【愚公系列】2023年10月 智能制造理论篇-MES系统的数据建模

🏆 作者简介，愚公搬代码 🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《近期荣誉》：2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。 🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。

🚀前言

数据模型的建立是指通过对业务实体、属性、关系等进行分析和抽象，构建出适合于特定应用场景的数据结构，以描述和管理数据的组织方式和规则。其目的是为了提高数据的可靠性、可维护性和可扩展性，同时能够更好地支持业务需求的实现。常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型、面向对象模型等。数据模型建立的过程中需要考虑多方面的因素，如数据的规模、复杂度、可用性、安全性等，同时要考虑到应用的需求和业务的变化，以确保数据模型能够满足长期稳定的业务需求。

🚀一、MES系统的数据建模（概念）

🔎1.面向关联的分类数据单元模型

针对制造执行过程数据种类繁多的特点，我们可以通过对数据进行分类处理，以建立清晰的数据结构模型。整个制造执行过程可以分析为包含多个数据实体，无论是业务环节还是这些环节中涉及的资源，都可以进行分类。基于这一发现，我们可以按照面向对象的原则构建制造执行过程中的各个元素对象，并在这些元素对象的基础上轻松实现制造执行数据的单元划分。

在全过程的分析中，制造执行涉及的元素对象包括人员、设备、订单、工艺、物料、工装模具等，我们可以将它们构建成数据实体，并进一步将这些数据实体归类，组成数据单元。这种方式有助于理清数据之间的关系，为建立清晰的数据结构模型提供了基础。

🦋1.1 基础数据单元

这包括在制造执行系统中必须提前维护的数据，供制造执行过程中引用。基础数据单元涵盖人员、设备、工种、工序（工作中心）、班组等信息。工序（工作中心）用于进一步分类管理设备，而班组用于更精细地分类管理人员。

🦋1.2 订单数据单元

订单是制造执行的核心，具有一定的组织结构，如"型号-批次-工号-订单"。订单可以根据生产需求分为执行批次，为了控制生产进度，调度人员需要编制订单调度计划，包括分配设备、工人，指定生产周期和开始时间。

🦋1.3 工艺数据单元

包含所有生产所需的工艺相关信息，包括结构化的工艺路线、详细的工艺文件、工序工时、检验标准以及订单生产准备信息。结构化的工艺路线是执行监控的基础，也是制定调度计划的依据。订单生产准备信息包括面向订单工序的物料、模具、工装等准备信息。

🦋1.4 执行监控数据单元

这是制造执行过程中最关键的数据单元，其中包括订单执行进度数据、物流周转数据、工票数据、随批单数据以及执行小批次数据。这些数据反映了车间生产现场的实时情况，对车间计划人员了解制造执行情况至关重要。工票和随批单是重要的制造执行过程表单，数据会不断流转和更新。执行小批次是针对制造执行过程的任务单元，用于记录制造执行的详细过程，特别适用于流水与离散混合生产模式的物料周转控制。

🦋1.5 质检数据单元

包含与质量检验相关的数据，包括自检、互检、专检流程所产生的数据，以及专检过程中的质检小批次数据。这些数据记录了质量检验的详细过程，对于确保产品质量至关重要。

🦋1.6 资源器具数据单元

除设备外，这包括制造资源，其管理程度可以根据车间需求进行精细化管理。如果需要精细化控制，可以完善资源器具数据单元中的数据，否则，数据的缺失不会影响其他数据单元。

通过清晰的数据分类和结构化，我们可以更好地管理和利用制造执行数据，确保生产过程的高效性和质量控制。

🔎2.复杂制造执行过程数据关联约束模型

制造执行数据不仅种类繁多，数据与数据之间的关系也错综复杂。通过对制造执行过程中数据实体的分析建立了分类数据单元，数据单元之间由于复杂的引用关系形成一个完整的数据网络。根据数据单元模型及其引用关系得出的完整制造执行数据关联的约束模型如图所示。

在分析制造执行数据关联约束模型时，我们可以发现数据单元之间存在关联约束，同时数据单元内部的数据实体之间也存在关联约束。这些数据单元组合在一起构成了完整的制造执行数据集，并在数据集内部存在约束控制。此外，从制造过程的全局控制角度来看，制造执行系统为了更方便地控制制造执行过程中的变量，通过全局配置的方式向数据集输入配置变量，以实现全局控制的目标。具体的约束分类如下：

🦋2.1 全局数据约束

全局数据约束是为了更方便地控制制造执行过程，通过系统配置的方式向制造执行数据集输入控制变量，以实现全局角度的制造执行过程控制。这些系统配置包括制造执行业务流程环节的配置和人员角色权限的配置等。通过全局系统配置，制造执行系统可以在不需要重新开发的情况下适应业务需求的变化，实现快速响应。全局约束是一种单向约束，只能从系统向数据集发出，而数据集不会对系统配置产生影响。

🦋2.2 纵向数据约束

纵向数据约束是由于数据单元之间的数据引用关联而产生的约束关系。由于一个数据单元可以引用多个数据单元的数据，因此纵向约束在约束范围上存在一对多的关联，即一个下游数据单元与多个上游数据单元之间存在约束。同时，多个数据单元也可以引用一个数据单元的数据，因此在约束范围上也存在多对一的关系，即多个下游数据单元与一个上游数据单元之间存在约束。纵向约束是一种双向约束，只要下游数据单元与上游数据单元存在约束关系，下游数据单元的数据变化会引起上游数据单元的数据变化，反之亦然。

🦋2.3 横向数据约束

横向数据约束是同一个数据单元内部的数据实体之间由于数据引用关联而产生的约束关系。一个数据实体可以引用多个数据实体的数据，因此在横向约束范围上存在一对多的关系，即一个下游数据实体与多个上游数据实体之间存在约束。同时，多个数据实体也可以引用一个数据实体的数据，因此横向约束在约束范围上也存在多对一的关系，即多个下游数据实体与一个上游数据实体之间存在约束。横向约束是一种反向约束，只要下游数据实体与上游数据实体之间存在约束关系，下游数据实体的数据变化会引起上游数据实体的数据变化，反之亦然。

🚀二、MES系统的数据建模（实际）

MES是一种用于管理和控制制造过程的软件系统。它在生产环境中的作用是协调和监控，帮助制造企业实时地收集、分析和交换生产数据，以优化生产效率、质量和资源利用。MES通过数字化、信息化的方式协助生产人员监控产品制造过程中的关键物理资源（人、机、料），并通过整合和最大化这些资源的输出来提高企业管理效率和核心竞争力。

🔎1.MES中的基础资源简介

在MES中的基础资源一般包括人员、设备、物料，合理准确的建立基础资源数据模型（model）是确保MES实用性的关键素。

🔎2.MES基础资源如何建模

🦋2.1 人员基础数据建模：

人员基础数据建模主要涵盖以下内容：

• 员工信息：记录每个员工的基本信息，如姓名、工号、职位、部门等。
• 技能与资质：记录员工所具备的技能和资质，例如培训记录、认证证书等。这有助于作业分配和员工调度时的匹配和合理安排。
• 工作经历：记录员工的工作经历，包括之前从事的工作岗位、相关项目经验等。这有助于更好地了解员工的背景和潜力。
• 培训需求：记录员工当前和未来的培训需求，以便进行培训计划和资源分配。

🦋2.2 设备基础数据建模：

设备基础数据建模主要包括以下内容：

• 设备属性：记录每台设备的型号、规格、生产速率、容量等关键属性。这些属性有助于对设备进行分类、识别和区分。
• 状态和运行参数：记录设备的状态信息，如运行、故障、维护等。同时，还可以记录设备的运行参数，如温度、压力、速度等。
• 维护计划：记录设备的维护计划和维护历史，包括维修记录、保养计划和校准要求等。这有助于确保设备的正常运行和可靠性。
• 安全规范：记录设备的安全规范和操作指南，以确保员工在使用设备时遵守相关安全标准和流程。

🦋2.3 物料基础数据建模：

物料基础数据建模主要涉及以下内容：

• 物料描述与编码：对每种物料进行描述，并为其分配唯一的识别编码，如物料名称、型号、批次等。这有助于在生产过程中准确追踪和识别物料。
• 规格和特性：记录物料的规格要求、技术参数和质量标准。这有助于确保物料在生产过程中达到预期的质量要求。
• 供应商信息：记录与物料相关的供应商信息，如供应商名称、联系方式、交付条件等。这有助于物料采购和供应链管理。

通过适当的建模，可以将人员、设备和物料的基础数据组织起来，并与相应的属性和关联信息进行关联。这样的建模能够提供清晰和结构化的数据视图，帮助企业更好地管理和利用这些基础数据，以支持生产过程的高效运行。

🔎3.如何通过初始基础资源转换成制造能力

如何将以上这些基础资源初始化后转换成企业制造能力，总结一般包含以下三步：

1、首先，通过对人员、设备的资源整合形成工位的生产能力。

2、再次，将工位能力结合生产工艺流程、工序工位规划整理出可用于加工制造的生产线体。

3、最后，通过将产品的生产作业指导、物料清单（BOM）与生产线体的结合，将物料转换为需要输出的产品。

通过初始化这些基础资源，企业可以形成其生产能力，并进行能力评估。以下方法来是实现生产能力及能力评估：

1. 资源调度和分配

根据人员、设备和物料的基础资源信息，在生产计划中进行合理的资源调度和分配。MES系统可以帮助企业实时监控资源的可用性和利用率，以确保生产过程的平稳运行。

1. 生产计划与执行

根据企业的生产需求和基础资源与能力，制定合理的生产计划，并在MES系统中进行执行。通过与实际生产数据的对比，可以评估企业的生产效率和资源利用情况。

1. 运营数据分析

MES系统可以收集和分析生产过程中的关键数据，如产量、良品率、设备故障等。通过对这些数据的分析，可以评估企业的生产能力，并识别改进机会和瓶颈点。

1. 性能指标监控

建立关键绩效指标（KPIs），如生产效率、设备利用率、物料消耗等，并在MES系统中进行实时监控和报告。这些指标可以用于评估企业的生产能力，并进行绩效评估和持续改进。

---