一、前言

隨著工業發展的不斷進步，越來越多的企業開始注重KPI分析和預測性維護。通過數據分析實現智能制造已經成為不可缺少的環節。制定并分析關鍵績效指標（KPI）是實現數據分析戰略的重要一步，因為只有跟蹤這些關鍵績效指標才能衡量生產進度和產品質量。

二、虹科Panorama SCADA平臺實現KPI和預測性維護

目前通用SCADA系統可分為3層，即數據采集層、數據監控層、數據應用層。在應用層，用戶可以實現對已采集數據的分析、整理，并根據實際需要發布多種形式的報表。業界很多公司分別在數據采集層、數據監控層、數據應用層都擁有極其穩定的產品和豐富的系統集成經驗。而本文介紹的虹科Panorama平臺不僅在數據采集監控方面提供了高安全性、高可靠性、多功能的SCADA解決方案，并且在數據應用層能夠實現生產過程中的預測性維護、流程優化、能耗分析。

預測性維護—通過分析監控警報識別故障因素，確定進行大修或機器停機的最佳時間。

流程優化—通過分析和優化生產數據，能夠節省時間、提高績效、提高工作質量，從而更好地組織生產。

能耗分析—在建筑或基礎設施運營中，數據分析側重于設備運行狀態、運營環境、以及能源消耗的分析。通過精確的分析，操作員可以對相關參數做出準確的設定。

該平臺提供兩種不同的KPI分析類型，分別為實時信息分析和歷史信息分析，實時KPI分析通過Panorama E2實現，歷史信息的處理、分析則通過Panorama H2實現。

（1） 實時KPI信息（操作人員）

虹科Panorama平臺可以將現場實時數據，或者來自計時器、計數器和計算的派生數據在Panorama E2中以條形圖、環狀圖、餅圖或雷達圖的方式顯示。在各種圖形顯示中使用不同顏色表明當前設備狀態（停止使用、使用中且運行良好、使用中且運行異常），完成實時分析，操作人員可以據此快速做出判斷，及時維護。

（2）歷史信息KPI分析（管理人員）

虹科Panorama H2為用戶提供簡單且符合人體工程學的分析界面，無需具備SQL或者編程知識即可實現對數據的分析、處理以及報表生成。從其他SCADA平臺采集的數據或者來自Panorama E2的數據保存在基于SQL Server 的Panorama H2 Server 數據庫中。

報表功能無需任何SQL知識即可訪問數據庫數據，根據數據屬性進行過濾和分析計算（所選時間段的總和、平均值、最大值、最小值等），并使用報告工具顯示。這些報告是交互式的，允許最終用戶（通常是管理層）創建、生成、分析和共享報告/數據。

三、總結

虹科Panorama的KPI分析和預測性維護功能實現了設備狀態實時指標、關鍵工藝流程指標、生產過程優化、設備維護故障等分析，從而提升設備利用率、提高工人工作效率、保障企業營收。

審核編輯黃昊宇