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新聞動(dòng)態(tài)導航圖

智能制造的AI之路

2019-06-033435

企業(yè)信息化建設三駕馬車(chē):ERP、PDM與MES,ERP管理的是企業(yè)的資源,比如人員、設備折舊等,PDM管理的是產(chǎn)品的設計過(guò)程,比如產(chǎn)品圖紙、工藝等,MES管理的是制造的過(guò)程,比如生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)作業(yè)等。ERP是從客戶(hù)開(kāi)始,到訂單,到主計劃,回答的是為什么生產(chǎn);PDM從產(chǎn)品需求開(kāi)始到工藝編寫(xiě),回答的是怎么生產(chǎn),MES是從計劃到具體加工,回答的是到底是怎么干的。

綜合來(lái)看,ERP、MES與PDM都屬于管理系統,MES(ManufacturingExecution System)全稱(chēng)是制造執行系統,主要面向的對象是管理層:

戰略層:戰略層如企業(yè)總經(jīng)理、型號總師等,主要獲知生產(chǎn)的趨勢性數據,如生產(chǎn)問(wèn)題發(fā)生率、任務(wù)完成率、額定工時(shí)統計等等,都屬于分析統計類(lèi)數據,簡(jiǎn)稱(chēng)為高階數據;

管理層:管理層如計劃員、調度員等,主要獲知生產(chǎn)的實(shí)時(shí)數據,如生產(chǎn)進(jìn)度、現場(chǎng)問(wèn)題等,屬于實(shí)時(shí)性數據,對數據的實(shí)時(shí)性要求較高;

如現場(chǎng)問(wèn)題發(fā)起之后,管理層希望第一時(shí)間獲知該信息,所以MES的現場(chǎng)問(wèn)題模塊目前會(huì )增加一個(gè)需求:當現場(chǎng)工人/班組長(cháng)發(fā)起問(wèn)題之后,問(wèn)題信息以軟安燈(系統報警)、硬安燈(報警燈)或者短信的形式第一時(shí)間告知相關(guān)負責人。

執行層:執行層如班組長(cháng)、現場(chǎng)工人,主要獲知的是相對靜止的信息,如產(chǎn)品的操作手冊、加工工藝或者臨時(shí)工藝通知等內容。

綜上執行層雖然處于數據采集最核心的位置,但對于他們工作KPI(工時(shí)/件數)等均沒(méi)有增益,甚至會(huì )影響產(chǎn)量。

雖然MES大部分功能是面向管理層的,主要解決計劃員、調度員、廠(chǎng)長(cháng)的核心痛點(diǎn),但是MES能不能用起來(lái),或者用的舒適度,主要靠執行層來(lái)表現的。

管理層希望看到更多更全面的信息,輔助工廠(chǎng)決策,但是管理層所有的信息都來(lái)源于執行層,所有管理層迫切的希望執行層將工廠(chǎng)所有的數據傳送到系統當中,然后根據數據模型或者管理模型像漏斗一樣篩選出自己需要的數據,如上圖所示。

執行層的數據主要來(lái)源有:機器采集、手工錄入、上游系統傳遞、硬件集成,但是根據離散型制造業(yè)企業(yè)性質(zhì)來(lái)分析,執行層數據基本來(lái)源于手工錄入。所以上線(xiàn)MES之后執行層首先面對的是工作方式的更改,需要學(xué)習MES系統操作;接下來(lái)是由于管理對數據的需求,造成工人置根本而不顧(生產(chǎn)任務(wù)是執行層的根本)去在MES系統當中錄入數據。

1.系統培訓浪費時(shí)間,造成本職工作未按時(shí)完成;

2.沒(méi)有減少工作量,反而因為要錄入數據降低了效率;

以上原因最終造成的結果就是執行層很排斥MES系統,影響MES系統的應用效果,這也是提出MES系統是“一把手”工程的根本原因,只是利用行政壓力去實(shí)施是一種手段,但并不能解決根本問(wèn)題。

造成了一個(gè)智能制造之殤:管理層需要更多更全面的數據,執行層希望更具備效率更簡(jiǎn)單舒適的工作工具。如何輕松簡(jiǎn)潔的獲取數據,再將數據串聯(lián)起來(lái),打破信息孤島,實(shí)現業(yè)務(wù)融合是目前智能制造的重中之重。

智能制造的解救之鑰:

由現場(chǎng)工人倒逼式的實(shí)施方式是最優(yōu)的解救方案,但是“自?huà)唛T(mén)前雪”的形式風(fēng)格造成了信息化系統需要牽頭人,相當于政變領(lǐng)袖,帶領(lǐng)的是一種方向,解決的是內部矛盾。

所以信息化建設除非是企業(yè)的單點(diǎn)應用(如本來(lái)一直需要手抄紙質(zhì)數據,通過(guò)軟件自動(dòng)解讀,我們稱(chēng)之為工具型軟件)執行層可以提出之外,比如MES、ERP或者PDM等管理型系統,執行層提出的難度相當于讓農民少吃飯去支持國防建設是一樣的,實(shí)屬難為人之舉。

其實(shí)在我國工廠(chǎng)的很多車(chē)間里,各個(gè)生產(chǎn)設備之間、生產(chǎn)設備和控制器之間,都已經(jīng)基本實(shí)現了連通。再厲害一點(diǎn)的公司里,整個(gè)工廠(chǎng)已經(jīng)通過(guò)制造執行系統(MES)連通起來(lái),而業(yè)務(wù)部門(mén)全部通過(guò)ERP連通起來(lái)了。

ERP和MES其實(shí)并沒(méi)有連起來(lái)!所以當ERP給MES下達生產(chǎn)計劃指令后,MES在生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生了與計劃偏差的事項(比如設備壞了,原料不合格等等),MES會(huì )根據車(chē)間的實(shí)際情況進(jìn)行調整。但是ERP是不知道的!所以它會(huì )繼續按照原本的計劃執行訂單,時(shí)間久了,財務(wù)系統和工廠(chǎng)的實(shí)際情況就會(huì )出現非常大的偏差。

沒(méi)連起來(lái)的原因:首先是ERP和MES的開(kāi)發(fā)公司通常是兩撥人,搞財務(wù)的和搞生產(chǎn)的合作,不但互相不懂對方的職業(yè)術(shù)語(yǔ),雞同鴨講,而且互相看不上對方。另外,業(yè)務(wù)部門(mén)和生產(chǎn)部門(mén)在公司里通常是分開(kāi)運營(yíng),各自的領(lǐng)導有各自喜歡的供應商。當然這個(gè)問(wèn)題工廠(chǎng)車(chē)間通常會(huì )定期把MES的調整項做成一個(gè)表,交給業(yè)務(wù)部門(mén),然后由業(yè)務(wù)部門(mén)手動(dòng)在ERP中調整過(guò)來(lái)。

ERP和MES的問(wèn)題只是工廠(chǎng)內系統斷層的一個(gè)問(wèn)題縮影,事實(shí)上工廠(chǎng)里還有非常多的其他系統,設計、制造、采購等,這些系統都是一個(gè)個(gè)信息孤島,互相都不知道對方在干啥,到哪一步了。只有等到問(wèn)題出現了,再一個(gè)個(gè)改。當然,這種事也不是第一天存在的,因為在工業(yè)時(shí)代,產(chǎn)品的生命周期很長(cháng),有些產(chǎn)品一個(gè)型號可以賣(mài)二三十年,這樣一兩年的研發(fā)上線(xiàn)時(shí)間也就顯得不那么長(cháng)了,其余的問(wèn)題,靠著(zhù)人工溝通,雖然有錯,倒也都相安無(wú)事。

但是現在產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展帶來(lái)了新的變化。

全球性的產(chǎn)能過(guò)剩,導致企業(yè)的競爭越來(lái)越激烈,以往一款產(chǎn)品賣(mài)三十年的做法已經(jīng)不行了,你跑不快,有的是快的?;ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),撼動(dòng)了工業(yè)時(shí)代的一大基礎,信息不對稱(chēng)。工業(yè)時(shí)代里,因為生產(chǎn)廠(chǎng)家無(wú)法低成本的了解每一個(gè)客戶(hù)的需求,所以往往采用一刀切的方法,就是把需求做多的性能組合到一起,成為一款產(chǎn)品。

比如你想要一雙適合你的腳的鞋子,鞋廠(chǎng)是無(wú)法知道你的腳多大的,所以只能測量很多人的腳之后,把最集中的尺碼分成40號,41號,42號等,但是如果你的腳偏肥或偏瘦,對不起,概不伺候?;ヂ?lián)網(wǎng)改變了這個(gè)局面,人與人,人與廠(chǎng)商,可以低成本的實(shí)現連接,從而讓每個(gè)人的個(gè)性需求被放大,人們越來(lái)越喜歡個(gè)性化的東西。但是個(gè)性化的東西需求量沒(méi)有那么大,這就需要工業(yè)企業(yè)能夠實(shí)現小批量的快速生產(chǎn)。

產(chǎn)能過(guò)剩和互聯(lián)網(wǎng)逼迫著(zhù)傳統工業(yè)必須做一件事,一件工業(yè)社會(huì )最不愛(ài)做的事,就是快速、小批量、定制化的生產(chǎn)。

所以這個(gè)時(shí)候最應該完成的就是把ERP和MES等等信息系統徹底打通,讓工廠(chǎng)原本的所有信息孤島實(shí)現連通。這個(gè)時(shí)候,就從完全的自動(dòng)化和部分的信息化,進(jìn)入了完全的自動(dòng)化和完全的信息化,也就是工業(yè)3.0大圓滿(mǎn)階段。本階段不需要將某個(gè)單點(diǎn)功能做到盡善盡美,不需要做到深入,但是已有數據的融合是必須的。因為解決單點(diǎn)數據采集問(wèn)題應該屬于A(yíng)I范疇。

智能制造的AI之路:

數據采集:

智能制造之旅在管理系統當中注定是以采集數據為根本的,但采集數據的基礎條件是不增加勞動(dòng)工人的工作量的基礎上獲取更多的數據。AI的興起已經(jīng)為我們提供了諸多借鑒之處,如PDF的解析、人臉識別、噪聲獲取等等,所以在A(yíng)I當中對于智能制造幫助最大的是極速獲取數據的能力,都是單點(diǎn)的應用,減輕人為錄入的工作負擔。

所以工業(yè)的AI之旅注定達到的目的是:最大限度的獲取非隱私數據,極多數的單點(diǎn)工具,讓工人只做本職工作的事情,不再因為管理需求而做一些無(wú)用功。

AI在數據采集當中能做到的就是盡大可能的提供各種單點(diǎn)工具。

數據處理:

由于AI系列中極大量的獲取數據,造成的結果則是需要強大的數據轉化、數據存儲能力,大數據處理則需要應運而生;下圖是大數據處理流程。

工業(yè)的AI之旅會(huì )同步造成大量的數據,包含有效數據與冗余數據,而且來(lái)源于各種軟件、各種工業(yè)系統、各種控制系統與各種硬件,大數據的轉化、集成與儲存則會(huì )是最大的挑戰。

數據應用:

      數據分析:

之前普通的報表是少量數據的可視化,展示的往往是二維信息或者三維信息(如時(shí)間與車(chē)間現場(chǎng)問(wèn)題發(fā)生的頻率是二維的),但是到AI階段,由于大量的多面的數據存在,會(huì )要求更多的算法去處理數據,挖掘更多的深層的多維信息(如車(chē)間發(fā)生問(wèn)題的天氣情況,貌似風(fēng)馬牛不相及的事情,在數據處理之后可能會(huì )展示驚人的發(fā)現)。有種說(shuō)法是未來(lái)是軟件的世界去,其實(shí)更多的應該是未來(lái)是算法的世界,因為AI輔助采集更多的數據,大數據處理幫助儲存數據,但是算法是發(fā)現數據規律的鐵鍬,才是最重要的。


文章來(lái)源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)


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