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2023-02-26
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MES (制造执行系统)是一套面向制造企业车间执行层智能制造 生产运作管理的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块智能制造 生产运作管理,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行智能制造 生产运作管理的制造协同管理平台。
大多数制造企业已经逐渐清醒地认识到生产技术领先和制造过程管理高效是其自身发展智能制造 生产运作管理的关键环节智能制造 生产运作管理,一些企业已经或正在实施公司级智能制造 生产运作管理的ERP系统。ERP解决智能制造 生产运作管理了企业资源计划问题,而对生产过程却无法做到管控。
因此,制造企业应用MES系统就变得日益重要。
负责车间中生产过程的数字化管理, 实现信息与设备的深度融合,为ERP系统提供完整、及时、准确的生产执行数据 ,是智能工厂的基础。
能提供生产现场及时信息给管理者,以便达到有效控制现场的目的。
基于生产为核心,管控生产过程的物料、品质、人员、设备、工装等相关要素的一体化智能制造管理。
MES应用不仅是实施一个信息化系统,已经成为提升企业生产管理水平,优化企业的生产管理模式,提升效益的核心手段之一。
通过实施MES系统,可以贯通从采购到售后服务的全制造流程,透明化生产现场运作,大大提升了生产制造各部门的管理实时性和有效性。
MES系统着重解决生产过程管控、防错防呆、产质量追溯、设备运行等相关管理目标,具体如下智能制造 生产运作管理:
(1)全面集成。 承上启下,完成公司所有与MES系统链接的信息化系统 (如ERP、PLM等)、自动化控制系统(如钣金、铜排、二次裁线、产线等)和设备(如实验设备等)的无缝集成,通过MES系统整合上下游信息流、建立一个业务统一、流程顺畅、数据规范的生产管理平台。
(2)精益排程 。结合ERP系统建立先进的计划体系,制定在产能和物资等资源约束条件下的详细排程计划,统一指挥控制物料、人员、流程指令和设备等工厂生产资源。
(3)自动化物流和物料管理。 MES系统应覆盖部分WMS功能,并实现与自动化物流系统(如自动化立库、AGV小车等)一道完成生产物流管理,在数字化工厂内实现无人化自动物料流转,MES系统指挥和跟踪物料流动、管理物料消耗、编制物料投料计划等,同时采用工单、批次管理,实现对物料的跟踪和回馈。
(4)质量管理。 质量管理以生产过程质量信息汇总和控制为核心,建立快速、高效全过程的质量反馈、质量处理、质量跟踪控制,MES系统自动生成各类质量报告和出厂试验报告等资料。
(5)生产过程管理。 以全厂数据采集系统为基础,建立起综合控制系统,包括电子看板、SCADA系统集成、监控中心和Andon系统等,实时显示整个生产过程的各种现场数据,并按照预先设定的报条件,出现异常情况应及时报警提醒,并采取相应的调度措施。
(6)设备管理。 对生产车间主要生产设备的使用频率、运行状况、工时、定额、能耗、产能等有关信息进行采集和分析,对设备进行全面的运筹管理,以达到保持设备完好率、充分发挥其效能的目的。
(7)统计分析。 对实时数据进行统计分析 ,通过对大量数据的综合分析,可以对生产运行情况进行有效评价,为优化组织、提高产量质量、提高设备保障能力、降低生产成本提高强有力的手段 ,如员工绩效管理、核算计件工资、设备效率分等。
(8)移动化应用。 支持手机、PDA等移动终端,实现移动端的派工报工、接料发料、数据录入、生产进度跟踪、实时统计分析展示等。
业务的协同性。 使传统的生产过程“黑箱”透明化,不仅提高了企业信息集成的程度,也使企业极大地改善了业务部门间的“协同性”。
计划的适应性。 不仅使企业制定的生产计划具有了更明显的可操作性,使计划得到更有效的执行,同时,在计划执行可以得到保证的条件下,企业可以进一步提高计划的精确性和适应性,以便有效地配置和利用有限资源。
成本的可控性。 在获取了大量更为准确的分步成本数据的基础上,不仅使企业可以更精确地核算和控制产品成本,也为降低产品成本指出了方向和方法。
智能制造跟人工智能有很大的相似之处,但是在其基础上又有了相应的发展,可以利用人工智能技术获取相应的备制造能力。未来的就业前景还是非常广阔的,前社会上对于该类型人才缺口非常大。但是目前有一个弊端,那就是智能制造的前身人工智能还没有比较大的突破,所以他受限于技术发展的原因。并没有办法大范围的应用在社会当中。
第一,智能制造有哪些特点?我们可以把智能制造分为两个区域进行探讨,第一个是人工智能,第二个是设备制造。想要完成整个产业链,首先就是要对人工智能进行整合。可以让他进行独立的思考以及进行一些简单的逻辑思维运算能力。只有在这样的基础上,他才能够将学到的知识融会贯通,并且应用于制造方面,开发新的应用技术。而且相比较于人类的学习,他的学习速度要更快,同时也更为的高效,便捷。
第二智能制造所面临的困境。目前智能制造面临两个困境,第一个就是如何让人工智能获取足够多的知识,并且让他学习消化,变成自己的逻辑思维能力。第二点就在于他们如何去创造这些知识,要知道人工智能在计算的过程当中是需要海量知识储备,同时也要给他足够的应用场景。而这些都是需要花费海量资金的,一般的科研单位都没有办法支撑。
第三,未来的就业前景是非常广泛的。智能制造除了要更好的看待一些精细化的制造过程,对其进行分辨,并且给出解决方案。甚至在一些比较优秀的人工智能上,他们还可以对设计进行改善,同时能够给出一些疑难杂症的解决方案。以目前的情况来看的话,智能制造方面的人才不仅工资高待遇好,同时未来的就业工作岗位也会越来越多。
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