88 MESMES多工厂模型探讨.docx
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88MESMES多工厂模型探讨
【MES】MES多工厂模型探讨
微信号ai-cps
功能引见OT技术(工艺+精益+自动化+机器人)和IT技术(云计算+大数据+物联网+人工智能)深度融合,在场景中构建:
外形感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统,实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2018-04-08原文
收录于话题
随着国内企业对MES认知的提升,越来越多的制造企业已不满足单个工厂实施MES,而是考虑如何规划集团MES架构。
本文就如何构建集团MES,多工厂架构,做一些阅历共享,给相关企业一些参考。
前言
随着国内企业对MES认知的提升,越来越多的制造企业已不满足单个工厂实施MES,而是考虑如何规划集团MES架构。
对比国外MES产品和案例,关于集团MES架构的案例并不多,这说明中国是当之无愧的制造业大国,其制造业的简约度,制造业的体量,已促进了中国制造业的各行业领头羊企业领先思考如何规划集团MES,多工厂MES。
本文就如何构建集团MES,多工厂架构,做一些阅历共享,给相关企业一些参考。
集团+多工厂架构,从几个方面来争辩:
∙MES服务器架构如何构建;
∙MES功能如何划分;
∙如何做到多地的数据传输与稳定;
∙如何进行多工厂建模。
1多工厂业务模型
集团多工厂模型简约,由于各工厂、车间生产外形可能不一样、生产线不同、管理方法不同,以下是一个多工厂业务模型:
如图1所示。
图1多工厂业务模型
2多工厂服务器架构
企业IT一般考虑投资效益,期望一套服务器能支持多个工厂的使用,每个工厂之间用专线或VPN方式连接,这样的好处是运维相对简约,由集团的IT专业人员对服务器、数据库、系统做运维,能保证系统的稳定;如图2所示。
图2多工厂集中式部署方案
假如集中一套服务器部署,服务器配置要求高,且要求每个节点冗余,包括数据库集群、使用服务器集群、接口服务器集群;特殊是使用服务器需要2台以上做集群;网络必需支持冗余,交换机双节点、网络冗余(例如电信或联通双网络),通过这样的配置才能确保MES系统的高可用性,避开服务器和网络特殊时,导致停线。
如图3所示。
图3多工厂集中式部署方案
假如每个工厂部署一套服务器,服务器可以精简,部分使用集中部署在一台服务器上,例如报表与历史数据库服务器;分布式部署,极大降低了服务器问题导致的停线,一旦服务器、系统或网络有问题,也仅仅是一个工厂毁灭特殊。
但是分布式部署产生的问题是,集团IT期望运维能简易,数据能集中,否则某些区域的工厂不具备MES运维力气,缺乏运维人员,当MES系统毁灭问题时,不能准时处理;另外分布式部署,MES系统也难统一版本,各个工厂自主一套MES系统,反复开发与部署,代码和管理混乱;系统运维不标准,简约的数据库监控与备份也难每日确保执行;除了硬件投资翻了几倍外,数据库与MES授权费也是翻倍,无论是Oracle/Sqlserver数据库,还是MES授权,假如是多工厂分布部署,必定会产生服务器授权费,这样极大添加了企业实施MES的费用。
多工厂的数据交互简约,需要添加接口开发来汇总集团需要的数据,例如集团的排产和方案监控、各工厂人员、设备的效益分析、各工厂的生产效率、产能统计,还有研发中心的工艺文件发布,都需要频繁的接口来汇合和分发数据;如图4所示。
图4多工厂服务器架构
那么MES能否像DMS销售系统、WMS仓储系统、甚至ERP那样,做到集中部署呢?
或称为云MES呢?
我们晓得MES属于车间层,和车间把握层、设备层紧密结合,假如MES服务器放在异地,远隔成百上千公里,即便有企业专线,能否能和车间把握器、车间设备高速集成呢?
一些多工厂企业,工厂之间已经架构了专线,把全国各个工厂连接在一个大的“局域网”内,只需通过防火墙或企业路由器,开放几个MES服务器IP和端口,即可简约接入MES,例如在新疆工厂,客户端电脑输入一个IP172.168.x.x地址,就能连接到远在北京的MES服务器,那么在确保网络速度和稳定性都很牢靠时,异地车间设备通过专线去集团MES服务器,会有什么问题呢?
不少集团IT在规划MES时,提出了刚才的问题,而且看似找不到这样做的弊端,但这样的思路方式,是没有站在MES所处的企业信息层级来思考的,由于MES是紧密和车间层结合的,虽然MES有部分功能是车间排产、车间物料配送、车间工艺教导,但更多的是车间设备集成,车间数据采集等,需要与设备大量进行数据交互。
例如轮胎厂,仅仅在检验工序,一条轮胎需要经过均匀机检测、动平衡检测、X光机检测、外观检测,每条轮胎从检测设备猎取的数据达到10条以上,一个轮胎工厂2条生产线,每小时产量3000条,等于每小时有3万笔数据,从设备传输到MES服务器;也就是说一个有规模的轮胎质检车间,每日2班可产生48万笔数据,每年产生超过1亿多笔数据,这么频繁的数据交互,不是ERP、WMS系统能比拟的,由于ERP等系统的数据,大部分是人工操作产生,并非如MES来自设备高频率产生的数据;当然有些工厂会使用生产实时数据库,例如RockwellFTHistory、WonderwareHistorian、GEFanuciHistorian,但假如要对数据进行快速分析计算,例如轮胎参数采集后,要马上依据检测数据进行轮胎等级推断,马上传输给轮胎分拣系统,那还是需要Oracle/Sqlserver这种关系型数据库进行计算;那么在高频率的MES与设备数据交互时,VPN专线的集中服务器部署能否就满足了呢?
其实刚才的数据统计,已经说明白答案,我们都晓得服务器有I/O瓶颈,内存瓶颈,CPU瓶颈,磁盘读写瓶颈,假如一个轮胎集团企业,把全国4个工厂集中在一个MES部署,那每小时会产生12万笔数据写入或读取;而那我们制造业有多少成本构建一个小型的12306机房,或一个门户网站的机房呢?
而且MES平台能否要进展类似SAP的Hana内存数据库技术来处理高速访问的问题呢?
所以当一个制造业集团的工厂越来越多时,集中式服务器部署,势必会遇到功能瓶颈而无法突破。
另外集中式部署,也添加了工厂停线的风险,大家都晓得MES是支持智能制造、工业4.0的基础系统,一旦MES系统出问题,生产线就会停线,而多工厂集中部署,势必会导致全部工厂停线;另外MES功能和工厂的设备类型,生产线规划,管理模式紧密相关,例如一个生产风电的集团,无机舱工厂、电机工厂、叶片工厂、轮毂工厂、电柜工厂、拆卸工厂,我们如何在一套集团MES服务器内,部署6套不同外形的MES系统呢?
能否要在一套MES内,通过参数配置实现6个制造外形,那么MES功能会变得格外简约。
虽然ERP能通过配置实现多个行业的功能,但到底ERP标准化程度比MES高很多。
3多工厂功能架构
那么怎样处理一些集团制造业提出的MES集团化管理需求呢,例如有些企业的方案由总厂制定,物流配送由集团统一管理,产品研发数据由一个研发中心发布,MES基础数据由总厂维护,生产绩效由总厂管理,假如有这些需求,假如是分布式MES部署,那么数据接口会格外简约,也无法支持集团的统一管理。
HanThink推出的SmartWork套件,良好的处理了这个问题,SmartWork把MES功能划分为PEC(ProductionExecuteCenter)车间执行层和PMC(ProductionManagementCenter)车间管理层2个模块,PMC实现集团化部署,PEC实现分布式部署,与车间设备直接对接,例如以一个汽车制造集团为例,MES的PEC和PMC功能划分如下:
如图5所示。
图5MESPMC管理系统
PMC车间管理层把与车间关系不大、且通用性比较高的模块进行了集中,例如排产、基础数据管理、ERP接口、工艺文件等。
PEC车间执行层,则集中在设备接口、车间ANDON,车间监控、车间打印这些模块,也就是脱离PMC层,在车间PEC层也能独立运转,在PEC层会驻留确定数据量的已排产的方案、已维护的基础数据,当然PEC层执行完毕的数据采集、生产产量、质量数据,也会定时传输到PMC层,作为报表统计依据;另外在PEC层不会一直驻留已生产数据,凡是过期数据,而且已经传输给PMC产生报表,那么在PEC层的生产数据会清理,这样让担当车间执行层的PEC一直处于数据不增长的外形,一直处于高频率执行车间的各种操作;而报表统计,历史数据查询,需要大数据、高消耗运算的,均在PMC层,包括历史数据库的迁移。
这里特殊要提到,假如要实现PMC集中化管理,企业的ERP、PDM等与MES接口系统,也需要实现集团化管理,例如ERP就不能每个工厂各一套系统,而必需也用集中式部署,否则会构成一套MESPMC要开发多个不同ERP的接口。
4 多工厂接口架构
PEC层供应多种与车间设备接口方式,特殊针对常用的设备,已有插件配置,可直接配置完成连接,例如阿特拉斯\马头的拧紧设备、Fanuc\西门子数据机床、梅特勒\赛多利斯的电子称,这样可以让多工厂的PEC能尽量功能统一,维护简约,以下是PEC常用接口:
如图6所示。
图6自动化接口服务
在PEC和PMC之间的数据传输,接受MQ消息机制传输,确保数据传输的稳定与高效,一个集团PMC可支持与多个工厂的PEC接口通讯,即便是某个工厂的生产模式格外特殊,那么它的PEC系统,能独立运转,基础数据、方案等可以用导入方式,例如企业在国外投资一个组装工厂,生产方案不稳定,完全人工制定,产量也不大,那么就只需要部署一个简易的PEC车间系统,不需要和集团PMC系统接口。
以下是集团PMC和车间PEC的接口模型:
如图7所示。
图7集团PMC和车间PEC的接口模型
PMC,PEC多工厂架构完成后的方案如下:
如图8所示。
图8PMC,PEC多工厂架构完成方案
这里特殊要强调从设备到上位数据传递的变化,即要按数据频率,分散在设备层、车间把握层、MES层、ERP层,而且越往设备层,数据传输频率越高,数据缓存越小;例如设备停线数据,假如是设备霎时中缀的毫秒级数据,在设备层只会有短暂的脉冲信号存储,而到了秒级的停线信号,则会发给车间PLC层,在PLC里做确定缓存,显示在车间HMI显示屏幕,提示车间留意,而假如是分钟级别的停线信号,则要发给MES,在MES存储,维护停线缘由,并做分析班次、车间的停线分析报表,而ERP需要的停线数据,则需要到月数据,年数据;这样的数据设计分布,会把高频率的信息交互交给底层处理,而削减上位系统的处理压力。
这个设计模型,也贯穿在SmartWork的多工厂模型中,从而提高了MES平台的稳定性。
如图9所示。
图9层次设计模型
5多工厂对象建模
关于在构建PEC车间执行层时,如何能满足一个集团多个不同制造外形,必需要在MES平台依据ISA95要求的4类9大模型来进行生产建模,这样才能机警配置生产过程,而不是为一个生产外形而开发一套系统,那样就无法做到一个集团下MES系统的高度整合。
HanThinkSmartWork即是按ISA95来构建工厂对象,用对象配置,以及供应对象API方法,快速构建工厂生产流程:
如图10所示。
图10HanThinkSmartWork
6总结
集团制造业选择集中式部署还是分布式部署,取决于MES要实现什么样的目标,以及规划的MES方向。
假如MES重点在车间把握,与设备高度集成,那么毫无疑问是用分布式部署,集团报表管理模式;假如MES重点在生产管理,统一生产协调,而把设备采集、把握已分布到各个设备供应商完成了;而且多工厂的生产模式比较统一,那么MES可以集中部署,便利维护与管理。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPSOS
“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPSOS”:
云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今日,企业领导者必需了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPSOS构成数字化+智能化力气,实现行业的重新规划、企业的重新构建和自我的焕然重生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。
假如不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的志愿,这些将不行能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。
面对新一代技术+商业操作系统AI-CPSOS颠覆性的数字化+智能化力气,领导者必需外行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:
1.重新行业规划:
你的世界观要怎样转变才算足够?
你必需对行业典范进行怎样的反思?
2.重新构建企业:
你的企业需要做出什么样的变化?
你预备如何重新定义你的公司?
3.重新打造本人:
你需要成为怎样的人?
要重塑本人并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必需如何去做?
AI-CPSOS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以挂念企业将创新成果融入本身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气与行业、企业及个人三个层面的交叉,构成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:
1.精细:
这种力气能够使人在愈加真实、细致的层面观看与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和愈加精细地进行产品共性化把握、微观业务场景大事和结果把握。
2.智能:
模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的力气。
3.高效:
企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型猜想和响应决策力气,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
4.不确定性:
数字化变更颠覆和转变了领导者已经仰仗的思维方式、结构和实践阅历,其结果就是构成了复合不确定性这种颠覆性力气。
次要的不确定性包含于三个领域:
技术、文化、制度。
5.边界模糊:
数字世界与现实世界的不断融合成CPS不只让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。
这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速集中。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气通过三个方式激发经济增长:
1.制造虚拟劳动力,担当需要顺应性和灵敏性的简约任务,即“智能自动化”,以区分于传统的自动化处理方案;
2.对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;
3.人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟簇新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议:
1.超越自动化,开启新创新模式:
利器具有自主学习和自我把握力气的动态机器智能,为企业制造新商机;
2.迎接新一代信息技术,迎接人工智能:
无缝整合人类才智与机器智能,重新
评估将来的学问和技能类型;
3.制定道德规范:
切实为人工智能生态系统制定道德准绳,并在智能机器的开
发过程中确定愈加明晰的标准和最佳实践;
4.留意再支配效应:
对人工智能可能带来的冲击做好预备,制定战略挂念面临
较高失业风险的人群;
5.开发数字化+智能化企业所需新力气:
员工团队需要乐观把握推断、沟通及想象力和制造力等人类所特有的重要力气。
对于中国企业来说,制造兼具包涵性和多样性的文化也格外重要。
子曰:
“君子和而不同,小人同而不和。
” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。
假如说上一次哥伦布地理大发觉,拓展的是人类的物理空间。
那么这一次地理大发觉,拓展的就是人们的数字空间。
在数学空间,建立新的商业文明,从而发觉新的创富模式,为人类社会带来新的财宝空间。
云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPSOS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并制造新的强大引擎。
重构生产、支配、交换、消费等经济活动各环节,构成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。
引发经济结构严峻变革,深刻转变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的全体跃升。
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