面向智能制造的MES在鋼鐵釩鈦產業的應用與實踐

趙濤

摘要：在國家“中國制造2025”戰略的指引下，以信息化帶動工業化、以工業化促進信息化，走新型工業化道路，追求可持續發展的“兩化融合”工作在工業領域不斷深入開展。工業企業信息化經歷了從“業務驅動”到“數據驅動”的思維轉變，星云智聯根據鋼鐵釩鈦業務特點并吸收大數據、物聯網等新技術，通過基于業務模型、數據模型等組件化的MES系統快速實施落地，助力于為包括鋼鐵產業在內的制造企業數字化、智能化轉型發展。

關鍵詞：業務模型、快速開發平臺、T-ePlat、智能化

（一）鋼鐵釩鈦企業MES概述

全球MES系統自20世紀90年代興起，MES系統以其在企業信息化管理系統五層架構中溝通企業上層經營管理與現場操作執行的橋梁作用，快速成為企業實現精細化運營與準時化制造管理不可或缺的關鍵。MES系統對下連接機組、橫向串聯工序的能力，打破了工廠自動化系統與企業計劃系統之間的信息壁壘，實現了車間級自動化與信息化融合;基于自動采集于生產現場的數據，形成以物料流為載體融合質量流、能量流、價值流等的工廠制造過程信息集成模型。

MES系統與工廠制造管理價值與意義重大，但MES系統受工廠產品、工藝以及裝備等各異性因素影響，項目實施難度也較大：

1）孤立運行的MES系統往往難以收到預期效果，MES系統建設除開必須對行業信息化系統標準規范有深入的理解，在項目建設過程中還需要因地制宜的做適當的功能調整與重組，以匹配企業具體情況。

2）不同于通用軟件產品開發，MES系統建設強烈依賴于能夠清楚了解用戶制造工藝特點并理解制造管理要求細節的實施隊伍，沒有扎根于客戶現場的長期現場實施經驗積累，知識沉淀往往達不到預期，難以把握企業痛點。同時不同企業在制造管理業務流程、生產工藝與裝備水平甚至于現場作業習慣等方面天然存在的差異，不僅對項目實施技術力量要求高，同時也很難以統一標準來進行定義系統或者說以統一的產品來適配不同客戶的要求。

星云智聯作為國內最早一批自主開發MES系統的專業化公司，針對MES系統項目建設的重點與難點，將自身近20年的MES系統持續開發過程中積累了的行業客戶MES系統項目實施經驗，融合“數據驅動”的思想，對MES系統從功能架構到實施方法均進行了適時重構和演化，融合生產制造多維數據的MES系統已從單純面向現場的操作系統向IOT系統演進，為鋼鐵釩鈦企業制造與管理創造更大的價值。

（二）實踐與應用

隨工業互聯網、人工智能、工業大數據技術蓬勃發展，鋼鐵釩鈦企業加大了在這方面技術的應用研究和投入。面對海量的工藝過程數據的應用需求，MES系統在產生數據的同時，從實現數據的時空關聯到為數據分析應用，MES系統作為工廠實時交換數據的中心點和貫穿制造各環節的匯聚點， MES系統將迎來了建設的第二次高潮。

星云智聯作為深耕鋼鐵釩鈦行業專業化IT公司，緊緊把握行業信息化從“業務數據化”到“數據業務化”的最新發展趨勢，基于自身對鋼鐵釩鈦行業MES系統演進的理解與思考，在持續不斷從鋼鐵到釩鈦MES項目建設過程中，充分運用物聯網、邊緣計算、工業大數據技術改變傳統的按需數據采集和單一流程驅動式的系統功能設計，通過強化以MES系統作為生產制造數據中心的基礎能力，從數據的視角將MES系統從單純的制造管理流程信息化向制造管理過程自動化和智能化轉型升級。

1、系統平臺

“快速、高效、穩定、安全、互聯互通”是一個優秀的IT平臺必須擁有的特質。星云智聯T-ePlat平臺針對企業級信息系統應用，適配于包括MES系統在內的多種復雜場景下的業務和數據處理。

（1）應用平臺

T-ePlat平臺可覆蓋L2/L3/L4等應用場景，是系統的大腦和神經中樞，負責高效的完成系統數據計算和業務的處理。具有 1）支持多種操作系統、多種數據庫、多種應用系統架構。2）支持系統間多種交互方式，可以高效、穩定、方便、靈活的采用各種方式與第三方系統進行通信。3）支持集群以及分布式應用，平臺支持負載均衡，系統集群，中間件集群，數據庫集群和分布式應用 。4）包含豐富的業務組件權限組件、流程引擎組件、多帳套組件、報表組件、規則引擎組件。

（2）快速開發平臺

快速開發平臺提供了快速開發桌面應用程序的能力，可大大縮短業務到程序實現的時間周期，讓設計師和編碼人員的成果高度復用。前端開發以配置式為主，功能模塊開發周期短，且測試簡單，性能穩定，擴展現好，磨合時間短。降低開發技術難度，有開發基礎的人員即可進行開發工作并快速響應用戶個性化需求，有效的降低項目開發成本和后期的維護成本。

2、業務模塊化

結合鋼鐵釩鈦行業制造管理特點，首先從工廠建模入手，通過對工廠制造人、機、法、料、環5要素進行對象抽象，形成工廠基礎模型框架。其次沿 “合同-計劃-工序-質量”四條主線，對制造管理流程中的關鍵環節進行業務活動提煉，形成可適應多種應用場景的業務流程模型，包括計劃排產模型、庫區智能管理模型、過程質量分析模型、管理數據可視化模型等。

（1）計劃排產

計劃排產要點在“排”、重點在“調”。計劃排產依托于工廠人、機、法、料、環靜態模型，充分考慮計劃執行過程中外部因素對工廠靜態模型的擾動，首先加強對計劃影響的因素數據的全面采集包括比如客戶訂單、設備、原料、運輸等[1]。其次對影響計劃執行因素進行分解，將問題從高維空間映射到降維空間，最后結合歷史數據對模型進行適應性訓練。基于對象化、模型化的數據，可快速部署適配于用戶的計劃排程功能需求。

（2）庫區智能化管理模型

庫區智能化管理模型包括庫區規劃算法、庫存預警算法、物料識別及追蹤、智能盤庫等功能。傳統的庫房管理多采用現場人工調度指揮的方式進行實物與賬務管理，系統操作量大且信息嚴重滯后。庫區智能化管理模型通過對庫區前后生產工序，生產情況、產品質量情等情況實時數據采集，從準確把握庫區的來料情況開始，結合庫區的情況包括庫存結構及下工序備料需求，在有限庫區空間內利用模型制定最優庫內收料、倒垛、移庫等工作計劃。

（3）過程質量分析模型

過程質量分析模型沿工廠靜態模型及物料質量形成過程，基于采集過程工藝數據和物料實績相匹配，以數據化的方式重現生產工藝過程并量化描述質量關鍵控制點，輔助質量人員進行工藝分析和質量控制。以型鋼軋制力分析為例，通過把道次軋制力進行分為道次數據切分、數據切片形成物料軋制力波動透視圖并將影響型鋼軋制質量的關鍵數據進行可視化展現，以指導現場根據來料的情況設置最優軋制控制參數。

（4）數據可視化

數據可視化是對傳統數據報表、多維數據分析的延伸和擴展。其基本思想是將每一個數據項作為單個圖元元素進行表示，以大數據集構建數據圖像。星云智聯數據可視化組件基于工廠靜態模型和關鍵業務流程，在系統中提供生產管理、設備管理、流程管理三類場景數據可視化工具。生產管理以實時化生產概貌為核心，集中展示工廠生產從準備、工藝、庫存到發貨各部份數據;設備管理以機組為中心，通過物聯網技術集成設備運行實時數據，動態表征設備當前運行狀態，為生產組織提供設備運行及運維監控保障;流程管理基于工廠計劃流、物流、質量流、能量流所建立可視化虛擬產線，為生產制造管理活動提供動態評價手段。

（三）結束語

隨國家大力推行“中國制造2025”，制造企業必須從與時俱進，以MES系統為代表傳統的信息化系統也必須緊隨時代的進步。從傳統的流程驅動、業務驅動到數據驅動，“以數據價值為核心”在要求更廣泛應用MES系統同時，對MES系統技術及功能架構進行更全面數據化升級重構也是實現工廠從自動化走向智能化，從有人到無人化，從信息化到智慧化的必由之路。

參考文獻：

[1]劉宮昊;叢森.智能制造執行系統在特種工業生產中的應用--新技術新工藝.2021，（10）.