【AutoManuAi+】汽车数智化驱动的MES系统:车企数字化转型四大关键问题解析

文摘   2024-10-18 15:00   上海  

在汽车数智化浪潮的驱动下,数字化转型已成为车企迈向未来的必经之路。数字化制造执行MES系统,作为企业信息化架构中的桥梁,帮助企业实现智能制造生产全流程数据全贯通,也是汽车制造数智化建设的核心。但车企在实施MES时,面临着一系列问题,本文将对其中四大关键问题进行深入分析和解析,以帮助车企更好地应对数字化转型的挑战。
问题一:系统边界模糊,需求不清晰

在汽车制造数智化过程中,MES系统的实施需要车企大量基础数据的支持,并且很多数据需从前期信息系统中获取。因此,在实施MES系统之前,需对车企进行深入的调研与分析。然而,一些车企由于准备不足,出现无法明确定义哪些部门、工序或业务应该纳入MES系统范围之内等情况,导致对系统的边界和需求难以准确把握,随着MES实施的深入,相关问题集中爆发,影响实施过程与交付效果。

问题二:MES功能模块多,主次难以判别

根据世界使用最广泛的MESA标准定义,MES有11个核心功能模块,也被称为MESA-11模型,分别为工序详细调度-排产(Operations/Detailed Sequencing)、生产单元分配-派工(Dispatching Production Units)、产品追踪与追溯(Product Tracking & Genealogy) 、劳动力资源管理(LabourManagement)、质量管理(Quality Management)、维护管理(Maintenance Management)、资源分配与状态管理(ResourceAllocation & Status)、文档管控(Document control)、性能分析(Performance Analysis)、生产过程管理(ProcessManagement)、数据采集与获取(Data Collection & Acquisition)。这些功能模块相互独立又相互关联交叉,使得车企难以判断哪些模块是核心功能,哪些是辅助功能。此外,车企的规模和复杂度对MES系统的需求和功能模块的选择有直接影响,因此,车企需要做好需求分析,选择专业的供应商或咨询机构,借助其专业知识和经验,进行功能模块的评估和筛选,确定主要功能模块,进行汽车制造数智化工厂升级。
问题三:数据多样化,采集方式举棋不定

车企的生产过程中涉及多个环节和部门,由于缺乏统一的数据标准和规范,不同数据来源和格式的问题就会存在。同时,车企已有的一些系统采集的数据格式和方式也不尽相同,再加上生产设备和传感器种类繁多,数据采集方式和协议也各有不同,这就导致了企业的数据多样化。这些过去生产过程中已有的多种数据采集方式需在实施MES系统时进行整合和统一。
问题四:牵涉部门多,多方关系需要协调

实施MES系统需要涉及生产、工艺、设备、物流等多个部门,这需要各个部门之间进行充分的协调和沟通,以确保系统的实施顺利推进。具体而言,需求分析需求明确企业的生产流程、工艺要求、设备能力、人员配置等方面的需求,这需要多个部门共同参与。同时,MES系统需要与企业的其他信息系统进行集成,如ERP、CRM、SCM等,需要各个系统之间的数据交互和协同工作,涉及多个部门之间的协调和沟通。此外,数据共享也是实施MES系统所必需的,如生产计划、物料需求、设备状态等,这些都需要各个部门之间的数据共享和协同工作。更有甚者,MES系统的实施可能引发企业内部的组织变革,包括角色和职责的调整、员工的培训和适应新工作流程等情况。
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