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在汽车制造行业，MES与设备层有深入的集成，而PLC集成是最主流的形式。
本文主要介绍MES与PLC集成时的几种握手方式及特点。
1定期抓取数据
某些设备的关键工艺参数(如变速器轴齿热处理炉的温度)非常重要，需要定期抓取以生成实时曲线，及用于长期追溯分析。
这些工艺参数通常都是模拟量，数值始终不停地变化。
通常我们可以通过OPC软件读取这些数据，经过精度处理，然后定期写入实时数据库中。
这些数据的特点是：读取频率高，数据变化小，因此存入数据库时会存在大量重复的记录，而实时数据库提供数据压缩的功能，特别适合此类数据的存储。
2基于条件触发
有许多工艺参数(如螺栓的拧紧值)的收集，主要是用于事后的质量追溯分析的，通常我们会定义一个触发信号通知MES读取。
比如发动机在某工位完成物理装配作业后，PLC会把关键的工艺参数写入数据交换区，然后给DATA_READY信号置位。
而MES会每隔1秒扫描监听DATA_READY信号，当此信号处于高位时，则读取数据交换区的质量追溯数据。
可参考下图：
具体握手过程为：
*
发动机完成某个装配步骤，PLC写入参数1。
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发动机完成某个装配步骤，PLC写入参数2。
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发动机完成所有物理装配作业，PLC将DATA_READY置位。MES读取参数1、参数2。
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发动机准备离开当前工位，PLC将所有数据复位。
3请求-响应机制，1次握手
这种方式和IT系统的MQ/WEB SERVICE等消息处理机制非常类似。
如发动机上线工位，MES给PLC下发工单，过程可参考下图：
具体握手过程为：
*
PLC在PLC_MSG写入请求数据，如工位，同时将REQUEST_SENT置位。
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MES扫描到REQUEST_SENT，读取PLC_MSG，然后生成工单数据，并写入MES_MSG，同时将RESPONSE_SENT置位。
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PLC扫描RESPONSE_SENT，读取MES_MSG并写入本地数据块，然后将REQUEST_SENT和PLC_MSG复位。
*
MES将所有数据和控制位复位。
我们可以看出，整个数据交换的过程只发生了1个来回，即1-2步，而3-4步是将消息销毁的动作。
这种方式还有一个特点，就是封装性好，同样一个接口，既可以下发工单，也可以上传过站数据，区别在于PLC_MSG/MES_MSG里存储的数据内容不一样。
4请求-响应机制，2次握手
同样是发动机上线的例子，过程可参考下图：
具体握手过程为：
*
PLC在PLC_MSG写入请求数据，如工位。
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PLC将REQUEST_SENT置位。
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MES扫描到REQUEST_SENT，读取PLC_MSG，然后发送REQUEST_RECEIVED。
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MES生成工单数据，并写入MES_MSG。
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MES将RESPONSE_SENT置位。
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PLC扫描RESPONSE_SENT，读取MES_MSG并写入本地数据块，然后将RESPONSE_RECEIVED置位。
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MES扫描RESPONSE_RECEIVED，将所有数据和控制位复位。
*
PLC将本地数据和控制位复位。
我们可以看出，整个过程相当于进行了2次握手，其中1-3步是第1次握手，用于接收请求；4-8步是第2次握手，用于下发数据。
我们可以看出，方式4比方式3繁琐很多，但是这种方式在实际项目中用得还非常多。这是因为完整响应时间可能多达数秒，而PLC
的扫描周期只有几十毫秒，中间多出的状态位可以作为状态指示缓解工人等待的焦虑，也可以作为断点方便通信调试。
5基于工位生产周期
在一些工位，会有多个关键的业务过程，比如发动机上线工位先上线，然后装配，最后发送过站记录。
那么在一个完整的工位生产周期中，PLC需要和MES做2次数据交换，第1次下载工单，第2次上传过站记录，如下图所示：
具体握手过程为：
*
发动机到达，PLC给ENGINE_ARRIVAL置位。
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PLC检查托盘、设备、物料，条件具备后将STATION_READY置位。
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MES将STATION_READY_RECEIVED置位。
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MES将工单数据写入MES_DATA。
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MES将MES_DATA_SENT置位。
*
PLC将MES_DATA写入本地数据块，并将MES_DATA_RECEIVED置位。
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MES复位IT侧所有数据和状态位。
*
PLC开始本工位的装配作业，并将发动机序列号写入ENGINE_SN。
*
PLC装配完成后，PLC将PLC_COMPLETE置位。
*
MES将PLC_COMPLETE_RECEIVED置位。
*
MES执行过站逻辑，完成后将MES_COMPLETE置位。
*
PLC将MES_COMPLETE_RECEIVED置位。
*
MES复位IT侧所有数据和状态位。
*
发动机准备离开，PLC将ENGINE_LEAVE置位。
*
PLC复位所有数据和状态位。
我们可以看到，此方式非常繁琐，但是优点是：
*
生产周期中的关键状态都有体现，可以很方便地通过HMI进行监控。
*
PLC状态对应于实际的生产执行情况，发生问题时容易追踪。
*
程序出错时，可以很直观地看到通信执行到哪一步。
另外，我们还应理解，下载工单和上传过站记录都只是完整生产周期的一部分，并且有内在的逻辑联系，比如：在装配的过程上发现缸体有问题，需要换一个缸体上线，此时由于
MES还没有接收到过站记录，因此即使在第2次接收到STATION_READY信号时，MES下发的仍旧是同一个工单，这样就可以有效避免工单和发动机序列号的损失。
了解什么是MES系统
概述
制造执行系统 (manufacturing execution system，简称MES）是美国AMR公司(Advanced Manufacturing
Research，Inc．)在90年代初提出的，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划同车间作业现场控制，通过执行系统联系起来。这里的现场控制包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。MES系统设置了必要的接口，与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系。
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MES的定义
制造执行系统协会(Manufacturing Execution System
Association，MESA)对MES所下的定义：“MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。”
MESA在MES定义中强调了以下三点：
MES是对整个车间制造过程的优化，而不是单一的解决某个生产瓶颈；
MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能，并作出相应的分析和处理。
MES需要与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息流来实现企业信息全集成。
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MES能解决的问题：
出现用户产品投诉的时候，能否根据产品文字号码追溯这批产品的所有生产过程信息？
能否立即查明它的：原料供应商、操作机台、操作人员、经过的工序、生产时间日期和关键的工艺参数？
同一条生产线需要混合组装多种型号产品的时候，能否自动校验和操作提示以防止工人部件装配错误、产品生产流程错误、产品混装和货品交接错误？
过去12小时之内生产线上出现最多的5种产品缺陷是什么？
次品数量各是多少？
目前仓库以及前工序、中工序、后工序线上的每种产品数量各是多少？
要分别供应给哪些供应商？
何时能够及时交货？
生产线和加工设备有多少时间在生产，多少时间在停转和空转？
影响设备生产潜能的最主要原因是：设备故障？调度失误？材料供应不及时?工人培训不够？还是工艺指标不合理？
能否对产品的质量检测数据自动进行统计和分析，精确区分产品质量的随机波动与异常波动，将质量隐患消灭于萌芽之中？
能否废除人工报表，自动统计每个过程的生产数量、合格率和缺陷代码？
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MES的定位
，是处于计划层和现场自动化系统之间的执行层，主要负责车间生产管理和调度执行。一个设计良好的MES系统可以在统一平台上集成诸如生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、网络报表等管理功能，使用统一的数据库和通过网络联接可以同时为生产部门、质检部门、工艺部门、物流部门等提供车间管理信息服务。系统通过强调制造过程的整体优化来帮助企业实施完整的闭环生产，协助企业建立一体化和实时化的信息体系。
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MES目标：
1）不下车间掌控生产现场状况工艺参数监测、实录、受控
2）制程品质管理，问题追溯分析
3）物料损耗、配给跟踪管理
4）生产排程管理，合理安排工单
5）客户订单跟踪管理，如期出货
6）生产异常，及时报警提示
7）设备维护管理，自动提示保养
8）OEE指标分析，提升设备效率
9）自动数据采集，实时准确客观
10）报表自动及时生成，无纸化
11）员工生产跟踪，考核依据客观
12）细化成本管理，预算执行分析
MES系统需要哪些数据支持
在MES系统建设时，首先进行数据准备非常必要，本文简单介绍MES系统需要的主要数据。
1. 产品BOM
主要分EBOM(设计)和MBOM(制造)两种。
EBOM体现产品组成结构，可用来生成物料需求计划。MBOM体现产品的制造过程，可用来生成作业计划，指导实际生产作业。
EBOM来源于PDM的EBOM树，导入方式可分为紧密集成和非紧密集成两种。前者PDM直接和MES对接，利用集成接口导入所需数据，使用简便，但开发量大，两个系统间互相影响，如果以后系统升级可能会影响集成。后者由PDM中导出生成中间文件，再导入MES生成BOM树，两个系统间无任何直接的数据交换，开发相对容易；即使以后系统升级，只要导入导出的数据格式不变，对系统运行就不会有影响，因此也为很多企业所采用。
PDM中可以建立单独的MBOM树(有些甚至还有计划BOM、采购BOM、工艺BOM等)，和EBOM使用同一套图纸和工艺文件，只是节点的组成结构不同，这样就保证了EBOM和MBOM数据源的唯一性。在其他系统中建立MBOM要涉及到数据的同步维护问题，耗费人力且容易出错。
很多企业没有专门的MBOM而只有EBOM，在MES中可考虑采取一种比较简便的方式：
根据EBOM，系统自动读取工艺文件建立MBOM，多数情况下也能基本满足使用需求，是低成本的实现方式。BOM由PDM导入MES时，一些节点属性(如自制、外购、外协)也需要同时导入。
2. 财务数据
财务数据可导入MES核算生产成本。从很多企业实施信息化项目的经验看，数据对项目成功与否影响很大，因为数据问题以致项目运行不起来甚至失败的例子并不鲜见，因此在项目建设之初就对数据进行规划和准备十分必要
3. 工艺文件
MES中工序问的周转系统自动完成，转序依据就是工艺流程，这是MES运行的基础
。流程型企业一般工艺流程比较固定，数量也少，可在MES中直接创建。离散制造型企业，工艺流程很多，系统内创建工作量太大且是重复劳动(工艺文件已有)，可以通过工艺文件导入。
工艺文件中除工艺流程外，还应有设备、工时等信息。设备信息可用于派工时指定设备，工时可用于衡量工作量，也是计算生产排程的依据，系统自动排程对工时的准确性和完整性要求很高，否则排程结果不准确。工艺流程中的工序名称一般要求标准化，这样系统可以按照工序自动派工、核算评估工序产能及对工序进行属性定义。
工序名称不统一会给系统运行带来困难，如果全部重新修改工艺文件工作量太大，可以采取一种更为便捷的办法：在系统内建立新旧工序名称的对照表，由系统自动解析。
4. 生产计划和库存数据
生产计划一般在ERP中产生，通过集成接口导入到MES执行，完成状态再返回ERP。如没有ERP，也可在MES中直接生成生产计划。MES可和物资库存管理系统集成，计划产生时自动读取库存数据扣除可用数量，同时可指导现场作业配料。
5. 物料齐套清单
物料齐套是装配型企业生产管理的难点，在MES中需要重点考虑。物料清单是齐套的依据，不仅应反映产品组成，还要考虑实际生产过程，即按生产流程配科，配料可到工序。物料清单可由MBOM自动生成、在工艺文件中导入、或以物料清单文件形式导入。
6. 图纸等技术文件
出于降低成本以及技术、工艺的需要，很多企业希望能够实现无纸化生产，生产过程中不再使用纸质图纸、工艺等文件，所有文件均在MES中读取，此时需要把文件导入MES。
7. DNC系统数据
DNC系统中的设备、数控程序及任务完成情况等信息可以导入MES，MES可把生产任务信息导入DNC。
8. 订货数据
订货数据一般来自于销售部门，可以由CRM系统导入MES，也可手工输入。
工厂出现这五大不正常现象，说明需要上MES了
导读：MES将各生产环节串联在了一起，环环相扣，将生产流程固化到MES中，这就是为什么MES能整理生产流程的原因。
在全球竞争激烈的大市场中，无论是流程式还是离散式的制造业，无论是单件生产、多品种小批量生产、少品种重复生产还是标准产品大量生产的制造；制造业内部管理都可能遇到以下一些问题：
① 企业可能拥有卓越的销售人员推销产品，但是生产线上的工人却没有办法如期交货，车间管理人员则抱怨说采购部门没有及时供应他们所需要的原料;
② 实际上，采购部门的效率过高，仓库里囤积的某些材料10年都用不完，仓库库位饱和，资金周转很慢;
③ 许多公司要用6～13个星期的时间，才能计算出所需要得物料量，所以订货周期只能为6～13个星期;
④ 订货单和采购单上的日期和缺料单上的日期都不相同，没有一个是肯定的;
⑤ 财务部门不信赖仓库部门的数据，不以它来计算制造成本。
不能否认，以上情况是工厂常出现的现象，具体可归纳为五类，然而，针对这五个现象，我们又能有什么有效的办法来解决它呢?这些都可通过MES系统管理软件解决，不信你来看：
现象1：盲目生产，料没来就先做已经来料了的产品。
①那些眼看交期快到了，物料还是无法如期而至，最后交货期到了，产品无法如期交货，只有走空运一条路，从中又增加了巨大的成大。
②仓库中堆满了未到出货期的产品，仓库人员为了保管这些货是苦不堪言。
这种现象在鞋厂就更为突出了，他们的鞋子出货时，饰扣都生锈了，皮也发霉了，给公司造成了巨大的损失。为什么会出现这一现象的，原因就是没有计划的生产。
现象2：责任不清。
很多企业管理人员，眼看着公司的效益提不上去，整天忙碌着各部门的监督工作，然而始终查不清楚是哪个环节出了问题。MES系统可以将生产各部分串联在一起，一个环节出问题，电子看板就会提示管理者发现问题。
举一个简单的例子，出货期越来越接近了，然后大货生产还没有进行，原因是什么呢?生产指令表(工单)没有到生产部，谁都不敢生产。生产指令表为什么没到生产部呢?原因是BOM没有出来，BOM为什么没出来呢?原因是技转的全套纸板没放出来，技转为什么放不出来呢?原因是开发的确认样没有打出来?这时候管理者就不难发现原来是开发出了问题，从中做正确的决策调整，及时的解决此问题。
现象3：库存不清。
走进仓库放眼望去，只看到堆积如山的物料，问仓库人员，你们这里都是些什么料，都有哪些料，仓库人员不知如何回答，因为没有一个人员知道仓库的准确数量。
这是因为工厂物料的叫法各异，生产部门拿着生指产指令表去领料，然而仓库却发现没有此料，又让采购购买此物料，然而仓库中该物料还有好几百码?等等这些现象的出现导致仓存的积压，因为没人能准确的知道库存，采购人员无法及时的了解到仓库的准确信息，无法将仓存及时的扣除。然而MES系统可以解决这一问题，MES系统对物料出入库进行统计，对各物料的库存是多少，当月进出了多少，剩下多少等各种数据展现给管理者。
现象4：采购数据难管理。
采购经理每个月要把各采购员的数据录入到EXCEL中，便于统计，这种打字工作相当费时，有时候加班到很晚才能把各数据统计进EXCEL中，还要担心电脑中毒问题。然而MES系统可以解决这一问题，MES系统及时的统计了各操作人员的数据，到月底，无论时想看那一位操作员的采购情况，还是整个部门的采购情况，只要5分钟就能把各种数据体现出来，比如：看张三的采购情况，只要输入张三就可以了，张三一个月或几个月的采购情况立刻出现在界面。MES又解决了中毒的问题，因为ERP是基于B/S，各数据保留在服务器中，数据库每个月(自主设定时间)又会自动备份，从而又免除了害怕数据丢失这一恼心事。
现象5：流程不顺，手工的随意性太大。
然而MES系统又能解决这方面的问题，因为MES将各生产环节串联在了一起，环环相扣，将生产流程固化到MES中。物料在MES运作时，各生产物料必须按照生成流程走，物料不按流程走都不行，如果上一环节的工作出现问题，下一环节将不能运作，这就是为什么MES能整理生产流程的原因。
相比于其它任何制造软件，MES系统应该是最具吸引力的：平均减少制造周期时间45%;一般减少数据输入时间为75%以上;平均减少半成品(WlP)24%：平均减少为交班而准备的纸面工作61%;平均减少引导时间27%.;平均减少纸面工作和设计蓝图所带来的损失56%：平均减少产品缺陷18%。以上列举的若干统计数据是由国际MESA协会通过调查研究确定的，具有充分的根据。
--- THE END ---
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）
分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS
形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析
一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS
颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
*
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
*
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
*
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS
是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
*
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
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智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
*
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
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不确定性：
数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
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边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS
不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
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评估未来的知识和技能类型；
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发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
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较高失业风险的人群；
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