工业40时代的MES系统

4.0MES我们正处于一个旧IT走向IT的变革时代，工业4.0的概念兴起于德国，现在我们大家普遍认为其是一次科技革命，或者说是一次技术革命。工业4.0的目的是通过应用物联网等技术提高德国的制造业水平，建立具有适应性、资源效率及人工智能的智能工厂，在商业流程及价值流程中整合客户以及合作伙伴。无论产业界或者学术界如何解读工业4.0，它的本质都是数据，这些数据包括了智能产品的数据、企业运营的数据、产业链上的数据、4.0四大主题构建工业4.0的核心业务我们步入工业4.0的时代，实现由“自动化”向“智能化”的转变。通过CPS〔Cyber-PhysicalSystems〕网络实现人、装备和产品的实时连通、相互识别和有效沟通，为消费者定制“共性化”的商品，并且供给准时、高效的效劳。工业4.0的四个主题：智能工厂、智能生产、智能物流和智能效劳。智能工厂侧重点在于企业的智能化生产系统以及制造过程，对于网络化分布式生产设施的实现；智能生产侧重点在于企业的生产物流治理、制造过程人机协同；而智能物流作为制造企业格外重要的资源节点，其侧重点在于通过互联网、物联网，整合物流资源，充分发挥现有的资源效率；智能效劳作为制造企业的后端网络，其侧重点在于通过〔服〕务联网结合智能产品为客户供给更好的效劳，发挥企业的最大价值。智能工厂是传统制造企业进展的一个的阶段。它是在数字化工厂的根底上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息治理和效劳，清楚把握产销流程、提高生产过程的可控率、削减生产线上人工的干预、即时正确的采集生产线数据，以及合理的生产打算与生产进度，并加上绿色制造的手段，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。将来各个工厂将具备统一的机械、电器和通信标准。以物联网和效劳互联网为根底，配备传感器、无线网络和RFID通信技术的智能掌握设备可以对生产过程进展智能化监控。由此，智能工厂可以自主运行，工厂之间的零部件与机器可以相互沟通。智能工厂是由软件操控，进展资源整合，发挥各环节的最大效率。智能工厂中的机器将全部由软件掌握，工人只需要操作计算机就可以完成生产，进一步解放了工厂中的工人，整体看来，它就是一个拥有高度协同性的生产系统，包括实时监控、自动化治理、流程掌握、能源监控等等。收集及整合整个智能工厂的业务数据，通过大数据的分析整合，使其全产业链可视化，到达生产最优化、流程最简化、效率最大化、本钱最低化和质量最优化的目的。智能生产是由用户参与实现“定人定制”的过程。智能生产的车间可以实现大规模定制，对生产的柔性要求极高。鉴于此，生产环节要广泛应用人工智能技术、承受一体化的智能系统，智能扮装备在生产过程中大展拳脚。工厂的工人和治理者可以通过网络对生产的每一个环节进展监控，实现智能化治理。一体化的智能系统是由智能装备和人类专家组成的，在制造过程中进展智能化的活动，诸如分析、推理、推断、构思和决策等，通过人与智能装备的合力共事，去扩大、延长和局部取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。与传统制造相比，智能生产具有自组织和超柔性、自律力量、自学习力量和自维护力量、人机一体化、虚拟现实等特性。智能物流以客户为中心，促进资源优化配置。依据客户的需求变化，敏捷调整运输方式，应用条码、RFID、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术，通过信息处理平台，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化治理，从而促进区域经济的进展和资源的优化配置，便利人的生活。智能效劳促进的商业模式，促进企业向效劳型制造转型。智能产品+状态感知掌握+大数据处理，将转变产品的现有销售和使用模式。增加了在线租用、自动配送和返还、优化保养和设备自动预警、自动修理等智能效劳模式。工业4.0背景下，MES被重定义我们可以把智能工厂比作一个人，工业软件就是这个人的神经系统。其中，在制造板块，MES依据AMR所赐予的定位：MES效劳于工厂生产执行层的信息系统，位于企业经营层的打算系统与生产过程的直接工业掌握系统之间。该定位将企业的运作划分为三个层次，分别是：打算层、执行层和控制层。其中：打算层就是MRPⅡ或ERP等经营治理信息系统。掌握层包括DCS、PLC、NC/CNC或SCADA中的一个系统或这几种配置的组合，以及各种仪器设备等；介于两者之间的是执行层，MES〔制造执行系统〕。介于企业的“打算层”和制造“设备层”之间，对企业生产打算进展“再打算”，“指令”生产设备“协同”或“同步“动作，对产品生产过程进展准时的响应，使用当前确的数据对生产过程进展准时调整、更改或干预等处理。承受双向直接的通讯，在整个企业的产品供需链中，即向生产过程人员传达企业的期望〔打算〕，又向有关的部门供给产品制造过程状态的信息反响。既不同于类似于ERP的企业运营系统，也不同于企业的过程掌握系统，使用MES的阅历说明，它既能提高按时交货的力量，改善物料的流通性能，由能削减企业内部没有附加值的活动。在工业4.0背景下，推动智能制造，构建智能工厂、智能生产、智能物流和智能效劳体系，我们需要对MES重进展定义，主要从以下几个方面进展说明：MES智能工厂中的机器将全部由软件掌握，工人只需要通过MES现场的操作计算机或者移动终端就可以完成生产，MES结合企业运营的其他工业软件构建一个高度协同性的生产系统，对企业的设计、选购、销售、打算、制造和运维效劳各个环节，对每一个与制造相关的指令能够准确调度、发送、跟踪和监控该指令影响生产的过程，成为实现车间制程智能化的根本技术手段。MES收集及整合整个智能工厂的业务数据，通过工业大数据的分析整合，使其全产业链可视化，到达生产最优化、流程最简化、效率最大化、本钱最低化和质量最优化的目的。伴随着制造企业的进展，将来制造企业势必也是一个软件公司，软件系统的应用也会越来越多，MES就会成为制造企业运营的基石。重定义的MES的位置与其他业务板块同等重要，以网络化和扁平化的形式对企业的生产打算进展“再打算”，“指令”生产设备“协同”或“同步“动作，对产品生产过程进展准时的响应，使用当前确的数据对生产过程进展准时调整、更改或干预等处理。针对大规模定制的需求可以实现柔性排程和调度承受多向直接的通讯，在整个企业的产品供需链中，即向生产过程人员传达企业的期望〔打算〕，又向有关的部门供给产品制造过程状态的信息反响，还要告知车间底层装备之间加工的法则，彼此的加工状态。既不同于类似于ERP的企业运营系统，也不同于企业的过程掌握系统，使用MES的阅历说明，它不再单纯只针对制造过程进展优化，可以延长至企业运营的其他的板块，缩短产品的研发周期，提高生产效率，降低单元的产品的制造本钱，提高产品的不良率和能源利用率。MES传统MES的作用就是实现企业的连续信息流。并通过对信息的传递和处理，对订单下到达产品完成的整个生产过程优化治理。 MESA归纳了MES的十一个主要功能模块，包括工序具体调度、资源安排和状态治理、生产单元安排、过程治理、人力资源治理、维护治理、质量治理、文档掌握、产品跟踪和产品清单治理、性能分析和数据采集等模块。通过MES这些模块的有效协作，可以起到沟通企业打算层和掌握层，凭借信息技术供给准确的实时数据，并最终到达优化治理活动和生产活动的目的。而在现实当中，各不同行业企业可以依据行业特点和企业实际，开发适合自身状况的多种功能模块。从MESA的定义也可以看出，供给准确的实时数据是一个优秀的MES的优势所在。MES对数据供给的实时性要明显高于ERP，假设说掌握层供给的实时时间系数为1，那么，MES的时间系数为10，ERP的时间系数为100。但是，重定义的MES的核心优势不仅仅在于供给实时数据，而且需要对实时指令进展预备的自学习和柔性调度，也MES1。工业4.0MESMES是智能制造在才智工厂范畴内的承载主体，实现“物理工厂”工业4.0MES1、传统的集成向过程融合进展从将来的需求来看，尤其是在B2P的商业模式下，制造企业必需能够快速处理大量的单件制造及特别制造的方式，同时全球化驱动的分散性协同制造成为主流，这就导致了传统设计、打算到生产模式的反响缓慢，严谨的PLM、ERP、MES取而代之的是一种的方式是设计、打算和生产严密协作、并行执行，基于同样的需求、物料、产能等数据，PLM设计完毕之前，柔性生产打算即可快速下达，MES实时开头生产执行，同时实现良好的反响机制。这种柔性协同也对系统间设计BOM、生产BOM、数据、模型等全都性和敏捷性提出了更高的要求。2、传统的数字治理向智能治理进展MESA组织给出MES功能模型的定义，强调生产过程“生产、质量、消耗及绩效”的业务治理。近十年来MES的进展，也是参考这个功能模型的定义，集中在业务数据采集、业务数据传递和业务统计。通过业务过程的数字化，建立了协同工作平台，并在此根底上进展数据分析与统计，根本实现了全面的数字化和透亮化治理。但在实施MES的过程中都能深切感受到客户对MES智能化期望较高：期望能够承受APS自动实现作业任务编排，期望系统能够依据过程变化自动调整打算，期望自动调整工艺参数来确保质量最正确。但事实上，传统基于单据作业模式的MES，在数据分析与处理上并没有下太多的功夫。在工业4.0时代，生产变化及敏捷性更高，生产要素须自动配置，必定要求在生产全过程的数字化的根底上，增加智能优化方法。工厂的智能化分为两个层次：一个层次是实现微观层面的智能优化。比方在工序层面的掌握中，在区域协调优化中承受智能化技术。或者在某一个专业领域，如设备的状态推测、质量预警及生产预警。另一个层面是宏观层面，依据生产过程中各要素的数字化，形成打算、排产、质量掌握、过程跟踪的闭环反响，承受智能优化算法进行协同优化。3、传统的车间治理向工厂运营平台进展工业4.0时代的MES，或许将重定义，在协同制造方面超越目前内部组织范畴，而扩展至与供给商和客户的连接；在制造智能方面将不限于收集、分析与呈现，而将进一步实现现场实时分析、协同智能决策，准时调整制造执行过程；在业务领域层面，将扩展智能装备的性能监测与维护、绿色制造的能源治理等内容。在制造执行(Manufacturing Execution) 系统将跃变为卓越制造(ManufacturingExcellence)系统。4、传统的构造化数据向工业大数据平台进展中国制造虽然有环境因素、资源因素，但最重要的因素来看，差在哪呢？分析认为，主要差在“软实力”方面。虽然在硬件层面我们也有明显的差距，但有大量数据比较得出，即使一样建设的生产线〔如汽车生产线，我国的效率仍旧和邻国日本差一大截，因此不能把责任推到根底硬件层面。工业4.0〔物联网〕、存贮、分析〔云技术〕、使用〔移动互联〕更加便利。因此也可以说，工业4.0的变革是数据驱动型的变革。这个“软实力”提升的主要驱动力是“数据”的利用。MES传统上处理各类业务单据，数据仅限于构造化的数据，很多企业在此根底上，也开展了商务智能〔BI〕的建设与利用，但总体上还在有限的数据范围内进展事后分析。今日的物联网〔包括设备、物料等IIOT及人工作业过程中的HIOT〕将产生大量的实时信息，都是表征了生产过程的全息影像。这些数据在采集、治理、分析与可视化方面，技术上正在逐步可行。5、传统的功能套件向模型驱动进展在技术实现上，传统的MES在逐步开发及实施的过程中，功能一点点增加，最终形成掩盖工厂治理需要的一个功能套件集合，即我们常见的套装软件。但这种套装软件从设计本质上是以职能治理为核心的，以软件系统为中心的。在工业4.0时代，面对以客户为中心价值传递，以产品为中心的制造资源重组的要求时，传统的MES是无能为力的。有调查说明，在MES系统建成的三年内，50%的工艺〔模型〕将会或多或少随着生产的持续改进而调整，在工业4.0时代的定制时代这种变化更加猛烈。这就要求MES系统必需是一个可适应、可扩展的系统，其技术的主要特点是承受模型驱动技术来构架系统。将ISA95相关的、在制造业通用功能以组件的方式，而各厂不同的、适应各自管理及工艺流程的、不同应用系统集成的局部，将通过可配置的模型平台来实现，如以下图所示。当工艺流程发生变化时，只需在线修改模型，而不需调整功能组件，从而实现系统的适应性。6、传统的视窗界面对虚拟现实进展从人机协同的角度来看，计算机技术进展到今日，主要存在两个问题没有很好解决。一是计算机的现场应用，一是信息的展现方法。试想，通过键盘、鼠标的信息录入方法完全是要求人们去适应计算机的需要，承受视窗操作界面，也是今日的计算机操作系统的展现信息的手段。这些都是以计算机为核心，或者说以系统为核心的思想。在工业4.0时代，物联网技术引发数据海量增加、设备智能化及自主化治理，这些变化将人从“操作员”的角色逐步提升到“监控者及决策者”，人机交互的方式必需更加自然、实时、聚焦要点。虚拟现实及增加现实技术可以有效解决这一点。在工业4.0时代，虚拟世界将与现实世界高度融合。通过计算、自主掌握和联网，