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      MES系統

      模具管理軟件系統之mes系統智能化

      發布時間:2015-12-15 作者:videasoft 次數:68次

      目前我國現有的MES制造執行系統除了在鋼鐵、冶金、石化、機械等行業應用得較好外,大多MES系統只提供了一個替代經驗管理方式的系統平臺,沒有建立面向產品設計與制造一體化的知識庫支撐體系,在當前綠色制造背景下,如何高效地利用不可再生能源與生產設備資源已成為一個亟待解決的難題,重點是缺乏調控的手段,不能通過智能傳感器、虛擬仿真、智能優化模型庫等對千變萬化的制造過程進行優化。因此,實現智能制造是未來MES制造執行系統開發發展的方向,所謂智能制造就是將人工智能融合進制造的各個環節,通過模擬專家的智能活動,取代或延伸制造環境中應由專家完成的相應活動。主要包含:

      1. MES系統面向產品設計與制造一體化知識庫支撐體系的建立;

      2. MES系統構建重構設計管理體系,以產品及生產知識共享以及再利用為目標,聚焦分散環境下的制造問題及制約條件,建立產品設計體系;

      3. MES建立可重構的生產系統,以作為長期研究目標的柔性工廠及生產過程知識共享為目的,建立可重構的生產體系與生產管理體系;

      4. MES系統構建柔性設備,利用知識庫等研究成果,探討開發下一代柔性人機一體化運作方式;

      5. MES系統探討大規模定制下的生產模式。 

      未來MES制造執行系統必須具有智能性和適應性,能夠根據制造環境的變化進行智能設計、智能預測、智能調度、智能診斷和智能決策。重點體現在以下幾個方面:

      1. 知識管理的思想將滲透和融入到未來的MES系統中,MES系統不僅為現場制造提供了一個信息處理平臺,同時提供了一個制造知識管理平臺。

      1)融入專家經驗的知識庫的建立

      ①制造關鍵工藝專家庫的建立,如:高爐專家庫、煉鋼性能預測專家庫的建立等;

      ②設備狀態與生產調度知識庫的建立,如:故障診斷、調度模型知識庫的建立等;

      ③工藝規程的模型化,自動進行工藝規范設計,可進行動態調整等;

      ④知識管理體系的建立;

      ⑤MES融入專家經驗的生產仿真系統的開發。

      2)技術訣竅知識庫的應用與傳承

      ①新建工廠導入MES制造執行系統時,可以將成熟的生產管理流程、專家經驗、成熟制造技術訣竅固化在系統中,使得新工廠的制造活動具有更加高的技術水平;

      ②MES系統通過與設計系統、銷售系統、設備管理系統等模塊的集成,集智能設計、智能預測、智能調度、智能診斷和智能決策于一體的智能應用管理體系,提高產品制造全生命周期的制造水平;

      ③MES系統通過對現場制造過程的監控與大量實時數據的分析,可以修正、完善制造工藝規范,提高工廠的制造工藝水平。 

      2. 未來的MES系統將容入更多的模擬專家智能活動的功能,部分取代人的工作,并具有自組織能力,實現人-機制造一體化的制造過程優化

      ①MES系統采用數學模型與智能優化算法,進行工廠制造工序的綜合能力平衡,編制人工很難做好的復雜工序排產計劃。

      ②MES系統通過與仿真系統的聯動,建立虛擬制造的環境,通過建立工廠模型,進行排產計劃的模擬運行,預測生產作業的負荷情況、訂單交期完成情況、產品質量性能情況等,并提出優化的調整方案。

      ③MES系統依據專家經驗,在操作設備上設定管理控制指標,通過與智能監控系統設備(如:智能機器人、智能數控機床CNC等)實時采集的信息進行的閉環,改善制造產品的質量,同時,可依據現場狀態情況,自動修訂操作指令信息。

      ④采用智能機器人、智能數控機床CNC、快速成型制造3D打印機等智能設備,實現感知、決策、加工、控制與學習整個過程的智能加工。

      3. 生產車間將在一個更加精確的管控指標-實時信息閉環系統下,進行更加精細化的管理

      1)建立貫穿產品全制造周期的綜合指標體系,包括:財務型指標,如利潤、銷售額、成本、投資等。業務型指標:產量、用戶滿意度、開工率、庫存等;環境類指標,如廢氣、廢水排放等;車間控制型指標,如工序成本、成材率、能耗、作業率、出勤率、班產量、合格率等。通過管理指標層層分解使得車間管理形成管控閉環。

      2)在制造工廠全線設置管理控制指標,通過實時監控和過程控制統計分析,將生產實績與控制指標進行實時比對,及時發現生產過程中質量、工藝、能耗、環保、工序成本等實績與標準指標間的差異波動,采取措施,最終達到控制成本、質量、能耗、排放的目的。

      3)當前大多數制造企業生產成本管理是一種事后的核算,而生產全過程的動態成本控制技術則是通過對生產過程中物流的實時監視和數據采集,進行在線工序成本分析和控制,研究包括生產過程成本建模技術、成本模型預測技術、成本實時監控和控制技術等。 

      4. 通過智能數據挖掘與分析,進行管控指標體系的重構以適應制造環境和制造流程的改變。

       

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