与机器监控数据一起成长的3个原则

机器监控技术很容易被证明是合理的，但当数据驱动的效率从未实现时，商店可能会失去信心。监控系统开发商Scytec的首席执行官乔希•大卫斯(Josh davis)表示，许多这样的公司行动太快，期望太多。他解释说:“当你对一切都视而不见时，你的膝反射反应是想要所有的数据，但它可能会变得势不可挡。”“人们不再相信数据，系统变得毫无价值。”

他表示，数控加工业务应该“随着数据的增长而增长”。也就是说，他们应该采用一种有意的增量方法，扩展他们的监视和分析能力，同时扩展他们对收集什么数据以及如何处理这些数据的理解。根据最近与david先生的谈话，希望利用数据实现增长的商店应该牢记以下原则:

词汇问题

一个重要的初始步骤是简单地定义术语。例如，在不同的语境中，说一台机器“处于循环中”可以有不同的含义。从会计的角度来说，重要的是制作一个零件需要多长时间。然而，在车间，考虑到机器在一个微小的中断，如更换工具，可能会掩盖改进的机会，使评估过程中任何变化的影响变得困难。不同的商店也有不同之处。例如，对高混合、低产量的车间来说，在停机时间内计算工具变更可能比高产量作业更有意义。

根据商店的目标，使用错误的定义可以减少更深的数据分析的值。考虑整体设备有效性（OEE），公制被广泛认为是机器和商店范围的最有价值指标之一。乘以计算OEE的三个百分比之一是机器在全容量和能力运行的时间量。是否将刀具更改为运行时可能影响最终的OEE百分比，也可以信任数据。“如果没有人在同一页面上关于什么停机方式，Oee毫无意义，”大卫先生说。

有些水果悬挂在低温下

通过常见的定义和目标框架，商店可以通过利用它们的机器监控系统作为通信工具来利用简单的价值增加来增长数据使用。这些系统应消除关于讨论的，该讨论是谁负责从机床到CMM的零件延迟。两个站的人员应该在商店接口中删除其工作的一部分。这种能力可能是基本的。但是，使其工作要求将每个人保持在同一页面上，了解正在收集的内容以及使每日常规的这种通信部分进行，这可能是文化问题。

另一个初始推荐是关注黄色 - 也就是说，通常表示机器何时循环（绿色）也不需要注意（红色）的图形颜色。消除黄色的努力总是导致更多绿色。返回前面的示例，考虑刀具的变化为“黄色”时间有助于优化过程所需的实验。满足进程管理器时，刀具更改可能会返回到绿区。从那里，商店人员可以引导他们注意机器利用图中的黄色频段的内容。

技术不是增长的障碍

一旦一家企业准备将机器监控能力提升到简单增值之外，决策者可能会发现他们正在讨论新的和不熟悉的发展。然而，事情可能并不像看上去那么复杂。

考虑边缘计算。边缘计算是指在数据收集点(“边缘”)分析数据。如果某个商店想监视M0停止代码，但是防御规则阻止将敏感部件的G代码发送到云，那么这种功能可能会很有用。在其他情况下，商店可能希望其监视系统与企业资源规划软件或本地托管的其他系统进行接口。

大卫斯说，做到这一点并不困难。边缘计算本质上意味着“在自己的电脑上”，而现代个人电脑完全有能力处理机械车间可能需要的任何数字运算，否则基于云的监控系统。利用边缘计算来利用数据增长的主要挑战仍然主要与基础有关:即解释数据，做出相应的响应，也许最重要的是，允许足够的时间来评估结果。