精益生产与信息可视化在生产中的应用

徐槿 李俊 李旭东 李雯蓓

由于烟草行业内市场竞争形势严峻，营销需求不确定性高，卷烟生产不仅需要提供高质量的产品，还需要严格控制生产成本。为打造领先工厂，实现工厂可持续发展，成都卷烟厂引入精益生产的生产准时化和大数据的信息可视化理念，对卷烟生产全过程进行改善和统筹优化。

生产准时化是精益生产的重要组成部分，是精益生产的主要表现形式。成都卷烟厂将准时化生产系统运用于卷烟生产领域中，是为了实现精益生产的需要。将生产准时化运用于卷烟生产过程中，是成都卷烟厂对生产精益化的一种探索，以提高生产效率为目标，保障精准营销的需求。在卷烟生产流程中实施准时化生产方式，与标准时间核对，统计生产现场的问题，与各工序实际运行情况对比分析，消除多余动作、等待时间、效率低下等问题，自动集成准时化生产报表及问题分析，为生产效率提升提供信息技术支撑。

成都卷烟厂的准时化生产模型以问题为导向提生产效率水平。通过推行准时化生产模式以充分真实暴露内外部问题、分析问题原因为主，针对内部影响因素认真分析自身存在的问题，确立攻关项目、完善标准制度，落实具体措施，及时传递异常情况、影响程度，加强车间之间、部门之间的沟通联系，确保上下环节、工序的协作和同频率。重视外部协作联系，积极主动衔接协调，催促外部问题的解决，建立长效机制，促进内外联动、协作。同时，通过推进准时化生产模式，带动全面质量管理、设备精益管理、人力资源管理、信息化智能化建设、自动化控制、物流管理、仓储管理等工作的深化。

成都卷烟厂的准时化生产是以围绕满足月度生产计划和生产进度作业计划为目标，以卷包每天、每班、各机台的生产定额和异型烟车间每天的生产定额作为基准，按时按质按量生产出卷烟产品。根据各机台生产品规的重要程度、产量比重等设定权重，形成工厂级准时化生产指数，作为评价衡量工厂准时化生产水平的依据。以生产定额、标准、流程为基础，确定制丝车间、卷包车间、异型烟车间和其他相关部门的准时化生产评价衡量指数，以生产衡量指数搭建信息化平台。

（一）搭建准时化系统的问题分析

在搭建生产准时化平台过程中，结合工厂关于这一体系的实际工作情况，分析发现存在以下问题：

1.数据出口不统一：目前成都烟厂已有PDM，MES多套数据系统，数据出口相对独立。基于数据的管理动作与管理口径不统一，数据质量不高。

2统计口径不一报表多：数据向上汇总 、计算带来大量重复劳动 ，导致填报问题突出，占用统计人员过多时间；因部门墙、数据孤岛的存在，报表收集、计算费时费力，效率低。

3. 应用平台基础弱：缺少全面、易用的报表体系以及报表平台支撑部门的统一规划与决策，各种数据指标准确性得不到有效保证。

4.数据分析基础弱：原有的MES系统，Excel统计表格欠缺可视化能力。数据无法以可视化等更多丰富形式呈现在大屏设备、PC端上。

（二）标准化模块的确定

以卷包每天、每班、各机台的生产定额和异型烟车间每天的生产定額作为基准，按时按质按量生产出卷烟产品。根据各机台生产品规的重要程度、产量比重等设定权重，形成工厂级准时化生产指数，作为评价衡量工厂准时化生产水平的依据。以生产定额、标准、流程为基础，确定制丝车间、卷包车间、异型烟车间和其他相关部门的准时化生产评价衡量指数。

（三）可视化页面范围的确定

可视化展示页面的确定是前期工作成败的关键因素，也是工厂准时化生产系统的最终展示。经过调研，成都卷烟厂最终决定采用由7个部门数采报表和1张准时化大屏以及每个部门下钻详情页面组成：工厂准时化、生产科准时化、制丝准时化、卷包车间准时化、异形车间准时化、工艺质量准时化、物资管理准时化、动力车间准时化。这样可以充分展示出数据的实效性及分析的准确性。

二、准时化系统的搭建

（一） 统计数据的获取及整理

卷烟生产准时化的可视化建模主要依托于统计数据的完善性。然而传统的统计局限于结构化数据，具有传播效率低、成本高的缺点。大数据不仅包括结构化数据，还涵盖非结构化数据、半结构化数据或异构数据，即一切可以记录和存储的信号。大数据的数据来源一般为信息网络系统，收集范围广。可见，大数据的数据处理能力比传统统计学要更高，范围也更广，储存、分析能力也更强。

1.数据来源

准时化指标取数来源于数采系统与人工填报录入。数采系统数据由工厂信息化人员通过爬虫抽取到sqlserver数据库中，由于准时化模块指标无法全部从系统取数，所以除卷包维修指标所涉及的停机次数从数采系统取数外，准时化其余指标全部以部门人员填报的方式进行数据收集与维护，并存入工厂sqlserver数据库中。

2.数据整合

以实现跨平台的数据统一和数据全流通为目标。首先，工厂信息团队运用FineReport、FineBI等数据工具，会同业务部门针对性地开发了数个业务报表应用。为了更好的挖掘MES系统的数据，工厂分析核对MES系统关系数据在数据库中的准确位置和计算方式。其次，分析核对生产业务关系数据在数据库中的准确位置和计算方式，以便挖掘生产业务相关数据。然后，清理数据库中的无效数据、重复数据，修补其中的残缺数据，确保数据的完整性和统一性。用大数据应用技术，实现对数据的发掘、清理和整合。为后续结合生产准时化业务的开展，建立灵活、高效、准确的数据报表和数据分析模板，提供了准确的数据支撑。通过系统平台统一进行填报收集数据，提高数据及时性与准确性。解决线下Excel收集数据时间长、不及时、难度大、工作量大的问题。针对已有数据建立逐步完善的数据机制，完成数据体系标准化。梳理各部门指标之间的联系，通过统一的填报口径与指标命名规则以及统一标准的计算逻辑，解决部门之间存在的信息不对称问题，实现指标的体系化与统一化。基于数据业务主题模型搭建数据中心，建立组织架构细粒度更小的维度，为将来的大数据应用、信息可视化，与后阶段深入细化的分析提供数据支撑。最后，基于完善的数据中心构建主题分析展现体系，完成数据前端可视化。

（二）相关指标计算逻辑

1.工厂级生产准时化指数

工厂级准时化指数主要涉及当阶段时段指标值与上月指数对比。实际产量与定额产量的差额，以1000为基准，占当期生产品规比重得出的值，就是单机组工作日准时化指数。当日所运行的机組准时化指数的均值可得出单日准时化指数，单日准时化指数的均值可得出月度或累计工作日的准时化数值。

2.部门级生产准时化指数

部门级生产准时化指数主要分为10个类别，分别为：换烟次数指数、内部待料指数、外部待料指数、设备维修指数、换烟时间指数、动力保障指数、停机次数、断料影响指数、黄牌影响指数、试样试生产指数，指数总值均为100。单日实际值与目标值（实际生产过程中测算出的影响数据）的差额，与基准的差值得出单工作日的某项指数，单工作日的指数均值可得出月度或累计工作日指数。

（三）可视化展示

在生产准时化可视化驾驶舱中，共包含9个模块，即工厂准时化指数、日期准时化指数、生产科准时化指数、制丝车间准时化指数、卷包车间准时化指数、工艺质量科准时化指数、动力保障科准时化指数、物资管理科准时化指数、物资设备准时化指数展示模块。每个模块可通过时间段选择功能，显示不同时间段的可视化数据结果，同时可以通过数据下钻功能，看到不同模块的实时分析。按照不同的模块、日期筛选可以快速发现生产过程的异常项，及时响应调整生产中的浪费。

准时化生产的信息化、可视化建设，使各生产工序的生产数据更准确更迅速的传达到各个环节，使各部门能快速掌握生产现在。通过实时动态数据的传播，更好的完成了跨部门协作。该系统操作简单，同时简单易懂的趋势图、堆积图、下钻分析功能使各岗位人员能能够快速理解，并排查异常指标。准时化生产系统实施后，在保障质量的同时，提高了各车间的生产效率，减少了浪费。使生产计划完成率达到100%，营销需求保障率达到100%。

成都卷烟厂的生产准时化的实施，使工厂各生产加工工序得到了全面、科学的管控，使生产流程标准化、系统化，使工厂的生产能够适应行业市场竞争多样性、产品质量要求高、消费者需求变化快的状况，极大提高了工厂卷烟生产的效率，减少了生产过程中的浪费，降低了多余动作带来的质量风险。

成都卷烟厂的广大员工一直以来都将创新视作工厂最根本、最核心、最关键、可持续发展的竞争力。并牢牢把握创新驱动的战略目标，紧紧围绕创建领先工厂的发展目标。工厂开发、推动生产准时化系统的应用，为卷烟生产工作提供了向导，通过大家的实践进一步提升生产效率，为实现工厂可持续化发展，创建领先工厂打下坚实的基础。

一直以来，成都卷烟厂主要依托MES系统、中烟生产指挥系统等信息系统开展相关业务，缺少全方位分析方法、数据处理能力和实时分析能力差、海量数据处理效率低，一定程度上制约了工厂柔性化生产水平的提升，与工厂将要打造成为的行业一流创新示范企业不相匹配。之前的信息化建设，主要是靠业务和流程来开发各种信息系统，业务固化和人工报表是最主要的特点，固化就不能适应多变的业务需求。为此，亟需借助新技术新手段，助推生产科管理水平的提升。

结合成都卷烟厂智能工厂项目建设推进战略，数据QC小组结合具体业务实践，将MES系统、中烟生产指挥系统、动力能源系统、人工数据等资源整合到帆软数据决策平台，实现跨平台的数据统一和数据全流通。同时通过数据的自动收集，快速计算，可视化展示，减少统计人员工作量，实现统计业务提质增效，从而推动整个生产科统计业务转型。

现在成都卷烟厂生产科在每次的大小生产消耗分析会上，已经不再是人手打印一堆纸质报表了，而是借用帆软数据决策平台直接可视化展示数据，同时还可以利用手机App随时查看实时数据。数据平台不仅建立起来了，而且其中生产管理模块、工艺质检模块、宽窄专线模块已经成为部门的重要数据工具。生产科的部分统计业务也得到了大幅的简化，实现了提质增效。

生产数据的可视化，让需求调研更方便，变化响应更快捷，用户体验更完美。下一步还将继续把其他一些具体业务应用于数据决策平台中，比如生产科的数据驾驶舱，将建立更直观、更全局的数据可视化模块；工艺质量质检模块也已经部分投入应用。

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