摘要：珠寶加工廠，如何通過IoT邊緣技術，OT/IT資料融合，實作成本的下降、效率的提升
本文分享自華為雲社群《玩轉物聯網IoT邊緣服務系列二-珠寶加工的成本下降空間在哪裡？》，作者：eleven1111 。
本期主題：
珠寶加工廠，如何通過IoT邊緣技術，OT/IT資料融合，實作成本的下降、效率的提升。本文我将以第一人稱視角，講述一位珠寶加工廠老闆的故事。
緣起：
我是一家珠寶加工廠的老闆，已經管理這家近百人的工廠有十餘年了，但在十餘年中，我從未像近兩年這般焦慮與勞累。不僅面臨着訂單與生存的壓力，同時，業務的向下波動，不得不時刻擔憂着業務的平穩性，承受着巨大精神壓力。
或許很多人認為，工廠這種勞動密集型企業，作為工廠老闆掌握生産資料，自然可以吃到“人口紅利”，賺的盆滿缽滿。但在如今，我們時常自嘲，做工廠的毛利和直接将錢放在銀行裡的利息，差不了多少，微薄的毛利，讓我們如履薄冰。
困境：
這兩年因為疫情的原因，訂單少的可憐，還要養活這百十号人，雖然我也想過開源節流，但又談何容易？對于我們這種規模的工廠來說，并不存在技術壁壘，同行購買的數控機床都基本一樣，不管是國内，還是國際上的競争，我們唯一能做的便是不斷壓縮成本，以更低廉的價格獲得更多的訂單。
在如今中低端制造業開始向工業4.0轉型更新的大背景下，我們也考慮過産業更新，考慮過增強技術實力，在珠寶加工領域構築技術壁壘。但對于我們來說，産業更新的想法很美好，但實作起來，就多少有些摸不着頭腦了。我其實也不太懂，産業更新到底是更新我現有的産業，還是那些已完成更新的産業，來替代我的産業。
去年有人跟我提過工廠數字化轉型，利用物聯網打造智慧工廠，通過物聯網技術，實作産能的更新，在減少人員投入的前提下，用更低的成本，獲得更多的産出。這聽起來是一件不錯的事情，但我總覺得，數字化改造成本，似乎遠比我在員工身上投入的更多，真的能為我帶來更高的收益嗎？
PS：您的工廠生産是否存在其中某種現象呢？
識局：
我讓技術科負責産業更新改造的事情，針對工廠的現狀，給我一個既經濟實惠，又看得見成效的方案，我再來決策是否投入。經過技術科與華為雲IoT團隊一段時間的調研、評估，終于給我帶來了希望：
生産耗材成本降低：
原先：我們廠有十餘台數控機床，刀具是最大的生産耗材，每次财務找我簽字報帳的時候，最頭疼的是刀具的采購價又上漲了，居高不下的成本，讓我不得不要求勞工，人工記錄下使用次數，盡量用到使用壽命的上限再更換。
現在：采集數控機床的生産資料，将生産資料與MES的訂單資料所對應，自動記錄每一台機床的刀具使用次數，在使用次數達到上限時，自動提醒更換，既避免了因過期使用導緻的良品率下降，又減少了提前更換刀具的浪費。
工藝可以一天多變：
原先：我們的生産工藝，都是根據客戶訂單來決定的，往往一台數控機床，在現場配置好紙質生産參數、工藝檔案，在一批訂單完成之前，不能夠輕易更換的，否則會導緻停機、停工、耗時更換，浪費很多生産時間，導緻開工率不足。
現在：坐在辦公室裡，将生産工藝檔案，遠端的下發到指定的資料機床，機床可以動态的調整生産，提高了生産效率，降低了庫存，針對量小、高定制化的線上直銷場景，再适合不過了，更好的迎合了當代年輕人對個性化的追求。
生産OEE（全局裝置效率）提升：
原先：數控機床偶爾故障或非正常停機，往往需要工廠中的房間主任巡視發現時才會處理，勞工的響應并不積極主動，往往裝置有問題拖了好久才修。同樣，産線上的勞工，對産品品質的敏感度也不高，往往批次出現問題時，也是等着質檢人員過來糾正。
現在：當數控機床發生問題時，自動生成工單，将告警資訊上報，因為生産OT系統與人事的IT系統打通了，是以故障裝置對應的工位、當天值班人員，會收到郵件和電話提醒，廠裡會根據工單處理數量和問題解決時間，與評比考核挂鈎，這樣極大提高了勞工的積極主動性。每個産品的生産過程資料都會被實時分析，當發現某個批次出現品質問題時，會自動追溯生産哪個環節出現了偏差導緻的，及時糾正後續生産過程。
破局
我接受了華為IoT團隊提供的數字工廠方案，接下來就把落地工作交給了技術科。
首先，基于對企業在生産制造環節數字化轉型的了解，将需求分解為：
- 針對CNC生産工廠中的房間内的CNC裝置，實作透明可視，包括産量實時、裝置綜合效能/運作狀态等。
- 針對CNC生産工廠中的房間内裝置管理/刀具管理：裝置/刀具按期保養、點檢/巡檢、曆史資料查詢、履曆記錄。
- 針對CNC生産工廠中的房間内異常情況/告警及時響應：裝置故障實時通知到裝置維修工程師，或者在規定時間内，更新到主管上司，促使異常情況快速閉環。
- 針對CNC生産工廠中的房間内，營運大闆可視，對外營銷，幫助接單。
- 線下已有ERP子系統資料與雲端MES系統資料打通，實作資料協同。
然後，确定技術整體方案，主要包含了三部分：第一部分是資料采集，第二部分是資料彙聚/分析，第三部分是資料應用。該方案主要實作企業生産制造環節的生産要素資料實時采集，包括智能生産裝置的基本資訊、狀态資料、運作過程資料、異常情況資訊、訂單資訊、工藝檔案等；通過平台的資料接入、資料分析、資料模組化、主資料管理等能力，實作資料中有效資訊提煉，資料價值挖掘，資料資産沉澱；然後，通過标準的restful API接口開放共享給上層應用系統；生産管理系統基于資料資訊，提供OEE實時可視、生産過程精準管控、裝置管理、刀具管理等場景化應用。下面就三部分功能介紹：
- 第一部分，資料采集主要由軟、硬體一體的工業邊緣方案來實作。主要包括兩部分，第一部分為裝置數采，第二部分為子系統數采。針對OT生産裝置資料采集，工業邊緣通過雲端配置協定插件和資料采集規則，支援生産現場的CNC裝置連接配接，如Fanuc、廣數機床等，支援資料采集自定義，實時采集OEE、産量等資訊，完成協定轉換，然後，資料路由到數字工廠平台。針對線下ERP、OA等子系統資料采集，對接多廠家異構系統權限許可、接口适配等，采集系統間的業務資料，如訂單資訊、BOM資訊等，實作業務資料在多個系統間協同，打破傳統方式資料孤島/資料斷點。
- 第二部分，資料彙聚/分析是主要由華為雲數字工廠平台來實作。該平台與工業邊緣無縫對接，基于平台的裝置接入管理能力，進行協定解析，提取資料、彙聚資料，然後，基于平台的資料模組化和實時分析/時序分析等能力，進行資料分析和資産模組化，通過标準接口開放給上層應用。
- 第三部分，資料應用是主要由精益生産管理MES系統來實作。該系統支援OEE資料通過多終端、多元度等方式實時可視，生産計劃/訂單數字化管理、生産過程精準管控、裝置運作狀态實時監控、告警管理、刀具管理、人員績效管理等場景化應用。
最後，實施該方案，需在客戶現場安裝部署N個工業網關盒子，用于采集現場裝置資料；還需部署一台前置機（網關或伺服器），用于采集現場的IT子系統資料。工業網關盒子是Linux的原生核心系統，為了節省硬體成本，資源規格不到，是以采用IoTEdge的輕量版作為底座；而邊緣前置機是容器化運作環境，資源較高可以執行更高性能的邊緣計算，是以采用IoTEdge的标準版作為底座。邊緣數采的資料，作為數字工廠的資料源，按照華為IoT的規範要求，通過數字工廠平台的數采服務進行遠端管理。邊緣數采方案架構如下：
以OPCUA協定采集裝置資料為例：
回首
如今工廠的數字化轉型已經落地有幾個月了，随着生産過程的數字化管理，計劃外停機損失降低30%，加工效率提升20%，耗材成本降低20%，工單處理及時性大幅提升，我很慶幸自己的決策，找到了成本下降空間，也意識到隻有産業更新，才能博出一個明天。
本期點評：
采用華為雲IoT數字工廠開箱即用的解決方案，通過IoT邊緣對現場OT生産裝置和IT系統進行全量接入，在平台上進行資料模組化、統計與分析，實作生産透明可視，生産訂單、生産裝置和産線人員的實時線上協同、降本增效。
PS：IoT邊緣技術實作參考：
基于IoT邊緣實作OT數采：https://support.huaweicloud.com/bestpractice-iotedge/iotedge_bestpractice_0115.html