Mayr-Melnhof 集团：助力实时成本节约

Mayr-Melnhof 集团有两个业务部门。Mayr-Melnhof (MM) Karton 是世界上最大的涂布再生纤维纸板生产商，在原生纤维纸板领域也占有重要地位。年生产能力超过 170 万吨，其中约 80% 来自再生纤维纸板，约 20% 来自原生纤维纸板。

作为欧洲领先的折叠纸盒生产商和全球最大的生产商之一，MM Packaging 在 2017 年仅一年就将约 767,000 吨再生和原生纤维纸板加工成约 630 亿个消费品包装。从生产到包装，其产品供应的全面性是 Mayr-Melnhof 集团市场领导地位的核心。

为了达到他们作为一流供应商的高标准，MM Karton 不断创新技术能力，包括在车间，优化纸板的生产效率可以转化为以最低成本生产最高质量的产品。

纸板的生产需要一个复杂的制造过程——每批次所需的水分、纤维和昂贵材料的量都需要精确。当数量恰到好处时，公司就可以以最优价格生产高质量的产品。如果配方有误，质量和成本都会受到影响。

过去，发现一批原生纤维纸板的偏差可能需要一个小时甚至几天；当他们意识到出了问题时，已经为时已晚，无法挽回这批纸板。例如，如果他们正在运行测试批次以尝试现有产品的新等级，制造过程将暂停，因为他们需要等待实验室的质量测试结果，从而导致时间和材料的损失。

弥合这一时间差距的最大障碍是基础设施的碎片化。纸板制造过程的每一步都有其自身的 OT 系统（运营技术）、传感器和测量装置。超过 25,000 个传感器捕获生产过程数据，涵盖压力和温度到机器速度和功耗等各个方面。MM Karton 生产了大量数据（2 TB），但他们缺乏合适的工具来从断开的过程控制系统中提取情报，并使这些数据对操作员具有可操作性。

工艺技术专家 Stephan Hampe 负责优化 MM Karton 七个工厂的制造流程并制定节约成本的措施。在为纸板厂所有主管人员做完大数据分析演示后，Stephan 受到了启发，并制定了一个清晰的愿景：将纸板生产数据和所有相关材料的使用情况连接起来，并在一个仪表板中实时可视化。

他将他的愿景告诉了运营主管 Jürgen Kerner。Jürgen 说：“一切都始于 Stephan 的呼吁，即在 2017 年拥有时间序列可视化不应该那么难。我只是说了‘接受挑战’和‘让我们用 Elastic 来做’。我知道这是可行的，但我只是没有想到它会这么快就取得成功。”

Jürgen 致力于开源技术，并且已经熟悉 Elastic Stack，他知道这可能是实现 Stephan 愿景的完美途径。Jürgen 在之前的一家公司使用 Elasticsearch 作为财务信息的存储库。在 MM Karton，他已经在使用 Elastic Stack 进行日志分析，并且最近购买了订阅，从而获得了 Elastic Stack 商业功能（例如审计）的访问权和优势，用于监管用例。

作为尽职调查的一部分，Jürgen 和他的团队探索了其他选择，以实时了解制造过程，但成本是一个问题。欧洲最大的 IT 和专业服务提供商之一建议采用针对纸板行业的专有 ERP 解决方案，但其成本是 Elastic Stack 的十倍，而且功能明显减少，因此相形见绌。其他一些知名的选择用户体验很差，并且依赖 Excel 来处理时间序列数据——这种笨拙的方法会降低开发速度——他们拒绝接受。

最终归结为易用性和优雅性。Kibana 将使包括电气、自动化和维护工程师在内的非技术用户能够轻松创建仪表板并可视化数据。

“Stephan 是一名纸板制造商，而不是 IT 人员，”Jürgen 说。“他知道如何使用技术，但他不是一个热衷于图表的人。然而，他仍然可以很容易地创建自己的仪表板。一旦他使用了 Kibana，他就可以创建和可视化他梦想的一切。”

在五周内，Stephan 学会了如何使用 Kibana 并制作了带有数十个图表的仪表板。

MM Karton 首先从多个来源（PLC 系统）摄取数据，包括 SQL 数据库和机器传感器，使用自制系统将数据发送到 Logstash，然后将其存储在 Elasticsearch 中。然后，实时过程数据与配方数据和 Stephan 及其团队创建的内部材料成本 (IMC) 公式进行匹配，该公式提供了对原材料使用成本的洞察。他们能够知道他们是超额、不足还是正好在轨道上。

“Elastic Stack 理解了原本分散的数据，为生产过程带来了新的实时视角，”Stephan 说。“借助一个功能集，我们能够桥接 IT 和 OT 两个世界，并优化流程。”

MM Karton 目前正在试用 Elastic Stack 来可视化七个工厂的纸板生产，计划在未来两年内推广到所有工厂。

据 Jürgen 说，最初的流程生产团队不想处理技术，因为他们认为这会很复杂，但 Kibana 赢得了他们的青睐。经过短短两个小时的介绍，他们就能够创建自己的图表、图形和数据可视化，而无需任何帮助。这些仪表板改变了操作员监控生产材料和基准的方式。

Jürgen 认为与 Elastic 合作不同于其他需要大量前期开发并且仍然达不到要求的供应商。相反，与 Elastic 的关系建立在成熟的技术、成果和信任的基础上。而且，他很早就知道他们做出了正确的选择。

“我记得确切的日期，”他说。“当我在 2018 年的旧金山 Elastic{ON} 大会上听到 Stephan 说他制作了他的第一个有效的 Kibana 仪表板时。在那一刻，Elastic Stack 不再属于 IT，而是成为每个人获得他们想要的实时洞察力的共同途径。”

虽然大多数传统生产和自动化系统的构建都没有以用户为中心的设计，但 Kibana 的直观界面创建了一种新的数据发现模型，实现了自助服务数据智能。

甚至 MM Karton 的董事总经理也设想使用 Kibana 作为企业桥梁，以可视化所有机器和生产过程中的数据。Canvas 将允许 Jürgen 和他的团队创建动态演示，直接从 Elasticsearch 中提取实时数据，进一步简化工厂管理以及从车间到高管的各种用户的消费数据。

可重用性是关键；现在 MM Karton 拥有用于此用例的 Elastic Stack，很容易从更多传感器和系统（例如，实验室、质量控制等）添加数据，以满足其他需求，例如原材料的质量控制和超出生产范围的用例（例如，精加工和切割纸板）。随着时间的推移，MM Karton 计划引入警报功能，以进一步优化供应链流程，并利用机器学习分析关键过程条件。

由于对生产过程和材料使用情况有了清晰的洞察，MM Karton 已经改进了其配方，以减少昂贵成分的用量。当材料成本可能高达 15,000 欧元/吨时，每年净增加或减少 10 吨可能会产生重大影响。在不到四个月的时间里，他们将一种昂贵材料的消耗量减少了 20%，同时仍保持相同的产量。

该公司还在不牺牲质量的前提下提高了生产速度。“如果你在 24 小时的生产周期中每分钟多生产一米，那么可以推向市场的纸板量将非常巨大，”Jürgen 说。

此外，通过使用 Elastic Stack 可视化和优化横切机（从纸板卷中切割出纸张）的过程，一家工厂无需存储。

“对于每个人来说，可视化已迅速成为必须的，”Jürgen 说。“实时分析和可视化是推动整个制造过程前进的原因。”