取消
搜索历史
热搜词
原创
活动
产业创新
转型理念
ENI专访
当前位置:首页 >文章发布 > 正文
面向CPS的制造执行系统六维管控
来源:新工业网  : 赵宏军 杨松 2023-03-06 17:07:44
本文旨在讨论CPS环境下的MES系统应具备的基本功能和设计思路,由于篇幅限制,本文首先提出面向CPS的MES的整体架构,并就其中的六维业务中的工艺执行、计划排程部分进行探讨。

近年国内生产企业对MES系统的广泛应用,随着应用的深入发现MES系统对于外界状态数据的获取、对数据的实时分析和处理,并根据分析和计算的结果,实现物理的精准执行的要求越来越高,而此正是CPS研究的范畴,所以深入研究面向CPS的MES则变得尤为迫切,在中国制造转型升级的趋势下,面向CPS的MES将成为中国制造业提升制造能力的有力支撑。

本文旨在讨论CPS环境下的MES系统应具备的基本功能和设计思路,由于篇幅限制,本文首先提出面向CPS的MES的整体架构,并就其中的六维业务中的工艺执行、计划排程部分进行探讨。

1 整体架构

生产车间是一种复杂的组织体,其核心功能是计划调度、工艺执行、过程质量、生产物流、设备管理、生产协同等六个业务维度。在六个业务维度的基础上,将云计算大数据物联网人工智能等新技术与生产过程进行有效的融合,以解决生产管理过程中计划多变、设备运行不稳定、产品品质不一致等难题为目标,以减少生产异常发生频度,预测、预防、快速响应生产异常为主线,通过数据自动流动驱动生产过程,实现生产管理、设备管理、过程质量管理等业务的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环管理,降低复杂生产系统的不确定性。

面向CPS的制造执行系统核心功能应包括基础云平台、智能感知与互联平台、业务平台、大数据分析与决策平台、生产指挥平台、系统集成平台六大平台。通过六大平台的结合应用,从计划调度、工艺执行、过程质量、生产物流、设备管理、生产协同六个维度建立状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的业务闭环管理,实现生产协同、知识重用与信息共享,促进企业生产管理能力的螺旋上升。

\

图1 生产信息建模

2 面向CPS的MES的业务关键要素

2.1 车间生产基础信息

面向CPS的MES系统首先需要构建车间生产的基础信息,包括工厂布局、工艺信息、产品信息,其中物料、工艺以及生产资源信息是核心。

物料是MES系统的基本管理对象之一。通过与ERP、PLM系统的集成,MES将实现与ERP、PLM共享物料数据,以保证跨系统物流信息的一致性。

工艺信息包括制造BOM、产品结构、工艺路线、质检标准等,其描述了如何加工出来的,以及在加工过程中所有的约束条件。

生产资源包括设备、人员、工装、工位等,可以由ERP维护并传递到MES系统,也可以在MES系统中进行维护。

在面向CPS的环境中制造执行系统所需的数据应有更为广泛的来源,是包括企业已有的信息系统、物理系统以及相关的设施、设备、传感器、读写器等的综合利用的结果。

2.2 面向CPS的工艺执行

在离散制造业的工艺设计过程中,借助于仿真分析手段使设计的精度得到大幅度提高,并且通过产品的试制、首件检验等方法在一定程度上保证了工艺的有效性。但由于缺少足够的实际数据,从而影响了设计和工艺设计的可靠性和正确性,导致难以对工艺参数进行科学的分析优化。

关键工艺参数的设置直接影响了产品质量的好坏,并且工艺参数之间也存在耦合关系共同影响产品质量,因此,对于工艺参数进行分析并进行工艺参数优化就显得尤为重要。

2.3 面向CPS的计划排产

制造业企业是一个复杂的有机整体,而计划排产则是保证企业能否有机协调运转的核心,企业通过计划排产牵动着产、供、销、库存、物流、财务、人力等一系列业务的正常运转,各业务部门的实际执行情况的反馈,又会驱动计划排产活动的更新响应,企业需通过制定合理的策略与机制,以实现计划的闭环管理。

传统MES系统计划体系大多基于MRP计划原理进行设计,基于后向式计划,由物料需求计划MRP确定生产计划与原材料采购计划,最后再由能力需求计划确认生产能力能否满足需求,其计划过程实际是一种手工闭环,计划编制过程中没有考虑约束条件(能力约束、物料约束等),无法帮助企业决定如何优化安排生产,不能很好地解决当下面临的多目标、多约束条件下生产计划优化排产问题,难以快速对客户需求进行响应、实时同步生产计划、精准保证交货期。

企业实际排产过程面临的是一种多约束求解问题,客户订单数量、客户优先级、成本因素、订单变更、设计变更、设备故障、设备能力、外协能力、原材料供应问题、前序计划执行等都会影响到生产的排产以及优化。企业需要基于某种合理有效的算法,针对自身行业、企业特点,综合考虑各种生产资源要素对生产计划排产的限制,并考虑生产调度与执行的反馈闭环,不断提高生产排程的准确性、及时性与可执行性。

生产模式由传统的大批量生产转换为多品种、小批量的生产模式,进一步加剧了动态排产的复杂型。传统的MES系统大多都还采用静态排产的方式,经过系统排产后,仍需要人工介入,根据现场的实际情况进行认工排产。在面向订单需求不确定的多品种、变批量、定制化生产模式下,企业生产计划排产过程需要能够适应客户订单灵活多变特性,以满足客户交期、控制生产成本、保证产品质量、提高生产效率等为优化目标,基于人员、设备、物料、工具工装等多约束条件并充分考虑约束条件的可伸缩性,自动获取库存与生产执行情况反馈实现计划闭环,最后进行订单投产优化、生产计划与排产。计划排产的可行性和效率决定了企业的生产组织是否有效,合理的计划排产,能够提升企业的生产能力,降低企业库存,提高订单及时交付率,帮助企业获得竞争优势。

3 面向CPS的MES的设计思路

3.1 工艺执行设计思路

面向CPS的工艺执行实现了大数据人工智能等技术在工艺执行过程中的应用,通过生产过程信息采集、模型建立及分析、业务优化决策和业务执行四个循环过程形成管理闭环,通过四个闭环的循环过程实现工艺执行的不断迭代优化。

1)数据采集

对生产过程中的工艺数据进行采集,例如设备的运行参数(例如机加工中刀具的切削参数、电机功率参数等),质量检验数据(外观尺寸、表面形状、理化性质等),车间环境(温度、湿度等)等数据进行采集。

2)数据建模分析

数据建模分析的过程,是经过实时分析环节,利用模型库、算法库,例如田口正交法、灰度关联理论法、机器学习、聚类分析等数据处理分析技术对数据分析,并建立和分析数据之间的关联关系,例如工艺参数和设备运行参数之间、工艺参数与质检数据之间的联系等。

3)工艺优化决策

决策是根据积累数据、对现状的评估和对未来趋势的预测,为了达到明确的目的,在一定的条件约束下,所做的最优决定。对分析的数据进行综合的处理。

在MES系统中获取PLM系统中的工艺信息,包括产品图纸、工艺、作业指导书、工序、工艺的环境要求、工具工装要求等信息,帮助执行生产任务的车间工人获取与生产任务相关的产品文档、工艺规程等技术资料及车间资源信息。根据实时分析得到的数据、以及以现有的工艺方案、工艺规范作为支撑,形成制造工艺优化方案。对信息进行分析和判断,不断的进行迭代,逐步形成工艺知识库,指导企业工艺决策。例如对于数控加工工艺设计以及工艺参数最优问题,详细分析数控加工工艺的设计方案,建立工艺参数优化的数学模型,分析加工工艺过程中的力学约束、运动学约束、加工质量约束、加工效率约束等约束条件,采用遗传算法、关联分析等算法对进给量、主轴转速、切削速度等工艺参数进行优化。

4)业务执行

业务执行是对工艺优化决策的物理实现,对于一些工艺场景,发现质量参数有偏差,可以实时的对工艺参数进行调整,实现工艺参数的自优化,保证产品质量。有些场景,需要有经验的人员有针对性的调整的工艺路线、工艺参数,使得工艺更加合理,实现工艺的改进,进一步提升工艺的有效性和科学性。

通过工艺优化决策的精准执行,然后继续进行生产过程的信息采集,数据的分析、决策,再次得到新的工艺优化方案,进行执行,通过数据的自动流动,实现对工艺进行持续的优化改进。

\

图2 工艺管理

3.2 计划排产设计思路

面向CPS的计划排产实现了大数据人工智能等技术在计划排产过程中的应用,通过生产过程信息采集、模型建立及分析、业务优化决策和业务执行四个循环过程形成管理闭环,通过四个闭环的循环过程实现计划排产的不断迭代优化。

1)生产过程信息采集

企业需要对生产执行过程中的过程信息实时采集,包括对人员信息(可作业人员数量、可作业人员可用工时、各作业人员生产效率等)、物料信息(相关任务物料及替换物料在制数量、物料可用状态、物料位置、物料报废数量等)、设备信息(运行状态、修理情况、保养情况、设备可用时间、设备故障情况、设备稼动率等)、工具工装信息(相关工具工装所属设备、工具工装状态、工具工装损耗情况)、计划执行信息(生产准备执行情况、派工报工信息、报警信息等)等进行数据采集。

2)模型建立及分析

计划的合理编制必须建立在有效切合生产实际的模型基础之上。计划编制之前需要对物料、生产资源、生产工艺过程等过程要素进行模拟仿真,建立生产仿真模型;计划编制过程中,需要对生产执行过程中采集的现场反馈信息进行筛选处理,建立高级计划排产的优化模型。

\

图3 计划排产

生产仿真模型的建立需要对物料数据、生产资源、生产工艺过程等信息进行详细描述。

基本信息包括名称、规格、型号、单位、种类等,其中种类包括产品类、原材料类、自制件类、采购件类、工装类、辅料类、工具类等。

生产资源包括日历班次、人员、工具工装、设备、生产车间、工作中心、生产线等生产资源。

生产线:对于按照生产线流水方式组织生产的生产类型,定义生产线编码、生产线节拍、生产线开线准备时间等基本信息。

生产工位:工位是流水线生产过程管理的最小粒度,计划制定、生产任务派工、生产进度跟踪等均以工位为基本单位;生产工位的属性包括工位编号、所属车间、生产资源配置(人员、工装、设备)、工位控制属性(是否质检、是否完工汇报)、生产节拍(产能)等。

工作中心:对于离散机台式生产组织方式,工作中心是一个生产作业单元,包括机器、人和设备。计划制定、生产任务派工、生产进度跟踪等均以工作中心为基本单位。工作中心的属性包括所属车间、生产资源配置(人员、工装、设备)等。

设备:机加、装配、质检等设备的编码、名称、安装位置、设备功能、设备档案等,关联设备台账,作为设备管理的基本信息。

工装:工装编码,所属设备、工装状态(在库、在用、维护)等,关联工装台账。

人员:车间员工的唯一编码、所属车间、所属班组、人员权限、人员资质等,作为人员管理的基本信息。

日历:企业中的日历可以有企业日历、车间日历、班组日历等不同层次的日历,企业、车间、班组根据自身能力和任务编制各层级日历。

生产工艺过程建模是从产品生产的角度描述产品的结构,在制造BOM里面定义了产品的制造结构,主要包括:产品结构、工艺路线等内容。

产品结构:产成品与各原材料直接的关系、各物料定额等;生产线工位物料清单,描述产成品与生产线上各工位装配零部件直接的关系、各零部件定额等。

工艺路线:描述产品制造过程、加工要求、顺序等的文件,具体包含生产线、生产工位、加工路径、加工方法、加工资源、定额工时等。

计划排产优化模型的建立需要包括约束条件、优化目标和实时反馈等信息。

约束条件:约束条件是计划排产过程中必须进行考虑的各种限制因素,具体包括人员、设备、工具工装、物料等。

优化目标:优化目标是计划排产决策的依据,企业需要根据企业发展战略、生产经营策略,结合企业当前发展阶段、市场环境、运行状况等因素,综合决定计划排产优化目标,企业通常需要考虑的优化目标有生产效率、生产成本、库存成本、交货期、生产质量、设备利用率等。

实时反馈:实时反馈是指需要实时采集人、机、料、任务执行情况等现场生产执行过程信息,计划排产时,需要基于最新的生产执行过程反馈数据。

MES基于所建立的生产仿真模型和计划排产优化模型,根据MRP计划结果,进一步进行车间计划排产,编制按生产线组织生产的车间级生产线日计划和按工作中心组织生产的车间工序作业计划。

3)业务优化决策

MES基于所建立的生产仿真模型和计划排产优化模型,根据MRP计划结果,进一步进行车间计划排产,编制按生产线组织生产的车间级生产线日计划和按工作中心组织生产的车间工序作业计划。

根据计划执行结果,实时采集生产执行过程数据,并与对应计划进行比对,根据计划达成情况,分析对计划造成影响的相关因素,通过大量数据的分析,识别关键影响因素。相关管理人员根据所识别出的结果,分析决策后输出相关处理措施计划,如人员限制因素明显,则决策后可输出对应的人员招聘计划、员工培训计划。

4)业务执行

业务执行是对业务优化决策的物理实现,对于通过采集、分析、决策等过程识别出的问题及输出的相应决策,进行具体的措施执行,相关措施包括需求管理、约束管理、目标管理等过程。需求管理可以通过销售订单管理、预测模型建立等方法进行执行;约束管理可通过员工招聘计划、员工培训计划、设备采购计划、设备维修保养计划、物料配送计划、物流优化等一系列措施进行优化生产过程相关的人、机、料、法、环、测等要素的管理水平,最终实现保证交期、降低成本、提高质量与效率的运营目标。通过采集、分析、决策、执行闭环流程不断进行优化,提高企业计划排产水平。

4 结语

面向CPS的MES系统是制造执行系统的发展方向,是对新一代信息技术的和理论的最新应用和实践的必然产物。通过CPS原理的应用和MES系统的改进,将有效的改善企业的生产运营,实现价值流的有效递增。本文为面向CPS的MES的实现总结业务关键要素和设计思路。

本文在提出的六大平台和六维管理的思路,则从车间管理的主要业务出发,总结了面向CPS的MES的总体架构和主要核心业务,这些将为企业进一步完善和拓展制造执行系统的应用奠定基础。本文由于篇幅所限,仅介绍了面向CPS的MES的工艺执行和生产计划部分,后续将在此基础上介绍生产物流、过程质量、设备管理、生产协同几个维度的关键要素和设计思路。

免责声明:本文系网络转载,版权归原作者所有。本文所用图片、文字如涉及作品版权问题,请联系删除!本文内容为原作者观点,并不代表本网站观点。
编辑:雷生杰
关键词:   MES  人工智能  大数据  物联网  云计算 
活动 直播间  | CIO智行社

分享到微信 ×

打开微信,点击底部的“发现”,
使用“扫一扫”即可将网页分享至朋友圈。