Barrett Steel 是一家钢材持有商，在英国拥有 28 个站点，每年产生 5 亿英镑的营业额。Barrett Steel 通过向建筑行业销售“钢套件”在市场上拥有独特的销售主张。
- 运营总监认识到可用性、正常运行时间和维护方面存在的问题，但需要一个强大且经过验证的解决方案来收集、分析和分发大量运营数据，并更智能地管理维护工作。
- 安装了罗克韦尔自动化解决方案，其中包括：
- PTC 的基于 SaaS 的 ThingWorx® SCP（智能互联产品）套件
- Fiix 计算机化维护管理系统 (CMMS)
根据试点项目，资产利用率的提高将带来显著的额外收入（数百万英镑）
- 试点场地证明生产率提高，物流效率更高，运营成本降低。
- 起重机团队 90% 的维护工作现在是主动进行的
- 运输效率大大提高，货物与车辆容量相匹配
- 电力消耗（包括办公室）得到更密切的监控，已经确定了基于班次模式的节约，并采取了补救措施
- 数据收集和分析已经扩展到其他运营领域
英国最大的独立钢材经销商 Barrett Steel 的工程主管 Paul Burke 解释说：“所有数据都已经存在，我们只是没有收集它们……或者没有使用它们。”
这是一个相对简单的前提，后来发展成为了卓越数字化转型背后的驱动力——以 PTC 的 ThingWorx® 基于 SaaS 的 SCP（智能互联产品）套件和罗克韦尔自动化的 Fiix 计算机化维护管理系统 (CMMS) 为基础。
这种演变随后带来了预算、非生产性机器时间、员工工时、运输和能源消耗的全面节省，更不用说完全修订的主动维护制度；还有更多的成就等待实现。
挑战
当他接任 Barrett Steel 所有工厂的工程主管时，Burke 应用了他在制造业积累的经验所形成的思维模式，并着手识别公司各个方面的重大运营效率。
但只有当他对各种运营（包括办公室、起重机、装载、切割、物流和维护）有了更清晰、更深入的了解时，这些效率才会显现出来。
“我想要尽可能多的运营数据，包括电力使用、运行时间、停机时间、维修、车辆位置和生产率，仅举几例，”Burke 解释道。“我需要有背景的运营数据，以便我可以根据这些数据做出决策，并帮助运营经理做出决策——不仅仅是针对一台机器和一个工厂，而是针对整个企业。”
解决方案
最初，Burke 主要关注机器产能和订单周转，他的第一个基于纸质的系统经历了快速演变。在 CHG Electrical（Barrett Steel 的可信供应商和 Rockwell Automation PartnerNetwork 的成员，作为公认的系统集成商）的帮助下，更新后的方法采用了电子数据采集解决方案，Rockwell Automation PLC 和软件提供了机器级指标的重要接口。
CHG Electrical 的首席执行官 Peter Clarke 解释说：“Paul 希望找出停机的原因，例如维护、库存不足或员工可用性。因此，我们在一个站点的一台机器上进行了试验，然后将这些数据外推到所有具有类似机器的站点。我们很快意识到，对于涵盖 10 个站点的 52 台机器的大型集成项目来说，这是一个非常有力的商业案例。”
在这个阶段，CHG 和 Barrett Steel 同意专用软件是满足所有不同数据源、预期的更广泛部署和最终多站点可扩展性的更好方法。这个决定导致了 ThingWorx 平台和 Fiix CMMS 的部署。
借助这些工具和更简化的数据收集和分析能力，Barrett Steel 和 CHG 开始识别其他可能的数据丰富型操作，以便进行分析和改进。
结果
迄今为止，结果令人印象深刻。“我们在一个站点的一台机器上进行了试验，结果显示利用率提高 1% 就能带来 25 万英镑的额外收入，”Burke 激动地说。“即使是保守估计的 5% 提高，也相当于 100 多万英镑的额外收入。然后，我们将结果推广到所有具有类似机器的站点。
“我们还研究了计划外停机时间，发现当我们使用行业标准数据（仍然非常保守）时，仅通过更好地管理 40 名资产维护工程师，就可以将停机时间减少 500 万英镑。即使是 10% 的改进也相当于 50 万英镑。这一认识促使我们部署了 Fiix。
“我们起重机团队 90% 的维护工作现在都是主动式的，”他解释道。“事实上，使用原始的基本方法，八台机器的一个站点的回报期只有六个月；而在所有站点部署 Fiix 后，回报期将同样令人印象深刻。
“使用 ThingWorx 捕获和整理数据，我们还发现其他工厂存在 30 万英镑的机器产能过剩。如果将其等同于新起重机、装载机和叉车的资本支出，我们可以证明在一年内节省的成本足以抵消四年内在 ThingWorx 上的投资。”
而且，不仅仅是重型机械行业从这种新的数据驱动范式中受益，Burke 还确定并衡量了公司运营中的其他领域。
“由于 ThingWorx 基于云并提供开放式 API，”Clarke 继续说道，“我们可以引入 Barrett Steel 之前未曾关注的其他不同数据源，并将它们与其他运营数据联系起来。物流和能源使用是其中的重要部分。
“从运输方面来看，我们关注车辆的燃料使用、行驶里程和运输的钢材重量。凭借这些信息，我们可以部署最适合工作的车辆。我们还使用 ThingWorx 通过根据班次模式测量消耗来查看电力使用情况。我们发现，由于灯光未关闭或设备未关闭，非运营班次期间的电力消耗超过 120 万英镑，占总电力消耗的 40%，因此我们立即制定了二氧化碳减排计划，以解决空气泄漏问题，关闭不必要的机器，使用照度和存在传感器解决照明“误用”问题，并改进现有的太阳能发电基础设施。所有这些节省都将直接影响底线。”
“目前我们还没有使用真正的 OEE，”Burke 继续说道。“我们只是关注利用率和可用性，但最终我们会引入绩效指标。质量也不是问题，因为报废率非常低，这对我们来说是一个非常微不足道的好处。我们肯定会看到生产率的提高，但这目前不是一个关键指标，我们目前处于发现问题的阶段。
“话虽如此，在布拉德福德的一个工厂，当我们将机器的整体设备效率/利用率提高到 80% 以上时，我们确实看到产品装车量和出货量增加，按时出车的司机数量增加，司机加班和周末加班显著减少，这都得益于对交通和高峰时段的合理规划。
“我们也没有忽视人员在整体方案中的重要性。人员必须参与数据的处理和使用。您可以收集和监控数据，但如果您不采取行动并做出良好的运营决策，从而产生切实的结果，那么使用数据的动力就会下降。使用数据并有动力使用数据至关重要。
“起初，一些操作员认为我们在监视他们，但当我们向他们展示聚光灯下的是机器，然后向他们展示我们所学到的东西时，他们的态度发生了显著的转变，这一点比那些目前没有被监控的生产线更为明显。态度不仅不同，而且被监控的生产线的生产率水平也大大提高了。整体来看这个项目，我们还没有达到预期，但我们可以看到隧道尽头的光明。”
Burke 将最有说服力的成语留到最后；这是他在向管理团队介绍数字化转型商业案例后所说的话。他简单地说：“我们是否有能力承担这项投资取决于你们，但我认为我们不能不这样做！”
发布时间 2024年6月27日