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新聞動態(tài)導(dǎo)航圖

智能制造的AI之路

2019-06-033737

企業(yè)信息化建設(shè)三駕馬車:ERP、PDM與MES,ERP管理的是企業(yè)的資源,比如人員、設(shè)備折舊等,PDM管理的是產(chǎn)品的設(shè)計過程,比如產(chǎn)品圖紙、工藝等,MES管理的是制造的過程,比如生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)作業(yè)等。ERP是從客戶開始,到訂單,到主計劃,回答的是為什么生產(chǎn);PDM從產(chǎn)品需求開始到工藝編寫,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。

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

戰(zhàn)略層:戰(zhàn)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(shù)據(jù),如生產(chǎn)問題發(fā)生率、任務(wù)完成率、額定工時統(tǒng)計等等,都屬于分析統(tǒng)計類數(shù)據(jù),簡稱為高階數(shù)據(jù);

管理層:管理層如計劃員、調(diào)度員等,主要獲知生產(chǎn)的實時數(shù)據(jù),如生產(chǎn)進度、現(xiàn)場問題等,屬于實時性數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)的實時性要求較高;

如現(xiàn)場問題發(fā)起之后,管理層希望第一時間獲知該信息,所以MES的現(xiàn)場問題模塊目前會增加一個需求:當(dāng)現(xiàn)場工人/班組長發(fā)起問題之后,問題信息以軟安燈(系統(tǒng)報警)、硬安燈(報警燈)或者短信的形式第一時間告知相關(guān)負責(zé)人。

執(zhí)行層:執(zhí)行層如班組長、現(xiàn)場工人,主要獲知的是相對靜止的信息,如產(chǎn)品的操作手冊、加工工藝或者臨時工藝通知等內(nèi)容。

綜上執(zhí)行層雖然處于數(shù)據(jù)采集最核心的位置,但對于他們工作KPI(工時/件數(shù))等均沒有增益,甚至?xí)绊懏a(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(diào)度員、廠長的核心痛點,但是MES能不能用起來,或者用的舒適度,主要靠執(zhí)行層來表現(xiàn)的。

管理層希望看到更多更全面的信息,輔助工廠決策,但是管理層所有的信息都來源于執(zhí)行層,所有管理層迫切的希望執(zhí)行層將工廠所有的數(shù)據(jù)傳送到系統(tǒng)當(dāng)中,然后根據(jù)數(shù)據(jù)模型或者管理模型像漏斗一樣篩選出自己需要的數(shù)據(jù),如上圖所示。

執(zhí)行層的數(shù)據(jù)主要來源有:機器采集、手工錄入、上游系統(tǒng)傳遞、硬件集成,但是根據(jù)離散型制造業(yè)企業(yè)性質(zhì)來分析,執(zhí)行層數(shù)據(jù)基本來源于手工錄入。所以上線MES之后執(zhí)行層首先面對的是工作方式的更改,需要學(xué)習(xí)MES系統(tǒng)操作;接下來是由于管理對數(shù)據(jù)的需求,造成工人置根本而不顧(生產(chǎn)任務(wù)是執(zhí)行層的根本)去在MES系統(tǒng)當(dāng)中錄入數(shù)據(jù)。

1.系統(tǒng)培訓(xùn)浪費時間,造成本職工作未按時完成;

2.沒有減少工作量,反而因為要錄入數(shù)據(jù)降低了效率;

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

造成了一個智能制造之殤:管理層需要更多更全面的數(shù)據(jù),執(zhí)行層希望更具備效率更簡單舒適的工作工具。如何輕松簡潔的獲取數(shù)據(jù),再將數(shù)據(jù)串聯(lián)起來,打破信息孤島,實現(xiàn)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(xiàn)場工人倒逼式的實施方式是最優(yōu)的解救方案,但是“自掃門前雪”的形式風(fēng)格造成了信息化系統(tǒng)需要牽頭人,相當(dāng)于政變領(lǐng)袖,帶領(lǐng)的是一種方向,解決的是內(nèi)部矛盾。

所以信息化建設(shè)除非是企業(yè)的單點應(yīng)用(如本來一直需要手抄紙質(zhì)數(shù)據(jù),通過軟件自動解讀,我們稱之為工具型軟件)執(zhí)行層可以提出之外,比如MES、ERP或者PDM等管理型系統(tǒng),執(zhí)行層提出的難度相當(dāng)于讓農(nóng)民少吃飯去支持國防建設(shè)是一樣的,實屬難為人之舉。

其實在我國工廠的很多車間里,各個生產(chǎn)設(shè)備之間、生產(chǎn)設(shè)備和控制器之間,都已經(jīng)基本實現(xiàn)了連通。再厲害一點的公司里,整個工廠已經(jīng)通過制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)連通起來,而業(yè)務(wù)部門全部通過ERP連通起來了。

ERP和MES其實并沒有連起來!所以當(dāng)ERP給MES下達生產(chǎn)計劃指令后,MES在生產(chǎn)過程中發(fā)生了與計劃偏差的事項(比如設(shè)備壞了,原料不合格等等),MES會根據(jù)車間的實際情況進行調(diào)整。但是ERP是不知道的!所以它會繼續(xù)按照原本的計劃執(zhí)行訂單,時間久了,財務(wù)系統(tǒng)和工廠的實際情況就會出現(xiàn)非常大的偏差。

沒連起來的原因:首先是ERP和MES的開發(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,雞同鴨講,而且互相看不上對方。另外,業(yè)務(wù)部門和生產(chǎn)部門在公司里通常是分開運營,各自的領(lǐng)導(dǎo)有各自喜歡的供應(yīng)商。當(dāng)然這個問題工廠車間通常會定期把MES的調(diào)整項做成一個表,交給業(yè)務(wù)部門,然后由業(yè)務(wù)部門手動在ERP中調(diào)整過來。

ERP和MES的問題只是工廠內(nèi)系統(tǒng)斷層的一個問題縮影,事實上工廠里還有非常多的其他系統(tǒng),設(shè)計、制造、采購等,這些系統(tǒng)都是一個個信息孤島,互相都不知道對方在干啥,到哪一步了。只有等到問題出現(xiàn)了,再一個個改。當(dāng)然,這種事也不是第一天存在的,因為在工業(yè)時代,產(chǎn)品的生命周期很長,有些產(chǎn)品一個型號可以賣二三十年,這樣一兩年的研發(fā)上線時間也就顯得不那么長了,其余的問題,靠著人工溝通,雖然有錯,倒也都相安無事。

但是現(xiàn)在產(chǎn)能過剩問題和互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展帶來了新的變化。

全球性的產(chǎn)能過剩,導(dǎo)致企業(yè)的競爭越來越激烈,以往一款產(chǎn)品賣三十年的做法已經(jīng)不行了,你跑不快,有的是快的?;ヂ?lián)網(wǎng)時代的到來,撼動了工業(yè)時代的一大基礎(chǔ),信息不對稱。工業(yè)時代里,因為生產(chǎn)廠家無法低成本的了解每一個客戶的需求,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,鞋廠是無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)改變了這個局面,人與人,人與廠商,可以低成本的實現(xiàn)連接,從而讓每個人的個性需求被放大,人們越來越喜歡個性化的東西。但是個性化的東西需求量沒有那么大,這就需要工業(yè)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)小批量的快速生產(chǎn)。

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

所以這個時候最應(yīng)該完成的就是把ERP和MES等等信息系統(tǒng)徹底打通,讓工廠原本的所有信息孤島實現(xiàn)連通。這個時候,就從完全的自動化和部分的信息化,進入了完全的自動化和完全的信息化,也就是工業(yè)3.0大圓滿階段。本階段不需要將某個單點功能做到盡善盡美,不需要做到深入,但是已有數(shù)據(jù)的融合是必須的。因為解決單點數(shù)據(jù)采集問題應(yīng)該屬于AI范疇。

智能制造的AI之路:

數(shù)據(jù)采集:

智能制造之旅在管理系統(tǒng)當(dāng)中注定是以采集數(shù)據(jù)為根本的,但采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)條件是不增加勞動工人的工作量的基礎(chǔ)上獲取更多的數(shù)據(jù)。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AI當(dāng)中對于智能制造幫助最大的是極速獲取數(shù)據(jù)的能力,都是單點的應(yīng)用,減輕人為錄入的工作負擔(dān)。

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(shù)據(jù),極多數(shù)的單點工具,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用功。

AI在數(shù)據(jù)采集當(dāng)中能做到的就是盡大可能的提供各種單點工具。

數(shù)據(jù)處理:

由于AI系列中極大量的獲取數(shù)據(jù),造成的結(jié)果則是需要強大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)存儲能力,大數(shù)據(jù)處理則需要應(yīng)運而生;下圖是大數(shù)據(jù)處理流程。

工業(yè)的AI之旅會同步造成大量的數(shù)據(jù),包含有效數(shù)據(jù)與冗余數(shù)據(jù),而且來源于各種軟件、各種工業(yè)系統(tǒng)、各種控制系統(tǒng)與各種硬件,大數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化、集成與儲存則會是最大的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用:

      數(shù)據(jù)分析:

之前普通的報表是少量數(shù)據(jù)的可視化,展示的往往是二維信息或者三維信息(如時間與車間現(xiàn)場問題發(fā)生的頻率是二維的),但是到AI階段,由于大量的多面的數(shù)據(jù)存在,會要求更多的算法去處理數(shù)據(jù),挖掘更多的深層的多維信息(如車間發(fā)生問題的天氣情況,貌似風(fēng)馬牛不相及的事情,在數(shù)據(jù)處理之后可能會展示驚人的發(fā)現(xiàn))。有種說法是未來是軟件的世界去,其實更多的應(yīng)該是未來是算法的世界,因為AI輔助采集更多的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)處理幫助儲存數(shù)據(jù),但是算法是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律的鐵鍬,才是最重要的。


文章來源:信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)