CN109976289A - 生产线kpi监测方法、装置、电子设备及可读介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种生产线KPI监测方法、装置、电子设备及可读介质，涉及印刷电路制造技术领域，通过实时采集生产线的生产数据，并对生产线的生产数据进行分析，得到生产线的KPI指标；并按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示；从而实现对生产线的各项KPI的实时统计，对KPI的合规情况进行实时展现，这样工作人员在工厂地图上能够随时关注到异常点，从而方便工作人员及时对生产中的问题及时采取补救措施，阻遏异常的蔓延与恶化，从而确保产品品质。
Description
技术领域
本发明涉及印刷电路制造技术领域，尤其是涉及一种生产线KPI监测方法、装置、电子设备及可读介质。
背景技术
关键绩效指标(Key Performance Indicator，以下简称KPI)用于衡量企业组织内部流程的一种目标式量化管理指标，通常通过KPI对产品生产线进行绩效考核，以了解各个生产线的运行状况。目前，产品的各生产线KPI统计报表采用人工进行收集统计，由于需要收集数据量大，不仅准确性差，效率低下，而且通常只能看到滞后的统计报表，而无法实时的、直观的统揽整个工厂各个生产线的运作状态；但是生产异常经常隐蔽在盲目的运作中，并不断积累与蔓延，此时通过人工统计报表发现各个生产环节的问题往往为时已晚，无法及时采取补救措施。因此，现有的KPI报表统计方式不能及时获取产品的各生产线KPI，无法实时的、直观的统揽整个工厂各个生产线的运作状态，从而无法及时采取补救措施，无法保证产品的生产质量。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种生产线KPI监测方法、装置、电子设备及可读介质，能够实时对生产线的各项KPI进行统计，能够实时的、直观的统揽整个工厂各个生产线的运作状态，方便工作人员及时对生产中的问题及时采取补救措施，以确保产品品质。
第一方面，本发明实施例提供了一种生产线KPI监测方法，包括步骤：
实时采集生产线的生产数据；
对所述生产线的生产数据进行分析，得到所述生产线的KPI指标；
按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示。
这样，通过实时采集生产数据，并进行分析，得到KPI指标，通过工厂地图对KPI指标的合规情况进行展示，这样就实现了生产过程中，KPI指标的实时、直观展现。工作人员根据工厂地图的状态展现，就可以了解实时的KPI指标状况。当有不合规的KPI指标时，工作人员能够随时关注到异常点，从而能够第一时间了解不合规KPI指标的位置，及时采取措施，阻遏异常的蔓延与恶化，确保产品的质量。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述所有KPI指标的合规情况进行区别展示的步骤包括：
当所述生产线的KPI指标中至少有一个KPI指标不合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及不合规的KPI指标展示第一颜色；
当所述生产线的所有KPI指标都合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及合规的KPI指标展示第二颜色；
当所述生产线未开线时，在所述工厂地图上将所述生产线、以及所述生产线的所述KPI指标展示第三颜色。
这样，通过每个生产线的KPI指标的颜色展现，工作人员能够总揽整个工厂的生产状况。通过对不合规的KPI指标、以及工厂地图的颜色展现，工厂地图能够实时地透明化、凸显化各类异常。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示的步骤之前还包括：
根据所述KPI指标之间的父子关系对所述KPI指标划分层级，并进行关联，以对所述KPI指标进行分层级展现；最后一层用于展示所述KPI指标的生产明细数据。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示的步骤还包括：
当第一KPI指标不合规时，对所述的第一KPI指标、与所述的第一KPI指标相关联的上层KPI指标以及所述第一KPI指标所在生产线展示第一颜色。
这样，通过对KPI指标划分层级，对异常点通过颜色进行区别展示，这种类似动态地图的工厂地图，将生产线布局在这些地图上，每一条生产线的KPI可以有颜色的编码实时展现，可以一览无余地统揽整个工厂各生产线的运行状况，而且这种KPI的数据是实时的，可以立即获知异常线体的位置，当需要关注该线时，在该线体上一点，就进入到该生产线的下一层的更详细KPI数据，从地图向下钻探到底层的具体数据，用于详细分析异常的原因，帮助工作人员并快速聚焦问题，快速解决异常问题。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：
根据所述KPI指标的合规情况，将出现异常的KPI指标汇总成报警信息进行推送，和/或向生产线控制端发送停线信号。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：
在所述生产线启动前，对所述生产线进行工艺验证；
当工艺验证通过后，向所述生产线控制端发送开线信号。
对生产前对工艺参数进行验证，是生产线正常开线的重要前提。
第二方面，本发明实施例提供了一种生产线KPI监测装置，包括采集模块、分析模块和展示模块；
所述采集模块用于实时采集生产线的生产数据；
所述分析模块用于对所述生产线的生产数据进行分析，得到所述生产线的KPI指标；
所述展示模块用于按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示。
结合第二方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述展示模块包括第一展示模块、第二展示模块和第三展示模块；
所述第一展示模块用于当所述生产线的KPI指标中至少有一个KPI指标不合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及不合规的KPI指标展示第一颜色；
所述第二展示模块用于当所述生产线的所有KPI指标都合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及合规的KPI指标展示第二颜色；
所述第三展示模块用于当所述生产线未开线时，在所述工厂地图上将所述生产线、以及所述生产线的所述KPI指标展示第三颜色。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法的程序。
第四方面，本发明实施例还提供一种一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行如第一方面所述的方法。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明通过实时采集生产线的生产数据，根据实时的生产数据得到KPI指标，再通过工厂地图对KPI指标的合规情况进行区别展示，从而实现了对生产线的KPI指标的实时、直观展现，帮助工作人员及时发现各个生产环节的问题，以及时采取补救措施，从而为产品的生产质量提供保障。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的生产线KPI监测方法的流程图；
图2为本发明实施例一提供的生产线KPI监测方法的生产监控流程图；
图3为本发明实施例二提供的生产线KPI监测装置的原理图；
图4为本发明实施例三提供的电子设备的原理图。
图标：
10-采集模块；20-分析模块；30-展示模块；40-电子设备；400-处理器；401-存储器；402-总线；403-通信接口。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，工厂生产线众多，分布在不同的厂房，不同的楼层，无法一览全厂整体生产线的运行状况。企业生产线的KPI统计报表采用人工进行统计，采集一些分散的子系统的数据，不仅效率低下，费时费力，而且一般只能看到滞后的统计报表，不准确、不及时，无法实时、直观的统揽整个工厂各个生产线的运作状态，无法及时发现各个生产环节的问题，从而无法及时采取补救措施。而生产中的各种问题如品质事故的不断蔓延、工艺参数的不断漂移、设备状态的日益衰弱、物料补充的延误，这些问题不断积累，终会酿成大错，造成严重的生产事故，从而导致严重的客户投诉，企业的信誉受到损失，竞争力被质疑，其不后果相当严重。
基于此，本发明实施例提供的一种生产线KPI监测方法、装置、电子设备及可读介质，可以实时对生产线的各项KPI进行统计分析，方便工作人员及时对生产中的问题及时采取补救措施，以确保产品品质。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种生产线KPI监测方法进行详细介绍。
实施例一：
参照图1，本实施例提供的一种生产线KPI监测方法，以PCBA制造为例，包括步骤：
S100，实时采集生产线的生产数据；
具体地，PCBA生产流程包括发料、基本烘烤、供板、锡膏印刷、点固定胶、印刷目检、高速机贴片、泛用机贴片、回焊前目检、回流焊、炉后比对目检、修理、插件、波峰焊、ICT/FT、修理、装配/目检、品检、修理和入库等。PCBA生产过程中所需要的设备基本包括锡膏印刷机、贴片机、回流焊、AOI检测仪、元器件剪脚机、波峰焊、锡炉、洗板机、ICT测试治具、FCT测试治具、老化测试架等；通过上述设备构成生产线进行上述生产流程的产品生产。
采集的生产数据主要包括工艺参数、设备状态数据、产品数据、制程数据、人员数据、物料数据、环境数据等。数据的采集是实时的，并且一部分是从MES系统(ManufacturingExecution System，制造企业生产过程执行系统)后台数据库直接获取的，如工艺参数、产品数据等，一部分是通过监控设备、传感器等获取的，如设备状态数据，环境温度、环境湿度等。
S200，对生产线的生产数据进行分析，得到生产线的KPI指标；
优选地，对采集的数据进行KPI算法归集，其中，每个KPI指标的计算方法不同，例如，设备利用率＝实际装配元件数/理论可装配元件数。得到的KPI指标包括品质要素指标如直通率FPY、缺陷率、DPPM等，效率要素指标如UPH、设备利用率、宕机时间、RTY、OEE等，成本指标如抛料率等。这样通过抽取生产过程中的品质要素指标和效率要素指标，实现对生产的品质与效率的量化监控。
S300，按照KPI指标合规情况、以及生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上对KPI指标的合规情况进行区别展示。
具体地，每个KPI指标都有各自的规格线，通过将实时的KPI指标值与各自的规格线相比较判断实时KPI指标是否合规。合规情况包括超出规格线、符合规格线及低于规格线等。
优选地，工厂地图上显示生产线以及各生产线的KPI指标。其中，生产线在工厂地图上的位置是根据生产线的实际地理位置确定的。具体方法是，首先根据生产线实际地理位置定义生产线的地图坐标，根据生产线的地图坐标将生产线画在地图上；为每条生产线设置ID号，将该生产线的KPI指标的ID号与该生产线进行强关联，这样就将属于同一条生产线的KPI指标与工厂地图上的生产线进行了关联。
通过采集PCBA生产线的工艺参数、设备状态数据、产品数据、制程数据、人员数据、物料数据、环境数据等生产数据，对生产数据进行KPI分析，得到关于品质要素、效率要素及成本要素等的KPI指标，并通过工厂地图对各个KPI指标的合规情况进行展现，实现了PCBA生产线的KPI指标实时、直观展现。
进一步地，步骤S300包括：
当生产线的KPI指标中至少有一个KPI指标不合规时，按照生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上将生产线、以及不合规的KPI指标展示第一颜色；
当生产线的所有KPI指标都合规时，按照生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上将生产线、以及合规的KPI指标展示第二颜色；
当生产线未开线时，在工厂地图上将生产线、以及生产线的KPI指标展示第三颜色。
优选地，当生产线的KPI指标中只要有一个KPI指标不合规时，按照生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上将生产线、以及不合规的KPI指标展示红色；
当生产线的所有KPI指标都合规时，按照生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上将生产线、以及合规的KPI指标展示绿色；
当生产线未开线时，在工厂地图上将生产线、以及生产线的KPI指标展示灰色。
具体地，在判断合规时，通过规格线或规格范围进行判断。KPI指标不同，规格线或规格范围不同；而且，不合规的情况、合规的情况可以有多种。例如，对于某一KPI指标，当超出其规格线时，对应的该生产线在工厂地图上将被实时设置为红色；如果该生产线上的所有KPI指标都符合各自的规格线，该生产线在工厂地图上将被设置为绿色；如果该生产线上的某个KPI指标只达到了对应规格线的95％，该生产线在工厂地图上将设为黄色；如果该生产线没有生产，所有KPI将没有值输出，那么该生产线在地图上将显示为灰色。这样，合规的情况就有两种，达到规格线，以及达到规格线的95％，两种情况分别显示绿色和黄色。
规格线通常是一个范围，例如上述例子中，合规线的95％至合规线之间的值都是合规的。该范围是动态的，例如上述例子中，随着对品质要求的不断提高，可设定为合规线的97％至合规线之间的值都是合规的。
进一步地，步骤S300之前，还包括步骤：
根据KPI指标之间的父子关系对KPI指标划分层级，并进行关联，以对KPI指标进行分层级展现；最后一层用于展示KPI指标的生产明细数据。
具体地，根据事先构建的KPI指标体系中的各KPI指标之间的父子关系进行层级划分，其中下一级的KPI指标统计汇总形成上一级的KPI指标，每一层级的KPI指标都有规格定义。
关联的过程为，为每一个KPI指标设置ID，根据KPI指标之间的父子关系进行连接，形成父子相连的树形结构。这样，即可以从顶层的KPI指标的ID罗列下一层的KPI指标的ID，点击下一层的KPI指标，进入更下一级的KPI指标。
不同的KPI指标，分层的依据不同，导致分层不同，层数也不同。例如，对于首次通过率指标，第一层(工厂地图)为整厂所有生产线的首次通过率，第二层展示的是某一生产线的首次通过率指标，第三层展示的是该生产线某一站位的首次通过率指标，第四层(生产明细层)展示的是该站位所有明细数据。上述KPI指标的分层是KPI指标在工厂中的位置进行分层的，即依次按照整厂、某条生产线、某站位的依据进行分层的，最后一层是某站位的明细数据。
又例如，对于良率指标，第一层工厂地图层显示当前生产线所有KPI指标的状态；第二层良率曲线层，展示生产过程中多个小时的良率所构成的曲线，并显示每小时良率的历史列表；第三层为某一个小时中所有产品的测试结果层，展示某一个小时的良率记录，并列出所有该小时的产品测试结果；最后一层为某一个产品的明细层，展示某一个测试结果的详细记录。上述KPI指标的分层并不是按照KPI指标再工厂中的位置进行分层的，而是按照多个小时的良率曲线、某一个小时的良率曲线、某一个小时内所有产品测试结果、某一个产品的测试结果这样分层的。
父子关系指的是几个KPI指标汇总形成另一个KPI指标，那么另一个KPI指标是这几个KPI指标的父级，这几个KPI指标是另一个KPI指标的子级。整厂所有生产线的首次通过率与其中某一条生产线的首次通过率是父子关系。
将KPI指标的合规情况进行展示并结合KPI指标分层，不仅可以实时、直观的展现KPI指标，而且可以通过逐层统计的层次，到最底层，将是最详细的数据，也就是问题的具体发生数据进行展现。例如，对于良率，通过第一层(工厂地图)展现当前每条生产线上所有KPI的状态，第二层可以展现每一个小时的直通率、DPPM、不合格产品的数量、合格产品的数量、误报数量等；如果通过颜色(如红色)展现出其中一个小时的良率有问题，进入第三层，第三层列出了所有该小时的产品的测试结果，通过颜色展示(如红色)，可以直观的看到哪几个产品有问题；点击进入有问题的某个产品，进入第四层，第四层列出了该产品的详细测试记录，通过颜色展示(如红色)，可以看到哪个元件有问题，哪个焊盘有问题，如短路、开路、连锡等。这样，通过逐层展示，逐层钻探，就可以定位问题发生的最终根源，而进行快速定位维修，增加了维修效率，有效提升产品品质。
最后一层为生产明细数据，其中生产明细数据可以是最初采集的生产数据。
进一步地，步骤S300还包括：
当第一KPI指标不合规时，对第一KPI指标、与第一KPI指标相关联的上层KPI指标以及第一KPI指标所在生产线展示第一颜色。
优选地，当第一KPI指标不合规时，对第一KPI指标、与第一KPI指标相关联的上层KPI指标、第一KPI指标所在生产线展示红色。
这样，如果某一条生产线在工厂地图上显示为红色，表示有异常，那么点击该生产线，进入下一级的KPI指标层，某一个KPI指标显示红色异常，点击该异常的KPI指标，由于KPI指标之间时通过父子关系进行关联的，那么直至点击到超出规格线的KPI指标层，从而找到了该不合规的KPI指标。工作人员据此向下一级点击，直至生产明细数据，从而查找到问题的根源。这样，可以从顶层逐层钻探到次一层，获得最底层的问题原因数据，如同波洋葱，一层层追踪到底，把问题浮现出来，实现逐层追踪。
例如，SMT在贴料时，因机器不稳定或物料异常，会导致吸嘴无法吸附物料，而导致抛料，这样就有抛料率指标，这个KPI指标是对设备稳定性的非常实用的技术指标。对于抛料率指标，第一层，工厂地图抛料率异常的生产线显示红色；第二层展示所在生产线的总体抛料率是否达标，规格线为0.05％，如果实时抛料率小于0.05％，将显示绿色，如果实时抛料率大于0.05％，将显示红色。第三层，看到该生产线的4个生产设备的抛料率指标中，是哪个生产设备的抛料超出该层抛料率的规格线了，将显示红色。第四层是生产明细层，点入红色的异常抛料的生产设备抛料率指标，将显示具体是哪个物料抛料超标，抛了多少，对应哪个进料器，这样工作人员就可以定位去维护该进料器，或调整该物料。
又例如，对良率指标，通过上述方式，进行逐层挖掘，找到某块不合格的产品，最底层的生产明细层将看到该产品的测试详细记录，可以看到是哪个元件出错了，或哪个焊盘出错了，如短路，开路，连锡等等，如此我们就可以定位问题发生的最终根源，而进行快速定位维修，增加了维修效率，提高了产品品质。
本实施例的技术架构采用四层架构：表示层(decision layer)、业务层(operation layer)、执行层(execution layer)和服务层(service layer)，具体包括控制模块、KPI算法模块、数据存储模块、生产数据采集模块、连接模块、物理设备模块。其中，控制模块作为决策层用于显示数据，KPI算法模块和数据存储模块作为业务层，生产数据采集模块和连接模块作为执行层，物理设备模块作为服务层。连接模块包括无线通信设备、有线通信设备和交换机；部分PCBA生产线设备通过无线设备与交换机连接，部分PCBA生产线设备通过有线通信设备与交换机连接。物理设备模块包括MES系统、采集生产数据的监控设备及各种传感器如温度传感器等等。
本实施例的KPI监测方法，不仅能够通过工厂地图对整厂生产状况进行整体直观的展现，还能够对KPI分层切片展现，让KPI数据从平面到立体的仿真模拟生产线实时的生产运作，使得生产的品质与效率的管控更直观、更快捷和更有效；能够及时的量化指标，让异常问题越来越凸显，帮助工作人员追踪到问题的根本原因，给生产的管理者和执行者一个明确的改进方向，使得生产线在不断的实时完善的条件下，趋于成熟与稳定，确保生产线的高可靠性和可生产性，确保产品的品质，提升客户满意度，提升公司的核心竞争力。
PCBA生产过程中，有三种KPI指标：运行前的KPI、运行中的KPI、运行后的KPI。
运行前KPI指标，是对生产线是否具备了生产质量合格的产品的相关验证指标，包括制程、工艺配置与参数配置的验证指标，如果工艺与参数都能满足该产品的生产质量要求，该KPI将达标，并将达标信号自动传递给生产线的控制端，使得生产线控制端启动开关，让生产线流转起来。
运行中KPI指标，是对生产过程每一个产品的品质进行实时监控的相关指标，对工艺参数的实时监控，对设备效率的实时监控，从而保证生产运作过程的产品品质、工艺参数正确、设备状态良好。
运行后的KPI指标，善后生产订单结束后的一切工作，如对WIP、成品堆放面积、停留时间、出货日期、出货状态等生产运作后的KPI指标实时监控；对历史趋势进行回顾，以对进一步提升后续产品品质与效率提供评估与分析的依据。
参照图2，本实施例的监控流程包括如下步骤：
步骤1，实时采集PCBA生产线的数据。
步骤2，对产品质量、设备效率、工艺健康、人员技能、物料状态、环境状态等的KPI进行实时计算。
步骤3，将计算结果传递给工厂地图。
步骤4，在生产线启动前，对生产线进行工艺验证。
例如，当PCBA生产线的产品从一个型号转换到另外一个型号，即当下一个产品进行转线时，对生产线进行工艺验证。工艺验证即检查各个设备的工艺参数是否正确。确认工艺验证是否通过，如果不通过，不能正式开线。
其中，工艺参数包括上岗人员技能参数、设备健康状态参数、工具配置状态参数、物料补充状态参数、工艺参数规格、环境状态参数、客户投诉解决参数、首件产品确认参数。
步骤5，当工艺验证通过后，向生产线控制端发送开线信号。
步骤6，实时采集PCBA生产线的数据，并通过工厂地图对品质要素和效率要素进行实施监测。
品质要素包括锡膏测试机的测试直通率、光学自动测试机的测试直通率、在线电路测试机的测试直通率、测试机的测试DPPM，测试机的单位小时通过数量和失败数量。效率要素包括UPH，设备利用率、宕机时间、RTY、OEE。还可对成本指标进行监测，如抛料率；
步骤7，根据KPI指标的合规情况，将出现异常的KPI指标汇总成报警信息进行推送，和/或向生产线控制端发送停线信号。
具体地，根据工厂地图实时展现的结果，当出现异常的KPI数据时，触发邮件提醒，帮助工作人员在最短的时间内解决KPI所警示的异常。
KPI发生异常时，可快速自动回馈生产线。对不同等级的异常自动启用不同的应对策略，或停线、或报警、或发邮件、或调整工艺参数等，这样对KPI报出的异常，进行及时的闭环应对，以自动阻止异常的进一步蔓延和恶化。
步骤8，生产结束后，工厂地图将对相关数据进行分析。
分析的KPI指标可以是首次测试通过率、产量、最终通过率、环境温度、湿度等，生产过程中采集的所有有关该产品的测试数据(如锡膏厚度、锡膏体积、锡膏面积等)、工艺参数数据(温度、速度、压力、真空等)、员工数据(技能培训资格)，设备运行的效率数据(OEE，停机时间，停机码，利用率)，设备的抛料数据，对数据计算的KPI数据，也就是包括所有的生产运作数据。这些数据的集合可以再现当时的生产现场，突显当时的质量异常、效率异常。
继续监测上述数据，通过工厂地图对这些历史数据进行展示，能够帮助工作人员对本次生产的质量和效率进行分析总结，以为下一次生产提供参考。
本实施例的有益效果如下：
实时采集生产线的产品数据、设备数据、制程数据、人员数据、物料数据、环境数据，实现对生产过程的品质效率的实时监控；对采集到的数据进行KPI算法归集，抽取生产过程中的品质要素指标和效率要素指标，实现对生产的品质与效率的量化监控；KPI指标分为质量指标，如直通率FPY、缺陷率、DPPM；效率指标，如UPH，设备利用率、宕机时间、RTY、OEE；成本指标，如抛料率；通过工厂地图对工厂生产线进行仿真模拟，让KPI指标在工厂仿真的逻辑空间中得到透明化、直观化、实时化的充分展现；能够从工厂地图开始，对异常点进行逐层向下钻探，一直追踪到问题发生的最底层，发现异常问题发生原因，并快速聚焦异常问题，从而快速解决异常问题；KPI发生异常，可快速自动回馈生产线，对不同等级的异常自动启用不同的应对策略，或停线、或报警、或发邮件、或调整工艺参数等，对KPI报出的异常，有及时的闭环应对，以自动阻止异常的进一步蔓延和恶化；
，在生产线开线生产前进行工艺参数的验证，验证其工艺配置是否满足生产当前产品的规格需要，验证的参数包括上岗人员的技能、设备的健康状态、工具的配置状态、物料的补充状态、工艺参数的规格、环境的状态、客户投诉问题的解决、首件产品的确认。工厂地图运行中实时采集生产过程中的各类数据，实现生产过程对品质与效率的实时监控，包括UPH、FPY、DPPM、OEE、Downtime等。生产完成后，KPI指标的历史数据为后续的品质与效率的提升提供支持，以对在制品数量WIP、交货数量、交货时间、仓储面积等进行实时监控。
实施例二
参照图3，本实施例提供的一种生产线KPI监测装置，包括采集模块10、分析模块20和展示模块30；
采集模块10用于实时采集生产线的生产数据；
分析模块20用于对生产线的生产数据进行分析，得到生产线的KPI指标；
展示模块30用于按照KPI指标合规情况、以及生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上对KPI指标的合规情况进行区别展示。
进一步地，展示模块30包括第一展示模块、第二展示模块和第三展示模块；
第一展示模块用于当生产线的KPI指标中至少有一个KPI指标不合规时，按照生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上将生产线、以及不合规的KPI指标展示第一颜色；
第二展示模块用于当生产线的所有KPI指标都合规时，按照生产线在工厂地图的位置，在工厂地图上将生产线、以及合规的KPI指标展示第二颜色；
第三展示模块用于当生产线未开线时，在工厂地图上将生产线、以及生产线的KPI指标展示第三颜色。
进一步地，还包括分层模块，分层模块用于根据KPI指标之间的父子关系对KPI指标划分层级，并进行关联，以对KPI指标进行分层级展现；最后一层用于展示KPI指标的生产明细数据。
进一步地，分层模块还包括分层展示模块，分层展示模块用于当第一KPI指标不合规时，对第一KPI指标、与第一KPI指标相关联的上层KPI指标以及第一KPI指标所在生产线展示第一颜色。
进一步地，还包括报警模块，报警模块用于根据KPI指标的合规情况，将出现异常的KPI指标汇总成报警信息进行推送，和/或向生产线控制端发送停线信号。
进一步地，还包括工艺验证模块，工艺验证模块用于在生产线启动前，对生产线进行工艺验证；当工艺验证通过后，向生产线控制端发送开线信号。
本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
实施例三：
参照图4，本发明实施例还提供了一种电子设备40，包括总线402、通信接口403、存储器401以及处理器400，处理器400、通信接口403和存储器401通过总线402连接；上述存储器401用于存储支持处理器400执行上述实施例一方法的计算机程序，上述处理器400被配置为用于执行该存储器401中存储的程序。
进一步地，本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行如上述实施例一所述的方法。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种生产线KPI监测方法，其特征在于，包括步骤：
实时采集生产线的生产数据；
对所述生产线的生产数据进行分析，得到所述生产线的KPI指标；
按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示。
2.根据权利要求1所述的生产线KPI监测方法，其特征在于，按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示的步骤包括：
当所述生产线的KPI指标中至少有一个KPI指标不合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及不合规的KPI指标展示第一颜色；
当所述生产线的所有KPI指标都合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及合规的KPI指标展示第二颜色；
当所述生产线未开线时，在所述工厂地图上将所述生产线、以及所述生产线的所述KPI指标展示第三颜色。
3.根据权利要求1所述的生产线KPI监测方法，其特征在于，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示的步骤之前还包括：
根据所述KPI指标之间的父子关系对所述KPI指标划分层级，并进行关联，以对所述KPI指标进行分层级展现；最后一层用于展示所述KPI指标的生产明细数据。
4.根据权利要求3所述的生产线KPI监测方法，其特征在于，按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示的步骤还包括：
当第一KPI指标不合规时，对所述第一KPI指标、与所述的第一KPI指标相关联的上层KPI指标以及所述第一KPI指标所在生产线展示第一颜色。
5.根据权利要求1所述的生产线KPI监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述KPI指标的合规情况，将出现异常的KPI指标汇总成报警信息进行推送，和/或向生产线控制端发送停线信号。
6.根据权利要求1所述的生产线KPI监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述生产线启动前，对所述生产线进行工艺验证；
当工艺验证通过后，向所述生产线控制端发送开线信号。
7.一种生产线KPI监测装置，其特征在于，包括采集模块、分析模块和展示模块；
所述采集模块用于实时采集生产线的生产数据；
所述分析模块用于对所述生产线的生产数据进行分析，得到所述生产线的KPI指标；
所述展示模块用于按照KPI指标合规情况、以及所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上对所述KPI指标的合规情况进行区别展示。
8.根据权利要求7所述的生产线KPI监测装置，其特征在于，所述展示模块包括第一展示模块、第二展示模块和第三展示模块；
所述第一展示模块用于当所述生产线的KPI指标中至少有一个KPI指标不合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及不合规的KPI指标展示第一颜色；
所述第二展示模块用于当所述生产线的所有KPI指标都合规时，按照所述生产线在工厂地图的位置，在所述工厂地图上将所述生产线、以及合规的KPI指标展示第二颜色；
所述第三展示模块用于当所述生产线未开线时，在所述工厂地图上将所述生产线、以及所述生产线的所述KPI指标展示第三颜色。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1-6任一所述方法。
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