企业现有系统主要控制流程生产中的关键点,主要功能包括生产计划管理、产品跟踪管理、生产装配指令、重件档案管理、线停管理、LED生产看板、质量管理、报表管理等。传统的质量保证技术和手段已经难以满足现代质量保证的要求。将MES与质量管理相结合,可以优化传统质量管理中存在的问题。具体来说,可以优化以下方面:
1)及时处理质量信息。
现有系统主要实现基础信息的存储和共享功能,无法满足企业对生产过程进行全方位监控和管理、跟踪物流状态的需求。一是装配厂距离零部件供应商较远,而且拖拉机装配流程复杂,厂外物流配送系统庞大,整个物流运输成本高。为了保证配送零件的质量,加强了物流运输过程中的质量监管。传统的产品质量数据的收集和统计多为手工操作,效率低、不一致、可信度低。减少质量事故造成的人力、物力、财力的浪费。
2)质量信息的顺畅流动。
传统的质量信息处理过程相对孤立,数据分散,缺乏标准化。MES中的质量管理可以实现数据的快速流动和信息渠道的畅通,提高质检部门和计划调度部门之间的及时反馈和工艺部门之间的及时沟通,提高车间质量信息的综合处理能力,有效控制和持续改进产品质量的全过程。MES应用广泛,在企业应用中发挥着非常重要的作用。我们知道MES可以帮助智能制造,智能制造是由智能设备和人类专家组成的人机一体化智能系统。它可以在制造过程中进行智能活动。
3)提供有效的支持系统和工具。
MES系统为优质业务流程提供保障。工艺固化的软件辅助质量管理和过程控制将制造质量信息与人工操作紧密联系起来,使物料进入车间加工后,可以跟踪车间的加工质量状态,为企业计划层面的质量决策提供可靠依据,从而提高车间质量管理的效率,有效控制产品的不合格率。
目前,国内制造企业科学管理基础薄弱,资金匮乏,缺乏必要的员工培训等。从企业信息化的角度来看,主要障碍之一是缺乏一种质量数据的组织形式和载体来有效地组织和管理产品的相关质量信息,以便尽可能地使用统计分析工具和方法来实现质量持续改进的目标。质量管理模块的优势在于使用各种统计工具(如(统计过程控制)、QFD(质量功能展开)、控制图等)。)最大限度地利用历史质量数据中包含的有用的质量信息进行决策,然后识别产品和过程改进的具体机会。数字化质量管理的成功实施依赖于高质量数据的组织、管理、处理和存储。
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