企业实施 MES 系统应该注意什么?

企业在实施MES系统时应注重差异性和灵活性。每个工厂的生产流程、产品、管理理念都有所不同,因此系统需适应具体需求。对于小企业,由于其生产环境复杂、变化频繁,适合采用可在智能手机和平板电脑上操作的MES系统,例如通过条码追踪物料、工单,实现质量管理。此外,系统还应具备防错功能,如智能装配校验,确保生产过程的准确性,并能记录数据进行故障分析和质量诊断。MES系统应支持快速定制和高效运行,以适应企业的不断变化和发展。
企业实施 MES 系统应该侧重于不同企业的差异性以及MES系统的灵活性、操作的便捷性、逻辑的缜密性等。
先说差异性,每家工厂的区别、差异性更大,在工厂甲用得很好的管理系统搬到工厂乙,大概率水土不服,不是软件本身的问题,而是生产的产品、部件、流程、人员以及管理的理念等诸多问题的不相同而造成的,所以就谈不上好的问题,而是适用的问题。没有完全相同的两家企业,规模、行业、发展阶段、生产模式、管理理念等等诸多不同,更别说他们的发展走向,即使同一家企业不同发展阶段、时间也是不同的,差异性、变化性是企业永恒不变的主题!照抄照搬的将比人认为很好的系统用在自己企业,大概率通向失败!
变化性是企业成长过程中最大的特性,尤其是小企业,变化性这个特征更为明显,不像大企业那样,什么都规范化标准化了,小企业就像一只小船,周围的环境时刻都在发生变化,而自己必须去适应这种变化才能生存;另外,小企业的生产多为离散性制造,生产管理活动大多发生在现场,比如车间、仓库、产线、工作台等,环境比较复杂,一方面使用电脑之类操作不方便,另一方面电磁环境等也可能不允许电脑等设备安放使用等,并且随着数字化转型的推进,数字系统也需要与设备硬件进行交互,手持设备的便携、操作方便性、灵活性等自然就就是他们的优势了,小企业应该更适合选择可以在智能手机、平板电脑上操作的MES系统。
首先我们可以建立质量管理追踪系统,在完成物料一料一码录入工作(如下图所示)后,在后续的生产管理过程中,我们可以直接扫码操作即可,简单方便。
3UCS MES TRACE 资料录入 截图PC
采购入库时跟订单绑定(供应商送货时张贴对应的料件的条码,包含供应商信息、料件名称、批次、数量、生产日期等等),入库时直接用手机客户端扫描采购入库件张贴的条码(采购单、料件码),物料名称、料号、批次自动带出......
3UCS MES TRACE 截图 手机采购入库
生产时工人根据先扫描工单二维码,再扫描料件容器二维码,符合该工单对应的制程的料件才会自动带出并显示,才能进行下一步操作,防止出错......
3UCS MES TRACE 截图 手机生产扫描
装配过程中可以采用适当的防错防呆手段,比如智能装配系统,如下图所示,3UCS给广州捷普提供的智能装配方案是这么做的,装配工位开始装配时扫描装配件上的二维码,3UCS系统自动校验产品、序列号、螺丝位置、拧紧参数(扭矩、角度、速度等),开始装配,如下图所示......
3UCS智联装配系统自动与posco、拧紧工具(马头、阿特拉斯.科普柯等)保持连接协同工作,读取二维码后自动校验产品、序列号、螺丝位置、拧紧参数(扭矩、角度、速度等)
装配过程中POSCO等定位工具定位到拧螺丝的位置,3UCS智联装配系统自动检测工具定位结果与螺丝位置匹配,在位置不匹配时拧紧工具拒绝工作,位置正确时并启用相应的拧紧程序(扭矩、角度、速度等参数)协同拧紧工具(马头、阿特拉斯.科普柯等)工作,如下图所示......
3UCS智联装配系统自动检测工具定位结果与螺丝位置匹配并启用相应的拧紧程序(扭矩、角度、速度等参数),人机交互,智能防错,实时记录相关数据并进行数据分析与显示
装配过程中系统自动记录扭矩、角度、速度等曲线数据可实时查看分析,并将相关数据/结果记录到数据系统中,对于失败的需要进行返工或报废处理,后续还可以根据这些记录的各类数据综合分析结合人工智能等方式分析进行故障、质量进行诊断、预估、预警灯,如下图所示......
3UCS智联装配系统自动记录扭矩、角度、速度等曲线数据可实时查看分析
完工入库时扫描工单二维码,产品名称、料号等信息自动带出,否则不能完工入库,再扫批次条码、容器条码来完成入库......
3UCS MES TRACE 截图 手机完工入库
销售出货时需扫描销售单、容器条码,产品名称、料号、批次信息自动带出,方可销售出货......
3UCS MES TRACE 截图 手机 销售出货
需要报废料件、半成品、成品时也需要扫描对应的工单、料件条码,做到完整的信息绑定,并关联到对应的容器中,确保信息的完整备查。
3UCS MES TRACE 截图 手机 报废
像这种支持BizXML的手机客户端跟电脑客户端代码共享,个性化定制快运行高效便捷,不像那种内嵌webview的手机客户端,跟网页没啥区别,运行慢且跟硬件交换不了。上面的手机截图就是就是3UCS的xPlus客户端,基于3UCS与武科大联合打造的软件应用快速定制平台xPlus定制的,与工业互联网平台xWorks共用同一个平台,内置了丰富的工业互联网协议,支持SQL\NoSQL大数据存储交换等,该平台是个开放的5S平台(5S软件就是将软件应用全维度简单化的软件系统),自己可以修改增加页面、应用,还有开源资源可用。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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