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如何搭建以MES系统为核心的数字化工厂?

作者:诸叶 来源:未知 2022-08-06 03:35 收藏本文

使用人工智能机器人管理。

随着数字化转型、智能制造、工业4.0的普及,相信大家都知道MES系统可用来管理生产车间,那么,如何搭建以MES为核心的数字工厂呢?

首先,要打造数字化工厂,需要软硬结合的一体化解决方案,MES系统作为数字化工厂的核心所在,是数字化工厂的指挥大脑,作为不可或缺的管理系统,MES系统也分传统MES和新一代MES。

传统制造业用MES系统打造数字工厂的前提是要实现数据的可视化、实时化管理,无法实现工厂的透明化,数字工厂就是无稽之谈。在传统MES系统的管理下,要想从根本上实现数据的实时化是不现实的。传统MES系统以单据为导向的指令时生产方式,数据手动采集、事后采集,无法反应实时状态。而德沃克智造MES系统,通过电子识别、虚拟工位、智能终端等新一代信息技术,采用电子识别技术,将周转箱与RFID绑定,以物料及事件作为管理对象,建立以实物流(料)为中心的物联网及以微服务事件为核心的务联网,聚焦制造的协同层、集成管理及控制层,实现人机料环法测(5M1E)实时协同与生产数据自动化。从工单驱动的传统MES改变为现物驱动的德沃克智造·D-WORK解决方案,即现物按生产规则产生事件、事件触发产生数据、数据按业务逻辑产生业务单据,最后同步到ERP等管理软件,形成闭环。

制造业有了MES系统,不仅可以通过MES系统的计划管理、生产管理、物料管理、质量管理、设备管理等功能模块,实现降本增效、缩短交期、提升质量。作为数字工厂的指挥大脑,德沃克智造新一代MES系统,可以无缝对接PLM系统、ERP系统、WMS系统、SRM系统等软件,同时深度集成AGV、RGV、立库、PDA、工位机等硬件设备,打造软硬件一体化解决方案。

未来制造业的衡量标准不是生产线自动化水平的高低,而是管理水平的高低。在中国制造实现智能化提升的路上,相比硬件设备,管理水平的高低才是影响中国企业能否实现工业4.0的关键。要真正实现工业4.0,一大标准是管理水平达到了一定的高度,甚至实现了自动化。  

如果管理实现自动化,也可以理解为,工厂的所有决策和指令都听命于电脑,连人也是听命于电脑。但实现这一步显然并不容易,至少从理念上,如何让人完全听命于电脑,则需要一场思维变革。但至少,数字工厂作为实现智能工厂的必经之路,已走出了第一步—让机器代替人去做更多的决策。而等到工厂内,真正能用自动化替代人进行管理,人听命于“电脑”的话,那么,电脑背后所代表的制造的未来,也将来到眼前。

工业企业如何进行数字化转型?

对于该问题,经济观察报小编认为:以机械、印刷、电子、光学设备、数据处理、电气工程、汽车为代表的工业企业在数字化时代来临下受到的影响和冲击强烈,为了应对数字化应用的趋势,传统的工业企业需要进行积极转型,以获得商业模式的转型。

那么传统工业企业如何进行数字化转型呢?一是将数字化的应用运用于工业生产实践中,如汽车厂商可以通过连接性和大数据分析提升机器维修效率,;二是开发数字化平台,利用数字化的技术优势来带动销售,通过电商途径来开发新的售卖渠道;三是打造数字化、一体化的互联网信息渠道,将交易、配送、金融等功能融为一体。

那么如何在数字化的转型道路上实现商业化呢?首先,要弥补在商业化路径上经验不足、思路不清晰的问题;二是数字化实现变现的前提是需要必要的成本投入,如何保证现金流的稳定也是数字化成功变现的关键;三是数字化和互联网的理念需要在传统的工业企业上掀起思维的革命,去除以往的组织结构、管理流程、文化价值观,同时能够排除万难建立有效的落地机制,让数字化能够在这样的企业中生根发芽,开花结果。

对于企业的数字化转型来说,最大的挑战在于公司内部利益的平衡。这考验着管理者的智慧与管理水平,需要对原有的组织结构、管理流程、资源和技能水平进行改善与提升。如数字化的进程改变传统的工业操作流程,必然造成工作衔接、部门职责的变化,必然会对部门及人员的工作产生影响,因而需要公司管理层在变革的过程中不断进行调整,以减轻内部利益分歧,从而推进工业企业转型的顺利开展。

来源:财资一家(TreasuryChina)原创文:董兴荣 李菲

从互联网迈入物联网,数字技术打通了物理、数字两个世界,也奠定了企业数字化转型的基础。2015年,全球约有48.8亿的物联网设备,而据Gartner预测,至2020年,物联网设备将达250.1亿,每天约有500万台设备彼此联结、接入互联网或两者兼备。根据IDC报告预计,到2020年,全球1000强企业中的67%和中国1000强企业中的50%将

把数字化转型作为企业的战略核心之一。到2020年,超过25%的制造企业表示收入将有超过50%来自数字化。

目前,通过“数字孪生”技术,将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现,已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统(MES)、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术,企业运营效率得以提升,从而能够批量生产高度定制化的产品。然而,企业要实现智慧工厂,还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联,以及通过预测性数据分析和机器学习等

手段,做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心,数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器,未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善,数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术,通过MES等技术,以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台,将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡(Homburg)工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来,数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排,实现利润率的最优化;实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联,以及对信息的智能化使用,将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力,智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

西门子数字化工厂集团首席执行官Jan Mrosik指出:“基于自动化和软件集成策略,西门子以独一无二的解决方案实现从产品设计、生产到运维服务整个价值链的集成与数字化。利用生产全生命周期价值链的五个步骤创建产品数字化双胞胎、生产数字化双胞胎、性能数字化双胞胎,实现产品制造和整个流程的优化。无论企业从价值链的哪个位置开始,西门子数字化解决方案都能适应各种具体应用情况。”作为拥有250多家工厂

的制造业大户,西门子也一直在推进数字化转型(图2)。如成都数字化工厂SEWC,每天约进行160次换型换线,每2秒就会生产一种产品,质量合格率达到99.999%。数字化让工厂具备脱胎换骨的制造力,不仅在离散行业,工艺和产品高度耦合的过程工业,也具有释放数字化潜能的无限可能。

图2 数字化工厂(资料来源:西门子)

数字化技术也正在重构供应链管理和价值链创造的模式。如数字化采购通过应用人工智能、物联网、机器人流程自动化和协作网络等技术,打造可预测战略寻源、自动化采购执行与前瞻性供应商管理,助力企业降低成本和管控风险,并发掘新价值来源。数字化供应链管理能够应用智能合约技术自动触发付款流程,根据企业需求提供快捷的供应链金融功能,推动付款管理更加安全与高效,交付前所未有的付款管理方案。

(1)应用智能合约技术自动执行合同条款,精准触发合适的付款流程,从而消除手动验证;未来可以结合区块链分布式记账技术,在智能合约触发付款后,执行自动化安全付款;

(2)具备供应链金融功能,为企业提供安全智能的B2B支付,基于多个第三方融资来源实现灵活的按需融资,从而增加企业自由现金流,释放运营资本;

(3)结合动态折扣与供应链金融功能,自动管理提前付款折扣,最大限度享受供应商折扣,从而降低采购成本,实现更高收益率。

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