基于大型复合材料制品行业MES的数据分析在生产管理中的应用研究

来源 :中国管理信息化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jybertrand123
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  [摘 要] 大型复合材料制品的生产是典型的离散型生产过程,通过搭建MES来解决生产过程管控中的一些问题,虽然通过搭建MES对生产过程管控取得了一定的成效,但却对生产过程采集到的数据运用不够,没有对其进行深入的分析研究;本文在MES的基础上,对采集到的生产过程数据进行分析研究,并将研究结果用于生产过程的管控和优化,从而提升生产效率。
  [关键词] MES;数据采集;数据分析;大型复合材料制品
  doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 01. 029
  [中图分类号] F270.7 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2018)01- 0070- 05
  0 引 言
  MES(Manufacturing Executive System,制造执行系统)是一款面向生产车间生产过程管控的实时信息系统,弥补了企业计划层和车间操作层之间的断层,实现它们之间的数据传输和共享,增强企业对车间的生产管控能力[1-3]。经过二十多年的发展,MES在流程制造业取得了很好的理论研究成功经验和应用效益,但在离散制造业开发和应用成功的案例很少[4],MES虽然与生产、设备、质量、工艺等结合紧密,但世界上目前却没有一款适用于所有行业的通用产品[5]。MES作为优化生产过程与管理的核心环节,不仅需要采集大量的生产数据,还需要大量的数据分析来支撑生产过程的优化和管理,生产过程中采集到的数据不仅反映了整个生产过程的状态,生产过程中工艺、质量等技术参数和生产关键参数的实时动态变化,还隐藏着大量的生产过程信息,若对其进行深入分析和整理,可从中找出生产过程中隐藏的異常风险点和异常发生规律,这些信息不仅可为生产管理提供科学依据,还可用来预测生产异常发生的可能性和范围[6]。
  大型复合材料制品的生产是典型的离散型制造模式,产品体积大、生产周期长、生产管控难度大,虽然企业引进了MES,对生产过程管理和监控取得了一定的成效,但与MES强大功能对比取得的成效简直是微不足道,究其原因主要是现有MES虽然有报表输出功能,但只对生产过程中采集到的数据做了统计汇总而未对数据真正进行深入分析研究和运用,使得采集到的大量数据无法为生产过程提供预测、决策、预防和优化的依据,白白浪费了大量的数据。因此,本文提出在MES定制开发的基础上,通过多种数据采集技术来采集生产数据,运用Office、Project等工具对采集到的数据进行深入分析,将分析结果用于工艺、质量、设备、生产等过程的优化,找出制约生产效率、影响产品质量等问题,解决信息流通滞后、信息断层等带来的管理瓶颈,从而提高生产效率,加强风险管控,缩短产品成型周期。
  1 整体业务设计方案
  1.1 MES整体业务设计思路
  UniMax MES 是针对中国离散制造业特点推出的新一代MES系统,在标准工厂模型的基础上可根据企业实际情况进行定制化开发,并将适合国内离散型制造企业生产模式和管理思想的特色功能与模块融入其中,采用行业领先的建模技术和全新的模块插件架构,通过计划调度、生产执行、质量控制等,实时传递生产过程数据,从而对生产过程中出现的各种复杂问题进行实时处理,在信息化中起到了核心关键作用。
  根据大型复合材料制品生产过程的实际情况和存在的问题,对MES功能进行了定制化设计开发,其主要设计思路是通过计划层的SAP系统ERP功能,运算出计划订单,通过SAP系统和MES做集成将生产订单传递至MES,MES通过订单发布、物料分解、物料配送、异常管控、质量控制等环节来控制和管理订单、物料、设备、工艺、质量等车间的所有资源,并将控制层的PDA、扫描枪、二维码等与MES集成配套使用,从而提升生产管控能力,具体情况如图1所示。
  1.2 MES业务设计方案及主要模块功能
  不同行业的MES 功能差异很大,本企业通过梳理实际业务流程,将各个模块优化后的业务流程及模块之间的关系在MES中进行固化,使系统与生产现场实际情况高度吻合,打造出基于公司业务特点的生产执行系统,该系统主要包含计划模块、生产执行模块、异常管理模块、物料管理模块、质量管理模块,各模块内部流程及模块之间的对应关系如图2所示,具体内容如下:
  (1)计划模块。在SAP系统中下达月度计划及日生产计划,通过SAP系统与MES的接口将订单信息同步到MES系统中,并根据模具的开工时间及模具的负载情况、实际生产情况等选择相应的工作中心进行排产,并发布工单,生产人员进行生产。
  (2)生产模块。在MES系统中通过工单发布下达生产任务,在系统中进行开、完工操作,并在生产过程中强制控制过程检验,确保产品质量和生产的顺利进行。
  (3)异常处理。异常设置的是三级反馈机制,当发生相应原因的异常时,系统根据异常处理流程将异常信息通过短信发送给相应人员,从而确保生产过程中的异常得到及时、快速的处理,减少异常造成的损失。
  (4)物料管理。原材料到货检验合格后,通过MES系统工序拉动机制,生成物料需求信息,相关人员根据物料需求信息在2小时内将物料配送到现场,减少生产现场场地占用和因材料污染造成的损失。
  (5)质量管理。在MES中对生产过程设置报检点、停止点和控制点,严格控制生产过程中的质量,并根据正反向追溯功能,确保生产出来的产品和原材料有溯可查。
  (6)设备管理。设备通过PLC改造后,用力控软件将设备生产过程中的数据采集到MES系统中,对设备运行情况进行实时监控,并对设备异常数据进行分析,制订设备保养计划及风险控制。
  1.3 基于MES的数据分析应用研究
  MES最核心的价值就是信息和数据的相互转换,而信息和数据的转换靠的就是数据分析。数据分析是一个用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行详细研究和分析,提取有用信息并形成结论的过程。在实际应用中,数据分析可帮助管理者做出判断,以便采取适当行动。数据分析过程由识别信息需求、采集生产数据、分析收集数据、根据分析结果提出改进措施构成,如图3所示。   1.3.1 基于MES的数据采集方案
  作为典型离散型生产的大型复合材料制品,其生产数据可分为:生产过程质量、工艺、设备等技术数据、生产异常信息、测量数据等,为了保证数据采集的全面性、可靠性及实用性,数据采集的方案如图4所示。数据采集时,需注意如下原则:
  (1)全面性和实时性原则。系统采集到的数据必须是实时的、全面的车间动态数据,否则由于某个模块部分数据的缺失或延时都可能会导致MES应用错误甚至失败。
  (2)多种数据采集工具和人工结合原则。大型离散型制造企业在生产过程中不仅有大量的复杂制造模具和设备,还有大量的手工操作工位,任何单一方法都难以采集到生产过程中的全部数据,必须是多种数据采集工具的综合应用。尽管人工数据采集方式存在一定的风险,但为了保证采集数据的全面性和采集经济性,人工数据采集方式是无法避免的 [2]。
  (3)开放性原则。MES不仅要对采集到的实时数据进行统计分析,实现计划排产、生产订单、物料等的管理,将这些数据及信息用可视化的图表在车间实时显示,还需要有开放式的接口,便于MES与其他软件做接口,进行数据传递及集成。
  1.3.2 基于MES的数据分析方法
  由于大型复合材料制品生产过程的复杂性,目前MES仍停留在数据收集阶段,虽然对产品过程中取得的一些数据通过开发相应的报表进行了统计汇总,却无法对采集到的数据直接进行分析,更别说将数据分析结果用于预测、决策及优化方面的工作了,因此,为了充分发挥MES的功效,让MES不仅仅只是充当了手工劳动的替代品,将MES采集到的数据通过分析研究作用于生产管理和优化,从而促进生产管理的提升,具体分析流程见图5所示。
  2 应用效果
  由于A产品生产周期长,生产过程不可控因素过多,为了减少设备异常造成的停机时间,缩短该产品成型周期,在MES的基础上,通过一定的数据分析方法和工具,对MES系统采集到的数据及手工收集到的数据进行分析,找出生产过程中的问题并提出改善措施进行优化,制定措施进行提前预防和对A产品关键工序进行分析及调整,优化生产工序和节拍,从而将A产品的成型周期缩短至48h,具体内容如下:
  (1)设备关键点预防。因A产品生产过程的特殊性,灌胶过程需一次成型,此过程对设备密封性要求很高,因此设计设备漏气风险点点检表,如表1所示,并对设备上不同漏气点划分不同责任人(如图6所示),每天进行多次点检,提前对漏气风险点进行预防,确保生产顺利进行,通过对设备漏气风险进行预防,使得因漏气造成的成型延误时间缩短了74.96%。
  (2)工序优化。根据成型周期节拍统计表如表2所示,收集该产品的实际开始时间和结束时间,并记录造成生产延誤的时间和原因,通过原因问题分析及实际的工序节拍时间,使用Project软件记录标注作业组合,运用ECRS分析方法并对关键工序进行优化,从而将A产品的标准工时缩到48h左右,如图7所示。
  3 结 语
  数据管理是生产管理的关键,数据分析是数据管理的核心,对于离散型制造企业尤其如此,在MES的基础上,运用恰当的数据分析方法,不仅可以及时地发现生产过程中存在的问题,提出改善措施进行优化,从而提升生产效率,缩短产品成型周期,而且可促进MES系统改进和功能优化。
  主要参考文献
  [1]汤科,张维生,刘京威,等.MES关键技术在航天制造企业中的应用研究[J].新技术新工艺,2013(12):8-12.
  [2]张芬,杜朋,杨亚非.离散制造企业MES中的生产数据采集实践[J].机械设计与制造,2011(3):245-247.
  [3]张斌.浅议如何提高MES系统的数据实时性[J].贵州化工,2011,36(2): 58-61.
  [4]秦睿.基于MES的离散制造车间生产过程数据采集系统研究[D].昆明:昆明理工大学,2016.
  [5]苗壮,林愉,伍建军.制造执行系统MES在我国钨业中的应用研究[J].中国钨业,2007,22(6):43-45.
  [6]林高慧,王建中,吴锋.基于数据驱动的生产管理方法及应用[J].中国管理信息化,2013,16(6):81-83.
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