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原创最新推荐文章于 2026-04-10 10:42:51 发布 706 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

java做mes系统的优缺点_装备制造行业MES系统MES-EM解决方案综述装备制造行业MES系统MES-EM解决方案综述装备制造业是为国民经济和国防建设提供生产技术装备的先进制造业，是制造业的核心组成部分，是国民经济发展特别是工业发展的基础。建立起强大的先进装备制造业，是提高中国综合国力，实现工业化的根本保证。随着国家开始向高端装备制造业快速布局，各项扶持政策陆续出台，未来十年，高端装备制造业可能迎来黄金增长期。包括节能减排、高速铁路、通信设备、智能电网、国防军工、航空... 阅读详情

装备制造业生产的主要特点是：离散为主、流程为辅、装配为重点。

目前国内装备制造业面临基础设备不完善、创新能力不足、行业信息化较弱、计划难等问题。

不工软件结合多年的服务经验，总结了装备制造行业在生产过程中面临的难点与痛点，并给出了相应的解决方案。

装备行业痛点解决方案

NO.1 缺少产能评估工具，影响交付

装备制造企业大多缺少专业产能评估工具，只通过人工经验和一些辅助系统进行中长期计划预估（按关键工序工艺）。生产部制定的各车间执行计划以考核目的为主，执行参考性不强。

①缺乏基准BOM与基准项目节点周期，导致装备制造业在市场阶段和项目初期无法进行模拟排产。

②项目的长期计划往往以交付时间为基础，借助如：Project等软件进行任务分解。但因项目本身时间跨度长，执行过程中变动因素多（如：工序调整、BOM调整、执行意外等情况），导致计划调整工作量较大。

③在明确交货时间的情况下，将计划进行拆解，可以推出产能负荷与开工时间。但存在部分产品工序期量与实际情况不符等问题。同时拆解后计划生产的时间并未考虑产能，误差较大。一旦出现问题，各家都有不同的看法，意见难以统一，这导致了产能超出负荷或者产能浪费。

BU GONG解决方案：

①制定生产计划前，获取订单节点计划作为长期计划的计算来源，推算出在未来相当长一段时间内各资源的负荷情况（资源不局限于设备产能）。

②在构建基础数据时，结合工艺BOM与制造BOM搭建完整的结构树，订单之间能够实现产能相互关联。

ORAPS制定的生产计划是滚式变动计划，订单发生变更后，可以根据实际变更情况在ORAPS系统中进行快速、准确的产出模拟计划结果，并且可以形成多种方案，企业决策者可以对比挑选最优方案。

NO.2 长期计划参考性及指导性较弱

装备制造生产特点存在一个项目或交付物生产周期长达1-3年甚至更长，因此系统必须支持长达数年的计划运算。

但装备制造业的长期生产计划指导意义不大，原因如下：

①各车间约束条件，例如人工、设备、工位等不一致，而对于瓶颈的判断仅凭人为经验进行，没有客观、准确的数据作为支撑；

②在无数据支撑的情况下，一旦发生插单、工序临时委外、工艺参数变更等情况，多个订单相互影响，瓶颈可能产生漂移。人力难以对变化后的结果做出快速准确的判断，实际还是以车间自行判断，计划部门协调为主。

BU GONG解决方案：

ORAPS系统进行生产计划时，通过特殊算法，将基础数据中的物料、设备、人员、工装等生产中的相关约束条件纳入计划考虑中。在订单发生变化时，如查单、飞单，生产计划会及时做出相应的调整，杜绝以人为经验进行判断，用真实、客观的数据为企业决策做支撑。

NO.3 期量数据误差大

装备制造业项目设计部套、零件多，加工过程复杂，且涉及供应商分包（外协），且物料代码的复用性低，受制于项目交付时间短、中间变更多，造成装备制造业很难收集和整理出一套标准通用化的期量数据。

期量数据的不准确，导致产能无法做到准确有效的评估，进而导致生产计划也不准确，依旧凭借人为经验判断。这样一来，难以准确判断瓶颈资源，无法对瓶颈资源进行适当的处理，产能浪费或产能不足的情况频繁发生。

BU GONG解决方案：

ORAPS通过深入了解客户情况，帮助客户梳理数据，解决数据混乱问题。同时ORAPS系统针对客户物料建立产品库，形成统一编码规则，提高物料编码复用性，且解决一物多码问题。帮助客户建立标准、通用的模拟数据模型。

NO.4 执行计划协同较差

装备制造业现有的计划模式以项目整体计划为主，以关门时间作为考核，要求下级车间按照计划完成交货件即可。

车间没有具体的执行计划，计划落地性较差。

例如：执行计划没有前后对应。如1号车间完成A物料，但是2号车间现在用不到此物料。不会对物料进行接收，导致实际等待时间无限延长，且占用车间摆放空间，后续需要进行生产的物料进不来，没有空间存放。

BU GONG解决方案：

ORAPS系统计划颗粒度可以达到工序级计划，并且在初期已经建立完整的订单结构树。同时考虑时间与数量上的齐套一致性，避免在生产中出现前后不对应、“需要的没做”和”做了的又用不上”的情况。

NO.5 各工序间未考虑缓冲时间

装备制造业目前的期量数据只考虑工序生产的时间，但是并没有考虑工序的准备时间、转运时间、等待时间等因素，导致生产时间评估与实际完工差异大。

例如：缓冲时间受到设备、场地约束。下料车间需要用到某块钢板，使用时需要翻料，但吊机首先要满足当前生产任务，延后时长并不能确定。同时在任务过程中设备可能出现损坏需维修，或者场地被占用等情况，难以给出标准时长。

BU GONG解决方案：

ORAPS从两个维度考虑生产中的缓冲：

①工序间的缓冲时间，例如：转运、检验、冷却、去应力等，可在需要考虑缓冲的工序中进行相应的缓冲配置。

②对于设备的设置，例如某种设备资源组，在此设备上进行加工的产品都需要一段时间的缓冲，则对设备资源进行缓冲配置。两种配置可以结合使用，配置更加灵活，更符合客户实际生产需要。

不工的产品服务优势

依托不工全球领先的算法模型(累积638万种组合算法模型），ORAPS可以为企业评估有效产能，高速自动形成最优生产计划。整体计划的配置方便性与智能预警功能使生产管理人员无需为进行人工计划调整而花费大量时间，而是根据系统提供的造成无法达产的预警信息的指导来进行合理生产资源调整，从而实现产、供、销的一致目标——准时交付。