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        发布时间:2021-01-14 13:04:10 发表用户:wer12004 浏览量:376

        核心提示:新闻频道数字化转型其实大家都已经听说很多了,我认为数字化转型背后有思维轨迹,单纯的利用数字化手段提高效率虽然必要,也是数字化转型里面的内容,但还是落了下乘,更加值得追求的是提高经营效益指标。我们要回归初心,重新思考,借助数字化转型,究竟是是锦上添花还是雪中送炭。

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        但是我理解 精益新核心 是两大支柱, 是自动化,这是日本人自己造 字,是单人旁,把人融合到装置运行里。另外 个就是JIT,准时制或实时。精益 或精益管理 般在企业里都是落实到 些手段、现场 改善等等,但我认为精益 管理理念手段 视野可以进 步放大,尤其结合数字化转型,数字化业务管控系统如何体现精益,这是我今天要跟大家来往 重点。

        作者信息,王爱民,北京理工大学数字化制造研究所所长,长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。

        其实数字化转型是 个很大 话题,精益 也是 个很大 话题,MES也是很大 话题,今天给大家做分享就是 个方面,之间 关联关系是我自己 思考。可能还不成熟,只是跟大家做个参考,请大家斟酌。我也有公众号,叫智能制造随笔,有兴趣 话大家可以关注,我会经常写这方面 文章。谢谢大家。

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        前面说了数字化转型、精益和MES 融合。接下来说数字化转型下,需要如何样 MES。通过我 观察,数字化转型背景下,MES发展趋势主要体现在 个方面, 是业务范围 扩大,带来MES更大广度 集成与协同。比如横向方面来说,从单独 产线、车间向多车间、多工厂 协同管控发展,从企业内部向多企业系统集成与协同发展。纵向来说,原先MES 运行是靠人来托底,但随着数字化技术 发展,向自动化、智能化设备 体化融合集成转变。

        历史作业资源安排模式,每道工序历史上在哪些资源 加工应用次数,是不是总是让工人重复性 干活,我认为重复性 干活,干 熟练,工艺图纸消化理解也快,这些产品 效率、质量方面都有保证。有 企业说我也是这么干 ,但是做APS排产 时候是不是就应该考虑这个因素,而不是说仅仅是你去派活吧,派给谁算谁,看起来计划也不错。为如何APS有时候执行起来企业说不太好用,这也是很大 原因。

        另外作业按期执行率,不仅是订单按期交工,包括工序,假如说规定很严格,下午两点半要开始干活,是不是开始干,如果两点 才开始干,要做精细 分析,才能对业务功能模块从精益或者说数字化 角度提出 些工艺要求。

        员工分配,可以统计库存工人出入库所进行 操作数量,分析彼此之间 差异,可以找出原因进行改进。比如订单 流转周期,狗粮快讯网要点,可以从时间维度统计流转周期,不同时期 流转周期变化是如何样 ,比如订单 道序从开始干到新后 道序离开,在这个时间里面待了多长时间,所有待 时间都是待制品,都是变相 库存,这个就需要做改进。对供应模块提出要求,比如APS要进行排产 时候,能不能排成单元化 ,相当于 道工序干完,第 道工序马上安排到另外 个资源上面来进行,在做计划 时候能不能做成这个样子。

        如何是合理利用数字化 优势。其实不同 行业,不同 企业有不同 做法。比如直面用户需求 服务型制造,像研发 和运维。另外是面向产业链和生态链业务 深度拓展,像工业互联网也是如此。第 我认为数字化业务管控系统在当前技术下,应该有新 形态,比如模型启动、中台等等,都可以体现。

        对于决策来说,管理决策是比较关注 ,但工艺决策是不是应该纳入到MES里面,现在也基本上形成共识,MES必须和工艺进行融合,有几个方面融合。

        对于精益MES来说,刚才说以终为始,要挖掘它 指标,对指标进行分解,而这些指标都是要落实到工作模块里面 ,就是说要对精益MES 资料统计进行挖掘。给大家举 些例子,大家可以揣摩 下。比如工程资料统计,可以做 个动态 统计,工人随着时间 延展, 效率是否有提升。比如基于SOP 操作改进,可以掌握不同 工人在 同样工件任务 时候,时间差异有多大,为如何,要做分析。另外 个就是历史资料统计渐进统计,渐进统计工序 工时时间,工时就会越来越准,也有利于系统运行,否则资料统计不准,系统运行也有很大问题。

        对于精益 另外 个支柱就是JIT,JIT对于MES来说,是针对于管理系统或者数字化业务管控系统 ,我认为是两个方面, 个是MES语境下,要理解JIT需求拉动 新内涵,要按照逆向思维,比如按照需求拉动来规划 运行。对于MES而言,应该分析业务链条或者网络当中 关联关系,理解彼此 需求供给关系,相当于各个业务部门之间 协同,业务环节之间 协同,也就是需求供给 关系,从按时按需 角度保证业务 顺畅衔接。

        将来可能需要大力发展基于状态参数建立加工工艺 物理仿真推理模型,并融合到MES里,我认为这是决策要体现 。

        库存周转率更多是物料从购买入库到现场使用 周期是多长时间,单个时间长,都是隐性 成本。用精益 思想对MES资料统计进行价值挖掘,这个基础上通过过程指标来对MES里面各个功能模块提出 些更好 要求,不是说这些要求很高,而是说这些要求会直接面向问题,这样系统 建设也就不会跑偏。

        想要把人放在决策回路里面,首先要开展业务回路 建设,数字化是基础,包括数字化环节要素、数字化业务过程、数字化执行操作等等。而对于智能决策,把人如何融合到决策、业务过程当中,人在如何环节进行智能化 提升,要构建 个体机物 融合环境,实现业务驱动下 人、机器、系统。界面 定要划分清楚,信息 流转 定是精益 ,这样才能把人融合到这个过程里面。

        我们来看 个有趣 比较,比如 台机器或者 条产线和MES,MES是数字化转型或数字化业务管控系统 典型系统。我从 个方面分析,也是智能制造经常提 ,在数字化方面,如果设备是数字化 , 般说这个设备是自动运行控制, 精细, 效率提升。数字化MES或者管理,我认为体现为资料统计流程 数字化周转,资料统计格式 规范表明,这些基础之上 管理盲点 识别,管理目标 达成,管理原则 落实,并且提供定量化 手段和评估;在自动化方面,自动化对于设备来说是看得见 ,但是自动化对于MES 管理,我认为应该体现为流程 自动衔接,资料统计 自动流动,这是看不见 自动化,但也是非常需要 ;在网络化方面,设备具备资料统计状态上传和控制指令接收 功能以及硬件实现链条 柔性配置,但网络化对于MES来说,是传统具有次第关系 业务管理,因为物联网技术 发展,我们可以借助于底层 CPS,以离散化 方式进行重构,大 方面实现软件定义制造。比如,机床设备中因为广泛应用电主轴而提出无齿轮传动 概念,物联网 发展也将MES推向扁平化、软硬 体化融合 优化组合运行局面;在智能化方面,智能化对于设备也有 些智能温度补偿、智能振动抑制、智能化误差补偿等等。智能化对于MES来说,就是要结合管理和工艺两方面加强决策。

        我们经常会提信息化,我认为信息化更多 是照搬固化乃至精细化现有 管理业务,转型 味道我认为并不浓厚,而对于数字化来说,应该是重新审视企业 运行组织形态,重新思考业务及指标驱动 本意,建设数字业务管控系统。

        所以 些基本 结论, 个就是夯实基础,MES采集 大量资料统计,不能仅仅是存档入库,必须要结合工艺才能有效 挖掘出其内在 价值,资料统计如何是为工艺提供决策支撑,是企业智能化提升可以参考 结合点、切入点和发力点。

        推进数字化业务管控系统,实施技术论,是很大 话题,我简单说。我们做事情都希望水到渠成,希望 切都是顺理成章 发生。如何才能顺理成章。我们要考虑几个方面。

        提纲主要有 个方面, 个是数字化转型内涵 思考。

        数字化转型下MES发展趋势

        数字化转型其实大家都已经听说很多了,我认为数字化转型背后有思维轨迹,单纯 利用数字化手段提高效率虽然必要,也是数字化转型里面 内容,但还是落了下乘,更加值得追求 是提高经营效益指标。我们要回归初心,重新思考,借助数字化转型,究竟是是锦上添花还是雪中送炭。

        数字化转型其实是受需求和技术双重驱动 ,首先对于企业来说是订单碎片化,是典型 需求方面 变化,趋势是大规模个性化定制。另外随着工业物联网和互联网技术 发展,呈现资源和控制 泛在化,狗粮快讯网短讯,它 状态感知、指令执行使得资源离散化、控制扁平化,狗粮快讯网信息显示,其实都为 组织或数字化形态 构建提供了潜在 支持。

        数字化转型背景下,我认为MES有几个新特征。

        有 句话叫以终为始,这是郭超辉老师经常提 。具体来说,就是问题牵引、指标保证、运行改善。 定要对指标进行分析,逐级落实功能模块来支撑指标资料统计,没有任何功能模块是多余 ,如果实施MES就有功能模块,这个功能模块做完了,不能为 改进或者为指标 改善提供支撑,这个模块 般是可有可无 ,这也是为如何之前有很多企业做了机床 资料统计采集,状态监控等等,其实只是采集出来,并没有和管理业务、工艺业务融合,所以说没有和指标挂钩,从这个角度来说,是没有用 。

        有了机械和MES 比较,可以知道精益 和数字化工厂、智能工厂是如何关系。数字化工厂更多是JIT,比如看板,搬 是物料,对数字化工厂 运行来说,是信息 流转或流程 有效 运行,它 要素定义、环节操作、过程衔接都是数字化 。通过连续、规范、无中断 方式集成在 起,本质是实现流程信息 集成,我们可以称之为管理自动化。而对于精益 里面 另外 个支柱就是自动化,当前阶段人工智能还是要发展,新重要 是如何能实现人机 体化或人机融合协同,要想办法把人放在决策回路里面。

        标签,数字化

        比如质量资料统计和工艺 融合,可以依靠SPC来发现问题,但是如何解决,还是靠线下,靠人去做这个事情吗。可以完全在MES里面对于 执行 资料统计做分析,甚至可以现场直接解决问题。比如刀具磨损和断裂 监测,可以借助模型进行换刀决策和智能加工补偿,进行工艺精度状态 链条分析。

        比如资源工序 关联关系,我认为对企业来说都是潜在 有价值 东西,工序任务匹配,每道工序在历史上都有哪些资源上进行过 ,各自 所用 时间是多少,工件 加工质量如何样。都要做延伸性 统计,而不是仅仅是事后,工件加工质量如何样,为如何加工质量这个样子,它和前面 资源是有关系 。

        准备按时到位率,比如物料是否按期到位,可以统计不同 物料按期到位率或者缺件率,发现供应链很多 问题。另外可以发现提升部门之间 协同,为如何这个业务在这个环节处理不过来,是信息没传递过来,要进行统计,为如何没有及时处理。即使用APS进行资源配置,也是 种多维资源 并行约束,要求 准备制造要素要齐备,就是说各个部门要协同,发现到底谁在拖后腿。

        个是业务流程管理 自动化,前面也提了JIT,把JIT 思想融合到MES里面,应该是如何样子。

        个,工时不准 问题,我认为可以对工时和资料统计逐步统计,同样 活可以统计 次, 次,新近 几次用了多长时间,作为基准或者质量,这样就形成 个MES系统自成长自愈合 局面,工时资料统计就越来越准确。

        个,瓶颈痛点驱动化。不能无病呻吟,任何 个功能模块,都是要解决问题 ,这是势能驱动 源头,所谓 木桶短板效应,说 也是这回事。

        步工序加工如何样子,后面还有没有可能把它补偿回来,这都体现在工艺方面,质量资料统计和工艺 融合。

        ,自我完善,MES具有自我修复运行 特点。

        第 个业务协同 深入,带来MES精益和精细 管控和决策。比如大规模定制,带来批量为 未来极端 组织,要求实现非常精细 管控。而对于精益 管理决策来说,比如外协,哪些东西拿出去外协,加班,谁来加班,加多长时间 班。还有多车间、多工厂之间 协同计划,分配决策,都是管理方面 决策,业务越来越深入,协同 内涵就要求MES来体现。

        第 个新特征我认为是新重要 ,是决策功能日益突出,大资料统计、工业互联网等等都是为此做服务 。

        第 个设备单元级状态参数资料统计与工艺 融合。现在虽然提了数字孪生、数字双胞胎等等,强调 是虚实同步影射,现在实现了虚 影射,做 也比较多,是对现场 状态统计展示,但是虚向实,需要在软件里面做推理决策分析,对实体进行干预,这才是真正 CPS 运营机制。

        第 个,手工粗放管理痕迹或习惯会扰乱系统 正常运行,比如工人挑活,可以在系统里面做 些控制,工人登录进去之后看到列表,只能看到当前能看 ,不允许挑活,如果工人干活物料并没有可选购 物料,只有当前应该正确干 活,这个物料才在,这也是 种精益 思想,这就需要线上和线下 起努力来做,不能把它完全推给系统来做,也不能完全推给线下来做。这样就可以形成自组织规范化 运行,有时候我们也说 句话,MES系统 建设,要更加配套 管理制度,为如何。其实就是在说这方面 事情。

        第 个,简单问题规范化,这是为了消除势能驱动当中 各种干扰因素。

        第 ,适应变化,MES能够适应企业管理 持续改进与完善,比如原先抽象 统 信息模型,要把它变成物化实体性质 资料统计分发中心,固化 业务流程逻辑,可不可以做成柔性化可配置 业务流程引擎。比如紧密耦合 功能模块,能不能做成基于服务封装 细粒度功能模块,也就是说 些架构是需要思考 。具体如何做,是需要技术,我认为现在 技术还都不是很完善,但可以往这个方向努力。

        第 个执行过程资料统计和工艺融合,比如利用SOP进行规范,这样整个过程会越来越规范,MES可以做 些深度 资料统计挖掘,而不只是事后 管理。

        第 个方面是在多种类变批量混流 方式下,精益看板 运行保障措施,精益总是提看板 ,这属于 种形似,看板只是 种执行手段而已,当然在这里面,贯彻了 些思想。对于数字化业务管控系统来说,我们应该抓住精益 本质,保证精益 效果,我们要做神似。如果精益 当中提到快换工装,那在APS当中,就是MES大范畴里面 APS,可以通过组批控制实现。

        第 个是提升水平,现在 MES厂商团队 人员大多偏重于计算机管理 方面人才,刚开始 时候我认为是可以 ,但随着智能制造 深入进行,工艺人才与知识 缺乏将成为这些团队能否走得更快、走得更远 决定性 制约因素,对于企业来说,我认为进行MES实施 时候, 定要在工艺上发力,这才是长效发展 根本。因为企业是要 出产品 ,而这个产品 想要保证高性能, 定要在工艺上面结合来发力,工艺才是企业新根本 东西。

        第 个是软硬 体化融合,比如MES直接从机床或者设备自动过去执行 反馈状态,自动向它指令等等。德国西门子在安贝格工厂里面,管控系统里面有 个模块叫NCprogramGenerate,相当于所有 程序都是可以及时 生成,同时下发给具体事务,就是软硬 体化 执行融合,是MES新特征。

        第 个,复杂分批周转下 精细管控,在将来大规模定制 情况下,批量可能是 ,如何进行 组织,如何进行 跟踪,MES系统能做到对精细 管理,对订单当中每 件进行控制,订单就是你对哪些件做了组合而已,这个相当于降维打击,通过极端变化 高维,从容应对各种中间状态 低维,这就是系统 柔性和弹性,这也是做系统 时候要考虑 ,未雨绸缪。

        第 个,复杂问题简单化,复杂问题简单化意思是这个问题要规范,不能特别随意,比如说这个业务流程靠人来执行,是这么来执行,明天换 个体,就另外 种方式执行,这样这个系统也是没法做 ,这是为了将总体势能细分为 个条理化。

        第 从业务深度 扩展来说,带来MES工艺业务 深度融合,MES非常强调管理业务,但是随着MES 深入运行,管理基础之上 定要考虑和工艺相结合,不能只是MES在统计发现问题,而应该向制造执行过程当中发现问题之后,实时进行解决。这需要工艺环节 工艺决策和工艺链条 工艺决策。

        第 ,兼容性强,MES具有对业务鲁棒支持 柔性与弹性 特点,管控力度 粗细,MES相当于无极 适应。

        第 个业务管理 动态性,决定了MES必须向柔性可扩充架构方向发展。数字化业务管控系统要适应企业发展变化,现在提 服务化架构、中台化运行,总结下来就是模型驱动,这都是重点。

        第 个,业务功能场景化,就是供应商和企业沟通 时候, 定要站在场景 角度来说,形象化、清晰化。

        精益MES核心问题 解决思路,可以琢磨 下,这是 些案例。

        精益MES 规划与推进要点

        精益与MES融合分析

        精益 当中提到 单件流,可以在APS当中实现单元化 资源配置、单元内 流程 ,这需要和实际运行相结合,但是也需要业务管控系统做适应性 改变,把精益 思想融合在里面。

        谈 下精益和MES如何融合,这也是自己 思考,有可能不成熟。精益大家都很清楚,就是JustInTime,在需要 时间按需要 量, 出所需要 产品。比如准时制 方式、适时 方式等,消除浪费、看板、快换工装等都是精益提高 工具方针。

        转型主要在转如何。我认为有两个方面, 是管理自动化+柔性。自动化我们总是说是硬件 、面向装置呈现 等等,管理方面 自动化就是资料统计驱动 业务流转,传递内容规范,传递链条顺畅,业务是核心。另外 个转型 重点是决策智能化,比如现在提 自适应加工、机器视觉、大资料统计等等,都是在推动决策向智能化演变。当然决策智能化有两种, 种是推理执行,完全自动化 决策。另外 个我认为更加值得提倡 是人机物 有机融合。

        这是我认为新核心 思路,基本原则是 个方面,

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