MES-Efektywne-planowanie-i-kontrola-produkcji

MES – Efektywne planowanie i kontrola produkcji

Współczesne przedsiębiorstwa produkcyjne coraz częściej korzystają z systemów MES, aby efektywnie planować i kontrolować procesy produkcyjne. MES umożliwia skuteczną adaptację do zmieniających się warunków rynkowych, poprawę wydajności oraz zautomatyzowane zarządzanie produkcją. W artykule przyjrzymy się roli MES, jego funkcjom i korzyściom, ukazując, jak może wspierać przedsiębiorstwa w osiąganiu założonych celów produkcyjnych.

Co to jest system realizacji produkcji MES?

MES (z ang. Manufacturing Execution System) to kompleksowy system do efektywnego zarządzania oraz kontrolowania procesów produkcyjnych. Systemy MES są wykorzystywane w obszarze operacyjnego zarządzania produkcją i skutecznie wspierają wszystkie zadania związane z planowaniem i kontrolowaniem procesów.

Oprogramowanie MES umożliwia monitorowanie procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, dzięki bezpośredniemu dostępowi do kluczowych danych. Zakres możliwości obejmuje:

  • gromadzenie danych maszynowych – w celu ich zautomatyzowanego importu,
  • pozyskiwanie danych kadrowych – w celu kontrolowania planowania zasobów ludzkich,
  • agregowanie danych jakościowych – w celu zintegrowanego zarządzania jakością,
  • gromadzenie danych procesowych – w celu monitorowania ważnych parametrów procesów.

Systemy MES wykorzystują wszystkie te informacje, aby tworzyć cyfrową wizualizację aktualnego stanu produkcji. Dzięki temu wszelkie zdarzenia produkcyjne stają się natychmiast widoczne, z uwidocznionymi błędami planowania i możliwościami ich optymalizacji.

MES jest interfejsem pomiędzy istniejącym systemem ERP a systemami automatyzacji procesów. Ze względu na swoją pozycję, system realizacji produkcji MES zapewnia z jednej strony asymilację ogromnej ilości danych z procesów produkcyjnych w celu dostarczenia przejrzystych informacji. Z drugiej strony, MES kontroluje również realizację bieżącego szczegółowego planowania, uwzględniając informacje zwrotne otrzymane z procesów produkcyjnych.

Jakie zadania może spełnić MES?

Główne funkcje, które powinien spełniać system realizacji produkcji, to:

  • zarządzanie zamówieniami – w celu dzielenia zamówień na odpowiednie procesy i dodawania aktualnych informacji o produkcji do danych dotyczących zamówień;
  • szczegółowe planowanie – do dystrybucji zleceń do maszyn zgodnie z celami produkcyjnymi i przepływami pracy poszczególnych procesów;
  • zarządzanie zasobami operacyjnymi – w celu zapewnienia funkcjonalności technicznej i dostępności zakładu oraz maszyn;
  • zarządzanie zasobami ludzkimi – do planowania pracy personelu produkcyjnego z uwzględnieniem poziomu posiadanych kwalifikacji i dostępności;
  • gromadzenie danych – do kontrolowanego zdarzeniami gromadzenia danych istotnych dla produkcji, takich jak dane maszynowe (MDC), dane produkcyjne (PDA), dane procesowe, dane jakościowe i dane personelu;
  • monitorowanie produkcji – do monitorowania produkcji w czasie rzeczywistym, by udzielanie odpowiedzi na pytania „jak daleko posunęło się każde zamówienie? które maszyny stoją w miejscu? gdzie powstają wąskie gardła?” było szybkie i bezproblemowe;
  • zarządzanie jakością – w celu zagwarantowania jakości produktów i procesów produkcji już od samego początku;
  • analiza wydajności – do kompleksowej oceny systemu produkcyjnego przy użyciu określonych wskaźników produkcji.

Jakie wskaźniki monitorowania produkcji można analizować za pomocą MES?

System MES łączy dane produkcyjne w kluczowe wskaźniki wydajności (KPI). Obejmują one zarówno wskaźniki związane z miejscem pracy i maszynami, jak i kompleksowe wskaźniki do oceny organizacji procesów produkcyjnych. Wskaźniki KPI umożliwiają przejrzystą ocenę postępów i stopnia realizacji celów produkcyjnych, a także krytycznych czynników sukcesu.

Dzięki nim można na przykład sprawdzić, czy występują jakiekolwiek przestoje, które zasadniczo pozwoliłyby na skrócenie czasu realizacji zamówień, a także czy zasoby są optymalnie wykorzystywane. Pozwala to poprawić czas realizacji zamówień i zdolność firmy do dotrzymywania terminów dostaw, a także ogólną wydajność – co ostatecznie zwiększa konkurencyjność.

Wskaźniki te obejmują następujące elementy:

  • czasy realizacji,
  • dotrzymywanie terminów dostaw – na przykład przez poszczególne stacje robocze,
  • wykorzystanie maszyn – mające na celu ocenę wolnych mocy produkcyjnych,
  • wydajność maszyn,
  • współczynnik odrzuceń,
  • wydajność procesu (OEE – Overall Equipment Effectiveness).

MES i ERP – współpraca systemów

Wzajemna interakcja między MES a systemem ERP (Enterprise Resource Planning) odgrywa kluczową rolę w efektywnym zarządzaniu produkcją.

Proces rozpoczyna się od systemu ERP, który wykorzystuje informacje dotyczące zamówień, ich typów, ilości oraz szczegółów logistycznych, takich jak dostępność materiałów. Oprogramowanie ERP wykorzystuje te dane, aby stworzyć przybliżony plan. Oznacza to, że chociaż zamówienia są przypisywane do zmian, nie są one powiązane z dokładnymi czasami produkcji. Podobnie grupy maszyn są odpowiednio przypisywane do procesów, ale nie konkretne, pojedyncze urządzenia. Alokacja właściwych zasobów odbywa się w drugim kroku – podczas tak zwanego etapu planowania szczegółowego.

Niektóre systemy ERP są w stanie wspierać fazę planowania szczegółowego. Mogą dzielić zamówienia na operacje, przypisywać maszyny i personel oraz ustalać ich dokładny harmonogram w procesie produkcyjnym. Jednak zdarzenia produkcyjne pojawiające się w ostatniej chwili, takie jak brak personelu, przestoje maszyn lub awarie narzędzi, nie są brane pod uwagę. To właśnie tutaj rozwiązania MES mają wyraźną przewagę – dzięki monitorowaniu procesu produkcji w czasie rzeczywistym.

MES zajmuje się szczegółowym planowaniem w oparciu o informacje pozyskane z systemu ERP. Centrum sterowania określa kolejność przetwarzania zleceń i konkretne przepływy pracy. Wymagane zasoby, takie jak maszyny i odpowiednio wykwalifikowani pracownicy, są przyporządkowane do poszczególnych operacji, przy czym jest to stale porównywane z rzeczywistą sytuacją produkcyjną, aby móc bezpośrednio uwzględnić wszelkie istotne zdarzenia w odpowiednich planach. Dzięki temu można uzyskać szczegółowy plan wykorzystania całego personelu, maszyn, narzędzi i materiałów. Z kolei ważne dane z systemu monitorowania online i oceny procesów produkcyjnych są przekazywane z powrotem do systemu ERP.

Tworzy to system kontroli ze sprzężeniem zwrotnym, w którym dwa systemy gromadzenia informacji i optymalizacji procesów są ze sobą idealnie zintegrowane.

Jak wybrać MES? Poznaj najważniejsze determinanty

 Na rynku dostępnych jest wiele rodzajów oprogramowania MES. Pierwszymi kryteriami wyboru, które należy wziąć pod uwagę przy poszukiwaniu odpowiedniego dostawcy systemu MES, są oczekiwany zakres usług i środowisko, w którym system MES ma zostać wdrożony. Poza tym warto zwrócić uwagę na takie czynniki jak:

Zgodność ze standardami

Zgodność ze standardami, takimi jak wytyczne VDI i VDMA, gwarantuje, że system MES będzie w stanie sprostać wymaganiom stawianym mu podczas wdrażania go jako systemu zarządzania produkcją. Obejmuje to również wykorzystanie ustandaryzowanych technologii, takich jak OPC UA, do komunikacji z maszynami.

Oparcie na technologii webowej

System MES powinien oferować możliwość swobodnej obsługi z różnych urządzeń końcowych i lokalizacji. Funkcjonalność taką zapewnia dostęp za pośrednictwem przeglądarki internetowej.

Dostępność w chmurze

System MES działający w chmurze daje możliwość dodania do sieci dowolnej maszyny w każdym zakładzie produkcyjnym na całym świecie, co jest ważnym krokiem w kierunku wdrożenia Przemysłu 4.0.

Wysoka elastyczność i płynność operacji

Pozyskiwanie i przetwarzanie danych powinno odbywać się w ciągu kilku sekund – zapewniając przy tym jednocześnie pełny wgląd w poszczególne etapy produkcji w czasie rzeczywistym.

Intuicyjny interfejs

Intuicyjna i prosta obsługa MES to gwarancja szybkiego szkolenia, pełnej akceptacji ze strony pracowników i możliwości błyskawicznego pozyskiwania informacji podczas wykonywania codziennych procesów produkcyjnych.

W jaki sposób MES usprawnia codzienne prace w firmie produkcyjnej?

System realizacji produkcji MES pomaga w identyfikacji słabych stron i niewykorzystanego potencjału w oparciu o odpowiednie wskaźniki i analizy. Nadrzędnym celem jest osiągnięcie stałej wydajności w ramach procesu produkcyjnego, co ostatecznie prowadzić powinno do obniżenia kosztów ponoszonych przez firmę.

Co istotne, MES zapewnia wsparcie na wszystkich etapach, przez które trzeba przejść podczas obsługi lub analizy procesu produkcyjnego, które obejmują planowanie, kontrolowanie i zarządzanie.

1.   Wykorzystanie MES do planowania procesów produkcyjnych

Firma Böhme & Weihs jest dostawcą oprogramowania WEB.MES Manufacturing Execution System. Oferuje zintegrowany system z szeregiem różnych obszarów funkcjonalnych, które wspomagają planowanie procesów produkcyjnych i zapewniają najlepszy możliwy poziom przejrzystości w zakresie potencjału optymalizacji. Funkcje te obejmują:

  • zintegrowane zarządzanie zamówieniami – z uwzględnieniem nie tylko zadań produkcyjnych, ale także wszystkich prac konserwacyjnych, serwisowych i naprawczych;
  • oprogramowanie do szczegółowego planowania – które pomaga opracować idealny plan rozmieszczenia i wykorzystania maszyn;
  • zarządzanie zasobami operacyjnymi – zapewniające dostępność zakładu i maszyn oraz pozwalające efektywnie planować prace konserwacyjne i naprawcze;
  • planowanie zasobów ludzkich – obecność lub nieobecność pracowników, harmonogramy zmian, kwalifikacje. Dostępność tego typu danych pozwala na oszacowanie wolnych mocy produkcyjnych i zwiększenie efektywności realizacji zamówień.

2.   Korzystanie z MES podczas produkcji

Wspomniany wcześniej WEB.MES zapewnia kompleksowy przegląd całego procesu produkcyjnego. Bazuje on na danych zebranych od pracowników za pośrednictwem PDA, a także na automatycznym zbieraniu danych z maszyn. Informacje te są następnie przetwarzane na potrzeby zarządzania halą produkcyjną w kokpicie produkcyjnym. Zatory produkcyjne, wąskie gardła, stopień przetworzenia i czas realizacji są wyświetlane w czasie rzeczywistym. W połączeniu z systemem zaprojektowanym do kontroli i monitorowania poziomów jakości, system MES staje się decydującym narzędziem zarządzania produkcją, realizując takie zadania jak:

  • gromadzenie danych maszynowych (MDC),
  • zbieranie danych produkcyjnych (PDA),
  • monitorowanie produkcji,
  • zapewnienie jakości dla wszystkich procesów biznesowych.

3.   Procesy zarządzania oparte na MES

Oprócz monitorowania procesu operacyjnego, system MES wspierać może również działania zarządcze mające na celu doskonalenie procesu produkcyjnego i zapewnienie optymalnego wykorzystania zasobów w perspektywie długoterminowej. WEB.MES obejmuje przykładowo w tym zakresie cztery specjalne obszary funkcjonalne:

  • zarządzanie kwalifikacjami,
  • prewencyjną konserwację,
  • interaktywną analizę wydajności,
  • przejrzystą historię zamówień.

Podsumowując, MES stanowi kluczowe narzędzie dla współczesnych przedsiębiorstw produkcyjnych, umożliwiając skuteczne planowanie i kontrolowanie procesów produkcyjnych. W połączeniu z oprogramowaniem ERP ułatwia adaptację do zmieniających się warunków rynkowych, pozytywnie wpływa na poprawę wydajności oraz automatyzację zarządzania produkcją, co przekłada się na wzrost konkurencyjności w branży i większe przychody.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Platforma Proalpha Industrial AI wprowadza sztuczną inteligencję

Grupa Proalpha, jeden z wiodących dostawców rozwiązań ERP i aplikacji biznesowych, prezentuje platformę Proalpha Industrial AI zawierającą spójną ofertę do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w sektorze przedsiębiorstw przemysłowych. W tym celu platforma udostępnia katalog ponad 30 aplikacji biznesowych AI dla procesów podstawowych w obrębie centralnych obszarów działalności, które zapewniają wartość dodaną w przedsiębiorstwie – od zakupów i produkcji, przez usługi posprzedażowe, aż po serwis. Kolejne 100 aplikacji AI zostało już zdefiniowanych i znajduje się w opracowaniu. Portfolio aplikacji AI gotowych do użycia jest łatwo dostępne i może stać się prawdziwym motorem innowacji dla firm stojących pod coraz większą presją podyktowaną sytuacją na rynku. Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje sprawdzone rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo stworzone dla technologii chmury w ofercie SaaS, do integracji zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i z systemami innych dostawców. Ponadto platforma pozwala przedsiębiorstwom na inteligentne przetwarzanie danych za pomocą odpowiednich, wstępnie skonfigurowanych aplikacji AI, w zależności od scenariusza wykorzystania. Nie ma przy tym znaczenia, czy analizowane są uporządkowane dane (np. tabele w zakupach), czy też dane nie posiadające uporządkowanej struktury (np. dokumenty, notatki, lub dokumentacja z serwisu). Dzięki temu ukryta wiedza może zostać przekształcana w zbiór konkretnych informacji, na podstawie których można podejmować rzetelne decyzje. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia rozpoznawanie, diagnozowanie i prognozowanie na podstawie danych specyficznych dla przedsiębiorstwa, na całkowicie nowym poziomie oraz przygotowuje konkretne zalecenia, które mogą być wdrażane również automatycznie. Dalsze korzyści dla przedsiębiorstw: Łatwa integracja technologii pozwala na szybkie realizowanie wymagań, a tym samym na szybkie wdrażanie odpowiednich rozwiązań na rynku. Natychmiastowe efekty działań (Quick Wins) i zrozumiałe wyniki analiz inteligentnych asystentów AI przyczyniają się do rozbudowy zaufania w stosunku do AI w działach specjalistycznych. Przedsiębiorstwa mogą przygotować się do wykorzystania innowacyjnych technologii AI w celu sprostania aktualnym i przyszłym wyzwaniom oraz zmianom na rynku. „Dzięki naszemu oprogramowaniu biznesowemu Industrial AI chcemy wspierać przedsiębiorstwa produkcyjne przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI, niezależnie od stopnia dojrzałości i tempa realizacji”, wyjaśnia Christoph Kull, President Business Applications w Proalpha. „W tym celu kluczowe znaczenie ma odejście od dominującej wcześniej metody wykorzystywania AI wszędzie po trochu, na korzyść wyspecjalizowanych rozwiązań zapewniających przedsiębiorstwom szybkie i widoczne efekty w praktyce. Jest to możliwe, gdy implemantacja AI przebiega stopniowo, poprzez aplikacje gotowe do natychmiastowego użycia, czyli proces po procesie i obszar biznesowy po obszarze biznesowym.” Działy specjalistyczne jako motor AI Jeżeli niemiecka gospodarka nie chce stracić pozycji siły napędowej innowacji, AI musi znaleźć zastosowanie tam, gdzie naprawdę może dokonać różnicy – w poszczególnych działach specjalistycznych, zamiast napędzać dyskusję o zasadniczą rację bytu sztucznej inteligencji”, mówi Kull. „Powód: działy specjalistyczne lepiej niż ktokolwiek inny znają główne procesy i dane potrzebne do wykorzystania AI. Pracownicy fachowi wiedzą, gdzie AI może przynieść konkretną wartość dodaną i gdzie potrzebna jest optymalizacja procesów, aby osiągnąć rzeczywisty wzrost produktywności.” Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia operacyjne stosowanie AI z podejściem holistycznym, które umożliwia perspektywę zarówno oddolną, jak i odgórną. Po usystematyzowaniu wyników analiz opartych na AI przez działy specjalistyczne, wyniki te muszą trafić do kadry kierowniczej, aby ustalić dalszą strategię zastosowania AI. Aplikacje AI do natychmiastowego zastosowania Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje obecnie ponad 30 aplikacji AI dla obszarów biznesowych ERP, Financial Management, Human Capital Management, Spend Management, Digital Shopfloor i Customer Experience. Kolejnych 100 aplikacji AI dla tych obszarów biznesowych jest obecnie w trakcie implementacji. Dzięki tym narzędziom przedsiębiorstwa mogą redukować np. swoje zapasy magazynowe poprzez dokładniejsze prognozy zużycia, optymalizować parametry dyspozycji i okresy ponownego nabycia oraz usprawniać produkcję poprzez skrócenie czasu przebiegu i czasu spoczynku. W ten sposób efektywniejsze procesy pozwalają na poprawę terminowości dostaw. Podstawą jest optymalizacja danych podstawowych sterowana przez AI poprzez wyszukiwanie błędów oraz trendów, a także ciągła kontrola jakości danych oraz migracje danych zgodnie z planem. Cyfryzacja procesów i regularne zestawianie danych w formie tabel często nie wystarcza, aby zwiększyć produktywność pracowników w procesach wymagających użycia wiedzy. Obsługa klienta jest na to doskonałym przykładem – odpowiedź na zapytanie klienta może być szybsza, bardziej profesjonalna i zindywidualizowana, jeżeli dostępna jest odpowiednia wiedza na temat kompleksowych zapytań serwisowych dotyczących danej branży. Wiedza ta znajduje się najczęściej poza granicami systemu ERP, np. w podręcznikach, dokumentacji, e-mailach lub czatach. Z tego względu przetwarzanie nieuporządkowanych danych z różnych źródeł w oparciu o AI przyczynia się do wzrostu produktywności o 30-40 procent w procesach opartych na wiedzy, ponieważ istotne informacje mogą zostać przekazane w formie cyfrowej do odpowiedniej osoby w odpowiednim czasie. Zwłaszcza w czasach zmian demograficznych i braku wykwalifikowanej kadry pracowniczej zarządzanie wiedzą oparte na sztucznej inteligencji staje się dla wielu przedsiębiorstw przemysłowych średniej wielkości czynnikiem decydującym o przetrwaniu. Twin Transformation ze wsparciem AI Szczególnie przedsiębiorstwa produkcyjne muszą mierzyć się z wymaganiami swoich klientów i partnerów związanymi ze zrównoważonym rozwojem oraz zmieniającymi się regulacjami prawnymi (takimi jak raportowanie ESG). Dlatego dla większości firm już dziś kluczowe znaczenie ma możliwość ustalania i optymalizowania śladu węglowego w odniesieniu do całego przedsiębiorstwa i jego produktów. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia firmom przeglądanie, analizowanie i efektywną optymalizację śladu węglowego zarówno dla całego przedsiębiorstwa (Corporate Carbon Footprint), jak i dla poszczególnych produktów (Product Carbon Footprint) poprzez wykorzystanie AI do analizy danych zużycia energii w czasie rzeczywistym. W ten sposób możliwe jest również identyfikowanie najwyższego zużycia energii i nieprawidłowości w obrębie parku maszynowego i poszczególnych procesów. Ponadto przedsiębiorstwa mogą uzyskać pełną przejrzystość swoich procesów produkcyjnych w zakresie zużycia energii na każdym etapie pracy oraz efektywnie optymalizować system. Analizy wykonywane przez AI pozwalają przedsiębiorstwom pogodzić efektywność finansową i ekologiczną oraz zapewniają im znaczną przewagę konkurencyjną na rynku. Block Quote Kull dodaje: „Chcemy udostępnić nasze rozwiązania oparte na AI przedsiębiorstwom każdej wielkości, aby producenci zwiększali swoją produktywność, rozszerzali możliwości biznesowe i tym samym przygotowali się na przyszłość.” Więcej informacji na temat platformy Proalpha Industrial AI jest dostępnych na stronie www.proalpha.com/en/ai-hub.
Platforma-Proalpha-Industrial-AI-wprowadza-sztuczną-inteligencję-do-sektora-przedsiębiorstw-przem
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

Proalpha

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa Proalpha to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń