系统中汇总了某公司最近3年来在港机产品上使用的11种牌号(A709-50T-2、A709-50F-2、A709-50-2(Z25)、Q345B、Q345B(FCM)、Q345D、Q345D(FCM)、Q345DZ25、Q235B、扁豆形花纹钢板、DC51D+Z)、40种厚度规格(1～180 mm)的钢板所对应的购买重量。

表2 各种板厚使用量大数据

图1是光纤激光切割机性能参数。从图1中可以看出，总功率为1.2 kW的光纤激光切割机，可以切割出厚度为26 mm及以下的高精度钢板。从表2可知，厚度为26 mm及以下的钢板总购买重量为514 795 t，此型号的光纤激光切割机可以满足某公司74.4%的高精度钢板切割需求。按照“关键的多数”原则，选择总功率为1.2 kW光纤激光切割机。

图1 光纤激光切割机性能参数

总功率为1.2 kW的光纤激光切割机还可以切割26 mm～50 mm厚度的钢板，但钢板的切割面需要二次打磨。从表2中可得，50 mm厚度及以下的钢板总购买重量为662 555 t，此型号的光纤激光切割机可以满足某公司95.8%的切割需求。

50 mm厚度以上钢板的购买重量为28 905 t，占比总购买重量的4.2%，仍可使用现有的天然气切割机切割，但需要设立负压车间定点切割，将收集的废气(多为漂浮的颗粒污染物)通过中水快速处理，变气体污染物为液体污染物，再将液体污染物集中处理。

5 结语

从大数据中提炼出规格化数据，应用于企业生产；使用规格化数据后，将生产中再次产生的大数据进一步规格化，再次应用于企业生产各个方面。大数据的应用从局部到整体，从简单到复杂，可整体提升企业资源的利用水平，助力企业的生产发展。