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          MES與加工工藝融合
          2019/7/8 15:08:49   點擊:


                 企業的問題是很多的,對于上馬信息化或數字化系統的期望也是很高的。尤其是很大比例的企業,當在自主決定實施系統建設的時候,一般都是問題比較嚴重或者已經累積到一定程度了,再或者說,是問題是比較綜合的,一般而言,不僅有管理提升上的期望,也有工藝改進上的期望。

                  但現在實施MES關注比較多的還是管理流程上的打通,比如實現執行進度的管理、比如實現數據的采集,比如實現物流的精益等,重點解決的其實還是信息流與實物流的有序、協調方面的問題。當然這些問題對于一些企業來說也是非常重要的,但MES不能僅僅是做這些事。

                  對于企業來說,最核心的還是制造技術本身的問題,這是根本,所有的都要為這個服務。從管理角度為制造技術的發揮提供更大的支持,也應該是MES建設的初衷,但不能將這個當成終點。

                  MES為數據采集、信息流動、流程協調提供了支持,但不能僅僅是采集的數據入庫、信息流動順暢、業務環節協調這些內容,還應該發揮更大的作用,為制造工藝技術的改進和提升提供支持。

                  因此,這就涉及到MES與工藝的融合話題了。此處特指是MES如何與制造技術本身的改進和提升提供支持的角度。感覺講的人和思考的人不多,所以這次做一下初步分析,以供探討和參考。

                  按照自己觀察到的一些案例以及設想場景的角度來進行一下分析,可能不全或有偏頗,算是提供一個思考的切入點吧。

                  (1)質量數據與工藝的融合
                  在產品質量數據采集以后,通過SPC可以及時發現異常點或者不好的趨勢,這是MES可以實現的。但產品檢測出的狀態,對該件產品而言,已經是事后狀態了。隨后,需要追問的是,發現問題了,接下來怎么辦?依然靠手工分析來解決?MES還能提供什么樣的分析支持呢?
                  影響產品質量狀態的因素有很多,包括設備自身的狀態、加工操作的工藝參數、原材料毛坯或上道工序的加工狀態等,都可能對本道工序的加工質量產生影響,因此MES不僅僅進行產品質檢數據采集,應該同時采集獲取設備狀態信息、工藝參數信息、毛坯或上道工序信息,通過建立集成的分析模型,對這些數據進行利用,才能在發現問題的基礎上,找到問題的原因。這應該是一種融合,如果分析模型能夠將工人的經驗融合進去,則該環節可以認為具有一定的智能化提升,與智能制造的思路就不謀而合了。
                  這方面在具體實踐當中還有很多細化的擴展之處:
                  比如,在精細化方面,按照數控程序代碼的執行順序,甚至可以分析每一條指令代碼下的設備狀態、工藝參數等的變化(程序示波器),借助模型進行智能分析與判斷;
                  比如,不是籠統的設備狀態信息,可以對關系到加工質量的刀具進行獨立的磨損與斷裂監測,借助模型進行智能的換刀決策和智能加工補償等;
                  比如,對于復雜產品,建立面向工藝流程的工序精度狀態鏈條,建立智能的誤差分析模型,實現基于上一步狀態的當前這一步加工工藝參數的自適應調整,保證加工質量。
                  這些都是面向質量的基于采集數據的建模與分析,也應該是MES持續發力研究、實現和改進的地方,不僅能夠有效推動質量數據與工藝的融合,智能化的味道也就出來了。

                  (2)進度數據與工藝的融合
                  制造執行進度的監控是MES的標配功能,但是否還有更深的含義可以挖掘呢?筆者在企業開展作業排產研究和實施時,車間管理人員經常說:同樣一個活,同樣的機床,不同的人來做,時間和精度可能都存在較大的不同。其實這里面反映了工人技能水平的差異,有差異,就說明有好的也有差的。有些企業利用SOP(標準作業操作)機制來進行規范,也是有效果的。
                  但MES是否也可以在其中做一些事呢?比如通過進度數據的統計分析,從精細化數據的角度,找出彼此的差異,建立與加工工藝參數等數據的關聯,分析挖掘干的又快又好的經驗知識,應該也是可以逐步改進操作工藝的,哪怕是持續優化SOP呢,MES的價值也會更加深刻了。

                   (3)設備/單元級狀態參數數據與工藝的融合
                  現在很多MES都提供了產線級數字雙胞胎的三維展示模塊,通過號稱“虛實同步映射”實現了三維產線運行狀態的完整展示,但目前更多的是“實->虛”映射,其實“虛->實”的反饋控制味道是比較淡的,相當于所謂的CPS沒有實現閉環,你想想是不是這個樣子呢。
                  但從MES與工藝融合的角度,設備/單元級的CPS是能夠實現從狀態數據采集、分析推理決策、閉環控制執行的完整鏈條的,其中的分析推理決策環節,就是體現工藝功底和能力的抓手。這就需要基于狀態參數建立加工工藝的物理仿真模型(突然間好懷念《工廠物理學》這本書,其中的含義仍然需要深入挖掘),不僅學術界、工業界和軟件開發方,都應該大張旗鼓開展研究的。這樣才能有效的推動MES與工藝的融合,智能化的味道也應該體現在這個方面。

                  通過上面的初步分析,可以得出兩點基本結論:
                  (1)MES采集的大量數據,不能僅僅是存檔入庫,必須結合工藝才能有效的挖掘出其內在的價值,數據如何為工藝提供決策支撐,是企業智能化提升可以參考的結合點、切入點和發力點。
                  (2)現在MES廠商團隊的人員大多偏重于計算機、管理等方面的人才,但隨著智能制造的深入進行,工藝人才與知識的缺乏將成為其能否走的更快、走的更遠的決定性制約因素。



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