OEE多维数据分析系统的应用研究_精品.doc

OEE多维数据分析系统的应用研究 ultidimensional manufacturing data can be analyzed in an accurate, efficient, and f1ex??ible way. The design process and implementing method are discussed. This process is illustrated by using Excel VBA. Key words: Overall Equipment Effectiveness ( OEE) ; data analysis; production system 20世纪90年代后，随着全员生产维护的开展，到数据挖掘领域的综合分析数据系统，在人口信息、设备综合效率(OverallEquipment Effectiveness, 石油生产、医院信息等多个方面的数据分析都起到OEE)作为全员生产维护衡量设备效能的标准得到了积极作用[4-5]。然而，针对生产领域中具体对于广泛应用，并取得显著成效。目前，Factoηtalk、OEEOEE的数据分析上，还鲜见多维数据分析应用的实例。Toolkit等OEE分析软件已经被广泛使用，另外在国在结合现有OEE分析系统特点的基础和基于内外的各种MES系统中也相应引入了OEE分析模多维数据分析的基本思想，本文提出了一种开发更块[山]。简单、使用更便捷的基于OEE的多维数据分析系然而，不管是OEE分析专用软件还是带有OEE统，并且用ExcelVBA开发的应用系统进行实证，说分析模块的MES，都存在如下弊端:1 )费用高昂;2) 明该系统可以高效、灵活、快速处理海量的OEE数据。开发要求较高;3)在使用中会存在一定问题。另外1 对海量OEE数据进行多维处理的用常规通用的统计分析软件，虽然可以降低成本，但必要性是对于海量的OEE数据，要高效准确得出结果却存在很大的难度。1. 1 OEE基本计算方法另外在当前的数据分析领域中，多维数据分析OEE是用来说明实际的生产能力与理论产能的作为一项新兴技术，受到广泛重视。利用多维数据比例，它准确地告诉管理者:设备的效率如何，在生分析以OLAP(联机分析处理)作为平台，并且延伸产的哪个环节有多少损失，以及可以进行哪些有针收稿日期:2009-05-04 作者简介:胡筋混(1986-) ，男，贵州省人，硕士研究生，主要研究方向为工业工程. 第6期胡筋唱，李跃宇:OEE多维数据分析系统的应用研究107 对性的改善工作。面、多种数据综合度查看数据，从而深人地了解包含在数据中的信息和内涵[7]。OEE的计算公式为:OEE=时间开动率×性1. 3. 2 针对生产数据的多维处理方法能开动率×合格品率x100%。其中，时间开动率=实际工作时间/计划工作时对生产中总量大、信息维度多的各种数据而言，间;性能开动率=理想周期时间/(工作时间/总产用多维数据处理的思想进行分析和整理有助于提高量)分析的效率和质量。= (总产量/工作时间)/生产速率;合格品率=合格品/总产量[6]。在生产记录数据表单中，包含了多种类型的数据，这类数据可以归结为:时间数据、产品数据、生产1.2 海量生产数据分析中存在的问组织数据、工艺数据、生产信息数据以及衍生数据这企业在生产运营活动中会产生大量数据，可以6个大类[剖，其中前5个数据是报表中包含的数据，对企业的生产活动提供有效的指导信息，然而这些而衍生数据是已有数据在经过计算后所得出的数数据在一定程度上也会对其自身的分析造成难度。据。对于包含大量信息的数据，用常规方法通常不能取根据这六大类数据，可以把报表中数据划分为6得理想的效果。大量数据对其自身分析的阻碍作个维度，在各个维度的基础上，根据实际记录数据再用，主要在以下3个方面。划分为不同层次上的子维度。具体的划分如图1。1)生产在时间序列上产生的大量数据需要处理的时间长。品企业的生产活动中，各个时点都会产生的数据，产品维主要部件对于一个企业而言，大量的基本生产单元在一定时间内必然会产生数量非常庞大的时点数据。要处理这些数据，如果用普通方法，就需要花费大量的时间时间维和精力。2)多种数据产生的大量信息在多个方面用常规组织维方法分析的灵活性不理想。在每条时点数据上，包含的信息种类多样。在多键盘据常见的生产报表中，每个时点上包含多种数据，这些生产信息维数据交织在一起，其产生的信息量是同数据种类呈指数增长的。因此在大量的信息面前，要对各种信息进行准确有效梳理，用常规方法，必然要耗费大量时间和大量精力。衍生信息维衍生产系统中不确定因素的负面影响。生产系统中存在着各种不确定性因素可能产生错误的数据，这些数据必然会对后期的数据分析造单件生产成误差。在数据分析的过程中，由于有大量数据存图