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mes企业商机

所谓“符合中国制造特色的MES”,主要是基于制造企业不同生产组织模式而讲的。对于一些企业,MES系统已经有一定程度的应用,其发展路线基本按照工业4.0的规划来发展。但对于我国大多数中小型企业,如果完全按照工业4.0来建设,首先从资金以及人员配置和综合技术能力上都有很大不足。

但是要想能够在发展中不被淘汰,不如从MES系统的思路来发展自己。而且这种建设和发展可以完全根据自身的需求和特点来建设,比如,实现DNC、实现数据采集、实现自动办公等。从自身角度逐渐完善MES的功能,降低内部能耗,很终逐渐组成完善的MES系统。无论是第一种还是第二种,都是从不同的角度去向工业4.0来靠拢,很终实现中国式的工业4.0。
MES系统提升智能工厂车间网络化能力。无锡企业 mes技术

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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;
淮安mes 模块MES系统提升智能工厂车间精细化能力。

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在我国机械制造业中,高端设备在大、中、小企业中都有不同程度地应用,但其数字化、信息化的应用程度参差不齐。对部分中小型民营加工作坊,高端的数控加工设备仅仅只是满足和应用其数字化的加工方式为目的。

简单的零件加工主要以手动编程为主,数控只是起自动加工作用。复杂点的零件虽涉及到数字加工,但大多为单岗操作。其他智能型设备也只是简单应用其基本功能,缺乏有效的管理和深层次应用。

部分大中型企业中,虽然数字化、信息化有一定程度应用,但也仅仅只限于上层计划管理的ERP系统应用。企业上层的计划管理系统与底层的工业控制之间,以及生产管理环节方面,信息化平台缺失,生产数据无法得到实时的采集和共享,企业生产管理人员不能有效地监控计划进度、外协进度、质量信息、班组/人员/设备状态等。事实上,整个生产过程都处于黑箱的模式下。

过程管理(ProcessManagement)该功能监控生产过程、自动纠正生产中的错误并向用户提供决策支持以提高生产效率。通过连续追寻生产操作流程,在被监视和被控制的机器上实现一些比较底层的操作;通过报警功能,使车间人员能够及时察觉到出现了超出允许误差的加工过程;通过数据采集接口,实现智能设备与制造执行系统之间的数据交换。

人力资源管理(LaborManagement)该功能以分为单位提供每个人的状态。通过时间对比,出勤报告,行为**及行为(包含资财及工具准备作业)为基础的费用为基准,实现对人力资源的间接行为的追寻能力。

维修管理(MaintenanceManagement)该功能为了提高生产和日程管理能力的设备和工具的维修行为的指示及追寻,实现设备和工具的好的利用效率。

计划管理(ProcessControl)该功能是监视生产提供为进行中的作业向上的作业者的议事决定支援,或自动的修改,这样的行为把焦点放在从内部起作用或从一个作用到下一个作业计划追寻、监视、控制和内部作用的机械及装备;从外部包含为了让作业者和每个人知道允许的误差范围的计划变更的警报管理。 MES系统作为工业4.0的重要平台,完整贯穿工业企业的各个管理系统插件。

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MES在生产管理方面,对企业来说意味着什么呢?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:

1、完全采用MES先进方法,牺牲企业自身特色;

2、遵循企业生产管理特色,对MES进行“大手术”;

3、既采用MES的先进方法,又满足企业生产管理特色。 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。无锡mes看板

ERP在制造管理方面的功能主要是编制生产计划,收集生产数据。无锡企业 mes技术

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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