MES系统如何帮助工厂实现无纸化生产?

MES系统作为车间层的管理信息系统,助力工厂实现无纸化生产,通过车间计划、生产准备、工人作业、设备运行、质量作业等管理,解决数据收集和传送难题,降低纸质成本。系统优势包括降低不良率、降低成本、错误预防、生产监控及改善车间管理,实现透明化生产,提高企业效益。

无纸化生产是一种新的生产模式,连续型生产实现无纸化生产主要是依赖自动化的流水线;离散型生产实现无纸化生产主要是依赖工人,需要工人能够在无纸化环境中顺利工作,其难度要大得多。

传统工厂生产困境

数据收集难

人工记录生产数据容易出现人为错误,效率低下、缺乏灵活性、易于决策滞后是纸质系统的隐性成本。

数据传送难

通过人工导入、发送相关数据,会带来数据查看的延迟,不利于管理层第一时间做决策。

纸质成本高

在某些工厂生产现场,需要查看大量的图纸、文件,纸质成本高。

MES系统功能

MES系统是位于上层计划管理系统与底层工业控制之间的、面向车间层的管理信息系统,为操作人员、管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等方面)的当前状态的信息。

(1)车间计划管理:接收ERP下达的车间订单,将其分解为工序作业计划,将作业任务派工到现场。这是MES软件应当具备的功能。

(2)生产准备管理:对工装工具、车间二级库存和在制品进行管理,根据工序作业计划和派工的要求,将这些生产资源配送到现场。

(3)工人现场作业管理:围绕着工人门户开展现场作业,工人在工人门户上接收工作指导书,报工序开完工,填写加工和检测记录。从国外无纸化生产的应用来看,工人门户和电子工作指导书是离散车间实现无纸化MES系统软件的最关键因素。

(4)设备运行管理:管理设备维修和保养过程,完整记录设备运行状态,掌握设备可用性以支持排产。

(5)质量作业管理:管理现场检验过程,检验数据的采集,以及不合格品处理过程。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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