Berechne OEE in AWS IoT SiteWise

Dieses Tutorial bietet ein Beispiel für die Berechnung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) für einen Herstellungsprozess. Daher können Ihre OEE Berechnungen oder Formeln von den hier gezeigten abweichen. Im Allgemeinen OEE ist definiert alsAvailability * Quality * Performance. Weitere Informationen zur Berechnung finden Sie OEE unter Gesamtanlageneffektivität auf Wikipedia.

Voraussetzungen

Um dieses Tutorial abzuschließen, müssen Sie die Datenerfassung für ein Gerät mit den folgenden drei Daten-Streams konfigurieren:

• Equipment_State— Ein numerischer Code, der den Zustand der Maschine darstellt, z. B. Leerlauf, Störung, geplanter Stopp oder Normalbetrieb.

• Good_Count— Ein Datenstrom, bei dem jeder Datenpunkt die Anzahl der erfolgreichen Operationen seit dem letzten Datenpunkt enthält.

• Bad_Count— Ein Datenstrom, bei dem jeder Datenpunkt die Anzahl der erfolglosen Operationen seit dem letzten Datenpunkt enthält.

Informationen zum Konfigurieren der Datenerfassung finden Sie im Abschnitt Daten aufnehmen in AWS IoT SiteWise. Wenn Ihnen kein Industriebetrieb zur Verfügung steht, können Sie ein Skript schreiben, das Beispieldaten über den AWS IoT SiteWise API generiert und hochlädt.

Wie berechnet man OEE

In diesem Tutorial erstellen Sie ein Asset-Modell, das OEE aus drei Dateneingabeströmen berechnet: Equipment_StateGood_Count, undBad_Count. Stellen Sie sich in diesem Beispiel eine allgemeine Verpackungsmaschine vor, beispielsweise eine Maschine, die zum Verpacken von Zucker, Kartoffelchips oder Farbe verwendet wird. Erstellen Sie in der AWS IoT SiteWise Konsole ein AWS IoT SiteWise Asset-Modell mit den folgenden Messungen, Transformationen und Metriken. Anschließend können Sie ein Objekt erstellen, das die Verpackungsmaschine darstellt, und beobachten, wie die AWS IoT SiteWise Berechnung OEE abläuft.

Definieren Sie die folgenden Messungen, um die Rohdaten-Streams von der Verpackungsmaschine darzustellen.

Messungen

• Equipment_State— Ein Datenstrom (oder eine Messung), der den aktuellen Zustand der Verpackungsmaschine in numerischen Codes wiedergibt:

  • 1024— Die Maschine befindet sich im Leerlauf.

  • 1020— Ein Fehler, z. B. ein Fehler oder eine Verzögerung.

  • 1000— Ein geplanter Stopp.

  • 1111— Ein normaler Betrieb.

• Good_Count— Ein Datenstrom, bei dem jeder Datenpunkt die Anzahl der erfolgreichen Operationen seit dem letzten Datenpunkt enthält.

• Bad_Count— Ein Datenstrom, bei dem jeder Datenpunkt die Anzahl der erfolglosen Operationen seit dem letzten Datenpunkt enthält.

Legen Sie mithilfe des Equipment_State-Messdaten-Streams und der darin enthaltenen Codes die folgenden Transformationen (oder abgeleiteten Messungen) fest. Transformationen haben eine one-to-one Beziehung zu Rohmessungen.

Transformationen

• Idle = eq(Equipment_State, 1024)— Ein transformierter Datenstrom, der den Ruhezustand der Maschine enthält.

• Fault = eq(Equipment_State, 1020)— Ein transformierter Datenstrom, der den Fehlerstatus der Maschine enthält.

• Stop = eq(Equipment_State, 1000)— Ein transformierter Datenstrom, der den geplanten Stoppstatus der Maschine enthält.

• Running = eq(Equipment_State, 1111)— Ein transformierter Datenstrom, der den normalen Betriebszustand der Maschine enthält.

Definieren Sie anhand der Rohmessungen und der transformierten Messungen die folgenden Metriken, die Maschinendaten über bestimmte Zeitintervalle aggregieren. Wählen Sie für jede Metrik dasselbe Zeitintervall aus, wenn Sie die Metriken in diesem Abschnitt definieren.

Metriken

• Successes = sum(Good_Count)— Die Anzahl der erfolgreich befüllten Pakete im angegebenen Zeitintervall.

• Failures = sum(Bad_Count)— Die Anzahl der Pakete, die im angegebenen Zeitintervall nicht erfolgreich gefüllt wurden.

• Idle_Time = statetime(Idle)— Die gesamte Leerlaufzeit der Maschine (in Sekunden) pro festgelegtem Zeitintervall.

• Fault_Time = statetime(Fault)— Die Gesamtfehlerzeit der Maschine (in Sekunden) pro festgelegtem Zeitintervall.

• Stop_Time = statetime(Stop)— Die gesamte geplante Stoppzeit der Maschine (in Sekunden) pro festgelegtem Zeitintervall.

• Run_Time = statetime(Running)— Die Gesamtbetriebszeit (in Sekunden) der Maschine ohne Probleme pro festgelegtem Zeitintervall.

• Down_Time = Idle_Time + Fault_Time + Stop_Time— Die gesamte Ausfallzeit der Maschine (in Sekunden) im angegebenen Zeitintervall, berechnet als Summe der Maschinenzustände außerRun_Time.

• Availability = Run_Time / (Run_Time + Down_Time)— Die Betriebszeit der Maschine oder der Prozentsatz der geplanten Zeit, während der die Maschine während des angegebenen Zeitintervalls betriebsbereit ist.

• Quality = Successes / (Successes + Failures)— Der Prozentsatz der erfolgreich abgefüllten Pakete der Maschine in den angegebenen Zeitintervallen.

• Performance = ((Successes + Failures) / Run_Time) / Ideal_Run_Rate— Die Leistung der Maschine im angegebenen Zeitintervall als Prozentsatz der für Ihren Prozess idealen Durchlaufgeschwindigkeit (in Sekunden).

  Ihre Ideal_Run_Rate beläuft sich beispielsweise auf 60 Pakete pro Minute (1 Paket pro Sekunde). Wenn Ihr Wert pro Minute oder pro Stunde angegeben Ideal_Run_Rate wird, müssen Sie ihn durch den entsprechenden Umrechnungsfaktor für Einheiten dividieren, da er in Sekunden angegeben Run_Time ist.

• OEE = Availability * Quality * Performance— Die Gesamtanlageneffektivität der Maschine über das angegebene Zeitintervall. Diese Formel wird OEE als Bruchteil von 1 berechnet.