这是一个高度竞争的市场
因为它有无数的生产与经销者存在于市场，如图1所示列举了CPG市场的竞争趋势。消费品领域庞大而因此玩家众多，而竞争导致利润的低下。就全球范围而言，过去百年时间里，该领域已经经过了许多轮的并购。这些并购都是为了实现企业的规模效应来降低成本，例如大规模的材料采购进而降低成本、削减多余的资产、人员支出等等。
生产企业的盈利能力在一轮又一轮的竞争中被不断削减—因此，必须拿出足够高的良品率才能赢得竞争。对于巨大的消费品出货量而言，0.1%的良品率差异都会成为竞争的胜负手，也成为企业可持续发展的关键指标。
市场渠道正在发生变化，电商、直播带货已经颠覆了人们印象中的先生产再销售。而是，先销售再生产，还要快速交付，人们对于隔天到货甚至都缺乏耐心-最好就像在楼下超市一样的便捷。
个性化的产品，更快的产品品种种类-这都使得消费品包装市场变得极具挑战。因为，开机浪费/批量会带来不良品率的大幅上升，成本与交付能力也会受到损伤。
图1-CPG市场的竞争趋势
而这种高强度的竞争，被人们口中一个“卷”所代替—如何在“内卷”时代的竞争中胜出，对于每个企业都是一个难题。
回到问题的本源，对于消费品的生产企业而言，OEE、TCO、TPM是三个核心的量化指标，一切生产运营必须围绕这样的工厂运行指标来展开。
OEE-关键的设备衡量指标
OEE是消费品生产企业的关键指标，并且它是一个与消费品包装设备制造商的产品紧密相关的指标。我们由图2可以看到，在精益生产中，OEE被拆分为设备的六大浪费：
图2-OEE的计算与设备六大浪费
OEE的计算，它由设备的可用性(A)、性能(P)和质量(Q)三个指标构成。而这三个又对应了精益生产视角设备六大浪费。即，设备故障、设置与调整影响了可用性(A)，而怠速和临时停机、减速影响了设备的性能(P)、而过程中良品损失以及开机浪费影响了质量(Q)
而今天我们所谈及的自动化、信息化、智能化就是要围绕设备的六大浪费展开工作，以提供OEE。
改善OEE的几个方向
贝加莱在CPG设备领域具有悠久的历史和开发经验，有众多的产品、技术和方案为CPG领域而设计。其中，有几个大的视角可以看到贝加莱的设计精妙之处。
PackML & mappOEE计算
“能观能控”，要改善OEE就需要首先能够监测OEE。对于包装类设备而言，PackML提供了一个非常好的设计架构。它提供了机器的状态模型、统一HMI界面、统一的信息交互的标签。图3是PackML设计的统一界面，在这个界面上，机器的运行状态的切换，对应的是时间的计算。PackML的信息交互标签，包括上行数据里的品质、机器的状态，这些有决定了品质Q和性能P相关的参数。因此，PackML的信息交互规约，让机器可以为生产管理系统提供了计算OEE相关的数据。
图3-PackML的状态与统一界面设计
在贝加莱，mappOEE模块遵循PackML的状态切换逻辑及计时、品质参数、运行状态(速度、加速度等)。可以用于计算设备的OEE，并提供给生产管理系统作为显示。如图4所示。
图4-mappOEE配置页面
PackML不仅仅是包装类设备的通信规约，并且它提供了设备模块化设计的参考架构、提供了统一的HMI交互界面设计、状态逻辑切换以协作机器之间的运行。贝加莱是PackML规约的机器推动者。
功能安全与OEE的关系
在机器设计中，功能安全是关乎人身生命的关进保障技术，安全系统的设计思想在于“如何在安全与效率间寻求平衡”-人们往往将这两者对立。但是，基于安全设计如SafeMOTION里的SLS、STO等，人们在安全与效率(OEE)之间寻得平衡。
例如：
SLS-安全速度限制
由于人进入工作区域而进行的停机，会造成OEE的下降，以及在制品的损耗。但是，人员安全的确是一个必须被考虑的问题。SLS提供了一个解决方案，因为较高的速度是安全的主要原因，例如：10m/S的速度，如果降低到0.5m/S，那么它将不会对人造成物理上的伤害。如图5所示-当然贝加莱的SafeMOTION不仅于SLS，还包括SS1、SS2、SOS、SMS、SDI、SLP等安全功能。
STO-安全扭矩切出
对于进入有裁切刀的动作区域，必须确保扭矩切出，机器处于停机状态，但却未丢失当前工作位置。当人离开这个区域时候，机器也可以恢复继续生产—不会因为停机(Turn off)而带来在制品的损失。
图5-安全运动控制SLS带来的OEE稳定
贝加莱提供了完整的功能安全，甚至扩展到SLS@TCP,即机器人的末端工作点的安全，这意味着安全速度限制还会与机器人运动学库间建立协作，确保机器人不会对人的安全造成伤害。
预测性维护技术与OEE的改善
在六大浪费里，设备的非故障宕机需要被改善，而这些可以通过预测性维护来进行解决。预测性维护可以降低设备的非计划宕机，也即可以确保设备的高OEE运行。
图6-贝加莱M.Doctor应用架构
如图6所示，M.Doctor是基于机器学习的方法在进行预测性维护的判断工作。借助于振动、温度等感测技术，以及信号处理分析模块处理，再到管理系统的监测与学习，获得持续的预测能力。它可以提供手机端的报警服务，这些都被集成在M.Doctor内部，基于mappData等功能，它提供数据报警、查询、报表、推送等能力。以提供维护人员在工作中的各种便利。它会让机器的OEE得到有效的保障。
自适应制造
CPG生产的前道往往是由具有标准化生产的成型设备来完成，例如饮料都是由灌装机统一灌装的，制药中的制剂(采用压片机的片剂、胶囊制剂、液体制剂、丸剂、气雾剂)、食品包装的VFFS/HFFS都是形成包装容器的成型及定量给料。而后道的二次、三次包装设备间会有很多机械输送、人工搬运、或者专用的理片、排队、分拣机构来实现设备间的重组，以达到整体的连续性生产—在精益中，我们称为连续流、单件流。
但是，这些机械输送线有诸多的问题，包括以下几个方面：
(1)负载均衡问题：考虑到各个加工站间的节拍差异，而机械输送的刚性决定它只能让系统按照最慢的工站节拍来生产。
(2)工装夹具的切换：例如输送瓶子的螺杆会随着瓶子变化进行更换，那么就会产生停机等待，以及启动时的开机浪费。
(3)机械磨损：由于机械磨损会带来精度的损耗，而这种磨损具有不确定性，需要经常性的停机维护或预防性维护参与。
(4)容错设计：考虑到产品的缺陷检测，而如何让不良品离开产线，这需要专门的设计，而这会导致不必要的停机或人工干预，而在具有洁净环境需求的食品或制药，这会造成不必要的停机。
……。
以上这些问题，都会造成产线的OEE受到影响，而贝加莱在2018年推出了SuperTrak、ACOPOStrak、ACOPOS 6D等磁悬浮输送系统，结合机器视觉、机器中心的机器人(MCR)和在CPG包装设备领域的优势，打造了“自适应制造”体系。如图7所示：
图7-自适应制造体系
自适应制造是为了应对“变化”的CPG这样的产业需求，它借助于柔性输送技术，改变了传统的产线效率，通过以下几个方式来改善产线的OEE：
(1).节拍生成器，均衡产线负载：在生产中，通过动子的速度、加速度、间距的变化，在各个工站间形成等间距、位置匹配工站加工中心的队列。这个队列可以根据前后道速度、产品规格等的变化，实现负载的均衡，不产生堆积、等待，形成连续的高效在制品流动。
(2).降低工装夹具更换的损耗：预装的夹具可以直接进入生产单元，加入新的生产任务之中。而另一个场景就是产品被两个动子夹住—而动子的间距可以根据产品规格变化，无需额外的螺杆更换或夹具修改即可。这就会使得OEE维持在高水准。
(3).由于磁悬浮简化了机械系统：避免了机械磨损和所需的维修带来的停机损耗。同样带来OEE的稳定。
(4).开放的轨道提升容错：不良品可以离开产线，并且包装队列由于这个离开造成的缺失可以被动子自己的“智能重组”而代替。降低人工干预，提升OEE。
事实上，自适应制造不仅提供这些生产中的OEE保障，结合数字孪生技术、OPC UA的通信规约、机器视觉、机器人构建一个快速应对变化并且具有“持续改善”的生产系统。提升生产的持续OEE改善。
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