模型驅動
在數據驅動的時代背景下,MES核心基本功能可對企業生產運營全過程給予全息建模,其它功能,如計劃方案運行狀況統計、設備監控、質量控制、全過程監控等,只不過生產制造工廠模型在MES中的基本應用,而其核心應該是全息建模,促使數據驅動的智能化發展。全能型的工廠全息模型構建成本極高,一般用作某項自動化信息的所有信息,可是MES的以后發展趨向仍是全息建模,進而可以無人工廠的運作,比如僅有到達厘米級別的地圖數據,方能達到自動汽車駕駛。
模型驅動MES系統特點
根據全息建模,可達到企業層面的監督控制、車間運行、過程管理及底層設備等無縫對接一體化信息系統,從而達到生產制造工程的少人化或無人化。比如自動化生產的設備,包含替換裝置、交換裝置、檢具、柔性自動裝夾具、儲存裝置、自動尋址裝置、機器人及其數控機床等,達到實時監控設備,提高設備智能化水平。比如運用連線組網技術,連線設備,構建自動化生產有機整體,如FA、FML及FMS等數據共享,達到MES系統與設備相互之間實時控制。
自動化控制和管理技術的應用,包含生產系統仿真技術、生產制造規則和動態調度控制技術及其分布式數據控制技術等,達到管理智能化。
及時性精準采集數據
相對于在我國絕大多數的企業來說,MES系統建設,仍是及其時精準采集數據為核心任務,規范企業生產過程,做為MES合理有效運作的基礎。MES系統的計劃方案運行、設備監控、質量控制及其全過程監控等,均要根據數據實現,可以說,數據收集的廣度與深度,將可以直接決定各模塊基本功能的實現效果,促使維護管理智能化及運作下,減低設備故障,優化生產過程。
自然,按照經營目標達到數據共享也極其有必要,僅有數據共享,才能夠最大的程度上發揮其價值,將數據轉化為邏輯處理步驟,并做為生產過程使用的信息,具體操作思路如下所示:獲取→效驗→分類→排序→分析→總結→計算→儲存→重新獲取→復制→傳播→使用,在目前的云計算、物聯網技術、區塊鏈技術等助推下,及時性精準采集數據將會明顯提高,也會做為以后MES系統的發展主流。