管理信息化征文：制造执行系统支持企业精细化现场管理

前 言
    当前中国的制造业正处于经济全球化的不断深化、国际制造业升级和转移步伐持续加快的过程之中。市场竞争的日益激烈、客户个性化需求越来越高，加上产业集中度偏低，技术水平和企业生产管理水平相对落后，使得中国制造业正面临诸多挑战。为了加快产业升级的步伐，尽快提高自身的管理水平，精细化管理在中国企业中正在逐步推行。就制造企业而言，现场管理又是精细化管理推进的重点之一。在知识经济的时代，信息技术在推动制造业技术创新和管理创新方面有十分重要的作用，企业如何通过信息技术支持精细化现场管理是一个值得思考和探索的问题。制造执行系统（MES）关注企业生产制造流程的改善，在支持企业精细化现场管理方面将发挥越来越重要的作用。
制造企业面临的现实困境
    市场竞争已趋于白热化，而大量的制造企业正处在客户需求迅速变化，产品价格不断下降，原材料和目前能源成本上升的多重夹击之下。在企业运营层面，制造企业面临许多现实困境。包括产能不够无法满足市场需求，不能按时按量交货，人员效率低下，库存太高以至积压资金，质量无法满足客户要求，生产成本太高，供应商无法准时保质保量交货等等。在制造现场，企业也同样面临很多问题，这其中典型的有：
    ·生产订单执行的进度很难立即获知，通过传统的手工作业查询效率很低，而且往往不准确；
    ·生产计划频繁调整，车间的作业调度很难有序进行，车间调度过多的依赖经验而缺乏数据支持，尤其是物料配送和人员、设备调度常常陷于混乱；
    ·在数据缺失的情形下，难以根据产品序列号或者批次追溯所有的生产过程信息，包括原料供应商、操作机台、操作人员、经过的工序，生产时间和关键的工艺参数；
    ·在制品积压严重，废品消耗和物料消耗无法精确实时统计，发生了很多浪费但被库存和在制品掩盖，发生了过多的返工；
    ·出现了很多低质量的产品，但是找不到次品的真正原因；
    ·混线生产常常发生错误。例如同一条生产线需要混合组装多种型号产品的时候，关键的工序经常发生工人零部件装配错误、产品生产流程错误、产品混装和货品交接错误；
    ·难以统计生产线和加工设备的真实生产、停转和空转时间，也无法分析影响设备效率的最主要原因；
    ·目前许多大中型企业已经有一定信息化基础，例如已经实施或者部分实施了ERP、CRM、SCM等等，但是企业决策层往往发现需要的数据仍然不知在何处，或者即使在系统中存在也不准确而无参考价值。
    解决上述问题的过程，同时也是实施推进精细化管理的过程。在这个过程中，现场的透明化，现场的数据收集，以及在此基础之上的精细化派工调度管理是重要的前提条件。面向制造过程的信息化手段——制造执行系统将会起到很好的辅助作用。

制造执行系统支持企业精细化现场管理
    从国内搞精细化管理的经验来看，精细化管理最难做到的就是规范化。通过建立相应的信息系统，可在很大程度上帮助企业实现标准化。制造执行系统（MES）是企业制造现场精细化管理的有力支撑。
    MES处于计划层和车间层操作控制系统SFC之间的执行层，主要负责生产管理和调度执行。由于MES强调控制和协调，使制造企业得以将企业级计划落到实处。只有将数据信息从产品级取出，穿过操作控制级送达管理级，通过连续信息流来实现企业信息全集成，才能使企业在制造现场中更好的推进精细化管理。以宝信软件BM2制造执行系统在国内某大型装备制造企业的应用为例，MES可从以下几个方面提高企业的制造现场管理水平：

图1 国内某大型装备制造企业MES功能架构

    ·生产管理
    企业的生产计划制订是非常复杂的，且很大程度上依赖人工经验进行。MES可根据生产订单、工厂日历、生产能力及其它约束来制定产品生产计划，同时依照生产调度规则，减少工序或者工作中心不同产品之间的切换频率，从而提高生产效率。
通过电子看板，将生产调度计划传达给生产现场。通过对生产现场情况实时数据采集，系统可根据质量标准定义产生异常报警，并反馈到制造控制部门，以及时排除异常，减少不良品，减少物料消耗，从而节约生产成本。
    ·设备管理
    装备制造类型的企业通常有大量的机械加工设备，相当一部分为数控设备。MES为设备建立档案，管理生产设备的定修定检和故障维修计划，对关键设备进行实时状态监控；同时统计设备综合效率，分析设备故障引起的主要原因，防止设备再次故障，保证设备持续正常运行。
    ·产品追溯
    目前客户对产品的追溯和召回制度越来越严格，该企业也不例外。MES为产品、零部件建立全生命周期数据档案；管理产品或零部件从上线、制造（组装或加工）、检验、入库、运输到售后维修的生命周期全过程数据；为产品或零部件构建原料、制造过程（含人力、设备数据）、质量、维修等产品数据档案。
    通过实施MES，可从原料或零部件供应商、零部件批号、原料材质、工作中心、加工设备、生产班组、生产人员、制造周期、产品型号、产品批号或产品号、客户等众多维度对产品数据进行追溯。