数字化 ≠ 智能化
现如今,凭借着智能制造的风口,许多生产厂家现已上线或正处于准备上线制造执行MES系统。
市场上的绝大多数MES包括了原材料入库、生产制造排程、生产制造执行、质量检验、设备维护、仓储管理等基本功能。在这类MES的实施流程中,一个至关重要的构成部分便是数字看板。但看板是不是获得了生产过程中所有的有价值的信息,这类信息的呈现方法是不是简单明了,都需要打上一个问号。
一般的结论是,看板仅仅只是对生产过程中的一部分宏观数据完成了的呈现,MES的实施也仅仅只是让生产制造订单到产品交付的中的每个阶段生成数字化的记录。
可以说,这种的MES提供的仅仅只是是数字化,与真实的智能化还天差地别。在这种的MES的管理下,工厂的运营效率宛如抓在手上的沙子,看着它慢慢地流失,却又无能为力。
工业物联网
信息缺失、监管滞后、决策错误、执行偏移,导致了工厂中林林总总的问题。而归根到底都朝着一个主要原因——数据。更具体化的说,是数据的质量和获得能力。
现如今的制造业面临着更快的生产制造和交付周期、单次更小的批量和更丰富的定制化,对工业数据的采集、储存、清洁、汇聚和处理指出了更高的挑战,而工业互联网的价值恰好是协助解决这一个核心的问题。
工业互联网给了工厂一双慧眼,让大量、即时、高频率的数据收集变成了可能,借此将生产过程中许多 本来被掩藏起来的微观信息,例如即时的人员、原材料库存量状况、设备状态等挖掘出来,让其清楚地呈现,变得彻底透明可视。
人工智能
人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色,因为它的独特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高品质数据,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。