英博特MES系统运行于windows平台上,使用C#.Net语言开发,应用于企业生产管理,具有产品质量检测、产品追溯、生产数据收集、生产排程、统计分析、仓库管理等功能。
移动功能:实际生产管理中,有很多工作都是移动进行的。为了提高员工的效率和录入数据的及时性,需要提供移动端功能。主要功能有:物料盘点、出入库、物料检测、设备点检、设备巡检、批号打印等。
人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色,因为它的优势就在于能够按照对海量数据的学习生成知识。
人工智能运用工业物联网收集的大量品质数据,对按照生产制造的问题建立的模型完成训练生成知识,再将其作用到实际的生产制造场景中,支持决策,协助改善生产过程。这让此文刚开始提到的几个的问题得到解决。
运用人工智能完成质量控制,就可以将事后检测转化为即时检测,让问题在及时被发现,不传导到下游,防止了后续返工导致的极大浪费。
运用人工智能完成设备资产管理,按照实时监测设备的各种状态,保证 设备稳定运作。在及时做出风险预警,并提供预测性设备维护建议。
工业物联网和人工智能的加盟,为MES执行之“手”增加了“慧眼”和“大脑”。这种三位一体的MES,才能够真实成就智能化生产制造。
确定引入MES系统的动机:在这个畅享智能生活的时代,部分企业特别容易造成一种做法,引入上档次的智能制造的解决方案让企业变得上档次,不过任何时候都必须 “内外兼修”,特别是在引入先进的智能制造系统的时候,一定要冷静下来思考,想明白为何要引入这个系统?例如说现有的生产系统是否能够支持MES系统的接入?现在的困扰是什么,MES系统能处理吗?要收集哪些数据信息?有维系MES系统的人员吗?怎样保证MES系统的长久生效?发现了上述问题的回答后再确定需不需要引入MES系统,不然的话很有可能变成累赘。
标准被收集的数据信息:生产线上的数据信息多得数也数不尽,不过大部分全是针对用户而言是价值较低的数据信息,真正可以用的仅有一小部分。要想获得有用的数据信息,那么数据信息的规范性是非常重要的。仅有数据信息标准了,我们才能够更有效,更准地通过MES系统内固定的算法思维、数学模型抓取出我们想要的数据信息。要想使被收集的数据信息规范化,这就必须 我们在实施MES系统之前就需要做好已经有生产线中数据资料的整理和改进。比如说,工序级BOM表的建立,健全整体的编码管理体系,数据信息形式的标准等等。