1、582008年9月中國制造業信息化第37卷第17期基于數控機床實時數據采集的OEE計算方法研究陳冉升,葉文華(南京航空航天大學江蘇省精密與微細制造技術重點實驗室,江蘇南京210016)摘要:設備停機時間、開動時間、有效運行時間和產量等車間現場數據是設備綜合效率(OEE)計算分析的基礎。在使用OEE分析設備效率損失時,。然而,要,從而造成設備時間損失分析存在偏差準確獲取機床狀態數據,。該方法能夠客上的不足關鍵詞:;設備完全有效生產率;實時數據采集;停機損失中圖分類號:TG659文獻標識碼:A文章編號:1672-1616(2008)17-0058-05設備綜合效率(OverallEquipment

2、Effective2ness,OEE)是全面生產維護(TotalProductiveMaintenance,TPM)的重要組成部分,它能夠全面地反映設備的有效利用率,并通過時間損失分析為改善生產模式提供必要的信息1。然而不同企業間生產設備的使用管理要求有所不同,并且OEE在實際生產中將與班次、員工、設備、產品規格等各種生產數據緊密聯系,而這些數據的采集涉及生產過程的眾多部門,所以我國各企業中沒有普遍采用OEE指標。另外,各企業采用的生產數據采集方論產量之間存在一定的差距2。國際上習慣采用OEE指標來反映設備實際生產能力與理論生產能力之間的差別,即OEE=可用率×性能指標×質

3、量指數=(設備實際運行時間/計劃生產時間)×(有效生產時間/設備實際運行時間)×(有價值生產時間/有效生產時間)=有價值生產時間/計劃生產時間=(合格產品數量×單件理論生產時間)/計劃生產時間。通常企業定義:計劃生產時間=總日歷工作時間-計劃停機時間;設備實際運行時間=計劃生產時間-非計劃停機時間-設備準備和調整時間;總日歷工作時間是指在一定期間內作業單位的出勤時間中與機器的運轉與否無關但要支付工資的時間,例如平常正常出勤8h(480min),而且對于生產計劃上的特勤加班追加的情況也適用;計劃停機時間是指計劃內的非工作時間,比如年修、定修等;非計劃停機時間是指設備

4、因故障或事故造成的停機時間;設備準備和調整時間是指設備在生產準備時,包括更換產品、更新工裝模具、更換刀具等所耗費的時間。在OEE計算分析時不將計劃停機時間列入時間損失范圍,從而主要反映設備的6大時間損失3:(1)設備故障;(2)準備和調整時間;(3)空轉和短時間停機;(4)生產速率下降;(5)試生產造成的產量損失;(6)正常生產中的缺陷產品損失。如圖1所示。式也有所不同,有些企業采用人工數據采集,有些企業則采用自動數據采集,這將直接影響OEE分析的準確性。目前國際上通行的做法是運用企業制造信息化技術并采用設備綜合效率和設備完全有效生產率(TotalEffectiveEquipmentofPro

5、duc2tion,TEEP)2個指標來全面衡量設備的效率發揮情況,找到影響生產效率的瓶頸,并對其進行跟蹤和改進,最終達到提高企業生產效率的目的。1OEE和TEEP的定義在批量生產中,一般每臺生產設備都有理論產量,要實現這一產量必須保證生產過程中沒有任何時間損失和質量損耗。但是,由于車間設備在實際使用過程中常常會受到各種因素的影響,使得設備不能達到最大有效利用率,從而導致實際產量與理收稿日期:2008-07-07作者簡介:陳冉升(1983-),男,湖南衡山人,南京航空航天大學碩士研究生,主要從事制造信息化技術方面的研究工作。應用研究陳冉升葉文華基于數控機床實時數據采集的OEE計算方法研究59圖1

6、OEE與6但是當這些企業遇到計劃停機以外的外部因素,如無訂單,停水、電、氣、汽,成停機損失,算。,但又不是設備本身故障引起的停機4。因此,又有學者針對這些企業將所有造成設備停機的因素(包括設備檢修保養和非設備因素停機等)均列入時間損失范圍,對OEE進行了一定的修正,提出了TEEP(設備完全有效生產率)的計算公式,從而將6大損失擴展為8大損失。TEEP的計算公式如下:TEEP=設備利用率×OEE2EE2這種方法是指車間工人或數據記錄員將生產設備的工作情況,包括停機時間、故障情況、故障維修、產品加工情況等手工錄入到預先設定的各類生產報表中,然后使用MSExcel等數據分析工具或者結合數據

7、庫的OEE分析軟件對其進行OEE統計分析5。有些未建立信息管理系統的企業采用純手工錄入,而有些已經運用ERP和MES等信息化管理軟件的企業進行計算機輔助錄入。但2種錄入方式的OEE報表數據均來源于人工記錄數據,故二者沒有本質的區別。而一般采用手工記錄方式的企業要求員工一邊完成自身生產任務一邊對設備狀態數據進行監控記錄,這樣的方法對生產人員而言是一種額外的負擔,因此員工往往憑借經驗對某臺設備的各種狀態時間用平均值記錄,甚至忽略短暫的設備調整時間、待料和換料時間等。由此可以看出,這種生產數據手工記錄方法在實際操作過程中,生產數據容易受到員工主觀意識影響產生記錄偏差,另外在將生產現場獲取的數據輸入到

8、計算機上時也容易產生一定的輸入誤差,從而造成記錄的生產數據與實際生產數據間存在較大差異,影響OEE計算分析的準確性。其中:設備利用率=(總日歷工作時間-計劃停機時間-非設備因素停機時間)/總日歷工作時間。從而可以看出TEEP的實質意義為總日歷工作時間內實際生產的合格產品數量與理論上可達到的最大生產數量的比值。由于用總日歷工作時間做分母,因而TEEP指標從全企業的范圍來評價設備的效率情況,這對于由于盲目新增設備導致的產量不平衡、輔助動力部門設備管理情況、整個維修團隊計劃維修效率和頻率執行情況等,都可以很好地進行評價2,如圖2所示。2.2自動記錄自動記錄通常是指通過數據采集、數據存儲和數據處理等裝

9、置,可以實時準確地記錄設備各種狀態所處的時間,并自動對生產數據進行統計分析6。其中數據采集模塊主要是通過數據采集裝置獲取反映設備狀態的開關信號,然后將開關信號轉化為狀態數據,方便計算機保存處理;數據存儲模塊主要是將數字信號保存到數據庫中,為生產數據分析提供依據;數據處理模塊主要是對數據庫中的生產數據進行包括OEE在內的各種分析,形成各圖2OEE和TEEP的關系圖602008年9月中國制造業信息化第37卷第17期類報表。采用這種方式得到的生產數據受人為因素影響小,從而避免了手工記錄時產生的記錄偏差和輸入誤差。同時也可以對OEE進行方便準確的分析,及時生成OEE分析報告,包括設備停機時間、停機原因

10、、維修情況、有效生產時間等內容,從而容易找到低效率設備并對癥下藥。下面對基于自動記錄數據采集方式的OEE方法進行研究。3基于機床實時狀態數據的OEE算方法研究3.1,時狀態數據的采集,而基于機床實時狀態數據的OEE計算方法研究也需要機床實時狀態數據采集系統的支持。結合OPC(OLEforProcessControl,用于過程控制的OLE)技術并外接PLC(Pro2grammableLogicController,可編程控制器)組成的機床實時數據采集系統是一種新的機床實時狀態數據采集系統。該系統由OPC和PLC數據采集、數據存儲和OEE3部分構成,如圖3。:當,如機床通電、開機、主軸啟,電氣柜中

11、相應的繼電器會產生電壓變化,繼而使PLC輸入模塊信號發生相應的變化,此時OPC服務器會采集到輸入模塊的信圖3基于機床實時狀態數據采集的OEE計算分析系統結構號變化,OPC客戶端程序通過OPC標準接口讀取服務器變化的數據,根據信號狀態分析出機床的狀態,并將機床狀態數據實時保存到數據庫服務器中供OEE計算分析查詢使用。而OEE計算分析查詢模塊采用B/S結構,通過配置Web服務器使客戶端計算機可對所采集的機床狀態數據進行查詢、統計分析、計算與管理。同時,通過局域網可與MES系統數據庫相連接,實現與MES系統的數據機、待機、手動、運行(自動加工)、換料、斷電等6種狀態,具體定義見表1。表1機床狀態定義

12、機床動作機床接通電源,電源指示燈亮(包括一切非斷電情況)機床電源指示燈亮,并按下開機按鈕,而機床無運動機床開機后,通過機床控制面板,手動調整機床運動機床開機后,機床加工工件(主軸轉動,程序運行)機床開機后,機床更換加工零件或更換刀具機床切斷電源(包括正常關機和故障斷電)機床狀態關機待機手動運行(自動加工)換料/換刀斷電集成。3.2設備狀態的定義當設備狀態發生變化時,OPC服務器會有數據變化通知客戶程序數據實時采集裝置,該裝置對接收的數據進行初步處理,將機床的狀態分為關應用研究陳冉升葉文華基于數控機床實時數據采集的OEE計算方法研究數據實時采集裝置將這6個相互獨立的機床狀態數據保存到數據庫后,O

13、EE計算分析查詢部分根據時間和班次對這些數據進行累計分析處理,得到具體時間段和班次內6種機床狀態的時間。同時,又可將這6種狀態時間分為機床斷電和通電時間2大類,其中機床通電時間是機床關機、待機、手動、運行和換料5種狀態的總時間,而機床斷電時間即為機床斷電狀態的總時間。61可用率=1-停機損失指標性能指數=1-手動損失指標-換料損失指標質量指數=合格品數/實際產量OEE=可用率×性能指數×質量指數=(運行時間/總日歷時間)×(合格品數/實際產量)其中,停機損失指標反映日歷工作時間內的停機損失,包括一切斷電停機和非斷電停機事件,例如計劃停機、(停);手動損失指標,包括

14、生產準備和;,包括生產時機床處于非零件加工狀態下的事件,例如換刀、換料和待料等;質量指數用來考慮質量的損失,主要反映沒有滿足質量要求的產品損失,包括返工品和廢品。如圖4所示。3.3OEE計算新方法雖然TEEP大到了總日歷工作時間,(失、),而造成停機的原因很多,分析出低效率設備停機損失的原因。另外,在數據采集準確的前提下,OEE和TEEP的準確與否,還取決于理論加工周期的正確與否,并且在OEE和TEEP計算時,企業將一臺設備生產產品的理論加工周期視為可以測量得到的一個定值。但往往理論加工周期受到各種因素的干擾不容易被確定,并且一般企業并非生產單一產品,需要對每種規格產品測定相應的理論加工周期,

15、因而在實際操作中容易給企業帶來很多不便。根據數據實時采集系統的特點,本文提出了一種完全基于時間的OEE計算方法。根據表1所示,按機床的狀態可將總日歷工作時間分為斷電時間、關機時間、待機時間、手動時間、運行時間和換料時間(包括換刀時間)。而在機床關機、待機和斷電3種狀態中均可能包含機床停機時間。這樣在不違背OEE基本理論的前提下,可在總日歷工作時間范圍內將考慮停機損失的機床可用率和考慮生產速度損失的機床性能指標完全用機床狀態時間來表示;而在分析質量指數時,可以通過MES等外部信息系統調用產量數據或者完工報表來獲取所需的合格品數和實際產量。于是與OEE分析相關的指標有:停機損失指標、可用率、手動損

16、失指標、換料損失指標、性能指數、質量指數等。主要公式定義如下:停機損失指標=(斷電時間+關機時間+待機時間)/總日歷時間手動損失指標=手動時間/(手動時間+運行時間+換料時間)換料損失指標=換料時間/(手動時間+運行時間+換料時間)圖4新OEE計算方法與時間損失的關系圖這樣在進行OEE分析時,不僅避免了計算理論產量的不便,而且充分考慮了總時間內影響生產的全部時間損失,具體可分為斷電損失、關機損失、待機損失、手動損失和換料損失等5大損失,例如機床操作人員在領用和搬運刀具、夾具或毛坯時造成機床待料或待機的時間過長,操作人員技術不熟練造成對工件手動調試時間過長等。此外,由于數據采集裝置可以獲得任何原

17、因引起的機床停機、空轉和空閑時間,那么一些在手工記錄時容易被忽略的短暫換刀、換料、空轉和空閑時間均被自動記錄下來,使得OEE分析更加準確。然而實際操作過程中,雖然對機床進行OEE比較分析,能找出制約生產線生產效率的瓶頸機床,但當瓶頸機床的時間損失主要反映在機床可用率上時,由于該方法的斷電時間、關機時間和待機時間包含了各種停機損失,而單靠機床可用率來找出具體的停機損失原因較為困難,因此可將由斷電時間、關機時間和待機時間組成的機床停機總時間分為計劃停機時間(包括機床的年檢、定檢停機)、622008年9月中國制造業信息化第37卷第17期故障停機時間、非設備因素停機時間等3大停機時間。其中,計劃停機時

18、間、故障停機時間數據分別可根據維修人員在設備維修單上填寫的維修類別和維修開始結束時間獲得,非設備因素停機則為除計劃停機和故障維修之外的其余停機時間,最后3大停機時間均以各自在停機總時間中所占比例來表示相應的停機損失。這樣針對瓶頸機床可用率較低的情況,可以方便地找出瓶頸機床的主要停機損失所在。束時間、停機原因、設備檢修部位、責任部門等在內的維修報表,并為分析低效率設備的停機時間損失提供依據;產量數據管理模塊提供了班組完工單錄入功能,班組長在交接班時可在完工單中填寫當天該班組的實際產量、合格品數、廢品數和材料損耗等信息,為OEE的質量指數計算提供依據。5TEEP算法的區,2種OEE數據采,并在OE

19、E和TEEP計算方法的基礎上研究了基于機床實時狀同數據的OEE計算方法。該方法可以實時記錄由各種原因引起的停機時間以及機床處于加工和非加工零件狀態下的時間,從而避免了各種人為因素引起的OEE計算誤差,并能全面客觀地反映機床效率損失。同時針對離散制造企業中產品理論加工周期難以確定的問題,提出了以機床狀態時間和實際產量為依據的OEE計算新方法,并且針對低效率機床提出了按計劃停機、故障停機和非設備因素停機分類的停機損失分析法。本文所提出的方法已經在某離散制造企業得到應用與驗證。參考文獻:1任廣杰,劉大成,丁迎菥,等.基于約束理論的設備綜合效率4應用實例要對由28OEE分析,督促車間管理者提高生產效率

20、,同時讓企業決策者了解生產線設備的實時狀態。該系統采用如圖3所示的總體結構,通過對數據庫里包括關機時間、待機時間、換料時間、手動時間、運行時間和斷電時間在內的生產數據做分析處理,可以結合不同時間段和生產班組信息得到較為全面客觀的OEE,并在找到低效率機床之后可通過對該機床的計劃停機時間、故障停機時間和非設備因素停機時間進行分析統計找到具體的停機損失原因。如圖5,6所示。方法研究J.制造技術與機床,2004(4):20-23.2徐保強,李葆文.TnPM推進實務和案例分析M.北京:機圖5機床日報表械工業出版社,2007.3沈昕,嚴新民.設備使用效率測評方法研究J.機床與液壓,2007,35(5):

21、75-79.4李葆文.企業OEE計算問題的解決J.廣州大學學報(自然科學版),2002,1(1):91-96.圖6機床OEE月報表5HartmannEdwardH.SuccessfullyInstallingTPMinNon-JapanesePlantM.Cambridge,MA:ProductivityPress,1992.6LenkaLandryova,LvetaZolotova.OEEmonitoringforproduc2tionprocessesbasesonSCADA/HMIplatformJ.AdvancesinProductionManagementSystem,2007,24

22、(6):189-196.另外,系統具有系統管理、設備管理、狀態數據管理和產量數據管理等模塊,其中設備管理中包含設備檢修功能,能查詢到所有的停機時間段,從而方便設備維修人員填寫包括停機開始時間、停機結OEEMethodologyBasedontheReal-TimeDataAcquisitionofNCMachineToolCHENRan-sheng,YEWen-hua(NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,JiangsuNanjing,210016,China)Abstract:Calculationandanalysisonoverall

23、equipmenteffectiveness(OEE)isbasedonworkshoplocaleinfor2mation,suchasequipmentdowntime,startingtime,theeffectiverunningtimeandproductionetc.Mean2whileequipmentdowntimeistheprimaryfactorswithOEEanalysisofequipmentefficiencylosses.Soitis(下轉第66頁)662008年9月中國制造業信息化第37卷第17期差別,所以該水印嵌入算法對頂點坐標所進行的修改對某些場合的應用而

24、言是透明的。在水印嵌入后的圖形未受到攻擊的情況下,按照一定的水印檢測算法對其進行水印提取,提取出的兩組水印圖像如圖3所示。從提取出的水印圖像可以看出,其和原始水印圖像沒有任何區別,它們之間的歸一化相關度都為1。因此,在未受攻擊的情況下,本算法可以完全提取出水印圖像。同時該水印算法在嵌入50×20的二值水印圖像時具有很好的透明性,水印對旋轉、縮放、平移以及添加實體具有較強的魯棒性,的抵抗能力。品,特別是高精度數字制造產品,不允許對產品的形狀做絲毫的改變,因此在數字水印嵌入時只能利用圖紙的重要特征,而不能修改圖紙的這些特征8。如何利用AutoCAD圖紙中的擴展屬性作為數字水印的宿主載體,

25、實現圖紙的版權保護是我們今后進一步研究的課題。參考文獻:1.J.工程(6),PitasI.WatermarkingpolygonalFourierdescriptorsA.ICASSP2000C.Istan2bul,Turkey:IEEE,2000:1955-1958.3汪亞順,徐銘政.基于二維工程圖的數字水印比例算法J.南昌大學學報(工科版),2003,25(4):29-31.4黃曉生,顧景文.基于混沌的小波域二維工程圖數字水印算法J.蘇州科技學院學報(工程技術版),2006,19(3):77-80.5李媛媛,許錄平.矢量圖形中基于小波變換的盲水印算法圖3水印檢測結果J.光子學報,2004,

26、33(1):97-100.6史烈,葉綠,黃向軍,等.一種魯棒的三維運動盲水印檢4結束語文中算法是通過對二維圖紙的幾何特征進行信息嵌入,必然會在一定程度上改變模型的形狀,這在某些應用場合是切實可行的。但現在許多產測算法J.浙江大學學報(工學版),2005,39(3):317-321.7王志陽.基于數字水印技術的網絡制造產品產權保護研究D.武漢:武漢理工大學,2005:1-2.8李黎,潘志庚,張明敏.一種抗幾何變換的盲水印算法J.浙江大學學報(工學版),2004,38(2):141-144.ApplicationofDigitalWatermarkinginCopyrightProtectiono

27、fEngineeringDrawingWANGDan-mei(NARIGroup,JiangsuNanjing,210003,China)Abstract:Throughanalysisofthecharacteristicsofdiscretewavelettransform,itproposesthe2dvectorgraphicswatermarkingalgorithmbasedondiscretewavelettransform.Thealgorithmwithdrawstheverticesandgeneratessomesequencesfromthe2dvectorgraphics.Thesequencesaretransformedintodifferentspa2tialan