智能制造与工业4.0概念是相近的。智能制造涉及的内容很多,今天我们只说说 MES 与目前已经在应用的工业物联网和工业数据分析 的关系
MOM/MES 定义
随着工业物联网的发展,不少人觉得 MES 已死。工业物联网平台要取代传统 MES 了。事实上 MES 也一直在发展,2000年后出现的 MOM(制造运营管理系统) 正在逐步取代传统意义上 MES 作为一个狭义软件的定义。MOM 作为一个平台对象层包括了生产阶段所有的软件系统,当然也包括传统意义上的 MES 系统。
从下图的中间一层也可以直观的看出 MOM 作为生产层面管理平台,有了更为明确的边界。将生产阶段所有系统统一起来,更容易实现各个系统间的协调工作。有利于智能制造的推进。
工业物联网现状
工业物联网现在很火。传统工业巨头 GE ,西门子都推出了自己的物联网平台。国内互联网巨头阿里、百度也将业务范围拓展到工业领域,其中阿里依靠阿里云的智能制造解决方案更是提供了亿级设备接入、海量数据分析的能力。
目前工业物联网还处于初级阶段,由于各个厂商设备通信协议互不相同,甚至有些设备自身没有开放接口,在数据抓取阶段就造成诸多不便。目前大多数厂商都处于采集数据、实时展示数据阶段。对数据的具体分析应用案例还比较少。
当前工业物联网应用主要在以下两个方面。
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设备运行状态监控,远程运维。
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预测性维护。通过采集大量设备运行数据加上合适的模型算法,分析设备的健康状况,故障提前预警。可以减少设备维护费用及对生产的影响。
MES 是智能制造的骨架
为什么 MES 是智能制造的骨架,也要从工业物联网和工业大数据分析两个方面来说。
1. 工业物联网
要实现智能制造低成本、高效率、大规模定制化产品生产。工业物联网是必须要完成的,到时所有车间设备互联,基于边缘计算,所有设备具有自我感知能力,可以实时向物联网平台传递设备的运行情况。而且基于物联网平台还可以针对不同设备开发不同的 APP。但是物联网平台离生产业务较远,无法兼顾生产计划、质量、物流、生产过程等方面。
而智能制造的一个核心功能就是实现车间生产效率最优,这就需要一个有全局视野的大脑中枢来整体调度。当一个订单到达时,首先 MES 要根据这个订单的工艺流程来判断在哪些设备上生产,工艺参数是多少,有哪些个性化需求。同时也要实时掌握车间设备的运行情况,哪些设备正在等待,哪些设备正在处理未完成订单,设备工况是否良好,所需的物料是否到位,物流情况怎么样,怎么安排订单的执行顺序来达到生产效率的最优。而这个整体的自发性调度由物联网平台自身来完成是不现实的。
当所有设备互联时,设备的运行数据和订单绑定,实时传回到 MES,可以记录各个订单的工艺参数、检验参数。确保产品质量,同时也为后面的数据分析储存数据。
2. 数据分析
要实现智能制造中的智能还离不开数据分析及人工智能算法。数据从哪里来?车间数据主要包括两个方面。一是设备自身的运行数据,如温度、压力等工况,这些可以从物联网平台中直接获取。二是订单生产过程中的业务数据,这部分数据与业务关系紧密,从订单下达到完成过程中的所有记录都在 MES 系统中记录着。在数据应用中业务数据价值肯定会高于设备自身运转产生的数据,所以从数据分析的层面上来讲,更应该完善好 MES 系统对业务数据的采集能力。
除此之外,智能供应链、智慧物流等整个智能制造体系中的分支都需要一个核心骨架串起来,而目前来看,MES 作为智能制造的骨架是最合适的。
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