传统制造业和工业如何和大数据进行结合

目录

前言

PLM系统是什么

什么是PDM系统

1.产业研发数据

什么是MES系统

        MES有什么用?

2.产品生产数据

总结

工业领域数据,还大有可为



前言

现如今是互联网时代那么像传统制造业和传统的工业,和互联网结合将会是未来的一个重要的突破口,这场疫情对传统制造业以及工业带了了巨大的冲击,那么未来,我个人认为利用大数据来去和传统制造业和工业结合才是能翻身的机会!

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 如果你没有真正的去实施过一个企业的信息化项目(特别是MES系统),你可能对工业大数据这种东西还是很难有真正意义上的理解。但是一旦能够进入这个领域 你就会发现,会发现这是一个“宝库”对于未来智能制造发展而言,工业大数据的采集,存储和引用是一个最佳模式的制造业捷径这里摘抄之前一个老师的原话,下面是我对制造业和工业结合大数据的一些个人见解

文章开始前我先给大家介绍一下PLM系统和PDM系统

PLM系统是什么

PLM系统是什么
PLM(Product Lifecycle Management,产品生命周期管理),是继CAD/CAM之后发展起来的新一代产品创新和协同管理解决方案,针对性解决从产品概念的提出到产品退出市场这一过程中对产品信息的管理。

PLM系统帮助企业建立统一的产品研发设计、工艺协同及研发项目管控平台,提高研发效率,提升产品质量。在此基础上,逐渐进行业务扩展,实现跨前期规划、研发设计生产制造、维护维修的产品全生命周期管理。

PLM系统主要应用于制造业,尤其是产品结构复杂、设计周期长、设计工作量大、按订单设计的企业。对于企业提高研发效率,实现研发过程的协同工作,缩短产品开发周期,降低产品成本起到了重要作用。
PLM解决了什么问题
一、产品的设计数据主要依靠人工管理

大部分企业的产品设计采用AutoCAD、Solidworks等设计软件,完成了甩图板工程,但产品的设计数据完全依靠人工管理。产品数据在各业务部门之间的手动更改,使得技术资料的准确性和一致性难以保障。由于没有产品数据的集成管理,一方面,技术文件检索复杂;另一方面,浏览、编辑操作无记录,不能有效防止技术泄密。

另外,设计与工艺部门之间信息沟通不畅,导致目前图纸中的借用件较多,零部件通用化程度不够,不利于企业整体技术进步和降低生产成本。无法为ERP系统提供产品BOM清单,不能为ERP提供数据源,使得设计数据转为生产数据需要二次输入。

二、产品设计研发管理上不通畅

管理上的不通畅导致设计成本越来越高,产品越来越复杂,平均售价越来越低,这一切都给企业带来巨大的压力。各种各样的设计难题不断加快的产品生命周期以及复杂的供应链,这一切都给企业在推出产品、开发预算、协同管理和质量目标方面提出了新的挑战,这也是当前竞争环境下摆在企业设计部门和产品设计人员面前的急迫课题。

三、研发、工艺相互脱节

产品设计、工艺协同的不通畅导致设计成本越来越高、设计工艺协同周期长、难度大。企业研发与制造如何有机衔接,提升协同效率,这是摆在企业管理层和具体技术人员面前的急迫课题,如何实现设计BOM到工艺BOM的转化,充分重用产品开发数据并管理工艺设计流程和数据,提升工艺编制效率,保证设计、工艺产品结构数据的一致性和自动同步,实现设计工艺一体化,这是企业实现数字化协同设计、提升核心效率的关键环节。

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好现在已经了解了PLM系统接下来介绍一下他的亲戚PDM系统

什么是PDM系统

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什么是PDM系统
PDM是以软件为基础,是一门管理所有与产品相关的信息(包括电子文档、数字化文件、数据库记录等)和所有与产品相关的过程(包括工作流程和更改流程)的技术。

它提供产品全生命周期的信息管理,并可在企业范围内为产品设计和制造建立一个并行化的协作环境。

PDM的基本原理是,在逻辑上将各个CAX信息化孤岛集成起来,利用计算机系统控制整个产品的开发设计过程,通过逐步建立虚拟的产品模型,最终形成完整的产品描述、生产过程描述以及生产过程控制数据。

技术信息系统和管理信息系统的有机集成,构成了支持整个产品形成过程的信息系统,同时也建立了CIMS的技术基础。通过建立虚拟的产品模型,PDM管理系统可以有效、实时、完整的控制从产品规划到产品报废处理的整个产品生命周期中的各种复杂的数字化信息。

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PDM的应用方面
能够满足企业各方面应用需求的PDM产品应当具有九大功能,包括文档管理、工作流和过程管理、产品结构与配置管理、查看和批注、扫描和图像服务、设计检索和零件库、项目管理、电子协作、工具与“集成件”功能。

除此以外,PDM系统不仅要管理产品的设计数据,事实上,从市场需要、概念设计、工程设计、数字仿真、生产准备、加工制造、销售发货、维修服务等阶段产品数据均需要管理,并与ERP等生产经营管理系统紧密集成,为企业的生产计划、车间控制、材料采购、财务核算等管理活动提供完整的技术数据基础。

在了解完这两个系统之后相信大家对这种制造业和工业的系统有了一定的认知,接下来进入正题

1.产业研发数据

通常如果要打造一个智能制造企业的话,会引入一个针对产品研发的信息化系统PLM系统,全称为产品生命周期管理系统,上面已经解释了PLM系统

 当然PLM系统并不仅仅是针对产品研发的,他是继承了产品研发,产品生产,产品维护与管理等多个环境的一个系统,但是其中设计产品研发PDM系统是其主要功能部分,

关于PDM系统(产品数据管理系统)的定义,我这里也相信介绍一下,但是这里主要说的是可以通过这个系统将公司的产品从设计到生产全部“数据化处理”

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例如你的产品图纸的数据化,产品工艺流程的数据化,产品BOM的数据化处理,而这样做的唯一目的就是实现这些数据与企业其它信息化系统的交互使用,例如产品的BOM表数据可以提供给ERP系统来统计产品的生产成本,同时也可以根据BOM表数据来对接订单和仓库系统后直接生产企业的生立计划表。

例如图纸和工艺流程的数据可以推送给MES系统(生产执行系统) 来指导产品的整个生产过程,并快速的统计生产过程中的成本,质量和周期等经营要素。

产品数据还可以通过分类与梳理辅助企业产品的模块化和功能话设计,借以缩短新产品的开发周期,提高产品的研发成功率,节约研发成本等等。

同时,产品研发数据还可以让你实现最低成本的产品复制能力,如果你所在的企业因为产能的扩张需要异地再建工厂,那这些产品研发数据可以通过实时同步共享给新工厂使用,简直可以实现零成本的产品复制

当然在这里也非常需要注意一个事情,那就是数据安全问题,虽然通过这样的信息化管理后的工业数据对于企业来说非常有用和好用,但是如果不注重数据安全的话,对于克争对手而言,这也是一个非常"好用”的数据,"零成本〞的复制

所以在工业数据°的使用上,国家应该更注重对工业数据的知识产权进行保护,甚至是立法来规避工业数据被非法盗用的问题,我个人觉得这是当前需要急需去解决的问题。

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什么是MES系统

MES制造执行系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。

MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态。目的是解决工厂生产过程的黑匣子问题,实现生产过程的可视化、可控化。

MES系统由车间资源管理、生产任务管理、车间计划与排产管理、生产过程管理、质量过程管理、物料跟踪管理、车间监控管理和统计分析等功能模块组成,涵盖了制造现场管理等方面。MES是一个可自定义的制造管理系统,不同企业的工艺流程和管理需求可以通过现场定义实现。

MES有什么用?

1、MES系统车间资源管理

车间资源是车间制造生产的基础,也是MES系统运行的基础。车间资源管理主要对车间人员、设备、工装、物料和工时等进行管理,保证生产正常进行,并提供资源使用情况的历史记录和实时状态信息。

2、MES系统库存管理

库房管理针对车间内的所有库存物资进行管理。车间内物资有自制件、外协件、外购件、刀具、工装和周转原材料等。其功能包括:通过库存管理实现库房存贮物资检索,查询当前库存情况及历史记录;提供库存盘点与库房调拨功能,对于原材料、刀具和工装等库存量不足时,设置告警;提供库房零部件的出入库操作,包括刀具/工装的借入、归还、报修和报废等操作。

3、MES系统生产过程管理

生产过程管理实现生产过程的闭环可视化控制,以减少等待时间、库存和过量生产等浪费。生产过程中采用条码、触摸屏和机床数据采集等多种方式实时跟踪计划生产进度。生产过程管理旨在控制生产,实施并执行生产调度,追踪车间里工作和工件的状态,对于当前没有能力加工的工序可以外协处理。实现工序派工、工序外协和齐套等管理功能,可通过看板实时显示车间现场信息以及任务进展信息等。

4、MES系统生产任务管理

生产任务管理包括生产任务接收与管理、任务进度展示和任务查询等功能。提供所有项目信息,查询指定项目,并展示项目的全部生产周期及完成情况。提供生产进度展示,以日、周和月等展示本日、本周和本月的任务,并以颜色区分任务所处阶段,对项目任务实施跟踪。

5、MES系统车间计划与排产管理

生产计划是车间生产管理的重点和难点。提高计划员排产效率和生产计划准确性是优化生产流程以及改进生产管理水平的重要手段。

车间接收主生产计划,根据当前的生产状况(能力、生产准备和在制任务等),生产准备条件(图纸、工装和材料等),以及项目的优先级别及计划完成时间等要求,合理制订生产加工计划,监督生产进度和执行状态。

高级排产工具(APS)结合车间资源实时负荷情况和现有计划执行进度,能力平衡后形成优化的详细排产计划。其充分考虑到每台设备的加工能力,并根据现场实际情况随时调整。在完成自动排产后,进行计划评估与人工调整。在小批量、多品种和多工序的生产环境中,利用高级排产工具可以迅速应对紧急插单的复杂情况。

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6、MES系统物料跟踪管理

通过条码技术对生产过程中的物流进行管理和追踪。物料在生产过程中,通过条码扫描跟踪物料在线状态,监控物料流转过程,保证物料在车间生产过程中快速高效流转,并可随时查询。

7、MES系统质量过程管理

生产制造过程的工序检验与产品质量管理,能够实现对工序检验与产品质量过程追溯,对不合格品以及整改过程进行严格控制。其功能包括:实现生产过程关键要素的全面记录以及完备的质量追溯,准确统计产品的合格率和不合格率,为质量改进提供量化指标。根据产品质量分析结果,对出厂产品进行预防性维护。

8、MES系统生产监控管理

生产监控实现从生产计划进度和设备运转情况等多维度对生产过程进行监控,实现对车间报警信息的管理,包括设备故障、人员缺勤、质量及其他原因的报警信息,及时发现问题、汇报问题并处理问题,从而保证生产过程顺利进行并受控。结合分布式数字控制DNC系统、MDC系统进行设备联网和数据采集。实现设备监控,提高瓶颈设备利用率。

9、MES系统统计分析

能够对生产过程中产生的数据进行统计查询,分析后形成报表,为后续工作提供参考数据与决策支持。生产过程中的数据丰富,系统根据需要,定制不同的统计查询功能,包括:产品加工进度查询;车间在制品查询;车间和工位任务查询;产品配套齐套查询;质量统计分析;车间产能(人力和设备)利用率分析;废品率/次品率统计分析等。

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以上是对MES系统的介绍,接下来进入正题

2.产品生产数据

产品的生产过程数据,这个工业数据主要是通过MES系统(即生产执行系统) 来管理,这也是智能制造中“物联网”的最重要的一个环节,如何实现对各种生产过程的工业数据的采集,存储和归类呈现,是每个企业都应该去恩考的问题。

其实虽然在产品生产数据的管理和功能模块上各个企业都有很类似的地方,但是具体的执行却存在很大的差异,这也是很多信息化系统供应商一直以来都无法普及式推广这个信息化系统的原因所在。

几乎每个企业的MES系統都是针对该企业的生产管理模式,产品工艺流程特定,产品物流方式和物联网选择类型而进行的定制化开发系统,如果说这个世界上找不出两片一样的树叶的话,那这个世界也不存在两套完全相同的MES系统

如果我们在做MES系统推行的时候,真的是要将这个系统的各个功能模块,甚至是操作步骤都精确到了每个动作之中,虽然也存在众口难调的一些妥协,但是如何更广泛的让企业员工来接受这种颠覆性的生产模式,是一个很让人头疼的问题。

特别是在生产数据的采集过程中,对于很多流程型企业而言,可能很多数据可以通过传感器或者RFID等技术实现自动采集,但是对于离散型企业而言,很客生产工业数据的采集基本上只能通过人工录入的方式进行,这就奉涉到一个工作量增加的问题。

当然在这里只是顺便提一嘴而己,今天不讲MES系统的研发与推行的问题,主要还是回归到工业数据这个话题上来,在这个环节会奉涉到什么样的工业数据?

基本上再生产执行环节,牵涉到的工业数据如下:产品生产流程与进度的数据,产品质量与处理反馈的数据,产品生产周期与调度的数据,产品加工成本与岗位库存的数据,产品工艺工时的数据等。

而这些数据又有什么用处呢?在这里就举两个例子来说明

首先是产品的生产流程和进度的工业数据,这个工业数据主要是提供给生产计划部门和销售部门使用的,例如生产计划部门可以根据一个产品的生产流程制定详细的生产结合,并评估每个流程节点的生产周期,生产成本等等,以便快速的协调生产计划,合理控制生产周期

而生产进度的工业数据可以让销售部门的销售人员更加对客户的产品形成控制力,同时也可以实时的将这些生产进度数据分享给客户知悉,从而坚定客户对我们的信心,这对于生产订单的实施和后续订单的吸引都有非常大的好处。

再例如产品质量的工业数据,我们可以通过对每个产品,以及产品对应的工艺流程来分门别类的统计与质量相关的合格率,废品率,不合格类型,报废类型等等,通过这些数据来提升企业生产能力,从而提升企业的产品质量和缩短企业的产品生产周期,甚至大幅度的降低企业生产成本。

而如果是传统的制造企业的话,虽然很家企业也在对一些工业数据进行手工采集和制表归类,但是如何更好的去应用就是一个非常大是何题了,甚至根本就从来都没有使用过。

总结

工业领域数据,还大有可为

通过云计算等、loT逐渐成熟,数据采集的成本会大大降低, 加上一些成功的应用场景让企业愿意投入,才会有数据。 逐渐成熟的数据+应用方式,才会催生成熟的应用场景,比如目前已经相对成熟的CNC刀具寿命管理,重大设备的预测性维护等等 当从业人员能力逐渐提升,工业可以吸引更多人才加入的时候,才是真的工业领域数据爆发的时候。

好了今天写的有点多希望对大家有所帮助吧,如果有小伙伴对工业制造业大数据感兴趣可以讨论一下哦,剩下的我明天再更吧!谢谢观看

你可能感兴趣的:(大数据,big,data,数据仓库,制造)