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MES如何助力智能制造? 发布时间:2016-12-26        浏览:

实现智能工厂需要分三步走,第一步建立基础信息平台(业务⇒数据),第二步业务单元互联互通(数据⇔大数据),第三步业务单元智能化(大数据⇒业务驱动)。

作为车间信息管理技术的载体,制造执行系统MES在实现生产过程的自动化、智能化等方面发挥着巨大作用。

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能设备和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能设备的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

 

 

智能制造包含了以下内容:1、面向产品设计与制造一体化知识库支撑体系的建立;2、以产品及生产知识共享以及再利用为目标,聚焦分散环境下的制造问题及制约条件,建立产品设计体系;3、以作为长期研究目标的柔性工厂以及生产过程知识共享为目的,建立可重构的生产体系与生产管理体系;4、构建柔性设备,利用知识库等研究成果,探讨开发下一代柔性人机一体化运作方式;探讨大规模下的生产模式。

 

 
 
 
那么MES如何助力智能制造呢?
 
 
                                                从4点入手

在过程控制方面:MES管理生产订单的整个生产流程,通过对生产过程的所有突发事件实时监控,自动纠正生产过程中的错误或提供决策支持,以实现生产调度要求;在出现异常或与生产计划偏离太大时,及时反馈相关人员使其采取相应的措施。

在任务派工方面:MES在生产计划完成后,自动生成任务派工单,根据生产设备实际加工能力的变化,制定并优化生产的具体过程及各设备的详细操作顺序;为了提高生产柔性,生产任务根据生产执行具体情况及设备情况,结合资源配置进行现场动态分配。

在质量管理方面:MES跟踪原材料进厂到成品入库的整个生产流程,对产品原料、生产设备、操作人员、工序批次等数据实时采集,为产品的使用、改进设计及质量控制提供依据;根据检测结果确定产品问题、提供相应的决策支持

       在数据采集方面:MES根据不同的数据、应用场景、人员能力、设备投入等方面采取不同的数据采集方式,实时获取各工序、设备、物料、产品等数据,并统计、分析成其它系统、管理者所需的信息。

MES系统对于下达的生产任务进行一定程度上的智能优化调度,最大程度地减少生产过程中的非增值时间,实现加工生产的高效率、高柔性和高可靠性。