如何搭建可视化大屏指标体系——数字孪生工厂篇

admin · 发表于 2024-5-24 16:16:12

中国工程院院士李培根曾言：数字孪生工厂不应该仅仅是对物理工厂一些简单的数字记录、数字呈现，而是要能通过数字孪生系统采集的实时数据，反过来指导车间或者工厂的运行，乃至供应链竞争，使工厂运行在最佳状态。

要实现指导车间工厂运行的目的，这些实时数据必然是可视化、可分析、可预测的有序数据，而有序的数据一定是以指标体系为基础的。

一、为什么要搭建指标体系

指标体系是由多个反映企业业务的相对独立而又相互联系的统计指标所构成的有机整体，其在工厂实时监控与展示、工厂决策和运营、工厂数字化转型方面起重要作用。

1.实时监控与展示

仅靠人力和监控无法实时获取工厂、车间、产线和工位的数据，工厂现有系统数据繁杂，还存在数据孤岛，无法实现协同。将零散的、相关的指标按照业务模型进行分类及分层，形成可靠的指标体系，让业务指标可描述、可度量、可拆解，与数字孪生工厂模型共同实现工厂生产流程实时监控与展示。

2.工厂决策和运营

将从指标体系中提取的业务指标呈现与数据可视化大屏上，提供了全面的数据视角，可以引导工厂、车间的管理者挖掘数据价值，形成决策依据。比如发现生产规律，调整生产计划，设备预测性维修等。

3.工厂数字化转型

数字化转型的关键驱动因素是数据。指标体系的建立就意味着从数据出发的管理体系的建立。工厂、车间的管理人员可以通过数据预测变化，透过复杂的业务指标数据看到业务的本质，驱动业务的运营和创新，迈上数字化征程。

二、如何搭建工厂大屏指标体系

1.确定工厂目标

大部分工厂都期望向客户展示其合理排程、全面透明化管理以及智慧决策的能力，并实现工厂高效协同、提质降本增效，提升内部员工凝聚力。因此，搭建大屏指标体系的宏观目标可以从两个维度来定：对外，展示有故事有内容的智能工厂，体现看不见的智造能力，宣传品牌实力，营造良好参观体验；对内，以某个可视化项目为样板，由点及面将指标体系扩展到整个智慧产业园，实现工厂全面透明化管控，让工厂细微之处“看得见，管得着”，实现为制造增效、为产品提质、为生产降本。微观来看，还要持续性梳理运营管理需求，将WMS、MES、EAM等业务系统的数据全面打通，不断完善驾驶舱运营管理体系，为消灭各个工厂车间的数据烟囱提供借鉴依据。

2.确定主要受众

任何产品的形成都要以人为本。普遍来说，工厂包括工厂、车间、产线、工位四大物理空间，依次对应高管及部长、部长及主任、主任及班组长、一线工程师受众群体；外部受众群体分为政府、企业等参观人群。工厂指标体系需要关注这些关键角色的诉求。

3.指标体系搭建

经调研分析，制造企业通常关注自身的盈利能力、业务可持续、高效运营、人才与文化素养以及营收增长五个方面，因此应该先从这几个运营目标着手确立工厂数字化运营管理的指标体系，将企业愿景和总体目标转化为可衡量的行动目标。

首先运用SLQCD以及5M1E，结合工厂目标、运营目标和受众需求确定一级指标。比如，增强盈利能力的手段通常包括提高产品质量、降低生产成本以及快速响应客户需求，可以从中拆解出质量、成本、交付指标。保障业务的可持续则意味着让工厂中的人和设备高效运转，清除库存，并排除环境、安全方面对业务流程的影响，此间可以拆解出人员、设备、库存、安环指标。这些指标也是助力工厂高效运营，实现营收增长，提升劳动力水平和文化素养，全面透明化管控的关键因素。

当一级指标定好后，工厂指标体系就有了方向。根据一级深入洞察工厂、车间、产线、工位涉及的业务项，将一级指标逐一拆解成可量化的二级指标。接着寻找二级指标的依赖项，通过数据采集、计算的方法得出三级、四级指标。比如安环指标可以拆解为安全、环境和安全事件；而安全指标还可以拆分出安全事故、消防安全、安全教育等三级指标；安全事故可以从事故数量、事故发生率、安全生产天数等维度拆解，然后从工厂业务系统中采集数据或寻找依赖项计算出四级指标，如此抽丝剥茧，层层拆解，与其他指标一起形成集分析、响应、追溯为一体的指标体系。

指标体系确定好后，要根据工厂实际情况将指标分配到各个物理空间。工厂级面向制造企业高管和部长，通常关注生产、质量、交付等综合性宏观要素，以便宏观把握工厂运营情况；车间级界面面向制造企业部长及车间主任，他们通常关注车间生产节拍、物料配送、质检等车间整体状况；产线级界面的受众群体是主任及班组长，他们需要督促工程师高效生产，对生产进度、安全周期、配送管理等产线属性需求的展示精度要求更高；一线工程师长期处在工位上并受上级监督，需要展示个体的生产、维保、配送等计划以及执行情况。

在选取指标时应注意以下三个原则：一是每个业务过程区域不要超过五个指标；二是指标应该保持独立性，其计算元素不能共享；三是要紧密联系工厂实际情况，不可照搬照抄。

4.确定可视化呈现形式

指标体系搭建完成之后要以直观、准确的形式展示给工厂关键角色。比如，各产线生产进度可以用柱状图呈现；产销存趋势用折线图更能直观展示变化，引导工厂管理人员作出科学的决策；雷达图可以评价设备或产品的性能。不同指标的可视化呈现形式是不尽相同的。

总而言之，指标体系的建设应该是以企业目标为核心，结合工厂业务流程和受众需求层层拆解，并随着市场环节的变化、技术的革新和业务策略的调整而持续迭代的。

四、经典案例展示

塔机智能工厂运营指挥中心是万博思图为中联重科建筑起重机械事业部打造的数据可视化平台，旨在解决数据合并难、预算管控不直观、业务异常不显著等业务问题，向大众展示有故事有内容的智能产线，体现看不见的智能制造能力，并实现合理排程。

万博思图根据中联重科建起事业部的业务情况和业务诉求，关注面向的人群——参观者、车间主任、班组长、工程师，运用SLQCD以及5M1E分层搭建了指标体系，并利用大数据平台汇集塔机车间MES、WMS、EAM等业务数据，快速验证指标体系的准确性、完善性、有效性、通用性，为推广到土方、建起、搅拌车等其他智能工厂奠定基础。