人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色,因为它的优势就在于能够按照对海量数据的学习生成知识。
人工智能运用工业物联网收集的大量品质数据,对按照生产制造的问题建立的模型完成训练生成知识,再将其作用到实际的生产制造场景中,支持决策,协助改善生产过程。这让此文刚开始提到的几个的问题得到解决。
运用人工智能完成质量控制,就可以将事后检测转化为即时检测,让问题在及时被发现,不传导到下游,防止了后续返工导致的极大浪费。
运用人工智能完成设备资产管理,按照实时监测设备的各种状态,保证 设备稳定运作。在及时做出风险预警,并提供预测性设备维护建议。
工业物联网和人工智能的加盟,为MES执行之“手”增加了“慧眼”和“大脑”。这种三位一体的MES,才能够真实成就智能化生产制造。
虽然市场上MES厂商很多,但是专门从事MES实施服务的公司很少,一些国外主流MES厂商的实施服务合作伙伴也不多,规模不算很大,这与ERP市场的情况大相径庭。绝大多数MES厂商都或多或少有一些自己开发的MES软件功能,跟随着客户的需求,摸着石头过河,而不是站在巨人的肩膀上,从事咨询与实施服务,进行客户化开发。不同背景的MES厂商强项各不相同,大部分厂商的MES软件功能只是MES标准定义的子集。MES其实没有什么排名,选择MES重要的是适合企业,是因地制宜。我们需要的是找到一家产品成熟度、稳定性、公司规模和实力较强的供应商,当然项目经理也很重要,这样才能保证项目成功。而并非去盲目追求所谓的“排名”。
标准被收集的数据信息:生产线上的数据信息多得数也数不尽,不过大部分全是针对用户而言是价值较低的数据信息,真正可以用的仅有一小部分。要想获得有用的数据信息,那么数据信息的规范性是非常重要的。仅有数据信息标准了,我们才能够更有效,更准地通过MES系统内固定的算法思维、数学模型抓取出我们想要的数据信息。要想使被收集的数据信息规范化,这就必须 我们在实施MES系统之前就需要做好已经有生产线中数据资料的整理和改进。比如说,工序级BOM表的建立,健全整体的编码管理体系,数据信息形式的标准等等。
设备管理
设备管理是一套对生产设备、运行监控、故障诊断、维修维护、运行统计等进行管理的模块。该模块需要和设备联网系统集成,一起完成该功能。
数据收集
数据收集是MES的重要模块之一。通过配置要收集的参数,设置要收集的频率,收集生产过程中产生的各种数据和设备状态信息等。并且与所生产物料的工艺参数设定的偏差进行比对。超出偏差范围,即报警(显示在异常报警看板上)。
以上信息由专业从事数据采集软件的英博特智能于2024/5/7 8:19:17发布
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