MES系统的发展趋势
2023-03-29
MES系统从诞生发展到现在，其理念更加成熟，功能更加丰富。但是随着科技的进步，企业对管理方式的需求也不断变化，MES系统在未来的发展又会呈现何种趋势呢？
先进的MES系统通过自动操作工作流和集成车间技术来简化过程集成和数据收集，利用一个准确实时的车间生产蓝图来增强ERP系统，这个蓝图可以提供智能订单和运输计划。通过基于因特网技术和虚拟工厂模型的创建，下一代MES系统能提供一个未来的框架结构，以应对快速变化并降低成本。
全球对IIoT和工业4.0主题的关注也应主导制造工厂的讨论。尽管实施工作已经处于隔离状态，但是对于所需的通信标准和总体收益仍然存在分歧和困惑。但是目前，基于工业物联网和工业4.0概念的制造执行系统(MES)已经成为了制造运营的现实。
注重质量
在工业或法规要求日益严格的推动下，高质量产品的生产对于制造商而言变得越来越重要。尤其值得一提的是医疗技术和航空技术领域，其中一个合规性问题可能会对制造商的声誉和产品用户的安全产生不利影响。趋势不仅仅是立即发现质量问题，而且能够迅速采取对策以找出原因并减少相应的不良影响。通过大数据分析揭示出新的改进空间的软件，对质量的更加重视将比以往任何时候都更为重要和高效。
先进的数据分析
尽管到目前为止已经提出并讨论了大数据方法的定义，以支持制造运营，现在，制造公司将开始在其自己的生产流程中集成和应用高级分析方法。在此过程中，诸如MES程序之类的生产技术将继续获得认可，因为它们对整体生产效率的积极影响可以逐渐被取消。随着MES技术带来的数据分析自动化程度的提高，员工很快就能在多个级别上创建和部署报告。
另外，越来越多的应用程序将数据输出到便携式设备，从而更加容易完成实时管理功能。目前，相应的智能生产技术应越来越多地集成到日常生产流程中。公司的压力应继续增加，以强制执行生产分析方法。否则，存在威胁，它将不再能够充分满足客户需求，甚至会被更具突破性的竞争对手淘汰。
MES应用面临的挑战
从本质上讲，数字化工业运营将需要从其所有组件(例如机器，人员，设备甚至材料)中获取一定量的智能。在沟通层面，所有利益相关者都应该能够读取，存储，处理和响应他人的信息。此外，生产商可能会与他们的供应链和客户建立越来越紧密的联系。越来越多的通信结构将使所有授权人员与其他组件交换信息并对之做出反应。这样做的前提是将数据和信息提供给可用的情报，从而能够不断提高效率，灵活性，质量和可追溯性。
这些环境中的用户将能够仅通过配置来映射复杂的产品和过程。在智能产品模型的基础上，MES应用程序可以在很大程度上实现各项准备工作的自动化。通过单个系统，可以数字化准备所有制造任务，无论是自动还是手动的。准备过程还会影响收货，以便将供应的各部分包括在总体质量保证中。对于所有步骤，都会根据测量值的获取和受控变量(从收货到成品运输)创建一个数字控制回路。在此，必须考虑到中小批量生产领域灵活性的巨大挑战。而且，此类系统也应由中型企业使用，并且不需要使用整个工程团队。工厂中此类MES基础架构的方法可能与定制和专有解决方案大不相同：
作为此类系统的配置者，用户将能够不断完善自己的附加值。任何人都可以使用MES程序执行目标分析，并积极在其平台上使用它。
第三，就业务模型和客户需求而言，下一代的MES应用程序将需要与公司的总体业务环境一样具有响应能力和动态性。
结果与优化
先进的MES系统通过自动操作工作流和集成车间技术来简化过程集成和数据收集，利用一个准确实时的车间生产蓝图来增强ERP系统，这个蓝图可以提供智能订单和运输计划。通过基于因特网技术和虚拟工厂模型的创建，下一代MES系统能提供一个未来的框架结构，以应对快速变化并降低成本。
全球对IIoT和工业4.0主题的关注也应主导制造工厂的讨论。尽管实施工作已经处于隔离状态，但是对于所需的通信标准和总体收益仍然存在分歧和困惑。但是目前，基于工业物联网和工业4.0概念的制造执行系统(MES)已经成为了制造运营的现实。
注重质量
在工业或法规要求日益严格的推动下，高质量产品的生产对于制造商而言变得越来越重要。尤其值得一提的是医疗技术和航空技术领域，其中一个合规性问题可能会对制造商的声誉和产品用户的安全产生不利影响。趋势不仅仅是立即发现质量问题，而且能够迅速采取对策以找出原因并减少相应的不良影响。通过大数据分析揭示出新的改进空间的软件，对质量的更加重视将比以往任何时候都更为重要和高效。
先进的数据分析
尽管到目前为止已经提出并讨论了大数据方法的定义，以支持制造运营，现在，制造公司将开始在其自己的生产流程中集成和应用高级分析方法。在此过程中，诸如MES程序之类的生产技术将继续获得认可，因为它们对整体生产效率的积极影响可以逐渐被取消。随着MES技术带来的数据分析自动化程度的提高，员工很快就能在多个级别上创建和部署报告。
另外，越来越多的应用程序将数据输出到便携式设备，从而更加容易完成实时管理功能。目前，相应的智能生产技术应越来越多地集成到日常生产流程中。公司的压力应继续增加，以强制执行生产分析方法。否则，存在威胁，它将不再能够充分满足客户需求，甚至会被更具突破性的竞争对手淘汰。
MES应用面临的挑战
从本质上讲，数字化工业运营将需要从其所有组件(例如机器，人员，设备甚至材料)中获取一定量的智能。在沟通层面，所有利益相关者都应该能够读取，存储，处理和响应他人的信息。此外，生产商可能会与他们的供应链和客户建立越来越紧密的联系。越来越多的通信结构将使所有授权人员与其他组件交换信息并对之做出反应。这样做的前提是将数据和信息提供给可用的情报，从而能够不断提高效率，灵活性，质量和可追溯性。
这些环境中的用户将能够仅通过配置来映射复杂的产品和过程。在智能产品模型的基础上，MES应用程序可以在很大程度上实现各项准备工作的自动化。通过单个系统，可以数字化准备所有制造任务，无论是自动还是手动的。准备过程还会影响收货，以便将供应的各部分包括在总体质量保证中。对于所有步骤，都会根据测量值的获取和受控变量(从收货到成品运输)创建一个数字控制回路。在此，必须考虑到中小批量生产领域灵活性的巨大挑战。而且，此类系统也应由中型企业使用，并且不需要使用整个工程团队。工厂中此类MES基础架构的方法可能与定制和专有解决方案大不相同：
作为此类系统的配置者，用户将能够不断完善自己的附加值。任何人都可以使用MES程序执行目标分析，并积极在其平台上使用它。
第三，就业务模型和客户需求而言，下一代的MES应用程序将需要与公司的总体业务环境一样具有响应能力和动态性。
结果与优化
定制的解决方案通常会以相应的成本和工程工作取得诸多进步。这会导致公司业务环境的时间和敏捷性损失。随着快速变更成为常态，公司将越来越不得不问自己，他们使用哪种IT基础结构来建模此变更。
