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物联网技术与MES融合的再思考
物联网肯定不是目前比较多的设备联网,设备只是一种而已,应该凡是制造生产的要素资源都是物,都应该联网,都应该在MES中进行体现。物联网也不仅仅是实物联网了,实物的状态信息反馈更新快了,应该说如果到此为止信息的通道搭建起来了,但那还只是一种纯粹技术层次的应用而已,还不能说是跟业务完全融合了。
应该从CPS的角度来思考这个问题,涉及到很多层次:设备级CPS、单元级CPS、产线级CPS等。应该将物联网看做是车间的一种基础设施,数据自上而下和自下而上都打通了,应该深入琢磨基于信息自上而下和自下而上的已经打通的通道,着重发力数据的分析处理,也才能跟业务进行深度融合,也才算是真正发挥了物联网技术的优势。
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MES系统是打造智能工厂的中心系统模块,其重要性主要体现在提升智能工厂四大能力上,即网络化能力、透明化管理能力、无纸化能力及精细化能力!

MES系统的这四大能力是企业构建智能工厂的目标,MES系统首先在对工厂各个环节生产数据实时采集功能的基础上,对数据进行追溯、管理与统计分析,从而进一步帮助企业将工厂生产网络化、透明化、无纸化以及精细化落地。具体如下:

MES系统提升智能工厂车间网络化能力

从本质上讲,MES系统是通过应用工业互联网技术帮助企业实现智能工厂车间网络化能力的提升。毕竟在信息化时代,制造环境的变化需要建立一种面向市场需求具有快速响应机制的网络化制造模式。

MES系统集成车间设备,实现车间生产设备的集中控制管理,以及生产设备与计算机之间的信息交换,彻底改变以前数控设备的单机通讯方式,MES系统帮助企业智能工厂进行设备资源优化配置和重组,大幅提高设备的利用率。 徐州模具mes管理从本质上讲,MES系统是通过应用工业互联网技术帮助企业实现智能工厂车间网络化能力的提升。

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MES与ERP的区别:

5.管理的时间周期不同

正是因为MES采取了WIP引擎来驱动管理,能够做到现场的“实时管理”:上级生产计划和生产调度能立刻反映在制造现场的作业界面,现场的生产数据和异常情况也能实时反映在管理岗位的监督界面,使得及时调度成为可能。ERP的表单方式不可避免会有一个录入的周期,因此在生产调度上会有两个录入周期的滞后,对于制造周期短的生产可能会造成影响。

6.工作方法的不同

为了实现对制造现场的实时控制和调度,现场的工作方法也会发生一些变化。没有信息系统时的工作方法是从生产计划部门获取生产订单或生产进度,完成现场作业后将生产情况填写在指令单或批次流转单上向上级报告。ERP的方式与此类似,只是制造现场和生产管理部门的接口通过信息系统来连接。但使用MES系统后,工作现场的指令下达和数据收集都是通过信息系统来实现的。

从以上可以看出,MES和ERP既存在分歧也有着很多的联系。只有将二者有机结合起来,各司其职,方能为企业带来较好的管理效率和经济效益。

MES系统如何才能适用?
1.使用的便捷性
再好的系统,如果不能便捷的使用,一切都是空谈,而这也正是很多软件产品的重大缺陷,继而导致项目难以为继,因此简便的安装、实施和维护具有重要的现实意义。
2.应用的灵活性
无需太多编程经验,通过软件提供的业务流程设计工具即可将业务流程与系统程序相结合;
直接点选流程图中的作业方块,系统就可自动选择对应的软件程序供用户使用;
每个用户都可以使用属于自己的业务流程,达到"要求员工遵照业务流程工作"以及"用户只须熟悉业务流程,不必死记软件程序"的目的。
3.适应变化的弹性及实用性
在所有管理范畴都提供了系统控制功能的设定参数,让企业随着环境的变化及本身信息化的成熟度来调整信息化管理的深度及严谨度;
进行MES系统模块的统一规划,优先实施生产协同性好的模块,保证先期实施的系统产生生产协同价值。

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MES是一种先进的生产管理理念,好的MES系统体现了一种科学、规范、细化的生产管理方法。因此,决策者在选择MES的时候,实际上也就在企业内引入了一种全新的规范生产管理方法。

另一方面,企业生产管理者在多年的经营管理中已经形成了很多适合行业特色、本企业自身特色和本企业管理者特色的生产管理方式,这些方式符合企业自身的文化特色,在生产过程中发挥着很重要的作用。

遵循规范、科学的MES还是坚持灵活的企业特色成为决策者必须解决的问题,通常有三种答案:

完全采用MES先进方法,牺牲企业自身特色;

遵循企业生产管理特色,对MES进行“大手术”;

既采用MES的先进方法,又满足企业生产管理特色。 上级生产计划和生产调度、现场的生产数据和异常情况能实时反映在管理界面,使得及时调度成为可能。镇江口碑好mes模块

进行信息资源规划,预测“信息”的利用程度,以信息共享代替信息孤岛,实现MES的应用价值。泰州口碑好mes平台

正确理解和应用智能制造使能技术

智能制造使能技术主要包括:物联网、增材制造(3D打印,包含设备、材料、工艺)、云计算、电子商务、EDI(电子数据交换)、PLC、DCS、自动识别技术(RFID、条码、机器视觉)、数控系统、大数据分析(包括工业大数据)、 虚拟现实/增强现实、Digital twin(数字映射,包括产品、设备、车间)、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成(EAI、ESB)等技术。需要明确的是,部分技术还处于发展的初期阶段,制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
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