随着智能制造战略的持续推进,智能工厂的规划日益受到企业高层重视。传统以研发和管理为主的企业级信息化规划开始向产线级智能化生产规划延伸。换句话说,就是上层业务应用向下层生产现场应用延伸,这一趋势的转变使得当前企业将主要精力集中在打通由上而下的数据流上,同时开始着手建立从企业级到产线的智能管控体系。
智能制造时代,企业需构建从企业级到产线级的智能管控体系
在智能制造时代,一个完整的智能管控体系应该包含三个大的信息化功能层:企业研发与管理信息化、制造执行系统,以及生产数据采集与产线管控。其中,企业研发与管理信息化主要包括以CAD、CAE、PLM/PDM、ERP、CRM、OA等系统应用为主;制造执行系统主要是MES;生产制造过程主要以数据采集与产线管控为主,以SCADA系统为典型代表。
图1 企业级到产线级的智能管控体系
就目前而言,由于处于智能制造战略推进的初期,大多数企业的信息化集中在以管理和研发为主的企业级应用,也就是图1中的ENTERPRISE层;部分领先企业也会部署实施MES系统,能真正应用到SCADA层面的企业却不太多。究其原因,主要就在于生产层面以设备和制造过程为主,设备种类繁杂且系统功能复杂,通过传统的信息化手段将底层的生产过程管控起来比较困难。但近年以来,随着以物联网、大数据和云计算为代表的新一代信息技术融入到企业的生产管理过程,由此推动了传统以管理和研发为主的信息化应用向生产制造过程的扩展和延伸。特别是随着智能工厂的实施,企业需要通过物联网等技术实现对生产过程数据的采集并对产线进行有效管控。
企业已经认识到,要推动智能制造转型就要大力提升生产的自动化水平,而实施MES是实现这一目标的普遍方式。但小编认为,MES系统的成功实施与应用离不开底层数据的支撑,企业当前更为重要的基础性工作是做好对底层生产数据的采集,只有采集的数据准确了,产线管控好了,才能将数据准确的反馈到MES,进而推动与上层应用系统的对接。
Valor IoT,支撑起数据采集与产线管控的基础性作用
古语有云,万丈高楼平地起。这句话包含的一个普遍性的哲理是,一切事物的构建与运转都需要从基础性的支撑工作做起,地基夯实了,高楼才不会坍塌。如今,企业在推进智能制造的进程中也一样要遵循这个原则。
图2 Valor IoT实现数据收集与产线管控
企业构建从企业级到产线级的智能管控体系,首先要做的一个基础性工作是对数据来源及获取过程的梳理。在纷繁杂乱的生产车间,哪些数据需要采集?怎么去采集?采集的数据怎么进行标准化?怎么实现与上层系统的数据对接?这些都是需要企业去仔细梳理和考虑的问题。这些基础性的工作不梳理清楚将会影响整个智能工厂的规划以及智能化管控体系的构建。