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智能制造大趋势下MES的全新定义——MES实现的五个必要条件

日期: 2022-01-17
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01落实执行


MES之所以叫生产执行系统,更强调在车间及工厂层级实现企业的信息化管理,更加关注的是信息指令的执行及反馈,展现的是车间级生产场景的有效运行。


◆将ERP的生产计划根据车间实际情况,将每一工序分解到每一个线体、每一台设备,并进行时间点执行及跟踪,实时反映生产及订单过程,实现透明化的精确管理;
◆在车间内部,形成计划排产、工艺推送、作业执行、数据采集、信息追溯、在制品管理、质量管理等全闭环管理,最终实现数据的分析及管理决策,所以MES并不是一个简单的信息化管理系统。


02精益贯穿始终,以业务流程优化为核心,建立标准化业务流程


精益管理是企业运营的基本条件,通过标准的业务流程建立,解决企业无序管理的运营模式,在规范的流程下,结合企业自身情况,搭建适合的MES系统。精益贯穿始终,实现了精益与MES的结合,精益管理为MES顺利部署打下基准,同时通过MES这个信息化手段与工具,固化精益管理的成果,促进精益管理与MES系统在企业快速稳定落地,比如:


◆通过精益管理,打造连续流模式的精益柔性生产线,实现产品的“流”的生产;
◆分析计划逻辑,构建产品产线的关系,让计划的逻辑的简单明了;
◆优化计划排产方案,自动排产规则、快速解决紧急插单等问题、确保生产计划最优;
◆准确分析非增值劳动,不断优化生产过程、提高生产效率、降低生产辅助成本;
◆工艺流程优化及工艺标准化过程,实现多产品共线,增强柔性能力;
◆建立生产线物流规则、搬运规则、在制品管理、有效质量管理标准;
◆实现生产目视化管理、信息最大程度透明化;
◆实现生产数据及时、准确反馈,提供科学决策基础。
在进行精益管理的同时,结合行业及企业的特点,必要时需要企业引入自动化设备,将自动化设备与精益生产线的规划设计紧密联系在一起,充分发挥单台设备与精益生产线整体的效率,使企业在迈向智能制造的路上始终处于领先地位。


03构建数据模型,形成数据规范


生产标准化业务的运行,在MES中的集中表现就是数据的运行,包括数据的收集、数据的反馈、数据的分析。一套标准的数据模型与规范对于数据运行的效率提升至关重要。数据模型的建立主要在以下几个方面:


建立产品及业务关系的数据模型,构建产品及业务关系规则,形成标准化的数据格式,数据规范统一,数据规则统一。
◆建立产品的数据模型,构建出产品、产线、工序、工艺、物料的数据关系,形成企业自有的产品体系。让生产的产品可利用,可复制,可迭代;形成以产品连接销售端,驱动生产端的运营模式。
◆建立业务规则数据模型:对标准化的业务规则要点进行梳理提取,建立业务与业务之间的逻辑关系,并对业务规则进行数字化建模管理,为MES的有效运行奠定基础。
◆提取数据为企业带来价值,针对数据建立分析及决策逻辑,形成管理有效。


04MES的打造要紧跟智能制造趋势


打造智能化车间,就是要将设备等硬件与MES等软件充分结合,发挥自动化、数字化、网络化、智能化的优势,打造出软硬结合、具有CPS特色的智能化MES系统。


智能化MES系统将分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等方面着手,实现生产过程的自动化、数字化、网络化、智能化的管理与控制,完成智能计划排产、智能互联互通、智能生产协同、智能资源管理、智能质量控制和智能决策支持的各项功能。      


05落地是关键核心


企业实施MES系统,即便是理论再先进,软件再智能,但如果不能得到成功的应用,对企业而言,结果就是零,甚至产生消极影响。因为这不但浪费企业人力、物力,影响企业的生产,而且严重地打击企业对信息化与智能化的信心。


 MES在企业智能化转型升级中发挥着越来越重要的作用。一方面,我们既要认真分析企业自身对MES的内在需求和理解,做适合自身的业务场景;另一方面,要有改善的决心和毅力,抱定成果的理想,真正能落实到现场的各个环节。同时在落实中不断完善及优化,最终让MES真正成为企业智能制造的核心系统,满足转型升级的需求。


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