近年来，制造企业在生产运行环节的数字化投入不断加大，但真正能让数据“落地生根”、转化为生产力的项目并不多。多数工厂都有数据采集、有看板、有系统，但运行效率依旧靠经验调度、人工巡检、事后分析。造成这种现象的根本原因在于：数字化建设没有与生产运行的实际场景深度结合，没有形成闭环。

要让数字化真正服务生产，核心在于三点：可视化、可度量、自优化。下面结合多行业实践经验，分享一条较为通用的落地路径。

一、从“看得到”开始：生产运行可视化是第一步

很多企业已经上了 SCADA、MES、DCS、PLC，但现场管理者真正关心的不是画面，而是“运行状态是否安全、产能是否稳定、设备是否在健康范围内”。

因此，生产运行可视化的重点不在于展示，而在于——关键变量、关键状态、关键瓶颈。

1. 关键变量可视化

• 设备负荷、功率曲线

• 工艺过程关键参数（温度、压力、浓度、张力等）

• 质量相关的在线指标
  这些参数必须具备趋势分析能力，并按班组、产线、工段进行对比。

2. 状态级的可视化

现场管理不是数字游戏，管理者最常问的问题只有三个：

• 正常运行吗？

• 是什么原因导致偏差？

• 有没有风险点快到阈值？

因此状态分类要尽量简化，比如：正常 / 轻微偏差 / 严重偏差 / 待检修 / 停机。
复杂的色块、仪表盘往往适得其反。

3. 瓶颈识别可视化

生产运行最核心的痛点，从来不是所有环节都差，而是“最短的那块木板”。
通过各工序节拍对比、设备利用率对比、故障占比排行，可以快速找出瓶颈设备、瓶颈工段，为下一步优化提供方向。

二、建立可度量体系：让生产运行从“经验”走向“指标”

可视化解决“知道发生了什么”，而可度量体系解决“评估好坏、寻找提升空间”。

在实践中，一个有效的生产运行度量体系至少包含三类指标：

1. 设备层：OEE 不够用，必须更细化

除了 OEE，还需要分解到：

• 设备稼动率（与排产相关）

• 故障停机率（与可靠性相关）

• 短停次数（最容易被忽略，却是改善最大的突破口）

• 维保及时率（与保养策略相关）

2. 工艺层：偏差率与稳定率

工艺稳定比绝对值更关键：

• 关键参数偏差率

• 工艺段稳定运行时长

• 工艺自控率（DCS 接管比例）

• 关键区间停留时间分布

这些指标直接决定质量与能耗。

3. 组织层：班组执行与管理效率

对于离散制造、流程制造都非常重要：

• 班组任务完成情况

• 巡检覆盖率

• 异常响应时间

• 工单关闭周期

这些数据才能反映一个工厂真正的运行管理水平。

三、迈向自优化：用数据推动稳定生产与成本下降

当可视化和可度量体系成熟之后，工厂进入“自优化”阶段。自优化不是“自动决策”，而是“让系统帮人做正确决策”。

1. 预测性维护取代事后检修

基于振动、温度、电流、压力波动趋势，可实现：

• 轴承寿命预测

• 泵体异常提前预警

• 电机过载趋势识别

• 阀门卡涩趋势预测

预测并不要求100%准确，只要提前 3~7 天即可有效排产检修、减少非计划停机。

2. 工艺参数的自动寻优

流程制造行业（化工、热电、造纸、冶金）中最典型的成功案例就是：

• 控制模型根据历史数据与产量目标自动给参数建议

• 自动抓取最佳运行点

• 通过 APC（先进过程控制）或自适应算法保持稳定

这种方式往往能带来 2%～8% 的能耗下降和稳定性提升。

3. 生产调度的动态优化

离散制造中的排产优化、物流路径优化也属于自优化能力，目标是：

• 减少换型次数

• 缩短等待时间

• 提高设备利用率

• 降低在制品积压

这类优化需要结合企业实际，不必全靠算法，规则+约束模型往往更实用。

四、实现路径：从一次成功到体系化落地

总结数十个项目经验，生产运行数字化的成功通常靠以下路径：

1. 一个突破场景

比如：

• 减少关键设备故障

• 降低能耗 5%

• 提升产量 3%

• 某工序的稳定率提升

选一个能量化成功的点，先拿成果。

2. 数据治理与接口打通

包括：

• PLC/DCS/SCADA 数据接入

• MES/ERP 数据同步

• 质量系统与实验室数据关联

• 统一编码、统一时间戳、统一物料/工序模型

没有治理，数据越多越混乱。

3. 场景化应用迭代

按月或按季度迭代：

• 可视化

• 分析模型

• AI 预测

• 调度优化

每次迭代都要能“看得见改进、量得出收益”。

4. 标准化推广

当一个场景成熟后，复制到更多产线、更多工段，形成体系化能力。

五、结语

生产运行的数字化不是造系统，而是解决问题。真正重要的是：

• 数据要能为班组长、工艺工程师、设备工程师提供价值

• 系统要服务于稳定生产、良品提升、能耗下降

• 优化要成为日常，而不是项目

当工厂具备了可视化、可度量、自优化三种能力，数字化就不再是口号，而会直接体现在产能、能耗、品质上，成为生产运行的核心竞争力。