企业制造智能(EMI)

　　简称为制造智能(MI)，是一个专用名词，即使用软件把公司制造相关的数据从多个源收集到一起，完成报告、分析、可视概要、企业级和工厂级系统数据传输的目的。由于数据的收集来自多个源，所以计算的结果能够体现一种新结构或新内容，从而引发新思考，能够帮助用户找到哪些地方需要忽略，哪些地方需要改进。制造智能的基本目的就是把大量的制造数据转换成实际有用的知识，并且通过这些知识优化业务流程，获得更多的收益。

　　制造智能有五个核心功能，每个实施企业制造智能的应用都应该体验到：

　　· 数据收集：使来自多源的数据(大多来自数据库)更有意义;

　　· 融入背景：提供一种新结构或新模型，使结果能够帮助用户找到他们所需要的内容。文件夹通常使用一种分层的树型结构，类似于ISA-95标准提到形式。

　　· 数据分析：能使用户能够跨越源、特别是超越生产地点来分析数据。这通常包括了真实、特别报告的能力。

　　· 数据可视：提供工具创建数据的可视概要 ，对瞬间最重要的信息提醒和告知决策者注意。最常用的可视化工具是仪表板。

　　· 数据传播：数据能够自动实现双向传输，从生产现场到企业级系统，诸如SAP。

　　对数据切割、粉碎、混合、搅拌

　　罗克韦尔自动化的FactoryTalk Metrics(智能制造)软件、FactoryTalk Historian(历史数据库)软件，通过关键性能指标(KPI)和整体设备性能(OEE)，可以为用户提供一种协同、基于角色改进性能的方法。

　　目前的制造设施，由于系统独立、数据分散而造成很多效率低下的问题。在这种环境下生产，实际上会造成成本升高，阻碍生产率的提高，得到的信息不完整，导致做出的决定不明智，结果会使材料浪费和产品召回，丢失我们的忠实客户，延迟新产品的发布。使用来自罗克韦尔自动化的组合工具，制造商能够实现信息可视化，避免人工数据采集、生产报告错误的发生。统一生产模型(UPM)把采集数据转变为有意义的可执行行动，在工厂里能够迅速提高基于用户角色的操作能力。

　　关键性能指标(KPI)，诸如停机时间、生产量和劳动成本，长期以来一直是制造商衡量生产运行是否良好的标准，但这些指标也对系统提出了更高的要求：

　　· 信息是精确和及时的吗?

　　· 怎样把工厂中出现的问题融入运行画面?

　　· 怎样把系统获取的信息得到实际的利用?

　　自动数据采集可以克服由于人工记录KPI例如停机时间

　　精度和实时性的问题。使用罗克韦尔自动化的FactoryTalk Metrics来记录机器事件，不管是停机还是运行，不管是否成为下游的瓶颈，都可以清楚地显示在操作员的屏幕上。但知道停机出现仅是事件的一个部分。如果与FactoryTalk Historian的时间戳信息联系在一起，制造商就能够把各自的过程变量像温度、压力、速度、和现在其他的生产变量与该产品的历史最佳参数进行比较。

　　事件和比较的可视化能力对于制造商是至关重要的。通过这些参数可以找出机器事件和过程变量之间联系，发现问题所在，及时做出调整，这是制造智能能够提高运行效能的金科玉律。

　　比如，一台包装机写进了一份OEM的采购合同，规定这台设备必须以90%的效率运行。当机器放在现场运行数据采集开始后，用户非常清楚地发现：它达不到这个性能等级。无论制造商如何调节参数，得到的是相同的结果。制造商然后注意到：每当生产线速度提高时，设备就要停机，因为机器需要一段时间加热，然后才能正常运行。因为机器事件带有记录的过程数据，制造商通过分析，很容易证明：这台设备的加热器尺寸不够大-这是OEM设备的一个设计缺陷，因此不得不进行修改，否则会一直得到坏结果。</fon