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“大数据”助力下一轮制造工艺流程优化(2014年第12期)

作者: 发布日期:2015-01-08
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编者按:本文于20145月发表于麦肯锡网站。作者埃里克奥西兹斯基(Eric Auschitzky)是麦肯锡公司里昂分公司的专家,马库斯汉默(Markus Hammer)是里斯本分公司的资深专家,艾金森拉佳格保尔(Agesan Rajagopaul)是约翰内斯堡分公司副董事,肯萨默斯(Ken Somers)是安特卫普分公司的高级专家。本文介绍了如何在大数据时代应用高级分析法,诊断和纠正流程缺陷,管理生产流程的复杂性。

 

在过去的20年时间里,制造商已经可以通过实施精益生产和六西格玛项目,减少生产工艺流程中的浪费和变化问题,并大大提高产品的质量和产量。然而,在医药、化工和矿业等特定的加工环境中,极端波动的变化已经成为常态,甚至运用精益技术也无法解决。在上述产业及其他产业,影响产出的因素纷繁复杂,A因此,制造商需要一种更加细化的方法来诊断和纠正工艺流程缺陷,高级分析就是这样一种方法。

高级分析是运用统计和其他数学工具对业务数据进行分析,进而评估和改进当前操作工艺流程的一种方法。在制造业,运营经理可以使用高级分析,深入了解历史工艺流程数据,找出离散工艺步骤和投入之间的模式和关系,找出对产量影响最大的可靠因素,对其进行优化。现在,各个行业和地区的诸多全球制造商都收集了大量的实时车间数据,也有能力开展这种先进的统计评估。他们对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析,从中得出深刻见解。

以生物药品的生产为例。生物药品是保健产品的一种,包括疫苗、激素和成分血。生物药品的制造需要使用基因工程活细胞,生产团队往往需要监视生产流程中的200多个变量,以确保各成分以及生产药物的纯度。使用同一种方法生产的两批次的特殊物质,其产量的变动幅度可达50%100%。导致这种巨大变异的原因还不明确,它会带来产能和生产质量问题,也导致常规监督工作的增加。

一家排名前五强的生物药品制造商使用高级分析法,显著增加了疫苗的产量,同时没有造成任何额外的资本支出。该公司把整个工艺流程分割为一个个集群,每个集群包含一些密切相关的生产活动。针对每一个集群,公司会广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据,并把数据储存在中央数据库中。然后,一个项目团队会对数据进行各种形式的统计分析,来确定不同工艺参数(上游和下游)之间的相关性,以及参数对产量的影响。分析证明,影响最大的参数有9个,其中最重要的是细胞接种的时间和传导性措施,这些措施与色谱法的一个步骤相关。该制造商针对与这9种参数相关的工艺流程作出调整,从而把疫苗产量增加了50%以上——相当于每种产品每年节省500万到1000万美元,而公司目前生产的产品有上百种。

 

提供意料之外的见解

即使是公认最好的制造业工艺流程,高级分析也可以对之进行一定程度的改进。欧洲有一家知名的化学品制造商,该公司为一些造纸行业、洗涤剂制造和金属加工业等行业提供功能性和特种化学制剂。公司对工艺流程的改进始于20世纪60年代,其平均产量也一直比行业标准更高,公司以此为荣。事实上,工作人员都认为公司并没有太大的提升空间。一位工程师指出:“别人都将这个工厂作为参照榜样。”

然而,该公司使用神经网络技术(一种以人类大脑的信息处理方式为基础的高级分析方法),就不同生产投入对产量的相对影响进行衡量和比较,并有了意想不到的收获。公司检测的因素包括冷却剂的压力、温度、数量和二氧化碳流。分析找到了一些以前不知道的敏感因子。举例来说,二氧化碳流的变化程度会显著减少产量。这家化学公司相应地调整了参数,成功地将原材料浪费降低了20%,将能源成本降低了15%,进而提高了整体产量。现在公司正在实施高级工艺控制,以配合基础系统,自动调整生产。

无独有偶,非洲的一家金矿对不甚全面的生产数据进行严格评估,进而增加了产量和盈利能力。当时,该金矿正处于矿石品位逐渐下降的阶段,矿场维持生产水平的途径屈指可数,其中之一就是要努力加快或以其他方式优化开采和提炼工艺。从矿石中提取黄金的流程极为复杂,一般会涉及到1015个变量,需要15种以上的机械设备,提取处理过程包括氰化、氧化、研磨和浸出等。

这家非洲矿场运营团队可获得的生产和工艺数据极为分散,因此,分析团队的第一步工作就是数据清洗。团队使用数学方法,解决数据不一致问题,弥补缺失的信息。然后,该团队分析了试剂、流速和密度等一系列工艺参数的数据,研究发现,溶解氧水平(浸出过程中的关键参数)的变化似乎是对产品影响最大的关键因素。这项分析还发现,根据过去的情况分析,在氧气含量最高的日子里,矿场的绩效最高。

根据这些分析结果,矿场对自己的浸出回收工艺进行了微调,在三个月的时间内,将平均产量提高了3.7%——?虑到同期矿石品位下降了约20%,这一提高水平已经相当不错。由于产量提高,在不需要进行额外的资本投资或实施重大变革措施的情况下,矿场的年利润增加了1000万到2000万美元。

 

充分利用大数据

对于希望使用高级分析法来提高产量的制造商来说,第一个关键步骤就是对现有可用数据进行整理。很多公司都收集了大量工艺流程的数据,但这些数据往往只用于跟踪,并没有成为改善运营操作的基础。对于这些公司来说,他们的挑战就是对系统和专业技能进行投资,以改善对现有信息的利用。举例来说,公司可以将多个来源的数据进行集中,或建立索引,这样可以降低数据分析的难度,也可以聘用训练有素的数据分析师,去发现内在模式,对信息进行可供操作的解读。

有些公司的数据太少,对分析师来说没有什么统计学意义。对于这些公司的高层领导来说,他们需要对系统和运营方法进行投资,以便收集更多数据。他们可以逐渐增加投资。例如,在一系列活动中,先选择一个特别重要或特别复杂的工艺流程,进行信息采集,然后对这部分工艺流程进行高级分析。

大数据时代才刚刚出现,但是在数学研究和科学应用领域,高级分析的应用已有多年的历史。高级分析法是提高产出的一个重要工具,对于工艺流程复杂度高、变化大和存在容量限制的制造业来说尤其如此。事实上,如果可以成功进行定量评估,公司就可以在众多竞争者中脱颖而出。

(赵  灿 编译)

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