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服装智能制造丨智能工厂布局一定要知道MES与APS的区别

2018-01-13  本文已影响22人  服装智能制造精英俱乐部

在追求制造精益化、制造数字化的大潮下,MES制造执行系统得以诞生,经过服装智能制造精英俱乐部的总结,它应该包含了11个模块: 

1、生产计划排产。 

2、作业人员管理。 

3、生产单元分配。 

4、资源状态管理。 

5、产品跟踪管理。 

6、产品质量管理。 

7、文档图纸管理。 

8、设备维护管理。 

9、设备性能分析。 

10、车间数据采集。 

11、制造过程管理。 

MES是智能工厂的核心,将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理与后端制造阶段的生产数据管理融合,实现产品设计、生产过程、维修服务闭环协同全生命周期管理。 

APS是高级计划排程。应该说APS本来是MES的一个模块,也许是因为优化排产太重要了,技术门槛太高了,才拿出来单独作为一个功能软件使用。 

APS要满足资源约束,均衡生产过程中各种生产资源;要在不同的生产瓶颈阶段给出最优的生产排程计划;要实现快速排程并对需求变化做出快速反应。 

服装智能制造精英俱乐部表示,千万不要小看一个车间一个工厂的计划排程问题,这还是一个复杂系统的优化问题。 

排程就是排序,就是先做什么、后做什么的问题。但你想象一下,几百台大小设备、几百人同时要做各种任务,怎样才能在各种约束(设备能力、人员、时间、场地、物料等)条件下(还是动态变化的),实现目标(交货期、设备有效使用率、最低成本等)最优? 

再举一个简单的排序例子:假设计算机每秒可处理1,000,000序列,我们希望构建一个最优调度系统,9个jobs可以不到一秒钟就完成,11个则要一分钟,如果给定20个jobs,找出最优的排程则需要77147年! 

实际计划调度问题会涉及上百台设备,上千个订单(jobs),可见大系统优化排程问题非常复杂。当然,我们不能用穷举的方法傻算到底。 

服装智能制造精英俱乐部发现,统筹学家、计算机专家们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法。统筹法、启发式、规则法、仿真法、遗传基因法等等,这些算法对一些特定的需求都有各自的特点,有些“算得快”,但结果不是最优解,有些收敛极慢不实用。甚至学术理论界都曾怀疑有没有最优解。 

直到美国的应用数学家发明了分割嵌套(NP)算法,证明生成马克夫链,实现全局收敛,并可以给出离最优解的置信区间。这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径。 

什么样的APS搭配MES才给力? 

APS是企业管理软件,它具有高度智能的生产计划调度功能,可以在多任务的复杂条件,并存在着诸多约束条件的生产流程中,最充分地利用企业的资源条件,找到最佳的调度排程结果。APS的核心是具有寻找最优结果的优化运算引擎。 

在实际生产中,离散型工业企业(小批量,多品种,订单变化大),任务、资源、工序流程复杂,约束条件很多,并且完全是一个动态的过程。 

企业需要的就是在可以容忍的时间内(例如10分钟)排出一个最优化的调度计划。并且这个排程计划的优化程度是可以判断和量化的,同时还可以预测对今后的影响(比如可以看到三个月后的情况)。 

服装智能制造精英俱乐部强调,APS必须有很强的适应性。企业的实际经营运作在不同的时间可能会遇到不同的要求,例如,有时会要求最短交货期,有时会要求最佳的设备使用率,有时会要求最少库存,有时会遇到紧急插单,APS必须很方便的根据企业的需求,满足企业不同时期的需求。 

MES与APS融为一体 

目前的趋势是APS和MES融为一体,实现四个闭环: 

1、需求预测和订单承诺闭环; 

2、计划与排产闭环; 

3、排产与执行闭环; 

4、订单承诺与订单履约发货闭环。 

从而形成系统自治,自反馈、自决策。 

至此,不知道大家是否对MES、APS两大智能工厂系统有了一个大概的认识?

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