智能制造的核心MES
美国著名的工业领域咨询机构ARC顾问集团在2014年指出:
MES(制造执行系统)是智能制造的核心
生产过程管理 生产排程管理 全程质量管理 可视化管理 数据分析平台 设备管理 追溯生产系统 智能仓储管理 工业4.0接口
对产品由条码诞生或RFID到成品出货全制程无间隙管控;全制程关键工序数据采集数据;流程、物料、人员和设备防错与追溯;无纸化SOP;线边仓物料管理;拉动式的物流配送。
根据人员、机台、线体以及产品标准工时等基础设定和约束条件,对生产进行有效地排程,并支持排程的灵活调整。
通过多级品质预警机制对生产过程中的品质异常及时反馈、跟踪并处理;自动进行质量数据分析并生成各种质量分析报告如SPC统计分析报告;自动停线机制可以有效地防止批量性品质问题的发生。
以生产可视化管理工具全制程监控生产进度、SPC、品质状况、设备状态与效率,实时反馈生产问题,提高订单交付率及企业整体管理水平和企业形象。
通过统一的数据信息平台,对生产过程中收集的数据进行高效地分析并生成多层次多维度的管理报表,如计划达成率,产出率,直通率,不良分析报告,设备稼动率(OEE),人员效率(OLE)以及材料损耗率等。
基于生产TPM的思想对生产过程中使用的设备与夹具进行全面管控,包括设备验收、建立台账、制定保养计划与记录保养结果、夹具清洗、设备校准、维修与报废以及备件管理,有效提升产品的产量与质量。
通过条码、RFID管理,有效实现人、机、料、环、法等信息追溯。
通过物料条码化或RFID管理,对物料进行快速地收、发、退、转处理,大幅度提高仓库人员运作效率;对物料进行先进先出控制;库龄与呆滞料预警;与智能仓储设备对接。
建立统一的信息平台,通过标准化接口对生产进行多维度无缝对接与信息集成,包括系统(ERP、APS和各种测试系统等)和设备(自动化生产、自动化物流配送等),以最终帮助企业实现工业4.0。
数据采集与监视控制系统
(美国GE工业互联网的数据价值链循环图)
决策
安装仪器仪表的工业机器
设备
专有机器数据流的提取和存储
采集
工业数据系统   基于机器的算法和数据分析
分析
大数据分析
展现
可视化远程和集中数据   与合适的人和机器在分享数据与实体和人际网络   数据流返回机器
智能制造的实质
提质增效为中心
信息化与工业化深度融合为主线
智能制造为主攻方向
对企业而言,智能制造是方向,不是目的
两化深度融合是主线,根本目的是降本提质增效