所谓“云MES”,它是基于MES管理+云平台储存+大数据运算而来,区别于一般管理系统,云MES操作运行不需要独立的服务器去储存和运行,而是通过云端进行数据、储存、运行,最后将计算完的数据在MES系统上呈现,呈现端普遍为PC、手机。

MES的由来:

    据百度介绍,MES最早是由美国AMR公司(Advanced Manufacturing Research,Inc.)在90年代初提出的,以前的工厂生产主要是通过ERP系统传达制造任务,客户一下单,ERP(企业资源计划)立即告诉管理人员应该怎么安排生产计划。而生产往往是和采购相关联的,为了保证物料的充足和不浪费,于是有了MRP(物料需求计划)系统,于是销售-生产计划-采购的关联就更加完整了。而随着工业智能化日益发展壮大,越来越多的企业迈入自动化生产阶段,传统的生产管理模式已经满足不了企业的需求。于是MES诞生了,它的目的就是加强MRP计划的执行功能,把MRP计划同车间作业现场控制,通过执行系统联系起来,意图打造一个透明化的生产管理模式。

什么是MES:

    MES在整个企业信息集成系统中承上启下,是生产活动与管理活动信息沟通的桥梁;MES采集从接受订货到制成最终产品全过程的各种数据和状态信息,目的在于优化管理活动,从当前的视角来得到精确的实时的数据;从对实时的要求而言,若控制的时间系数为1,那么,MES的时间系数为10,ERP的时间系数为 100。

    在从控制系统到MES到ERP的整个信息管理系统中,ERP把装置、人员和设备等信息及根据客户的订单下达工作的指令,通过MES分解工作指令,把各种控制参数和操作员指令下达给控制系统,另外一方面,控制系统要把运行/任务状态、机械/操作员状态过程值等信息反馈到MES,然后由MES系统检查各种硬件、软件、人员资源,编制制造计划,并不断地刷新ERP系统,使ERP实现订单状态、半成品状态、质量数据、制造记录的管理。

    近年来在我国很多的行业如钢铁、烟草、汽车等行业都兴起了一种生产管理软件,它就是制造执行系统MES,确实,因为MES能够给用户带来极大的价值。

加上云计算技术的MES如虎添了翼:

    云计算的出现可以说是刷新了互联网的硬件瓶颈,以往个人、私人企业要搜集数据、分析数据对网络硬件的要求非常高,成本太大。而现在通过租用的网络云平台对数据储存、分析、运算,只需支付一小部分费用,省去了花大价钱构建机房和后期维护的成本。相当于你以前骑的都是两冲程摩托车,现在突然给你一个12缸的超跑,主要还不贵,平民也能体验超跑速度。

    “云MES”就是在传统MES的基础上加入了云计算,保证了速度运行和大空间储存的基础上提供完整的工业管理模式,以往只有大企业才能用上的系统瞬间变得平民化,中小企业也可以花小价钱体验快速度了。

“云MES”替代人工和文件系统是必然的趋势:

    在 众多工厂中,不论是国内还是国外,其管理模式这一块目前仍由文件和人工系统进行,通常是由有经验的管理人员执掌着工厂生产效益的钥匙。在大多数企业管理运 行中,人工系统和有经验运行人员的判断总是起着重要作用。但是,如今市场要求产品的品种和数量经常变化,在大数据的问题处理中,仅仅靠人工和经验调整生产显然效率低、反应慢、缺 乏竞争力。

    而且人工系统也不可能适应产品、工艺、技术和用户要求日趋加速的变化。由于生产运行变化非常迅速,MES的信息的及时性要求以分,甚至秒的速度进行反应,此时只靠人为恐怕不行。因此,采用MES替代人工和文件系统,解决管理与生产控制之间的断层是必然的。

    传统的数据流和控制流在管理层与控制层之间存在着巨大的鸿沟。业务管理系统与车间自动化系统之间存在着信息壁垒,排产和调度过于依赖经验,计划的可行性和应变能力较差,生产执行过程不透明,管理层难以及时准确地获取生产信息。所以我们要把人工系统变成MES系统,它集成了各种生产数据,通过人员的干预进行运行操作,即要从原来的人工环境,变成由人员参与管理的集成的系统,把管理层和控制层进行顺畅的流通。

    MES是通向成本、质量、响应、灵活综合平衡的途径,在当今激烈竞争的世界经济中,要占有“最有价值”的地位,必须使企业具有最好的质量、最佳的客户服务、最低的 制造成本、快速响应以及灵活性的特点。而要达到这样的水平,就必须在正确的时间提供正确的信息才可能进行最佳的决策。这就要求不断地对公用的数据库进行改 善,同时让每个部门都拥有把数据转化为有用信息的工具。怎么能做到这些呢?唯有MES才能真正向企业提供以上这些功能。根据MES全球协会定义, MES有11个标准功能模块,包括数据采集、质量管理、过程管理、维护管理、劳务管理、文件管理、性能分析、生产单元调度、产品跟踪、资源配置和状态、运行计划编制调度等,MES商业价值在于在生产前期可以通过优化排产来降低生产成本、缩短生产时间,在生产执行过程中,在任务分派、数据采集、生产跟踪、质量控制、资源管理等方面实现高效的执行力和质量保证,在生产后期还可以发现问题、总结原因、持续改进,包括做统计分析和决策支持。


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