智能工厂MES关键技术的研究

MES系统是智能工厂架构的实时数据信息管理系统，通过将智能工艺设计系统、ERP系统进行集成管理，可以调度管理车间生产规划，通过推广使用智能工厂，能够进一步提升制造企业的智能加工生产效率。

1、MES和其他系统的集成管理技术

通过分析智能工厂的整体架构可知，智能加工制造需要借助MES和其他系统的集成发展，通过智能工厂对数据信息实施高度整合管理，从而实现人员管理、机械管理、物料管理的闭环处理，其他系统主要涵盖ERP系统、智能制造工艺设计系统和生产管理系统。制造企业通过创建统一的物料编码，可以对智能生产过程中运用的零件、整机产品实施系统化管理。 通过在工艺设计系统以及智能生产管理系统中建立可靠的接口，可以将加工制造的工序信息以及生产加工车间的使用状态信息、物料管理信息直接导入到信息共享数据库之中。在车间负责调度的管理人员准备检查产品的工序类信息时，直接查询数据信息共享库即可。现在MES系统和其他系统的集成管理技术已经具有初步运用的条件，需要确保系统内部的数据信息处于实时更新管理的状态，应该完善好版本控制工作，从而追溯处理产品质量问题。

2、生产计划智能安排技术

在加工生产已经达到智能化水平以后，制造企业的产品加工制造能够脱离对人工的依赖，可以运用数据处理技术进行标准产品的加工制造。在传统的加工制造中，相关工作人员会结合自己多年工作经验，设计下一步的生产加工规划，但是生产加工期间的各种突发性问题将会直接影响加工制造的预期进度。而智能安排生产加工技术，可以参考产品加工制造的历史数据进行统计分析，能够最大限度的降低不确定因素对加工制造产生的不利影响，并且能够为生产加工提前出一些进度冗余，从而保证生产计划可以保质保量的完成。制造企业可供参考的产品加工制造数据越充分，智能工厂设计的生产安排计划可靠性会更高。 智能化实时安排的生产数据处理模型，能够在出现突发问题时提升抗干扰能力，在设计智能工厂数据处理模型时，应该充分考虑加工制造产品的进度安排以及生产规划，且能够顺利完成加工产品、零部件等物料的多层级管理，还需要结合制造企业的设备加工能力、保证规划，不断优化调整智能生产规划。

3、产品智能制造过程的数据采集技术

使用智能工厂MES技术进行产品加工制造，牵涉到很多工况参数以及加工制造数据，这些数据信息是智能安排生产技术和其他系统集成管理的关键性因素，数据信息是否精准，将会直接影响整个智能制造系统的性能、质量。产品智能加工制造过程中运用的数据采集技术，实际上是依赖数控机床、光传感器、温度传感器等检测设备对车间内部进行实时收集。若是在采集数据的过程中发现机床故障信息，需要将其及时传输到后台管理员处，智能工厂中的故障处理程序可以解决这种故障，并下达后续运行指令。 原文参考：http://www.gdnysj.com/news/industry_433.html