来源：Oqton
数字化 ≠ 智能化
当前，借着智能制造的风口，大年夜量临盆企业已经上线或正在预备上线制造履行体系MES。市场上的多半MES包含了物料入库、临盆排程、临盆履行、质量考验、设备保护、仓储治理等功能。在这些MES的实施过程中，一个重要的构成部分就是数字看板。但看板是否获取了临盆流程中所有有价值的信息，这些信息的出现方法是否一目了然，都要打上一个问号。
平日的成果是，看板只是对临盆流程中的一些宏不雅数据进行了的展示，MES的实施也只是让临盆订单到产品交付的中的各个阶段形成数字化的记录。然则如许的MES对于临盆中的一些核心问题，到底能起到多大年夜程度的赞助，这是令人存疑的。
举几个例子：
- 临盆排程：传统的人工排程无法根据产线中人员、设备、物料状况的动态变更进行及时调剂，越来越难以适应当下和将来的柔性临盆的请求。
- 临盆履行：想象如下的场景。MES将工单发到对应的工位，工人在收到工单后履行义务，最后上报落成成果。在此时代，工人实际的操作步调，与设备、物料、对象等产生的互动，却无法被记录下来，成为了一个黑盒。
- 质量考验：当前广泛的质量考验方法是产线末尾的人工抽检。然而质量问题往往是在临盆中过程中累积起来的。当问题被发明时，平日已经距离了很长时光，这让溯源工作艰苦重重，很难避免重蹈覆辙。
- 设备保护：按期设备保护的一大年夜困扰是设定保护频率。过低的频率会造成潜在的产线停产风险，过高的频率又缺乏经济型。很难做到分身其美。
可以说，如许的MES供给的仅仅是数字化，与真正的智能化还相去甚远。在如许的MES的治理下，工厂的运营效力如同抓在手中的沙子，看着它慢慢流逝，却又无可奈何。
工业物联网??给工厂一双慧眼
信息缺掉、监管滞后、决定计划缺点、履行偏离，造成了工厂中各种各样的问题。 而归根结底都指向一个根来源基本因??数据。更具体的说，是数据的质量和获取才能。
当今的制造业面对着更快的临盆和交付周期、单次更小的批量和更丰富的定制化，对工业数据的采集、存储、清洗、聚合和处理提出了更高的挑衅，而工业互联网的价值恰是赞助解决这个核心问题。
工业互联网给了工厂一双慧眼，让海量、及时、高频的数据采集成为了可能，藉此将临盆过程中很多本来被隐蔽起来的微不雅信息，比如及时的人员、物料库存状况、设备状况等发掘出来，让其清楚地展示，变得完全透明可视。
△工业互联网让海量、及时、高频的数据采集成为了可能，并使其完全透明可视
在完成了上述步调后，一个更强烈的需求就是若何应用这些海量数据提炼出对临盆流程的改进方法，这就轮到人工智能来大年夜显身手了。
人工智能??智能化临盆的最后拼图
人工智能之所以能扮演这个关键的角色，因为它的独特优势在于可以经由过程对海量数据的进修形成常识。
人工智能应用工业物联网采集的海量高质量数据，对根据临盆问题建立的模型进行练习形成常识，再将其感化到实际的临盆场景中，支撑决定计划，赞助改进临盆流程。这让本文开端说起的几个问题水到渠成。
- 人工智能可以根据人员、物料库存、设备状况等信息进行动态排程。排程成果可以经由过程工业物联网及时发送到响应工位上，明显晋升工厂的运营效力。
- 应用人工智能进行质量控制，就可以将过后检测改变为及时检测，让问题在第一时光被发明，不传导到下流，避免了后续返工造成的巨大年夜浪费。
- 应用人工智能进行设备资产治理，经由过程及时监测设备的各类状况，确保设备稳定运行。在第一时光做出风险预警，并给出猜测性设备保护建议。
- 最后，人工智能还可以用于临盆工艺，比如3D打印主动数据预备、CNC主动刀路、机械人主动焊接等。这在相当程度上打开了很多本来游离于体系之外的黑盒，补全了缺掉的数据链条，让本来的人工操作变得规范化、主动化，完成智能化临盆最后的拼图。
基于人工智能的动态排程，可以明显晋升工厂的运营效力
工业物联网和人工智能的参加，为MES履行之“手”增长了“慧眼”和“大年夜脑”。如许三位一体的MES，才能真正成就智能化临盆。
