工业4.0时代下MES的4个发展趋势

mes是智能制造在智慧工厂范畴内的承载主体,实现“物理工厂”的“信息领域”的投影。在智能制造工业互联网的背景下,mes有哪些改变呢?
1、传统的集成向过程融合发展
随着全球化驱动的分散性协同制造成为主流,导致传统设计、计划到生产模式的反应迟缓,严谨的plm、erp、mes的集成流程太过到刚性。取而代之的是一种新的方式是设计、计划和生产紧密协作、并行执行,基于同样的需求、物料、产能等数据,plm设计结束之前,柔性生产计划即可快速下达,mes实时开始生产执行,同时实现良好的反馈机制。
2、传统的数字管理向智能管理发展
传统基于单据作业模式的mes,在数据分析与处理上并没有下太多的功夫。
在工业4.0时代,生产变化及灵活性更高,生产要素须自动配置,必然要求在生产全过程的数字化的基础上,增加智能优化方法。
3、传统的车间管理向工厂运营平台发展
工业4.0时代的mes,或许将重新定义,在协同制造方面超越目前内部组织范畴,而扩展至与供应商和客户的连接;在制造智能方面将不限于收集、分析与展现,而将进一步实现现场实时分析、协同智能决策,及时调整制造执行过程;在业务领域层面,将扩展智能装备的性能监测与维护、绿色制造的能源管理等内容。
4、传统的结构化数据向工业大数据平台发展
mes传统上处理各类业务单据,数据仅限于结构化的数据,很多企业在此基础上,也开展了商务智能的建设与利用,但总体上还在有限的数据范围内进行事后分析。
今天的物联网将产生大量的实时信息,都是表征了生产过程的全息影像。这些数据在采集、管理、分析与可视化方面,技术上正在逐步可行。
智能制造的整体解决方案实现虚拟生产和与现实生产环境的融合,采用创新的工业软件、自动化技术、驱动技术及服务,让mes深入企业运营应用过程中,促进企业缩短产品的研发周期,提高生产效率,为企业发展提供技术支持。在智能制造的时代背景下,制造企业的转型显得尤为重要。企业生产管理集成的核心软件之一是mes系统。制造企业想要实现智能制造,最重要的就是企业首先要实现数字化
工厂,而制造执行系统(mes)作为数字化工厂的核心在制造业的重要性不言而喻。
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精益化,优化生产过程,与生产实际相结合;
数据化,智能制造离不开数据支持,企业生产的数据化有利于为智能制造打下基础,学习大数据技术分析,通过数据挖掘,实现数据增值;
协同化,即与云平台相结合,实现生产协同;
动态化,即根据cps的原理,实现作业计划动态优化和智能调度;
模块化,即参数化可配置,可重构、快速实施。
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