基于MES的工時采集與統計系統的研究與應用

文/代曉麗 江蕓 祁國成 劉英 符云峰

1 引言

現代企業精細化管理對工時管理提出了更高的要求，它要求將產品制造過程進行精細化分解，通過確定各個作業的標準工時，從而得到一系列精細化的工時數據。工時數據是精益制造的一項重要基礎數據，它對合理安排生產、平衡生產能力有重要意義。而基于動態準確的工時數據可量化分析班組/個人任務負荷程度；為制定生產計劃、合理安排任務提供依據；為生產作業提效提供基礎數據支撐；通過動態統計工時數據，可建立班組及個人公開公平的激勵平臺；同時，還可為企業核算成本提供依據。

工時管理在國外制造企業的應用十分普及，每個制造企業都采用適用于本企業的標準工時進行內部管理。目前國內的私企因批量生產且品種單一，工時管理的應用也非常普遍。但是國企中特別是大型裝備生產企業仍采用粗放的工時管理模式，其中軍工行業內微組裝及SMT產線的裝配工時多為產品預估工時，主要通過統計元器件數量估算出產品裝配工時。而由于小批量、多品種的生產模式，以及產品組裝制造過程中設備操作及手工作業柔性結合的生產過程，導致目前的工時數據與實際裝配耗用的工時存在較大差異。因此無法對生產任務進行精細化管理，計劃人員只能給組裝產線下達粗放型的任務進度要求，具體的進度情況依賴計劃人員通過會議、電話等方式進行溝通及跟蹤，人員溝通成本高，并且容易造成任務進度偏差較大，無法準確預計任務完成時間。

隨著軍工行業精益制造與精細化管理的逐漸深入，需要通過結合MES（manufacturingexecution system）制造執行系統與產品CAPP（computer aided process planning）計算機輔助工藝設計，細化生產流程中的工序和工步工時，并建立適應小批量、多品種，設備操作及手工作業柔性結合的生產模式下動態準確的工時采集與統計系統。

表1：工序顆粒度

2 建立標準工時采集和統計體系

軍工行業中SMT（surface mounting technology）表面貼裝產線裝配PCBA(printed circuit board assembly)印制板組件屬于小批量、多品種的生產模式，裝配涉及上萬種物資代碼的元器件，單件PCBA元器件數量高達2000只，組件裝配過程包含20個工序，設備和手工操作柔性結合。僅依靠傳統的人工統計工時方式不僅耗時長，且難以統計工序、工步級的精確工時數據，當前建立PCBA標準工時采集和統計體系基礎薄弱，必須解決兩個方面的問題：一是精細化分解各工序的工作內容，二是測算各工作內容對應的標準作業時間。

2.1 精細化分解工序顆粒度

將PCBA裝配生產流程中的CAPP工序，依據作業復雜度和所需時間不同提取各工序共性的工作內容，逐一分解量化為具體的工序顆粒度。顆粒度分解要素如圖1所示。

例如，貼裝-手貼工序共性的工作內容為表貼各種型號的元器件，元器件在此工序的固有屬性為物料類屬性，它代表顆粒度可與物料的物資代碼建立對應關系。不同封裝方式的元器件貼裝難度不同，耗費時間不同。針對同種封裝方式但不同尺寸、引腳數、引腳間隙的元器件，采用秒表測時法，測量貼裝耗費的時間，將時間差距在±5%之內的元器件定為同一顆粒度，以此逐一分解。

圖1：顆粒度分解要素

在貼裝-手貼工序，以表貼電阻為例，它的顆粒度按照貼放作業時間的不同分解為4種工序顆粒度（電阻0402、0603&0805、3216&6332、電阻網絡），如表1所示。

最終將PCBA裝配過程的20個工序分解為330個顆粒度，具體分布如表2所示。將所有顆粒度建立顆粒度編碼，每一個顆粒度都有一個唯一的編碼，編碼以阿拉伯數字的形式體現。同時編制自動生成工序顆粒度代碼的程序，新增工序顆粒度時便可自動生成新的唯一編碼，以減少勞動強度，提高顆粒度錄入效率和準確率。

2.2 測量工序顆粒度的標準作業時間

采用秒表測時法，選擇工作3-5年，操作水平中等偏上的操作者作為被測對象。采用密集性抽樣的方式，選擇涵蓋各種復雜度的產品多次測量，測量時間包含準備與結束時間，作業時間，作業寬放時間，測量時間既考慮了實際操作也涵蓋了知識經驗對標準作業時間的影響。剔除異常值后，取測量平均值作為各顆粒度的標準作業時間。結合表二分解的工序顆粒度，建立顆粒度工時數據庫，如圖2，將各顆粒度的標準作業時間與顆粒度代碼匹配。

2.3 建立產品工時數據庫

表2：工序顆粒度分布表

在PCB MES系統中開發“產品工作內容錄入平臺”，將各編號的產品按照CAPP工序，逐個錄入各工序裝配對應的顆粒度內容。將固有屬性為物料類的顆粒度匹配顆粒度代碼，當前工序所用物料的物資代碼一旦匹配了顆粒度代碼，系統的記憶功能將自動存儲該物料的顆粒度屬性，在后續錄入使用此物料的其它產品的裝配顆粒度內容時，系統將自動帶入顆粒度屬性，不需再次匹配錄入。各工序工時數據的錄入包含三部分工作，如圖3所示。

2.3.1 提取工序物料

從工時錄入平臺右上側的MBOM（manufacturing bill of materials）制造物料清單中快速提取當前工序需要的物料。

2.3.2 物料匹配顆粒度代碼

將部分無顆粒度代碼的物料匹配錄入顆粒度代碼。由于PCBA裝配共涉及物料上萬種，一次性匹配錄入各工序物料的顆粒度代碼工作量較大，我們采取按產品逐個錄入，循序漸進的豐富物料顆粒度代碼庫；

2.3.3 提取操作類顆粒度

從工時錄入平臺右下側快速提取此工序需進行的操作類工作內容。

2.4 工時統計與迭代

各工序裝配完工后，操作人員在“申報平臺”選擇對應工序申報完工，后臺即可自動讀取當前工序錄入的所有顆粒度代碼，每個顆粒度代碼對應單位標準作業時間H1,H2,H3,…,Hn，n個顆粒度代碼，N1,N2,N3,…,Nn代表當前工序各顆粒度的統計數量，因此工序的工時定額T如下：

將工時定額進行歸一化，定義

可得到：

其中，λi是顆粒度工時系數。

為提高工時基礎數據的準確性及工時系統的指導價值，需對各顆粒度的標準作業時間Hi進行迭代。

迭代過程模型如圖4所示。

每日統計個人報工的工時定額，結合日實做工時進行迭代，Ni是產品各顆粒度固定的統計數量，λi是每次迭代完成后各顆粒度單位標準作業時間與H1的比值，單次迭代時固定不變。因此每日只針對H1進行迭代，通過Hi=λiH1即可得到個人每日報工涉及顆粒度的H2至Hn的標準作業時間。而每日完工產品涉及的顆粒度不同，多次迭代后，λi也變相進行迭代。

圖2：顆粒度工時數據庫

圖3：產品工序工時錄入平臺

圖4：工時基礎數據迭代過程模型

3 開發基于MES的工時信息系統

工時信息系統是在PCB MES的基礎上自主開發的，該系統采用c#編寫，基于.NET框架，以SQL數據庫為支撐，作為子模塊嵌入PCB MES,從屬于ERP（enterprise resource planning）企業資源計劃系統，它讀取ERP下發的任務數據、CAPP工序數據及MBOM，上傳各工序報工銷賬數據至ERP。此系統界面操作簡單人性化易于推廣應用，工時錄入、采集和統計分為多個子模塊，各子模塊面向用戶進行分級授權，保證了系統穩定安全可靠運行，很好的滿足了工時管理的需要，目前該系統已經成功應用于微組裝和SMT產線。

4 工時管理的應用

經過半年的迭代后，為驗證工時數據的有效性，隨機抽取產品A的工時定額數據，將各工序的工時定額求和：

而通過實際測量該產品的制造時間為8.48小時，該工時統計方法得到的工時定額數據與實際制造消耗的時間基本一致，證明了該方法是有效準確的。

5 結論

本文成功實現了一種基于制造執行系統的工時采集和統計技術。通過精細化分解工序的標準顆粒度，測算各顆粒度的標準作業時間，建立產品工時快速錄入采集平臺，實現了工時的動態采集和統計，通過持續迭代提高工時數據的準確性及工時信息系統的指導價值。該技術已成功應用于微組裝和SMT產線的績效管理和計劃管理中，充分調動了全員的工作積極性，促進人員、設備的優化配置，產出率提升顯著，有效提升了企業的綜合管理水平。