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MES之我见 ---- 需求分析一例

2017/10/25    来源:e-wroks    特约撰稿人:纪多斌      
关键字:MES需求  数据  MES实施  
写例子前将三个观点重述下。观点一,MES是工厂级的应用。;观点二,同行业中的企业对MES的需求也差别很大;观点三,MES的数据应该加以分层应用。下面的内容为了方便支持观点,先把例子加以阐述。

    在文章的摘要段就直接提出了三个观点,自然文章也得围绕这三个观点展开。三者之间不是完全独立,很难用金字塔的方法拆分出分别支持每个观点的内容。因此后面的例子内容必定有些杂糅,这也是为什么思考良久才觉得只能这么写的原因。又或者是我语言功力不足,茶壶里装饺子倒出来有点难。

    写例子前将三个观点重述下。观点一,MES是工厂级的应用。;观点二,同行业中的企业对MES的需求也差别很大;观点三,MES的数据应该加以分层应用。下面的内容为了方便支持观点,先把例子加以阐述。

    背景:汽车电子行业的三家企业A,B,C;A是整车厂一级供应商,主要产品为汽车电子配电盒;B,C均是整车厂二级供应商,差别在于B不仅为一级供应商A提供配件,也尝试为整车厂提供汽车电子件,而C仅仅只为一级供应商A提供配电盒的零部件。这三家企业中A是汽车行业内较大有实力的供应商;B的产品不仅覆盖汽车电子还涉及其它行业,但仅就汽车行业而言仍无法撼动A的地位,试图某些领域在追赶超越A;C的规模和A,B相比小一些,是一个跟随者,利用相应的规模生产优势和低廉的劳动力获取利润。

    现在我们来看看A,B,C三家同行企业在考虑MES的存在的差异,通过这个比较能直观的弄清观点二所描述的内容。在此的基础上我们再去看观点一和三。

    首先来看企业A,作为整车厂的一级供应商,它吃掉了行业里进40%强的订单,并且它的主要客户汽车原厂都是每年量产在百万辆的车企。对于它来说目标客户也就是那么两三家整车厂大户,为这些客户提供稳定可靠的生产供货是其首要确保的。从这能看出,同样是生产汽车配电盒,它家的冲压、注塑和装配产线会相对更稳定。一副冲压或者注塑模具上线后,最好能稳定生产上十万片,相应其模具ChangeOver的次数也会比较少。出于对生产稳定可靠及大批量的要求,在MES选型时候,就会侧重考虑设备状态监控,预防性维护计划排程,备件管理监控。这些侧重点的根本目的还是为了保证支持它的生产稳定。对它而言稳定的生产压倒一切,毕竟机器一响黄金万两。

    再来看看企业B,作为一个不甘心在汽车行业做二级供应商的挑战者。由于它试图总是发起挑战,自然作为一级供应商的A,不会太待见它,简单来说就是肥肉轮不到,骨头嘛还是要给的。而由于其自身在汽车电子行业的技术位置,也不可能从一流的整车厂手里拿到什么订单,只能是配合很多二流甚至三流的车厂去做一些百万片的小单。要知道百万片的算小单是因为一辆汽车就得用几十甚至上百个这类配件。并且这些二流三流整车厂在市场上主要也是靠价格获得市场,因而在配件采购时候也是会尽量压低价格的。从这些信息能看到,B企业服务的整车厂数目较多,但批量较小,从A企业处拿到的订单也多是边角料,简单而言就是事倍功半型的生产。由于服务的企业对象多,配件产品的品类也多起来,其实际生产中面临的问题就是生产模具常常需要ChangeOver,换性维护次数多且规律性较差,常常是花了一星期把模具安装到设备上,生产了一星期又得花三天来拆卸模具为生产其它产品做准备。这样的企业在MES选型时候,一定会关注Change Over的管控和优化,计划排程,WIP,寄希望于通过上MES来改善生产中很多冲突和无序导致的Delay,实现提高生产效率的目标。

    最后来看看企业C,作为行业的跟随者,它紧跟A的屁股,并不尝试进入一级供应商的行列,A也乐得放一些肥订单给C。C需要的就是负责做好A的小弟,按订单要求完成生产就好。对于C而言,有做猪的幸福,也有随时被饿死的可能,一旦行业不景气发生的话。由于C的生产是配合A的行为,因而在C选型MES时,肯定会考虑与ERP的订单集成,根据订单要求进行的质量监控,按照交货时间进行的逆向计划排程,甚至可以说A说咋做就咋做,其本身对MES除了常规需求外高级功能并不多。

    上面的阐述能直观的弄清观点二,这里围绕这个例子谈观点一和三。分析了三个企业对于MES的需求,可以看到企业要求各不相同,但其本质是生产部门关注点不一样。之所以说MES是工厂级的应用也就是因为生产部门的关注点不一样,同一个行业的两家工厂,其MES都会有较大区别,这里不否则有很多共同的基础的内容。也正是因为这些特性,很难有一个OOTB的方案来满足行业里的每一个工厂。再说一个小例子吧,同样是B企业,它的两家工厂一家就是为汽车电子服务的配件工厂,另一家是为消费电子服务的配件工厂,其MES也会不同,也说明MES是工厂级的。而且,很多MES需要的是即时相应,尝试把它部署在企业云上常常是不能解决很多性能瓶颈问题的,因此也决定了基于工厂On-Site的去实施MES才是更加切实可行的。这么说也不是说不能提MES云,这里就这个话题阐述第三个观点,MES的数据应该分级。在MES里,获得了有设备监控的数据,有生产计划的数据,有生产产品完成量的数据,成本数据,耗材数据。对于数据分级使用能更有价值。举例而言,在检查设备问题时候,我们可能只需要关注设备监控数据去做分析就可以,而且这个分析也应该在MES内部完成,因为在企业层面只需要这些数据分析的结果上传就可以了。相应,如果要从企业层看各个工厂的正常生产效率时候,则需要将每个厂的生产计划数据和生产完成量数据上传到公共的数据仓库进行分析。这些数据则需要上传到高一级的系统ERP上为整个企业优化做出价值。而当在关注产品成本降低的问题时候,需要的也只是将MES实际获得成本数据和耗材数据上交给ERP来加以分析,找出问题点如某个工站或工步成本过高后下发给MES做技术分析。因而从这个层面上正真的CloudAnalytics加上Edge Computing才是MES正真需要的。

责任编辑:郑倩
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