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              工業(yè)物聯(lián)網和人工智能加入制造執(zhí)行系統(tǒng)MES,成就智能化生產

              3D打印動態(tài)
              2021
              04/13
              11:34
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              來源:OQTON

              數(shù)字化 ≠ 智能化
              當前,借著智能制造的風口,大量生產企業(yè)已經上線或正在準備上線制造執(zhí)行系統(tǒng)MES。市場上的多數(shù)MES包含了物料入庫、生產排程、生產執(zhí)行、質量檢驗、設備維護、倉儲管理等功能。在這些MES的實施過程中,一個重要的組成部分就是數(shù)字看板。但看板是否獲取了生產流程中所有有價值的信息,這些信息的呈現(xiàn)方式是否一目了然,都要打上一個問號。


              通常的結果是,看板只是對生產流程中的一些宏觀數(shù)據(jù)進行了的展示,MES的實施也只是讓生產訂單到產品交付的中的各個階段形成數(shù)字化的記錄。但是這樣的MES對于生產中的一些核心問題,到底能起到多大程度的幫助,這是令人存疑的。

              舉幾個例子:
              • 生產排程:傳統(tǒng)的人工排程無法根據(jù)產線中人員、設備、物料狀況的動態(tài)變化進行及時調整,越來越難以適應當下和未來的柔性生產的要求。

              • 生產執(zhí)行:想象如下的場景。MES將工單發(fā)到對應的工位,工人在收到工單后執(zhí)行任務,最后上報完工結果。在此期間,工人實際的操作步驟,與設備、物料、工具等發(fā)生的互動,卻無法被記錄下來,成為了一個黑盒。

              • 質量檢驗:當前普遍的質量檢驗方式是產線末端的人工抽檢。然而質量問題往往是在生產中過程中累積起來的。當問題被發(fā)現(xiàn)時,通常已經間隔了很長時間,這讓溯源工作困難重重,很難避免重蹈覆轍。

              • 設備維護:定期設備維護的一大困擾是設定維護頻率。過低的頻率會造成潛在的產線停產風險,過高的頻率又缺乏經濟型。很難做到兩全其美。

              可以說,這樣的MES提供的僅僅是數(shù)字化,與真正的智能化還相去甚遠。在這樣的MES的管理下,工廠的運營效率猶如抓在手中的沙子,看著它慢慢流逝,卻又無可奈何。

              工業(yè)物聯(lián)網——給工廠一雙慧眼
              信息缺失、監(jiān)管滯后、決策錯誤、執(zhí)行偏離,造成了工廠中林林總總的問題。 而歸根結底都指向一個根本原因——數(shù)據(jù)。更具體的說,是數(shù)據(jù)的質量和獲取能力。

              當今的制造業(yè)面臨著更快的生產和交付周期、單次更小的批量和更豐富的定制化,對工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、存儲、清洗、聚合和處理提出了更高的挑戰(zhàn),而工業(yè)互聯(lián)網的價值正是幫助解決這個核心問題。

              工業(yè)互聯(lián)網給了工廠一雙慧眼,讓海量、實時、高頻的數(shù)據(jù)采集成為了可能,藉此將生產過程中很多原本被隱藏起來的微觀信息,比如實時的人員、物料庫存狀況、設備狀態(tài)等挖掘出來,讓其清晰地展現(xiàn),變得完全透明可視。

              △工業(yè)互聯(lián)網讓海量、實時、高頻的數(shù)據(jù)采集成為了可能,并使其完全透明可視

              在完成了上述步驟后,一個更強烈的需求就是如何利用這些海量數(shù)據(jù)提煉出對生產流程的改進方式,這就輪到人工智能來大顯身手了。

              人工智能——智能化生產的最后拼圖
              人工智能之所以能扮演這個關鍵的角色,因為它的獨特優(yōu)勢在于可以通過對海量數(shù)據(jù)的學習形成知識。

              人工智能運用工業(yè)物聯(lián)網采集的海量高質量數(shù)據(jù),對根據(jù)生產問題建立的模型進行訓練形成知識,再將其作用到實際的生產場景中,支持決策,幫助改進生產流程。這讓本文開始提及的幾個問題迎刃而解。

              • 人工智能可以根據(jù)人員、物料庫存、設備狀態(tài)等信息進行動態(tài)排程。排程結果可以通過工業(yè)物聯(lián)網實時發(fā)送到相應工位上,顯著提升工廠的運營效率。

              • 運用人工智能進行質量控制,就可以將事后檢測轉變?yōu)閷崟r檢測,讓問題在第一時間被發(fā)現(xiàn),不傳導到下游,避免了后續(xù)返工造成的巨大浪費。

              • 運用人工智能進行設備資產管理,通過實時監(jiān)測設備的各種狀態(tài),確保設備穩(wěn)定運行。在第一時間做出風險預警,并給出預測性設備維護建議。

              • 最后,人工智能還可以用于生產工藝,比如3D打印自動數(shù)據(jù)準備、CNC自動刀路、機器人自動焊接等。這在相當程度上打開了很多原本游離于系統(tǒng)之外的黑盒,補全了缺失的數(shù)據(jù)鏈條,讓原本的人工操作變得規(guī)范化、自動化,完成智能化生產最后的拼圖。


              基于人工智能的動態(tài)排程,可以顯著提升工廠的運營效率

              工業(yè)物聯(lián)網和人工智能的加入,為MES執(zhí)行之“手”增加了“慧眼”和“大腦”。這樣三位一體的MES,才能真正成就智能化生產。

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