MES系统:打造高效透明制造企业生产流程的核心引擎,助力企业优化升级

本文主要是介绍MES系统:打造高效透明制造企业生产流程的核心引擎,助力企业优化升级,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在生产企业中,实际生产时可能会面临一些问题,首先是生产计划复杂,可能会导致效率低,工作量大,周期长;生产计划执行准确性不高,生产工单准时完工率过低;计划人员很难得到实际生产进度的准确信息;沟通成本高;计划调整难度比较大。计划变更或者紧急插单时,需要重新评估整个生产计划等。其次是生产过程不透明化,以此会衍生出一些问题,比如生产过程中存在很多异常因素,导致生产实际与生产计划脱节;整个生产加工过程处于黑盒状态;瓶颈设备无法实时监控,无法提高其生产效率;然后是生产过程数据收集方面,具体表现为车间现场的原始数据无法准确反馈;无法了解详细生产制程数据;车间现场生产数据都靠手动统计,费时费力,准确率低,时效性差;接着报表决策分析,生产管理层所需生产进度报表,员工工时报表,产品合格率报表、设备等都是通过手工统计,难以满足追求效率的车间管理需求;基于对车间现场原始数据的收集基础为车间量身定制分析报表,需要的生产成本统计报表、生产计划达成率、准时出货率等报表,现阶段也缺少必要的原始数据,比如实际的设备工时和人工工时,导致生产的准确性不高。

MES的思路是通过填补ERP和生产车间之间的空白,缩短排产周期,解决紧急插单问题;通过计划、采集、管控等功能来改进生产执行,与实际生产即时接轨车间时间驱动上层的商务活动。MES项目范围包含对设备/人员工时、实际产量、换模、废品、停机等的数据采集,对任务分配、生产进度、设备实时状态、设备停机记录、模具使用记录、质量问题的生产监控。以及排产与优化,包括生产精细日程安排,自动设备调度、自动换模优化、自动模具调度、自动人力资源调度、订单优先级、计划手工调整、计划结果模拟与预测、计划瓶颈分析、滚动计划与计划同步更新。

 

制造执行系统需要实现,物料和质量以及生产过程的可追溯,生产过程可视化,与设备进行交互:自动取设备加工参数给设备下达生产指令,采用的技术为条形码、二维码,RFID(电子标签),成像技术、传感器技术。MES系统在与ERP关联时,可以对计划进行传递,ERP系统创建基于无限产能的生产计划,通过APS模块编排详细的计划,下达给MES执行。MES系统在将其分派到具体的人员和设备仪器上,在实际生产过程中,设备仪器将运行反馈给控制系统(PLC等),控制系统再将状态结果反馈给MES,MES再将生产反馈给ERP。其中,ERP、APS、MES都具有计划排产功能,取其各自优越算法完美集成,使得生产计划层层筛选下达,员工、设备仪器运行状态、生产加工数据通过数据采集系统,经MES系统整理并实时反馈给APS、ERP,并做出及时修改和调整,保证生产订单,按时、按质,按量交付。

MES的特色有:实时数据处理、工序防呆、现场无纸张运作、现场资源追踪、生产状况监视、自动化设备控制、实时现场管理、支持多数据库、网络门户功能。实施MES系统可能带来的收益有减少制造周期时间、减少数据输入时间、减少半成品、减少为交班而准备的纸面工作、减少引导时间、减少纸面工作和设计蓝图所带来的损失、减少产品缺陷。逐步取消手工数据录入和人工操作方式,智能装配、智能测量,虚实结合化生产模式将是未来现场制造领域的发展目标。

这篇关于MES系统:打造高效透明制造企业生产流程的核心引擎,助力企业优化升级的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/867989

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

高效+灵活,万博智云全球发布AWS无代理跨云容灾方案!

摘要 近日,万博智云推出了基于AWS的无代理跨云容灾解决方案,并与拉丁美洲,中东,亚洲的合作伙伴面向全球开展了联合发布。这一方案以AWS应用环境为基础,将HyperBDR平台的高效、灵活和成本效益优势与无代理功能相结合,为全球企业带来实现了更便捷、经济的数据保护。 一、全球联合发布 9月2日,万博智云CEO Michael Wong在线上平台发布AWS无代理跨云容灾解决方案的阐述视频,介绍了

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设