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智能制造背景下mes發展新重點
作者: 佚名 時間:2019-5-1文章來源:中國輕工業網訪問量:9865

0引言

智能制造作為中國制造業轉型升級的重要戰略抓手,已經得到了從國家到地方的全方面支持,整個制造業的產業生態正在發生急劇變化,這是一個良好的發展契機。但智能制造作為一個籠統的概念,如何落地并緊密結合制造業需求,推動制造業高質量發展,其技術內涵和發展認識也是處于持續變化之中。

核心工業軟件是智能制造發展的重點,也是數字經濟乃至智能經濟的重要支撐手段。尤其是mes(manufacturing execution system,制造執行系統)是直接對接數字化、自動化、網絡化生產的生產管控系統,在整個智能制造核心工業軟件體系中占據有重要的地位和作用。隨著我國智能制造的持續發展,尤其是工業界對mes自發提出了一些新發展要求,因此有必要進行分析和從中凝練mes發展的新重點。

本文將主要從兩個方面展開論述:一是智能制造內涵的再思考,分析和總結推動mes發展的智能制造背景需求;二是mes發展新重點,重點分析和總結智能制造背景下mes發展的新趨勢。

1.智能制造內涵的再思考

《制造強國戰略研究:智能制造專題卷》給出的智能制造概念定義是:制造技術與數字化技術、智能技術及新一代信息技術的融合,是面向產品全生命周期的具有信息感知、優化決策、執行控制功能的制造系統,旨在高效、優質、柔性、清潔、安全、敏捷的制造產品[1]。智能制造包括以下幾個方面:制造裝備的智能化、設計過程的智能化、加工工藝的優化、管理的信息化、服務的敏捷化/遠程化。

目前制造業界實際操作中,對智能的制造的切實認識是:在制造過程中能進行智能活動,諸如分析、推理、判斷、構思和決策等,通過人與智能機器的合作,去擴大、延伸和部分取代技術專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化擴展到柔性化、智能化和高度集成化。

1.1智能制造新特點判讀

智能制造在制造業實際發展的內涵,已經在制造業中得到了深入的體現,并呈現出了一些鮮明的特點,主要體現為如下四個方面:

(1)訂單碎片化:訂單作為制造運行的輸入,呈現出面向大規模個性化定制的特點,比如作為智能制造示范的紅領,通過采集每個客戶身上18個部位22個數據,根據這些數據顧客就可以形成他獨有的訂單,這樣的設計7天就可以交付,成本只比批量生產高10%,通過這樣的個性化定制,從而獲得了銷售收入和利潤的極大增長[2]。這個案例就是典型的類似“批量為1”的訂單碎片化的極端案例。

(2)資控泛在化:隨著物聯網和工業互聯網技術的深入發展,以及cps(cyber physical system,賽博物理系統)認知和實踐的逐漸深入,制造生產中的各種要素資源的離散化、控制化也越發得以實現,從而為制造資源的優化配置和智能管控提供了更廣泛的發展空間。

(3)管理自動化:自動化的概念在已經裝置和生產單元/產線得到了廣泛哦關注和發展。智能制造在訂單碎片化和資控泛在化的演變下,對智能制造管控軟件的需求提出了快速響應傳遞和調整的需求。在這個方面,可以借鑒自動化的思路,實現軟件系統自動的規范化內容傳遞、規范化業務鏈條運轉,是的業務的執行不再受制于信息傳遞流程及交互的制約。管理自動化是否到位是目前管理性工業軟件實施困難甚至失敗的重要原因。

(4)決策智能化:隨著人工智能、大數據和先進工藝技術的發展,制造生產中出現了自適應加工、機器視覺等廣泛而深入的探索與應用,推動了業務決策向智能化演變。而這種業務決策過程分為兩種形式:一是自動的推理分析;二是人機物有機融合下的推理分析。

1.2人在決策回路理念分析

智能制造所強調的智能,在目前階段更多的還是要依靠人來體現智能,所以在決策回路中如何更好實現人與機器和系統的融合就是當前發展發展的重點和值得探討的問題。這方面與德國工業4.0所強調的以人為中心的智能制造理念也是相符的[3]。德國工業4.0宣傳資料中的一個圖片深刻闡述了這個內涵,如圖1所示。作者認為這張圖宣傳的核心理念是:技術是多種多樣的,但是為中間的人來服務的,如果過分的糾結外圈的各種技術,在理解上就存在偏差了,因為不同的業務場景需求有不同的技術追求,不同的企業是不一樣的。

圖1德國工業4.0以人為中心的智能制造理念圖

人機物一體化融合是追求的目標,但在實現過程中卻不是一蹴而就的事情,必須逐步進行。人機物融合的內涵和路線很多,而這些分階段展開的路線對于企業的信息化、數字化或者智能制造的規劃,起到了過程引領的作用,也就是如何分步規劃和實施。主要體現為兩個步驟:

(1)基于管理自動化的數字化業務回路基?。喝嘶鍶諍系幕∈且滴窳鞒塘刺鹺托畔⒌墓婊誦?。包括制造生產的要素定義、環節操作、過程銜接的數字化,并且通過連續、規范、無中斷的集成在一起,其本質是實現流程信息的集成,可稱之為管理自動化。數字化業務回路建設主要體現在兩個方面:一是流程鏈條、流程網絡、正常過程、異常過程的業務流程的規范化;二是通過規范內容、規范格式、規范操作實現業務執行的規范化。

(2)基于業務鏈條分解的智能決策提升:人機物融合環境下的智能決策的核心是人機物融合環境的形成,涉及到兩個方面:一是精益的信息流轉:涉及到正確的信息輸入與輸出、正確的環節、正確的操作與分析等,是的決策時所需獲得的信息能夠順暢無歧義的得到;二是人機物一體化決策融合:可以通過對業務環節細分,尋求智能化提升點并進行發力。

1.3智能制造新特征解析

通過上述的分析,結合目前制造業關于智能制造的需求和實踐,本文提出智能制造三個方面的新特征,并給以必要的解析分析。

(1)人機共同構成決策主體:智能制造中人與“機器”共同構成決策主體,在信息物理系統中實施交互,信息量和種類以及交流的方法更加豐富,從而使人、機器的交互與融合達到前所未有的深度。此處所指的機器不僅僅是物理上的設備、機器人等硬件裝置,也包括智能制造工業軟件系統等。在這種狀態下,機器人不再被固定在安全工作地點而是與人一起協同工作,機器能夠順暢的捕捉人的意圖并實現協同運行,將是未來一段時間智能制造的典型特征。

(2)信息空間與物理系統高度融合:智能制造具有生產過程中制造信息感知、獲取、分析等能力,對于物理系統中的各個實體,信息空間中均對應存在一個與其融合的模型。信息空間與物理系統之間的深度交融可實現制造系統的自組織、自重構及資源的最優配置與利用,從而使自動化的程度與規模大幅提升。目前所開展的工業物聯網、工業互聯網均是對此特征的有力支持。

(3)系統工程屬性強烈而鮮明:智能制造具有強烈而鮮明的系統工程屬性,自組織、自循環的各技術環節與單元按照功能需求組成不同規模、不同層級的系統,系統內所有因素均是互相關聯的。這種系統工程特點主要體現在智能管控方面,包括優化配置、自適應、自組織等特點。在這個方面的判斷,與德國工業4.0的內涵是相一致的。圖2是德國工業4.0的典型資料圖片,其所表達的含義是生產線中所有的硬件單元都有對應的軟件形式的服務,比如傳感器服務、控制服務、通訊服務、校驗服務、信息服務等,整個cps網絡系統就是一個服務連接網絡,具有“服務聯網”的概念,這些服務有層次并且能夠動態組合配置。所謂的智能管控,體現為硬件資源的離散化,通過服務化封裝,實現業務資源鏈條的重構與控制,并可以進一步的支持“軟件定義制造”理念的落地。

圖2德國工業4.0基于“服務聯網”智能管控理念示意圖

2. mes發展新重點

mes是智能制造核心工業軟件。在智能制造背景下,mes的發展呈現出了一些特點,目前正在從傳統的單純制造執行過程管理向制造指揮管控的方向發展。

本文從mes的多維度內涵分析為基礎,提出智能制造背景下mes發展新趨勢,并進而給出mes必須與工藝的融合以強調決策的判斷。

2.1 mes多維業務融合新判斷

mes的運行必然涉及到信息流、實物流和控制流的協調。雖然就格式或形式來說,控制流也是以信息的形式展示的,但為了區別其不同的內涵,所以進行單列。mes當中信息流、實物流和控制流都不是孤立的,是需要融合的,共同構成了mes有序、協調運行局面,進而從技術層面支撐業務層面的融合。

mes當中的信息流其實與mes運行的兩條主線有關:一是訂單角度,包括訂單創建、工藝技術準備(工藝規程、工藝文件等)、生產技術準備(人機料法環等)、下發控制、排產調度、派工生產、執行監控、完工入庫等,表達的是訂單的整體執行狀態;二是流程角度,即按照訂單工藝流程進行開展,主要是工序級別的完整執行數據包的管理,包括進度上的開工完工、工時的統計與分配、自檢互檢專檢及其檢驗記錄信息、工藝指導文件的現場展示等,有的企業稱之為智能工位的概念。通過這兩條主線,基本就實現了對mes訂單-工藝-工序等相關執行信息的全面管理,偏重于質量的稱之為質量數據包,其實是具有完整內容的制造數據包,質量信息只是其中的一部分而已[4]。

mes當中的實物流其實與mes運行的兩個閉環有關:一是訂單生產準備與實物庫存的關聯協同閉環,即在生產技術準備中定義了所需的人機料法環,在相應的實物庫存或管理??橛Ω檬迪侄雜Φ姆峙渥急?,相當于是按需準備的閉環控制;二是從實物庫存到現場的閉環監控,也就是說從庫存出來后到了現場,也應進行一下確認。通過這兩個閉環控制,可以實現有效的實物狀態閉環控制,避免因工人盲目領料和庫存模糊發料導致的每個工人都有自己的小型刀具庫現象。

mes當中的控制流其實與mes軟硬一體化發展有關:傳統的mes是靠人來托底的,比如人來反饋執行狀態信息、錄入質檢信息等,手工的味道比較濃。但隨著物聯網、cps等技術的發展,與硬件直接連接和通信獲取狀態信息并反饋指令就具有了基礎。本文所說的控制流主要是與硬件打交道有關的信息。

mes當中的信息流、實物流和控制流不是孤立存在的,而是彼此融合的。本文結合融合的需求和融合的紐進行梳理。

(1)信息流與實物流的融合

信息流與實物流的融合是mes的核心重點,一般的mes基本都是在這個范疇內開展的。這里面涉及到如下三個方面。

一是以計劃信息為紐帶。計劃是規定什么時間需要什么樣的物料的根本信息,否則所有的物料準備將都是盲目的。只有有了計劃牽引,才能為精益打下基礎。計劃的制定和物料的管理應該是聯動,后續的發展方向將是向物料供應鏈方向發展。

二是以訂單工藝為主導。訂單工藝是mes執行的主線,不僅是支持質量數據包或制造數據包的節點,也是各種實物周轉的需求發源地和到位目的地。所有實物都要明確服務對象,才能做到精細的控制。比如對于工人借用刀具,必須要求說明是為哪個訂單、哪個工序、什么時間、在哪臺資源進行使用,才能夠真正實現閉環的精益控制。

三是以信息-實物關聯為目標。“碼物分離”是很多企業都要解決的問題,信息與實物必須建立關聯,比如采用條碼、rfid等技術,實現基于數字化標識定義的周轉過程的全程監控。

(2)信息流與控制流的融合

信息流所代表的訂單與工藝是mes運行的源頭,控制流也是以此為基準進行運行的,主要涉及到兩個方面:

一是計劃牽引的作業程序精準控制、機床刀具的精準推送等,避免程序的版本、刀具型號數量和狀態的偏差等,涉及到與數控或自動化執行裝置的通訊。

二是源于工藝決策的精準控制。一般有兩個思路,依靠機床自身的自適應調整進行改進,或者將分析推理決策部分上升到mes中進行控制,并將分析推理結果轉變為指令進行下發控制。尤其隨著工藝決策的復雜性日益提升,而機床裝備自身的計算系統的計算能力存在嚴重不足的情況下,相應的決策分析納入到mes中進行將是后續發展的一個普遍現象。

2.2 mes發展新趨勢

mes是智能制造核心工業軟件。但早于智能制造概念的提出,mes概念已經有20余年歷史了。在智能制造發酵、發展的環境下,mes呈現出一系列新的發展趨勢。作者結合自己的學習和經驗,總結智能制造背景下mes發展的三個趨勢。

(1)業務流程管理自動化

一般來說自動的概念都是用于自動化硬件裝置的執行和控制中,但從廣義的角度而言,不管對于知識和軟件,其實都提出了自動化的內涵。

業務流程管理自動化的內涵:mes系統業務的銜接具有順暢、無歧義的流轉,流程當中前后環節具有規范的預定義數據格式和內容,流程當中每個環節具有規范的業務操作要求和信息內容與格式,不僅支持正向順次遞進的流程,也包括應付各種突發情況的流程預案。從上述論述可以明顯看出其中的重點:規范,包括流程規范、信息規范、操作規范。業務流程管理自動化涉及到對現有流程的梳理,應秉持如下思路:

一是避免陷入“存在的就是合理的”的陷阱。應按照未來應用場景對目前的功能進行分析和判斷,一切以按需為驅動,重構優化當前的流程。

二是避免簡單的將現有流程轉變為計算機流程。這方面應重點考慮基于系統的運行與基于手工的運行的差別,也就是如何發揮數字化技術的優勢,尤其一些新技術的運用,對現有手工流程其實是有很大改變的。

(2)軟硬一體化融合

傳統的mes是靠“人”作為底層支撐實現運行的,比如常見的派工下發后的執行反饋都是有人來完成的。但隨著工業互聯網技術和cps技術的發展,mes呈現出軟硬一體化集成運行的特點,典型的案例場景羅列如下:

mes直接從機床或設備等裝置自動獲取執行反饋狀態;

mes直接向機床或機器人等裝置下發執行程序或執行指令;

mes直接向agv等物流設備或裝置下發執行指令;

mes根據實物的數字標識自動反饋獲取實物狀態;

mes直接從硬件裝置讀取狀態、工藝參數、工件精度等數據,為后續的決策推理提供支持。

(3)決策功能日益突出

隨著大數據等決策分析技術的發展,以及工業互聯網狀態反饋和精準執行控制技術的發展,對在線或離線的決策功能提出了更高的要求,也為決策的執行提供了可用的技術通道。mes不僅是執行過程管理,而是車間運行的指揮控制中樞,不僅是流程推進和數據周轉,而是與業務工藝密不可分的決策中樞。典型的案例場景羅列如下:

aps基于當前任務承擔情況,給出客戶新訂單的精準交貨期評估;

aps面對眾多的生產擾動,給出快速響應評估分析方案并實現調整執行;

根據訂單工件加工過程中前序環節的精度數據,給出后序環節的工藝基準調整分析結果并實現控制執行;

根據訂單工序加工精度反饋分析,經過推理決策分析實現自適應的調整控制執行;

質量問題發生后的及時決策分析并制定改進措施,甚至直接對硬件裝置進行調整;

電子產品“測”后問題的智能分析判斷,輔助“調”人員快速解決

與工藝融合新態勢

對于企業而言,上線建設信息化或數字化系統的期望越來越普遍,也越來越高。尤其是很大比例的企業,當在自主決定實施系統建設的時候,一般都是問題比較嚴重或者已經累積到一定程度。因此,對于企業進行mes建設,一般不僅有管理提升上的期望,也有工藝改進上的期望。

但目前mes建設中關注的重點較多的是管理流程上的打通,包括執行進度管理、數據采集、精益物流等,解決的多是信息流與實物流的有序、協調方面的問題。當然這些問題對于一些企業來說也是非常重要的,但mes不能僅僅是做這些事。對于企業來說,最核心和根本其實還是制造技術本身的問題,即使所開展的流程管理也是為制造業務服務的。雖然從管理角度為制造技術的發揮提供更大的支持,也應該是mes建設的初衷,但在智能制造背景下,mes應該可以有更大的作為。。

mes為數據采集、信息流動、流程協調提供了支持,但不能僅僅是采集的數據入庫、信息流動順暢、業務環節協調這些內容,還應該發揮更大的作用,為制造工藝技術的改進和提升提供支持,也即mes與工藝的融合,主要體現在三個方面:

(1)質量數據與工藝的融合

在產品質量數據采集以后,通過spc可以及時發現異常點或者問題的趨勢,這是mes可以實現的。但產品檢測出的狀態,對該件產品而言,已經是事后狀態了。目前mes傳統的做法是,發現問題之后仍然依靠人來解決,系統只是提供了快速的問題發現支持。但對于mes而言,獲得了所有的制造執行數據,是具備進一步分析改進優化的能力的。

影響產品質量狀態的因素有很多,包括設備自身的狀態、加工操作的工藝參數、原材料毛坯或上道工序的加工狀態等,都可能對本道工序的加工質量產生影響,因此mes不僅僅進行產品質檢數據采集,應該同時采集獲取設備狀態信息、工藝參數信息、毛坯或上道工序信息,通過建立集成的分析模型,對這些數據進行利用,才能在發現問題的基礎上,找到問題的原因。這是mes與工藝融合的典型體現,如果分析模型能夠將工人的經驗融合進去,則該環節可以認為具有一定的智能化特點,從而為智能制造的貫徹落實提供了支持。典型的可開展的場景羅列如下,其核心是面向質量的基于采集數據的建模與分析,也應該是mes持續發力研究、實現和改進的地方,不僅能夠有效推動質量數據與工藝的融合,也是落實智能制造的具體體現:

精細化分析:按照數控程序代碼的執行順序,分析每一條指令代碼下的設備狀態、工藝參數等的變化,實現目前所提出的程序示波器式分析,進一步的可以借助模型進行智能分析與判斷;

智能工序決策:通過建立設備狀態、刀具、產品精度的關聯模型,實現基于磨損與斷裂監測的智能換刀決策和智能加工補償;

智能過程決策:建立面向工藝流程的工序精度狀態鏈條,建立智能的誤差分析模型,實現基于上一步狀態的當前這一步加工工藝參數的自適應調整以保證加工質量。

(2)進度數據與工藝的融合

制造執行進度的監控是mes的核心功能,隨著mes的運行會產生大量的制造執行數據,其中進度數據是其中的基礎數據。目前mes在車間運行的實際情況是,同樣一個工作、同樣的機床、不同的人來做,時間和精度可能都存在較大的不同。其實這里面反映了工人技能水平的差異。有些企業通過對有經驗的工人操作經歷進行分析,建立sop(standard operation process,標準作業操作)機制進行規范,取得了良好的效果。

mes可以在這個過程中發揮更好的作用。通過進度數據的統計分析,從精細化分析的角度,找出彼此的差異并建立與加工工藝參數等數據的關聯模型,基于分析挖掘將一些好的經驗知識進行固化,并從而逐步改進操作工藝的以改善制造執行進度和工藝質量。

(3)設備/單元級狀態參數數據與工藝的融合

現在很多mes都提供了產線級數字雙胞胎的三維展示???,通過結合“虛實同步映射”實現了三維產線運行狀態的完整展示,但目前在實際應用中,更多的是“實->虛”映射,其實“虛->實”的反饋控制尚比較欠缺。從cps角度而言,可以認為只是實現了開環的cps而沒有實現閉環。

但從mes與工藝融合的角度,設備/單元級的cps是能夠實現從狀態數據采集、分析推理決策、閉環控制執行的完整鏈條的,其中的分析推理決策環節,就是體現工藝功底和能力的抓手,這就需要基于狀態參數建立加工工藝的物理仿真模型,進行閉環持續的工藝優化。這種方式下建立的物理仿真模型,也是當前數字孿生的核心。

通過上面的初步分析,可以得出三點基本結論:

(1)mes采集的大量數據,不僅是實現存檔入庫,必須結合工藝才能有效的挖掘出其內在的價值,數據如何為工藝提供決策支撐,是企業智能化提升可以參考的結合點、切入點和發力點。

(2)現在mes廠商團隊的人員大多偏重于計算機、管理等方面的人才,但隨著智能制造的深入進行,工藝人才與知識的缺乏將成為其能否走的更快、走的更遠的決定性制約因素。

(3)企業在進行mes系統搞建設時,應該深入考慮如何與工藝的融合,通過在工藝上的重點分析與建設,從根本上提升制造企業的核心工藝業務能力。

3.總結

智能制造是國家改變發展模式的重要抓手,是制造企業數字化轉型的重要契機。智能制造工業軟件是推動制造企業發展的關鍵支撐,是制造企業貫徹和落實智能制造的核心手段。本文結合智能制造發展的新特點、人在決策回路的新理念以及智能制造新特征,對mes發展內涵的信息流、實物流、信息流的融合,以及業務流程管理自動化、軟硬一體化融合、決策功能日益突出的發展重點方向判斷,聽探索了mes與工藝融合的必要性和發展路徑。

參考文獻

【1】制造強國戰略研究項目組.制造強國戰略研究:智能制造專題卷[m].北京:電子工業出版社,2015.

【2】辛國斌.智能制造探索與實踐:46項試點示范項目匯編[m].北京:電子工業出版社,2016.

【3】國務院發展研究中心課題組.借鑒德國工業4.0推動中國制造業轉型升級[m].北京:機械工業出版社,2018.

【4】王愛民.制造執行系統(mes)實現原理與技術[m].北京:北京理工大學出版社,2014.

作者:王愛民,北京理工大學數字化制造研究所所長,長期從事mes、aps等技術研究、系統開發與實施應用。

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