面向OPE管理的单元生产线制造执行系统研究

孙浩清，宋思蒙，蒋增强

(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 机车车辆研究所，北京 100044；2.北京交通大学 机械与电子控制工程学院，北京 100044)

竞争激烈的全球性市场对制造企业的市场快速反应能力(time,T)、产品的高质量(quality,Q)、低成本(cost, C)及制造过程的环境友好性(environment, E)提出了越来越高的要求[1]。对于制造企业而言，制造是集物料流、信息流和能源流的复杂过程，制造工艺技术、组织管理能力共同决定了制造过程中T、Q、C、E等制造系统的性能。如何借助新的技术手段并改善制造过程的管控水平，是制造企业迫切需要解决的问题。

制造过程的改善是一个发现问题、分析问题、解决问题的循序渐进的过程。传统的制造过程是“黑箱式”操作，生产过程非“透明化”，企业资源计划(enterprise resource planning, ERP)、制造执行系统(manufacturing execution system, MES)的实施在一定程度上改善了该弊端。但由于大多数系统在前期设计阶段，未能根据制造职能战略全面设计生产系统的关键性能指标(key performance indicators, KPI)，导致无法通过系统数据，形成与制造系统实际状态相对应的性能指标，无法实时监控制造生产运营状况，致使不能实时有效地评价生产过程。

KPI是评价进展或灵活度的经济技术指标，也是衡量企业战略实施效果的关键指标，可作为制造生产过程的基准和参考，其目的是不断改善企业生产流程，增强企业核心竞争力和可持续发展动力，使企业获得更高的效益[2]。由于离散制造企业生产的产品种类多、产品工艺复杂及生产现场不确定性大等因素，使得KPI的建立非常复杂。目前国内外针对离散制造企业制造过程的KPI评价体系的研究并不多，相关研究往往是将制造车间作为达成企业战略的一个部门，以结果为导向，从成本、质量、交期3个大的维度进行考核，最终形成综合评价。姜路[3]从企业战略层和车间管理层两个维度建立离散制造车间KPI指标体系，并使用神经网络对车间的绩效进行综合评价；乐胜年[4]从离散制造车间的生产能力、管理能力和服务能力3个方面建立离散制造车间KPI指标体系，使用模糊层次分析法进行综合评价。这种以结果为导向的绩效指标体系可以了解一段时间内制造系统的运行状态并识别出改进方向，但是由于缺乏对制造过程各个节点实时数据的分析和采集，不利于生产过程的精细化管理及有针对性的分析和改善。

当前，随着精益生产的广泛应用，基于设备综合效率(overall equipment effectiveness, OEE)和人员综合效率(overall personnel effectiveness, OPE)的制造过程KPI评价体系成为当前研究的主要方向。OEE是一种用来衡量设备生产效率的综合绩效指标，通过分析机器设备的可用性、运行效率和良率计算出机器真实的运行效率[5]。OPE是OEE的一种拓展，OPE将现场作业人员的可用工时作为研究对象，从工时可用性、工时使用效率和生产合格率3个维度进行生产效率的综合评价，可帮助管理者获得作业人员的真实效率及作业中存在的工时损失。基于OEE/OPE的车间管控方法，将有效提升车间生产管理的透明化、及时性和有效性。

1 文献综述

当前，基于OEE/OPE的生产管控方法研究主要集中在两个方面，即指标体系的建立和数据的采集。

在指标体系建立方面，GUPTA等[6]将OEE应用于汽车制造行业，通过计算设备的可用性、运行效率和良率得到OEE，识别出生产过程中的问题并提出改进方案，取得了良好的效果。MUTHIAH等[7]拓展了OEE的概念，将整个车间作为一个整体提出了综合生产效率(overall throughput effectiveness,OTE)。OTE运用OEE的理念，通过计算车间内部按照串行关系、并行关系、装配关系和发散关系组织的设备群组的OEE，进而得出整个车间的综合效率。沈静超[8]针对企业生产实际中遇到的订单不足和多种产品混线生产的情况，修正了OEE的计算公式，提出了相应的计算方法。

在数据采集方面，主要有人工采集和自动采集两种方法。其中人工采集数据在即时性和准确性上都存在着较大的不足。张芬等[9]对离散制造环境内制造执行系统现场数据采集技术进行了分类和总结，阐述了各种方法的优缺点和应用范围。HWANG等[10]结合ISO22400中定义的绩效指标和ISA95中定义的MES架构，提出了一种基于物联网设备的车间OEE数据实时采集、分析系统，通过对生产现场业务流程分析，搭建业务流程模型，提出了OEE采集和计算系统的设计方案。周天宇[11]使用底层数据自动采集技术和工业以太网实现了生产设备数据的采集，并使用电子看板对即时OEE数据进行展示，帮助企业识别生产系统的运行状态，找出生产瓶颈。蒋鹏[12]研究了基于RFID技术的车间OPE采集和计算方法，并实现了车间OPE的可视化管理。

总之，基于OEE/OPE的生产管控是通过建立表征生产状态的性能指标体系，并通过信息采集技术及时获取指标相关的现场数据，计算形成OEE/OPE指标，从而监控生产过程和指导生产改进。

制造执行系统(manufacturing executive system, MES)是面向生产现场执行管理的信息系统，是连接生产计划层和控制层的桥梁[13]。MES与生产现场紧密结合，可以高效地采集现场数据。如果在MES系统规划时考虑OEE/OPE管控指标，并规划相关信息采集点，将会有效提高基于OEE/OPE的管控效率。

综上，笔者将针对某特定单元生产线，研究面向OPE管理的单元生产线制造执行系统，使MES具有产品追溯、质量监控等基本功能的同时，完成OPE指标体系数据的采集、处理和可视化展示，以期实现生产过程的透明化、精细化管理，促进企业生产过程的不断改进。

2 问题描述和需求分析

笔者以人工装配为主的某特定单元生产线为研究对象。针对客户对质量和交期的要求，详细分析生产线在运行中存在的弊端：①效率方面，当前对于单元生产线的管理和考核仅停留在计划及时完成率和单位时间产量等生产结果类的指标上，生产指标比较粗犷，管理人员难以发现生产过程中存在的问题，也难以采取针对性的改善措施；②质量方面，目前的质量管理主要依靠人工检查，没有精确的质量统计数据(如质量损失时间等无法精确统计)，缺乏对生产过程关键质量数据的采集和监控；③信息化方面，单元生产线内产品谱系追溯记录依靠人工完成，信息化程度低，容易产生错误；④管理方面，使用产量和及时交付率作为单元生产线的考核指标，对于生产线运行过程中出现的质量问题、物流问题、生产问题等没有有效的记录和分析，无法找出生产损失的具体原因；⑤工艺方面，产品的配置型号众多，不同型号有不同的装配方法，目前工艺主要靠员工记忆，容易产生错误，影响质量和效率。

为了改善以上问题，提高产品的质量及生产过程中增值时间的比例，提出了面向OPE管理的单元生产线制造执行系统。

3 OPE指标体系

3.1 生产性能指标设计

OPE指标是一种以人员为中心，描述生产系统生产效率的综合指标。对于生产过程中的KPI数据，ISO22400从含义和计算方法上对其进行了详尽的规定[14-15]。笔者在ISO22400的基础上，结合生产实际和系统实际需求对指标进行了扩展，形成了最终的生产性能指标，如表1所示。指标总共分为6大类：计划时间数据(Day、NOPT、POT、PDOT、PBT)、实际时间数据(AUBT、ADOT、AUPT、ADET、APT、ASUT、NPT、QLT)、生产数量类数据(PQ、GQ)、二级指标数据(A、E、Q)、产线效能类数据(LBR、LAR)、节拍类数据(CT、AVCT)。

表1 生产性能指标

3.2 OPE指标体系

对于单元装配线，作业人员的有效作业时间是一种需要进行管理和监控的生产资源，使用OPE的指标体系对生产线内的时间进行分类汇总，有助于发现和识别生产流程中的浪费，提升生产线的运行效率。使用OPE作为单元线的KPI对生产效率进行评价，需要围绕单元装配线的主要制造资源(即作业人员)进行指标体系设计。结合ISO22400国际标准和企业生产的实际建立的OPE指标体系如图1所示。

图1 OPE指标体系图

时间稼动率A是衡量产线总体运行状态的重要指标，用来监控产线运行过程中非计划停机时间，以提升产线正常运行时间所占的比例，其表达式如式(1)所示。计划工作时间(PBT)是生产计划部门在日可用时间(Day)范围内减去产线待命时间(NOPT)和产线计划停线时间(PDOT)后计划产线每日工作的时间，其表达式如式(2)所示。实际工作时间(AUBT)是产线在计划工作时间(PBT)去掉因缺料、产线故障、换线等因素造成的非计划停线时间(ADOT)后产线的工作时间，其表达式如式(3)所示。

(1)

PBT=Day-NOPT-PDOT

(2)

AUBT=PBT-ADOT

(3)

性能稼动率E是衡量产线生产效率的指标，主要目标是监控生产流程中出现的延迟和异常作业，以提升生产作业时间所占的比例，降低生产过程中的效率浪费和时间浪费。从时间层面上，性能稼动率是实际生产时间在实际工作时间中所占的比例，其表达式如式(4)所示。实际生产时间(APT)是从产线的实际工作时间(AUBT)中去除实际延迟时间(ADET)和实际生产准备时间(ASUT)后的时间，其表达式如式(5)所示。在单元产线内部实际延迟时间可以定义为因工位间不平衡、作业异常等因素而造成的工时损失；实际生产准备时间可以理解为单元线内作业人员在完成生产过程中的辅助性作业所花费的时间，如搬运、调整等。

(4)

APT=AUBT-ADET-ASUT

(5)

单元线是按照一定的生产节拍进行作业的产线，所以产线的性能稼动率可以使用产线平衡率和产线能率的乘积计算得到。产线平衡率(LBR)是用来衡量单元线各个工位作业时间均衡程度的指标，产线平衡率能够评价因工位间不平衡而造成的时间损失。产线平衡率的计算方法是用产线内的平均节拍时间(AVCT)除以节拍时间(CT)，如式(6)所示。产线能率(LAR)是衡量产线实际生产能力的指标，用以评价产线内由于异常作业和生产准备而造成的生产时间损失，其表达式如式(7)所示。

(6)

(7)

良率Q是评价单元产线生产合格品能力的重要指标，良率从价值流的角度对企业内部作业时间进行了分析，聚焦于能够真正交付客户的合格产品所花费的时间。从时间层面上，良率是产线净生产时间(NPT)在实际生产时间(APT)中所占的比例，如式(8)所示。NPT是指在实际生产时间(APT)中去掉质量损失时间(QLT)，如式(9)所示。QLT具体表现为因质量问题造成的产品下线时间损失、异常处置损失、产品下线后的工位空闲损失、已完成工序的工时的损失以及生产速度降低损失等。

(8)

NPT=APT-QLT

(9)

OPE是评价单元产线生产过程的综合绩效指标，从时间层面上分析，OPE指标是单元产线净生产时间(NPT)在产线计划工作时间(PBT)中所占的比例。在实际的计算中，将OPE的值拆分为时间稼动率(A)、性能稼动率(E)和良率(Q)的乘积，如式(10)所示。

(10)

在计算OPE的过程中，计算得出了时间稼动率、性能稼动率、良率、产线平衡率、产线良率等指标，则可以从可用性、效率和质量3个维度上对单元线的生产过程进行了评价，识别出产线生产过程中存在的问题，为进一步的改进提供了方向。

4 面向OPE管理的单元生产线MES系统架构

为了解决单元线内存在的生产问题提出面向OPE的MES。从OPE指标体系展开，自下而上设计MES的四层总体架构，如图2所示。

(1)设备层。设备层是单元线内部装配工位和返修工位上为完成系统基本功能所配备的硬件设备，包括RFID、传感器、身份识别装置、条码扫描枪、PLC、安灯、拧紧枪等。设备层是制造执行系统完成实时信息采集和监控的重要前提。单元线制造执行系统的硬件部署如图3所示，可看出在单元线的5个装配工位及一个返修工位都配有条码扫描枪、触控一体机、安灯按钮和安灯；对于产线整体安装有能效看板、PLC、条码打印机和总工控机。

(2)数据层。数据层是系统的生产过程数据的集合，主要分为计划类数据、物料类数据、生产类数据、质量类数据和工艺类数据。数据层内的数据来源分为两类：一是从其他数据库中抓取，二是根据生产现场的运行状况进行实时的动态采集。具体内容分别为：①计划类数据是系统从ERP系统内读取的生产订单信息，包括生产数量、订单优先级、交付日期、订单状态、订单开始时间等；②物料类数据是产品生产过程中消耗的零件种类和数量，包括产品的物料清单、产品BOM、关重件清单和供应商信息；③生产类数据是生产过程中的监控数据，包括生产开始时间、生产结束时间、产线、工位、作业人员、作业时间和装配物料配置等；④质量类数据是关于产品制造质量和质量异常的数据，包括关键质量节点数据、质量不良产品数据、质量不良原因、返修花费时间等；⑤工艺类数据是与产品装配工艺相关的数据，包括产品工艺路线、装配BOM、产品标准作业、产品标准工时、产线工位划分和产品衍生种类等。

图2 系统框架

图3 单元线硬件部署

(3)功能层。单元线制造执行系统共分为6个主要功能：作业计划管理、生产效率管理、质量和返修管理、绩效管理、生产谱系追溯和在线作业指导。具体内容分别为：①作业计划管理是对产线制造资源进行总体的管控，主要功能为工单管理、作业计划管理、插单和工单状态跟踪；②生产效率管理是对生产过程的监控，主要完成产线平衡率、能率的计算以及产线内非计划停机时间和作业异常的统计；③质量和返修管理是监控质量异常情况下维修恢复行为的，主要完成质量异常原因的统计和修复异常事件；④绩效管理是对产线整体的OPE和产线内各工位进行绩效的统计和评价；⑤生产谱系追溯主要是完成对订单、返修、产品和关重件的追溯；⑥在线作业指导是对装配过程进行指导，提升产线柔性，降低装配过程中出错的概率。

(4)OPE层。OPE层是在上述3层数据采集、处理和业务逻辑执行的基础上，通过计算OPE的各项指标，并通过可视化的方式进行展示和主动推送。生产管理者通过图形化OPE信息及时发现生产现场的异常变动，并根据OPE的表征信息，挖掘导致异常的真实原因，从而指导生产管理人员持续不断地改进生产过程。

5 系统功能设计

MES的功能设计一般围绕制造执行系统国际联合会(manufacturing execution system association international, MESA)提出的功能框架展开，包括资源配置和状态、运作/详细调度、分派生产单元、 文档管理、数据采集/获取、劳动力管理、质量管理、过程管理、维护管理、产品跟踪和谱系、绩效分析11个功能模块。面向OPE单元生产线MES的目标是在保证产品质量的同时对生产过程中的事件进行记录、统计和汇总，进而为产线的不断改善提供数据支持，提升产线的生产效率和有效作业时间的比例。因此从系统核心功能出发，结合单元线生产的实际需求设计系统功能，主要包括作业计划管理、生产效率管理、质量和返修管理、OPE管理等。该系统的业务流程如图4所示。

图4 系统的业务流程

(1)作业计划管理。从上层企业信息，系统中读取订单信息，将订单根据优先级进行排序，结合产线的计划停线时间、产线状态(如产线是否处于正常状态、在时间段内是否被占用等)和作业人员的信息(如工作技能、排班情况等)得出产线的计划运行时间，制定出单元线的作业计划并生成派工单。

(2)生产效率管理。结合产品的工艺工时信息和工单信息，采集产线的非计划停线时间数据、每个工位实际作业时间、在生产中使用的制造资源数据及生产中异常作业记录等关于生产过程效率类的信息，最终生成时间稼动率、性能稼动率和产线生产效率报告(包括非计划停线时间和次数、每个工位实际作业时间、产线实际生产节拍、异常作业的出现次数及其耗时等)。

(3)质量和返修管理。结合产品BOM和工单信息完成对产品质量的监控及出现质量问题后的返修管理。在质量监控方面，结合产品BOM和工单信息完成生产过程中规定的关键质量数据的采集；在返修管理方面，采集质量不良原因(装配不当、来料不良等)、质量异常产品的身份信息(包括产品编号、配置信息等)，并且记录下作业人员处理质量异常花费的返修时间。质量和返修管理模块最终输出产品质量跟踪数据(关键工艺过程、关键质量参数等)、质量异常分析报告(对出现质量问题的原因进行分类汇总)、质量异常返修时间汇总(对于每个订单内的每台质量不良产品返修并最终完成装配时间的统计)并计算出良率。

(4)OPE管理。主要完成对二级指标的计算和汇总，从不同的维度(如工单、时间段、产品类型等)计算产线的OPE，最终实现产线综合效率绩效指标评价。

6 系统实现

基于上述研究成果，开发完成了某高铁电器控制器的单元生产系统，如图5所示。其中图的右边为系统的生产环境和硬件设备。由于生产产品多，且批量波动大，故采用适合精益柔性生产的单元生产系统。为了实现生产过程中各类信息的获取，硬件设备部署了条码扫描枪、触控一体机、安灯按钮、安灯、能效看板、PLC、条码打印机和总工控机等硬件设备。

图的左边为系统的软件实现，主要包括3层：①系统组态与计划管理层，该层软件一方面实现生产过程各要素(包括产品、工艺、设备、人员等)的组态设置，构建硬件资源和虚拟信息的映射关系；另一方面实现生产计划制定、生产调度的优化及生产计划的跟踪。②作业指导与信息采集层，该层将系统组态和计划管理层的组态信息与硬件设备层紧密结合，完成生产产品、生产资源的识别，并在信息采集的基础上，结合生产计划，实现作业指导和信息采集。③OPE计算与可视化展示层，该层在作业指导和信息采集层各类信息采集的基础上，计算OPE的各类指标，并通过可视化的展现形式和主动推送机制，将OPE的信息传递给现场管理人员，从而指导管理人员持续改善生产现场。

该系统将以人员为中心，对计划时间数据、实际时间数据、生产数量类数据、产线效能类数据、节拍类数据等进行采集，并计算形成时间稼动率、性能稼动率、良率等关键性能指标，通过上述指标管理人员便可以逐层分析找到车间浪费问题的根源。

图5 系统展示

7 结论

由于当前离散制造环境下以结果为导向的车间绩效评价和过程监控方法不利于企业的精细化管理，难以发现生产系统存在的问题。为此，笔者通过建立目标生产系统的OPE指标体系，设计了面向OPE的单元生产线制造执行系统总体架构和功能模块，实现MES开发。该系统的实施结果表明，面向OPE的单元生产线制造执行系统，不但能够有效提升生产过程的透明化和高效化，而且可以为生产系统的问题诊断和不断改善提供指导。