基于流程信息化的MES整厂规划
来源：服装智能制造精英俱乐
一、背景
随着移动互联网、物联网以及大数据技术的成熟，制造业发展从最初的手工制造累积进化，到模块数字化。传统的生产方式已无法满足需求，智能制造必然成为新时期企业以信息数据为基础的管理需求。无论是制造业的参与者、现有的制造理念还是生产模式，都将带动传统制造业的颠覆与重构，加速“两化”——智能化、信息化的深度融合。
二、智能工厂建设规划
随着公司产业规模迅速扩张，存在的问题越来越凸显。企业管理和信息化“两张皮”；信息系统很多，但未与企业管理的实际充分结合，造成信息系统使用效率低下；各信息系统之间数据没有拉通，造成信息孤岛等。针对以上问题，公司以流程为驱动，数据为支撑，以信息化为手段，深度集成业务与系统，实现对生产过程中的灵活配置，打造精益生产。
1.基于流程的业务变革
在智能工厂项目实施过程中，通过业务过程重组BPR、ECRS理念（取消、合并、重排、简化）的基本理论和方法，AS-IS与To-Be流程的增值分析，实现了去除冗余，建立了智能工厂规划图。
通过总体规划指导，基于顶层地图再细化每一层的To-Be流程图，同时从计划、质量、人员、异常、物料等多个方面建立To-Be流程图，建立改善项课题，综合考虑目标、现有条件等信息。
2.基于信息技术的集成创新
服装智能制造精英俱乐部在打造智能工厂过程中，通过纵向控制层、物理层的连通，横向供应商至客户端到端的连通，业务流程/信息系统层端到端的集成，最终形成横向集成、价值链端到端的集成、企业纵向集成的三项集成。
通过CRM、PLM、ERP、MES、APS等信息化系统，将管理体系要求固化落地，同时也打通业务流和数据流，消除信息孤岛和业务壁垒。在智能工厂设计过程中，智能包括产品智能化（PLM、CAPP等）、生产方式智能化（APS、MES、ERP等）、物流智能化（WMS、DPS、SRM等）、设备智能化（AGV、机械臂等）、管理智能化（BPS、EMI等）等五个方面。
产品智能化：涉及从设计端到制造产品生命周期的过程，包括PLM、CAPP等多个系统的协同设计。将产品设计过程转换成制造过程的数据、文档结构化，实现就源输入、一次输入、多次有效。
生产方式智能化：生产智能化是基于智能工厂，融合人、机、料、法、环等环节的过程。在生产过程中利用ERP、MES对生产管控，打开过程黑箱，消除数据孤岛，避免数据断层，实现透明化、高效化、可追溯等功能。在订单下达时，通过APS（高级计划排程）对生产过程中涉及的人、机、料、法、环等资源运算，寻找最优排程。
物流智能化：为了更高精度满足自动化产线的需求，减少线边库存，提升对物料配送的响应程度。从而建立集配区，利用移库方式来暂存模块及电机控制器的专用物料，保证高频次的准时配送。同时引入物料拣配系统，连接MES和AGVS，实现对物料配送任务的监控、配送需求的快速响应及配送过程的透明化。实现物料提前1小时送达生产线，工位的物料配送准时率达到90%，配送效率提升20%。
设备智能化：AVG小车来回穿梭于物流库房和制造车间，模块自动化产线、机械手的精准定位，实现产品的自动装配检测。在生产装备过程中，通过传感器进行数据采集，FMB、EMI电子看板实时显示生产数据以及生产状态。
管理智能化：通过端到端的As-Is与To-Be业务梳理，流程与信息化的深度融合，为管理及项目实施过程提供方法，更快速了解需求。基于BPS流程系统，实现跨部门、跨系统间的快速响应合作，EMI等报表系统实现整个生产过程中异常、指标可视、透明化，更高效的指导生产。
在整个智能化的背后，信息技术是支撑点。服装智能制造精英俱乐部依据To-Be流程图制定信息系统规划，确定基础数据标准化方案，功能（含界面、逻辑、接口）开发需求，其中涉及ERP系统、HR系统、PLM系统、BPM系统、MES系统等信息系统和自动化（产线）设备。且通过信息化工作的稳步推进，组织业务人员整理系统基础数据（工艺路线、BOM），并对系统功能进行测试和优化。流程信息化没有止步于业务流程，通过业务流程的改善、重设计，将业务与信息系统紧密结合，并进一步深入到业务基础数据的改善。
三、建成成效
以流程信息化为基础，融合信息化与自动化，探索智能制造。通过现场终端的自动化数据采集和反馈、移动APP应用、配送信息与AGV小车联合的大胆尝试、测试自动化与信息化试点集成，协同三维工程化、数字化工厂建设等工作开展，一座信息透明，反应敏捷，高质高效的智能工厂初见雏形。
同时，在生产过程中异常预警、SPC分析等数据都可通过系统展示出来，将整个生产过程中异常、指标可视、透明化，为管理角度更高效的指导生产。最终，服装智能制造精英俱乐部通过以工业智能产品采集出来的数据，提供预测性分析的价值，如工程检测数据分析等。通过高质量、高标准的数据，支撑企业高效的运行与决策，以及防控风险。同时，随着国际战略的发展，基于信息系统的贯通，以数据的关联性、一致性，给企业带来数据价值，提升效率。
四、结语
以智能工厂建设规划为指导，通过现场终端的自动化数据采集和反馈、AGV小车尝试、测试自动化与信息化试点集成，协同三维工程化设计运用，最终打造透明、高效的智能工厂。同时，随着智能制造的发展，对人才能力多面化、意识包容化等方面也有了更高的要求。展望未来，通过物联网、大数据等技术的支撑，以“流程驱动、数据支撑、信息化为手段”的工作思路，努力探索适合轨道交通智能制造的实践之路。
如何搭建科学的MES报表系统
MES系统是企业信息集成的纽带，是制造企业信息化的重要组件，是实现制造企业自动化生产和智能化数据运营的必经之路。MES系统包括订单管理、计划管理、生产执行、质量管理和报表中心等模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。
MES常见功能
现场管理细度:由按天变为按分钟/秒
现场数据采集:由人手录入变为扫描、快速准确采集
电子看板管理:由人工统计发布变为自动采集、自动发布
仓库物料存放:模糊、杂散变为透明、规整
生产任务分配:人工变为自动分配、产能平衡
仓库管理:人工、数据滞后变为系统指导、及时、准确
责任追溯:困难、模糊变为清晰、正确
绩效统计评估:靠残缺数据估计变为凭准确数据分析
统计分析:按不同时间/机种/生产线等多角度分析对比
综合分析:按不同的需求综合分析不同的数据
现在很多MES软件厂商都把重心放在计划管理和执行流程上，而往往忽略了报表系统的重要性，但其实对于很多信息化系统而言，报表系统控制着数据填报和输出，它才是整个数据信息流转的关键所在。
如果报表中心给力，那么MES系统的生产数据更完整、连续，可及时把控进度，避免产线空闲，有效提高生产效率。
如果报表中心鸡肋，那么MES系统的数据存储、读取和展现都会大打折扣，最终拖累生产效率。
由此可见，一个科学、高效、稳定的报表平台对于MES系统是何等重要。服装智能制造精英俱乐部以为，对于MES的报表平台来说，数据整合、运行效率、数据分析、数据展示是最重要的4个方面。
数据整合
现代化企业往往有多个信息化系统并存，CRM、ERP、OA、MES等等，不管报表系统是独立于这些系统，还是附属与这些系统，都必然要与各系统的数据打通，实现统一的数据管理平台。
运行效率：一个报表系统的好坏，很大程度上取决与其性能，这关系到在进行数据存储、查询分析、并发访问时的效率。高效的报表系统必定要能胜任企业内部的多并发访问，超大数据量的处理和复杂数据分析算法。
数据分析
传统概念上的MES在数据分析方面较为薄弱，很多企业使用MES仅作为计划管理、生产监控的工具，却不关心其数据分析能力。现如今已经步入数据时代，如果企业能有效利用其沉淀下来的数据，那么数据就是企业资产，不然也只能是企业资源。所以，一个拥有先进数据分析算法，支持多种分析方式的报表系统对与MES来说才是锦上添花。
数据展示
一方面是可视化的形式和美观度，得益于前端技术的蓬勃发展，数据可视化近几年也有长足的进步。另一方面要看是否支持移动端和数据大屏，随着移动互联网的发展，移动办公、移动决策已经成为最为普遍的场景了。
对于一个MES报表平台来说，如果能做到上面4个点，那么对上可以连接各数据源，建立统一的数据仓库，对下可以及时准确的进行数据展示和数据分析，从而是整个企业的数据流程变得连续、完整、高效，最终促进科学决策，提高企业生产效率。
服装智能制造精英俱乐部总结，MES系统为工厂带来以下几个好处:
a、优化企业生产制造管理模式，强化过程管理和控制，达到精细化管理目的。
b、加强各生产部门的协同办公能力，提高工作效率、降低生产成本。
c、提高生产数据统计分析的及时性、准确性，避免人为干扰，促使企业管理标准化。
d、为企业的产品、中间产品、原材料等质量检验提供有效、规范的管理支持。
e、实时掌控计划、调度、质量、工艺、装置运行等信息情况，使各相关部门及时发现问题和解决问题。 f、最终可利用 MES系统建立起规范的生产管理信息平台，使企业内部现场控制层与管理层之间的信息互联互通，以此提高企业核心竞争力。
工业大数据正用七大方式改变制造业
工业大数据是互联网，大数据和工业产业结合的产物，同时又反作用于产业升级发展，相辅相成，意义非凡~对于服装制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。
一、工业大数据如何改变服装制造业？
1、精度更高
高成功率的制造是服装工厂的核心竞争力，在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，或对员工进行更好的培训，但都无法太大的减少失败率带来的额外损失。然而，使用大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，并更加巧妙地分析错误，从而防止这些错误产生。
2、产量更高
大多数制造商购买原材料并制造成品，他们销售价格高过制造成本。服装智能制造精英俱乐部发现， 在该系统中，制造商可以获得更高的收益（每个成品使用的原材料越少），企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量，并有机会改进其运营方法，生产产品获得更多的利润。
3、更好的预测
制造商可以根据各种情况预先判断需要生产多少产品，淡季的时候减少生产量，以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供需关系的变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。
4、预测和判断踪供应商的产品优劣
制造商也可以使用大数据跟踪供应商的优劣。例如，如果供应商提供劣质产品比例较高，通过大数据计算证明这些事情，就可以确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。
5、更高的可追溯性
大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失？给定批次产量多少，目前存储在哪里？运送需要多长时间，一旦需要运送，产品在哪里？大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段，并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。
6、高级自定义工作
大数据显示，通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法，有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程，为熟悉的问题提出新的解决方案。
7、投资回报率和运营效率
大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率，以及升级时产生的投资回报率（ROI），例如新设备或新的广告策略。
二、这对制造商意味着什么？
1、更高的盈利能力
传统制造业受到原材料成本和生产限制等因素的限制，而大数据的降临，让每个生产环节得更多的收益，极大的较少了成本，服装智能制造精英俱乐部企业主能够利用这些机会，赚取更多的收入。
2、更大的竞争压力
随着制造商采用大数据战略，竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统，因此未来的技术发展将会越来越活跃。
3、对新角色的需求
精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说具有极大的挑战性。新技术令人印象深刻，但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此，制造商需要专业的人或者公司来协助完成这些变化。
目前来看，越来越多的传统制造业也随着大数据的普及在不断的进行产业升级，在竞争激烈的新时代，大数据给制造业带来的改变是否会引领新的工业革命，相信各位已经有了自己的答案。
理解信息物理系统
一个企业的智能体现在正确的决策管理之下建立的自主研发体系，执行层再强大，不是智能，因此自动化设备、机器人、自动的物料配送、数控机床等再多都是执行层，是自动化的概念，不是智能工厂。
信息物理系统（CPS）是支撑信息化和工业化深度融合的一套综合技术体系。近日，就信息物理系统一些热点问题，都说信息物理系统是支撑两化深度融合的综合技术体系，但是要真正实现融合非常困难，问题就是从事工业的技术人员和从事信息技术的人员各说各话、互不理解。工业的人关心的是产品、工艺、生产、设备、管理、物料、协作等，而信息化的人关心的是计算机、控制、软件、数据库、电子、网络等等，经常不在一个频道上对话。
两化深度融合要做什么?服装智能制造精英俱乐部觉得应该在数字模型、过程仿真、工业互联网、业务流程管理、业务智能、电子商务、虚拟现实、直接制造、流程电子化、面向服务架构、企业架构、社会协同这12个方面共同推进，12个方面就是一个综合体系。
信息物理系统的四大核心
“一硬、一软、一网、一平台”则是信息物理系统的四大核心技术要素：
“一硬”(感知和自动控制)、
“一软”(工业软件)、
“一网”(工业网络)、
“一平台”(工业云和智能服务平台)，
实际上体现了一个智能体的运行过程：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升且循环上升。状态感知靠传感器，精准执行靠自动控制，这就是“一硬”。实时分析靠软件，这就是“一软”。当然传感器的数据和发给控制器的数据没有工业数据总线的传递肯定不行，这就是“一网”。后台没有强大的计算机集群和大量工业软件分析决策也没有智能，这就是工业云，就是“一平台”。因此说“一硬、一软、一网、一平台”是信息物理系统的四大核心技术要素。
数字虚体
数字虚体两个作用，第一就是嵌入式系统，既可以研制新设备时全面应用它使得设备智能化，也可以改造传统设备，使老设备变得“智能”。这里就引出智能制造一个重要概念：传统的生产型企业转型升级为生产服务型企业，核心就是产品的智能化。第二个作用就是我们所熟悉的虚拟产品模型、工艺模型、生产模型、试验仿真模型、维护维修保障模型及各类管理模型等，这些模型构建了人和电脑之间的金桥，使得人和电脑之间有了一个共同的工程语言，换句话说，就是我们人类的大脑所作的事情可以变成软件、变成模型，而且被电脑所认识并理解执行。在人类持续把成熟的算法、知识、经验逐步地变成软件和模型的过程中，不断地把原先由人脑来干的事情交给电脑来做，我们不就是逐步走向智能了吗?
智能制造的基础是完全理解CPS，CPS的基础是软件和模型。因此，我们说智能制造难点是建模，焦点在仿真，大规模工业软件的应用必不可少。
德国的“工业4.0”提出1-2-3-8新型工业体系，把CPS系统建立放在第一位，为什么？
第一，传统的工业体系，就是人、机、料、法、环、测，也就是爱迪生的试错法，然而法、环、测三条都是人建立起来的。
第二，CPS是一种控制机制，是控制、通信、虚拟、创新、协同，当然这之后隐藏着大量的计算。CPS简单说就是虚实精确映射。因此一个CPS就创造了一个虚拟空间，也就是我们所说的数字虚体。
