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智能制造的AI之路

日期:2026-04-14 23:30
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摘要: 1 智能制造系統(tǒng)之殤 企業(yè)信息化建設(shè)三駕馬車(chē):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(jì)過(guò)程,比如產(chǎn)品圖紙、工藝等,MES管理的是制造的過(guò)程,比如生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)作業(yè)等。ERP是從客戶(hù)開(kāi)始,到訂單,到主計(jì)劃,回答的是為什么生產(chǎn);PDM從產(chǎn)品需求開(kāi)始到工藝編寫(xiě),回答的是怎么生產(chǎn),MES是從計(jì)劃到具體加工,回答的是到底是怎么干的。 綜合來(lái)看,ERP、MES與PDM都屬于管理系統(tǒng),MES是制造執(zhí)行系統(tǒng),主要面向的對(duì)象是管理層: 戰(zhàn)略層:戰(zhàn)略層如企業(yè)總經(jīng)...

1  智能制造系統(tǒng)之殤

企業(yè)信息化建設(shè)三駕馬車(chē):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(jì)過(guò)程,比如產(chǎn)品圖紙、工藝等,MES管理的是制造的過(guò)程,比如生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)作業(yè)等。ERP是從客戶(hù)開(kāi)始,到訂單,到主計(jì)劃,回答的是為什么生產(chǎn);PDM從產(chǎn)品需求開(kāi)始到工藝編寫(xiě),回答的是怎么生產(chǎn),MES是從計(jì)劃到具體加工,回答的是到底是怎么干的。

綜合來(lái)看,ERP、MES與PDM都屬于管理系統(tǒng),MES是制造執(zhí)行系統(tǒng),主要面向的對(duì)象是管理層:

戰(zhàn)略層:戰(zhàn)略層如企業(yè)總經(jīng)理、型號(hào)總師等,主要獲知生產(chǎn)的趨勢(shì)性數(shù)據(jù),如生產(chǎn)問(wèn)題發(fā)生率、任務(wù)完成率、額定工時(shí)統(tǒng)計(jì)等等,都屬于分析統(tǒng)計(jì)類(lèi)數(shù)據(jù),簡(jiǎn)稱(chēng)為高階數(shù)據(jù);

管理層:管理層如計(jì)劃員、調(diào)度員等,主要獲知生產(chǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如生產(chǎn)進(jìn)度、現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題等,屬于實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求較高;

如現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題發(fā)起之后,管理層希望**時(shí)間獲知該信息,所以MES的現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題模塊目前會(huì)增加一個(gè)需求:當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)工人/班組長(zhǎng)發(fā)起問(wèn)題之后,問(wèn)題信息以軟安燈(系統(tǒng)報(bào)警)、硬安燈(報(bào)警燈)或者短信的形式**時(shí)間告知相關(guān)負(fù)責(zé)人。

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

綜上執(zhí)行層雖然處于數(shù)據(jù)采集*核心的位置,但對(duì)于他們工作KPI(工時(shí)/件數(shù))等均沒(méi)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(jì)劃員、調(diào)度員、廠長(zhǎng)的核心痛點(diǎn),但是MES能不能用起來(lái),或者用的舒適度,主要靠執(zhí)行層來(lái)表現(xiàn)的。

管理層希望看到更多更全mian的信息,輔助工廠決策,但是管理層所有的信息都來(lái)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(lái)源有:機(jī)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(lái)分析,執(zhí)行層數(shù)據(jù)基本來(lái)源于手工錄入。所以上線MES之后執(zhí)行層首先面對(duì)的是工作方式的更改,需要學(xué)習(xí)MES系統(tǒng)操作;接下來(lái)是由于管理對(duì)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(fèi)時(shí)間,造成本職工作未按時(shí)完成;

2.沒(méi)有減少工作量,反而因?yàn)橐浫霐?shù)據(jù)降低了效率;

以上原因*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(shí)施是一種手段,但并不能解決根本問(wèn)題。

造成了一個(gè)智能制造之殤:管理層需要更多更全mian的數(shù)據(jù),執(zhí)行層希望更具備效率更簡(jiǎn)單舒適的工作工具。如何輕松簡(jiǎn)潔的獲取數(shù)據(jù),再將數(shù)據(jù)串聯(lián)起來(lái),打破信息孤島,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)融合是目前智能制造的重中之重。

2  智能制造的解救之鑰

由現(xiàn)場(chǎng)工人倒逼式的實(shí)施方式是*優(yōu)的解救方案,但是“自?huà)唛T(mén)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bian魁首,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(diǎn)應(yīng)用(如本來(lái)一直需要手抄紙質(zhì)數(shù)據(jù),通過(guò)軟件自動(dòng)解讀,我們稱(chēng)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(guó)防建設(shè)是一樣的,實(shí)屬難為人之舉。
其實(shí)在我國(guó)工廠的很多車(chē)間里,各個(gè)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(shí)現(xiàn)了連通。再牛一點(diǎn)的公司里,整個(gè)工廠已經(jīng)通過(guò)制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)連通起來(lái),而業(yè)務(wù)部門(mén)全部通過(guò)ERP連通起來(lái)了。

但ERP和MES其實(shí)并沒(méi)有連起來(lái)!所以當(dāng)ERP給MES下達(dá)生產(chǎn)計(jì)劃指令后,MES在生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生了與計(jì)劃偏差的事項(xiàng)(比如設(shè)備壞了,原料不合格等等),MES會(huì)根據(jù)車(chē)間的實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。但是ERP是不知道的!所以它會(huì)繼續(xù)按照原本的計(jì)劃執(zhí)行訂單,時(shí)間久了,財(cái)務(wù)系統(tǒng)和工廠的實(shí)際情況就會(huì)出現(xiàn)非常大的偏差。

沒(méi)連起來(lái)的原因:首先是ERP和MES的開(kāi)發(fā)公司通常是兩撥人,搞財(cái)務(wù)的和搞生產(chǎn)的合作,不但互相不懂對(duì)方的職業(yè)術(shù)語(yǔ),雞同鴨講,而且互相看不上對(duì)方。另外,業(yè)務(wù)部門(mén)和生產(chǎn)部門(mén)在公司里通常是分開(kāi)運(yùn)營(yíng),各自的領(lǐng)導(dǎo)有各自喜歡的供應(yīng)商。當(dāng)然這個(gè)問(wèn)題工廠車(chē)間通常會(huì)定期把MES的調(diào)整項(xiàng)做成一個(gè)表,交給業(yè)務(wù)部門(mén),然后由業(yè)務(wù)部門(mén)手動(dòng)在ERP中調(diào)整過(guò)來(lái)。

ERP和MES的問(wèn)題只是工廠內(nèi)系統(tǒng)斷層的一個(gè)問(wèn)題縮影,事實(shí)上工廠里還有非常多的其他系統(tǒng),設(shè)計(jì)、制造、采購(gòu)等,這些系統(tǒng)都是一個(gè)個(gè)信息孤島,互相都不知道對(duì)方在干啥,到哪一步了。只有等到問(wèn)題出現(xiàn)了,再一個(gè)個(gè)改。當(dāng)然,這種事也不是**天存在的,因?yàn)樵诠I(yè)時(shí)代,產(chǎn)品的生命周期很長(zhǎng),有些產(chǎn)品一個(gè)型號(hào)可以賣(mài)二三十年,這樣一兩年的研發(fā)上線時(shí)間也就顯得不那么長(zhǎng)了,其余的問(wèn)題,靠著人工溝通,雖然有錯(cuò),倒也都相安無(wú)事。但是現(xiàn)在產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展帶來(lái)了新的變化。

全球性的產(chǎn)能過(guò)剩,導(dǎo)致企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,以往一款產(chǎn)品賣(mài)三十年的做法已經(jīng)不行了,你跑不快,有的是快的。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),撼動(dòng)了工業(yè)時(shí)代的一大基礎(chǔ),信息不對(duì)稱(chēng)。工業(yè)時(shí)代里,因?yàn)樯a(chǎn)廠家無(wú)法低成本的了解每一個(gè)客戶(hù)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(wú)法知道你的腳多大的,所以只能測(cè)量很多人的腳之后,把*集中的尺碼分成40號(hào),41號(hào),42號(hào)等,但是如果你的腳偏肥或偏瘦,對(duì)不起,概不伺候。互聯(lián)網(wǎng)改變了這個(gè)局面,人與人,人與廠商,可以低成本的實(shí)現(xiàn)連接,從而讓每個(gè)人的個(gè)性需求被放大,人們?cè)絹?lái)越喜歡個(gè)性化的東西。但是個(gè)性化的東西需求量沒(méi)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(guò)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(huì)*不愛(ài)做的事,就是快速、小批量、定制化的生產(chǎn)。

所以這個(gè)時(shí)候*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(shí)現(xiàn)連通。這個(gè)時(shí)候,就從完全的自動(dòng)化和部分的信息化,進(jìn)入了完全的自動(dòng)化和完全的信息化,也就是工業(yè)3.0大圓滿(mǎn)階段。本階段不需要將某個(gè)單點(diǎn)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?yàn)榻鉀Q單點(diǎn)數(shù)據(jù)采集問(wèn)題應(yīng)該屬于AI范疇。

3  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(dòng)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(shí)別、噪聲獲取等等,所以在AI當(dāng)中對(duì)于智能制造幫助*大的是極速獲取數(shù)據(jù)的能力,都是單點(diǎn)的應(yīng)用,減輕人為錄入的工作負(fù)擔(dān)。

所以工業(yè)的AI之旅注定達(dá)到的目的是:*大限度的獲取非隱私數(shù)據(jù),極多數(shù)的單點(diǎn)工具,讓工人只做本職工作的事情,不再因?yàn)楣芾硇枨蠖鲆恍o(wú)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(diǎn)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(qiáng)大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,大數(shù)據(jù)處理則需要應(yīng)運(yùn)而生;下圖是大數(shù)據(jù)處理流程。

工業(yè)的AI之旅會(huì)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(lái)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(chǔ)存則會(huì)是*大的挑戰(zhàn)。

之前普通的報(bào)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(shí)間與車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)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(huì)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(chē)間發(fā)生問(wèn)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(huì)展示驚人的發(fā)現(xiàn))。

有種說(shuō)法是未來(lái)是軟件的世界,其實(shí)更多的應(yīng)該是未來(lái)是算法的世界,因?yàn)锳I輔助采集更多的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)處理幫助儲(chǔ)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*重要的。

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