“每小时生产4万瓶啤酒，一条生产线有29个关键控制点，原来采取人工记录，每两小时记录一次，一次最少需要花费40分钟时间才能完成。”站在贵阳市白云区燕京啤酒贵州分公司生产车间的参观平台上，看着一条高速运转的自动化啤酒生产线，该公司包装车间副主任曾祥波不由回忆起几年前的传统管控方式。 “人工记录回来的数据，还需要技术人员去对比、分析、判断设备运行情况，同时，数据的延续和存储更是一大难题。”曾祥波说。 质量数据散落在各个岗位，质量总结分析表需要人工从多个数据源采集加工，消耗大量人力和重复劳动；过程质量控制依赖行业专家；质量改进措施难以落地；质量管控的成本居高不下，难以控制；质量管理决策缺乏系统支撑……一系列的问题，导致该企业生产过程的控制出现了一定的困难，人工处理方式带来的弊端愈发明显。 如何破解这些难题? 随着大数据产业在贵州快速发展，作为传统制造业，燕京啤酒贵州分公司紧抓机遇，于2017年正式启动企业信息化、智能化改造提升，以此作为推动企业高质量发展的突破口。 2018年燕京啤酒(贵州)有限公司包装车间首先建立了质量管控大数据平台，完成了岗位数据、质检数据、设备运行数据的数据采集，建立了设备自动化监测和故障预警系统，并为包装车间管理提供了数据整合和分析管理工具。 “以前的管理人员是在车间，巡查每个关键控制点的运行情况，现在的管理岗位是坐在办公室，通过电脑或移动端，点点鼠标就能清楚每台机器、每个关键控制点的情况。并且能及时准确有效地掌握真实情况”曾祥波说。 该公司通过质量管控大数据平台，实现数据自动采集，从而实现岗位记录由操作人员的手写转变为数据自动记录及预警，极大地减少了员工的工作量。同时，质量管理系统通过梳理各岗位关键控制点，对岗位影响产品质量的过程数据进行记录，并对每个质量控制点的数据使用对应的分析图表做出数据分析，从而制定有效的管控措施。故障管理系统采集设备故障的报警信息，从影响时间、频次、发生时间、月度累计、季度累计、年度累计进行准确记录，以此作为设备维修的重要指导数据。 通过质量管控大数据平台，实现了自动检测、自动上报设备故障，哪些关键控制点每天出现几次故障、每月出现几次都记录得清清楚楚。“质量管控大数据平台有效降低了人工采集、数据分析的工作量和车间运营管理成本，车间生产效率迅速得到提升。信息化、智能化给公司生产车间带来了质的变化，为企业走上全面实现智能化发展打下了坚实基础。”曾祥波说。
