工业4.0 为何需要MES

1、传统工厂：人工统计，效率低且不准确

在中国很多传统的中小型工厂中，对于设备生产数据的采集，几乎完全依靠人工完成。流动的人员、散落的数据，导致数据的保存成了一个巨大的问题。同时人工统计的效率也非常的低，往往都是每天下班或者每周进行一次统计，完全不能进行实时生产数据更新。

此外，数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用，从底层操作工的数据记录-数据分析-数据反馈-管理者的决策，中间的环节让数据的时效性大大降低，同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题，而且庞大的数据计算分析，对于人力是一个非常大的耗损。

其次，历史数据对于设备的维护具有参考性的意义，但是传统工厂的数据，靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表无疑是给未来的工作又增添了难度，而且工厂不能控制人员的流动，每一次的交接都可能导致数据的流失。

传统工厂：设备意外停机频发，造成大量损失

除了数据的管理问题，传统工厂还有一大痛点，那就是经常遭遇意外停机。意外停机不仅造成了生产的停滞，而且对于设备造成的隐性破坏不可估量。一家半导体工厂就能因为停机2小时，损失了1000000美元，损失是意外停机最可怕的后果。为了预防设备的意外停机，工厂通常安排了24小时的轮班工人巡检，造成了工厂人力耗损严重。每时每刻的巡检也并不能全面检测到可能导致设备意外停机的各种因素。传统工厂通过手摸、耳听等最原始的方式，这样的检查方式使得很多设备的小毛病很容易就被忽略，恰巧就是那些小毛病引起了损失超过百万的损失。

其次，由于害怕意外停机带来的严重损失，很多工厂也会购买大量的备用零部件，以防止意外停机的维修需要，而现实情况又是一些设备的意外停机故障周期很长，导致大量的备用零部件并没有派上用场，造成成本浪费。

2、数字化工厂：设备联网，数据自动上传反馈

而在数字化工厂中，物联网的概念就被运用到每一台设备上。设备与设备之间，早也不是信息孤岛，而是将人、设备，通过数据建立紧密联系。一个工厂管理者可以在手机或者PC终端观测到每一台设备的实时数据，而且可以随时收到设备的状态提醒。

比如你在设备宝上设置了：轴承的温度超过80度，提醒温度过高。当设备高于80摄氏度时，就会立即收到提醒，实现了收集、分析、反馈的同步进行，大大缩短了时间，提高了决策的效率。除了收集、计算、反馈等“去工人化”的功能，设备联网之后，还有一大好处就是数据的存储。大量历史数据，包括设备损失数据，也给后期工厂设备的很多操作都提供了参考意义。之后，再遇到工厂的人员流动，这些数据依然可以随时调用并完善保存。

数字化工厂：设备意外停机预警通知，让设备时刻保持最佳运行状态

数字化工厂的运转过程中，设备的一切都被随时监控反馈，而意外停机发生之前，设备的某些参数会发生变化，此时设备宝就能在参数发生变化时及时进行预警通知，让设备故障在发生之前被发现及运维。也就是说，在故障发生之前，手机上就能收到相应的提醒，立即作出决定，从而保证工厂设备时刻处于最佳运行状态。

即使是故障已经发生了，也能在过去的设备故障统计里立即找到合适的解决方案，把损失降到最低。这也就是数字化工厂实现的重要一步，让预知未来成为智能工厂的一部分。

以上所诉，显然数字工厂是工业4.0是必然趋势，而MES是成为实现工业4.0的枢纽，使企业实现智能制造的必然选择。

MES是一个车间级的综合管理系统，无论是传统工厂，还是数字工厂，都可以帮助其显著提升设备利用率，提高产品质量，实现生产过程可追溯和上料防错，提高生产效率。

总的来说，MES系统能在一下方面提升企业的管理水平：

Ø 透明化生产：通过实时数据采集，及时了解车间的生产情况以及质量状况，将全产计划的执行情况及时反馈到ERP，打开生产过程中的“黑箱”；

Ø 敏捷性生产：掌控所有的生产资源，包括设备、人员、物料信息等，能快速应对生产现场紧急状况，对生产作业计划进行调整并合理调度保证生产顺利进行；

Ø 生产可追溯：建立完整的生产数据档案，形成全面的正反向追溯体系，界定责任、减少召回损失；

Ø 生产质量改善：实时采集生产过程中的质量数据，关注事中控制，事后分析，从而控制改善产品质量；

Ø 及时预警：自定义各项生产指标，实施监控指标执行情况，以邮件、短信、看板等多种方式实时主动知会生产中的异常状况，提前发现、及时处理、减少损失；

Ø 绩效分析：对生产绩效、人员绩效、设备绩效进行分析，为车间、工厂乃至整个集团绩效的改善提供依据。

微缔从2009年成立至今，在MES的研发上已经相当成熟，针对以模具制造为源头，设计精密机械电子零部件，汽车零部件，机械装备等制造行业提供智能生产MES管理系统。并与物联传感器、自动化设备、工业机器人等厂商建立智能工厂创新联盟，为中国智能工厂提供一揽子的解决方案。

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