基于智能工廠MES關鍵技術研究

黃俊俊

摘要：本文探討了MES在智能工廠整體架構實現中的作用、特點，并對所涉及到的關鍵技術進行研究。

關鍵詞：智能工廠；MES；關鍵技術

中圖分類號：TP278 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）05-0122-01

“中國制造2025”提出，要在未來的10年時間內，著力發展以智能研發、智能制造、智能管理和智能服務為核心的智能化工廠。智能化工廠的落實，首先需要從制造執行系統入手，對企業的制造過程進行功能化集成和優化，實現與制造相關的多個方面的協同。隨著信息技術的不斷發展，制造企業的數字化信息管理水平和加工能力獲得了極大提升，智能工廠作為一種新的模式和理念已經成為未來制造的重點發展方向。

1 智能工廠的內涵及整體架構

智能工廠的本質，是在制造行業實現信息化和自動化技術的高度集成，從智能制造的整個規劃-建造-運行周期內，向制造企業提供更加專業、高效的管理模式，向客戶以及市場提供更加人性化、個性化的產品及服務。在智能工廠運行模式下，所有的訂單、物料、計劃、設備、資源、服務等環節都將以數據形式匯集到統一的管理平臺，這些數據將會被更加科學的管理方式，更加快速、準確地得到分析、傳遞和展示[1]。

智能工廠的實現需要依托車間底層的控制，車間的網絡化管理平臺將采集到的制造詳細信息集中管理保存，并能夠實時跟蹤加工狀態。系統架構自下向上分為五層[2]：

（1）網絡層：實現基于網絡通信技術的企業外部信息處理，由產業鏈不同企業之間通過互聯網共享信息實現協同研發、生產、物流、制造、服務等。（2）企業層：由企業的生產計劃、采購管理、銷售管理、人員管理、財務管理等信息化系統所構成，實現企業生產的整體管控。（3）管理層：由控制車間/工廠進行生產的系統所構成，主要包括制造執行系統（MES），及產品生命周期管理軟件等。（4）控制層：包括可編程邏輯控制器、數據采集與監視控制系統、分布式控制系統（DCS）等。（5）設備層：包括傳感器、儀器儀表等感知和執行單元，在工廠的設備層，雙向的互聯通信平臺及DNC數控車床系統將結合條碼識別、射頻技術、觸摸屏技術等實現具體生產工位的數字化操作。

2 MES系統的功能及特點

（1）在生產過程控制方面：MES管理生產訂單的整個流程，并能夠對生產中出現的突發事件做到預防、監控和處理，自動糾正錯誤加工信息，保證產品的質量和進度要求。（2）在任務派工及人力資源方面：MES與ERP系統對接，依據生產計劃以及當前設備的閑忙狀況，能夠完成自動派單，并且制定出最優化的操作安排，這種動態分配的功能大大提高了智能工廠的柔性化。而且通過車間工位狀態的跟蹤，能夠更加精細地實現考勤管理，人員考核，優化調度。（3）在數據分析利用方面：MES可以對生產數據進行詳細的分析和統計，為企業提供各種生產現場資源的實時狀態，不僅可以為生產工序配置相應的工具、設備、物料、文檔等資源，保證各操作按調度要求準備和執行，而且通過對產品編號、批次等信息的記錄保存，對于后期的產品追溯和售后服務提供數據支持。

3 MES關鍵技術

隨著移動互聯網的發展，網絡通信技術、數據庫以及現代電子商務已經普及，這給MES的實現創造了良好的基礎，而作為智能制造重要一環，MES關鍵技術有以下幾個方面[3]。

3.1 MES與其他系統的集成技術

根據智能工廠的整體架構可以看出：MES處于企業的中間層，智能制造的實現離不開MES系統與其他系統集成，通過對信息進行高度整合實現人、機、料的全閉環、全透明協同制造。其他系統包括ERP系統、工藝設計系統以及公司級生產管理系統。技術實現的基本方法是通過建立統一的物料編碼，對生產過程中的零部件及整機產品進行系統化管理，在工藝設計系統和公司級的生產管理系統中通過可靠的接口形式，將工藝的工序信息和公司計劃信息以及生產車間的狀態信息、物料信息等導入到共享數據庫中。當車間調度人員需要查看產品的工序信息時，查詢共享數據庫即可。目前，MES與其他系統的集成技術已經具備應用條件，其技術實現的關鍵在于要保證系統中的信息實時更新，同時也要做好版本控制，以便質量問題的處理及追溯。

3.2 生產計劃智能排產技術

（1）基于全品類產品制造的設計、工藝、工時數據庫。在生產達到高度智能化的階段，公司的產品制造基本擺脫了對人的依賴，而是更多地依賴于歷史數據以及數據處理技術。尤其是標準化產品的制造，傳統的做法是通過人的經驗，來制定下一步的加工計劃。而這種經驗往往并不是可靠和準確的，在加工過程中的突發因素也會影響到加工的進度安排。而智能排產技術通過對大量產品加工的歷史數據做統計，可以最大程度減少人的不確定因素，并給生產預留一部分冗余度，進而保證計劃的按時保質的執行。公司產品種類越單一，產品加工歷史數據越多，車間人員/設備狀態信息越準確則排產計劃執行越可靠。（2）智能化的實時排產數據處理模型。具備了豐富可靠的產品加工的歷史數據信息還無法保證公司的生產計劃智能排產技術，還需要建立科學的排產數據處理模型，如何在突發狀態下提高模型輸出的抗干擾能力，保證數據模型的健壯性，這是實現智能化排產技術的難點。數據處理模型需要綜合考慮到所有產品的進度和生產，以及產品、部件、零件、工序等多級別管理。并且需要結合設備的實際加工能力和維護保養計劃等條件，以綜合產品輸出為目標，根據現場生產實際情況隨時調整計劃。

3.3 產品制造過程數據采集及管理技術

產品制造過程中涉及到大量的工況參數和產品加工數據信息，這些信息是MES智能排產技術以及與其他系統集成的關鍵，其數據是否準確及時，直接影響到整個系統的性能。產品制造過程數據采集技術主要依靠設備層各種數控設備（數控機床等）以及傳感器（如光感、溫濕度傳感器）等檢測裝置， 對車間信息進行實時采集。底層數據的管理主要依靠MES相應的數據處理模塊。如采集到的機床故障信息輸送到后臺中央處理單元后，將會有固定的故障處理程序進行處理，進而做出下一步的指令和判斷。

3.4 MES資源信息集成管理平臺構建技術

MES資源信息集成管理平臺主要的工作是構建出多視圖、多層次、可擴展以及制造資源全生命周期的模型，包括ERP在采購、制造、庫存、使用以及維護、報廢等過程中制造資源的信息；構建公司級的核心制造資源庫，研究制造資源的語義模式及制造資源不同數據模式間的映射機制，采用基于視圖以及中間文件的方式集成公司制造資源的信息，在邏輯上集成制造資源的各應用視圖以及業務視圖。

4 結語

MES系統作為智能工廠整體架構中面向執行層的實時信息系統，是實現智能制造的關鍵。MES系統實現離不開對工藝設計系統、ERP系統等外部系統的集成、對車間生產計劃作業的智能化調度管理以及對設備層數據的準確采集和管理，相信隨著技術的不斷進步，智能工廠終將會在制造行業普及開來，造福更多的人。

參考文獻

[1]羅鳳，石宇強.智能工廠MES關鍵技術研究[J].制造業自動化，2017，（4）：45-49.

[2]羅鳳.智能工廠MES關鍵技術研究[D].西南科技大學，2017.

[3]王駿，饒成明，陳高俊，董梅艷.基于可重構MES的智能車間工作流管理方法研究[J].制造業自動化，2014，（12）：12-16.