工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能加入制造執(zhí)行系統(tǒng)MES,，成就智能化生產(chǎn)

來源：OQTON

數(shù)字化 ≠ 智能化
當前，借著智能制造的風口,，大量生產(chǎn)企業(yè)已經(jīng)上線或正在準備上線制造執(zhí)行系統(tǒng)MES,。市場上的多數(shù)MES包含了物料入庫、生產(chǎn)排程,、生產(chǎn)執(zhí)行,、質(zhì)量檢驗、設備維護,、倉儲管理等功能,。在這些MES的實施過程中，一個重要的組成部分就是數(shù)字看板,。但看板是否獲取了生產(chǎn)流程中所有有價值的信息,，這些信息的呈現(xiàn)方式是否一目了然,，都要打上一個問號。

通常的結(jié)果是,，看板只是對生產(chǎn)流程中的一些宏觀數(shù)據(jù)進行了的展示,，MES的實施也只是讓生產(chǎn)訂單到產(chǎn)品交付的中的各個階段形成數(shù)字化的記錄。但是這樣的MES對于生產(chǎn)中的一些核心問題,，到底能起到多大程度的幫助,，這是令人存疑的。

舉幾個例子：

• 生產(chǎn)排程：傳統(tǒng)的人工排程無法根據(jù)產(chǎn)線中人員,、設備,、物料狀況的動態(tài)變化進行及時調(diào)整，越來越難以適應當下和未來的柔性生產(chǎn)的要求,。
  

• 生產(chǎn)執(zhí)行：想象如下的場景,。MES將工單發(fā)到對應的工位，工人在收到工單后執(zhí)行任務,，最后上報完工結(jié)果,。在此期間，工人實際的操作步驟,，與設備,、物料、工具等發(fā)生的互動,，卻無法被記錄下來,，成為了一個黑盒。
  

• 質(zhì)量檢驗：當前普遍的質(zhì)量檢驗方式是產(chǎn)線末端的人工抽檢,。然而質(zhì)量問題往往是在生產(chǎn)中過程中累積起來的,。當問題被發(fā)現(xiàn)時，通常已經(jīng)間隔了很長時間,，這讓溯源工作困難重重,，很難避免重蹈覆轍。
  

• 設備維護：定期設備維護的一大困擾是設定維護頻率,。過低的頻率會造成潛在的產(chǎn)線停產(chǎn)風險,，過高的頻率又缺乏經(jīng)濟型。很難做到兩全其美,。
  

可以說,，這樣的MES提供的僅僅是數(shù)字化，與真正的智能化還相去甚遠,。在這樣的MES的管理下,，工廠的運營效率猶如抓在手中的沙子，看著它慢慢流逝,，卻又無可奈何,。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)——給工廠一雙慧眼
信息缺失、監(jiān)管滯后,、決策錯誤,、執(zhí)行偏離，造成了工廠中林林總總的問題,。 而歸根結(jié)底都指向一個根本原因——數(shù)據(jù),。更具體的說，是數(shù)據(jù)的質(zhì)量和獲取能力,。

當今的制造業(yè)面臨著更快的生產(chǎn)和交付周期,、單次更小的批量和更豐富的定制化，對工業(yè)數(shù)據(jù)的采集,、存儲,、清洗、聚合和處理提出了更高的挑戰(zhàn),，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價值正是幫助解決這個核心問題,。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)給了工廠一雙慧眼，讓海量,、實時,、高頻的數(shù)據(jù)采集成為了可能，藉此將生產(chǎn)過程中很多原本被隱藏起來的微觀信息,，比如實時的人員,、物料庫存狀況、設備狀態(tài)等挖掘出來,，讓其清晰地展現(xiàn),，變得完全透明可視。

△工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)讓海量,、實時,、高頻的數(shù)據(jù)采集成為了可能，并使其完全透明可視

在完成了上述步驟后,，一個更強烈的需求就是如何利用這些海量數(shù)據(jù)提煉出對生產(chǎn)流程的改進方式,，這就輪到人工智能來大顯身手了。

人工智能——智能化生產(chǎn)的最后拼圖
人工智能之所以能扮演這個關鍵的角色,，因為它的獨特優(yōu)勢在于可以通過對海量數(shù)據(jù)的學習形成知識,。

人工智能運用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集的海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，對根據(jù)生產(chǎn)問題建立的模型進行訓練形成知識,，再將其作用到實際的生產(chǎn)場景中,，支持決策，幫助改進生產(chǎn)流程,。這讓本文開始提及的幾個問題迎刃而解,。

• 人工智能可以根據(jù)人員,、物料庫存、設備狀態(tài)等信息進行動態(tài)排程,。排程結(jié)果可以通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實時發(fā)送到相應工位上,，顯著提升工廠的運營效率。
  

• 運用人工智能進行質(zhì)量控制,，就可以將事后檢測轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r檢測,，讓問題在第一時間被發(fā)現(xiàn)，不傳導到下游,，避免了后續(xù)返工造成的巨大浪費,。
  

• 運用人工智能進行設備資產(chǎn)管理，通過實時監(jiān)測設備的各種狀態(tài),，確保設備穩(wěn)定運行,。在第一時間做出風險預警，并給出預測性設備維護建議,。
  

• 最后,，人工智能還可以用于生產(chǎn)工藝，比如3D打印自動數(shù)據(jù)準備,、CNC自動刀路,、機器人自動焊接等。這在相當程度上打開了很多原本游離于系統(tǒng)之外的黑盒,，補全了缺失的數(shù)據(jù)鏈條,，讓原本的人工操作變得規(guī)范化、自動化,，完成智能化生產(chǎn)最后的拼圖,。
  

基于人工智能的動態(tài)排程，可以顯著提升工廠的運營效率

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的加入,，為MES執(zhí)行之“手”增加了“慧眼”和“大腦”,。這樣三位一體的MES，才能真正成就智能化生產(chǎn),。

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