叶昱冬，高飞
(浙江工业大学计算机科学与技术学院，浙江杭州 310032)
当前，我国制造业正进入一个转型的关键阶段，面临着重大的挑战，传统制造业增长模式遭遇瓶颈，实体经济发展遇到困难。目前，制造业从业人员已经深刻认识到自身创新变革的必要性，也在积极探索适合于自身发展的改革创新之路。特别是在中央提出“中国制造2025”战略之后，制造企业如何实现现有企业的信息化升级改造、实现“两化融合”，提升生产效率，实现生产车间精益化管理等问题是企业管理层面对的重大课题。而这其中，企业如何选择适合自己生产模式的MES系统(Manufacturing Execution System,制造执行系统)是整个课题的关键部分之一。
制造企业行业分布广泛，每个企业生产的产品不同，生产工艺也大不相同。而作为制造执行的MES系统正是要管理生产车间的人、机、料、法、环等各个方面。这就导致当MES系统应用在某个特定的制造企业时，需要依据该企业的生产工艺及生产需求进行大量定制化的匹配开发。然而，软件产品定制化工作量大就意味着实施周期长，而且成本高。从目前的情况看，一套MES系统应用在某个特定企业的时候，其定制化工作量占到整个项目工作量的70%～90%，同时，企业也需要为定制开发工作支付大量预算。这样一来，一些中小型的制造企业由于预算不足，不得不放弃对生产制造的信息化改造。所以，一款成本适中的通用化MES系统是目前制造企业所需要的。这样一套通用MES系统应当是基于通用的模型搭建的，在适配制造企业的时候，应该具备足够的灵活性来满足不同企业在人、机、料、法、环等方面的差异，而将MES的定制化部分压缩到50%以下。
要实现通用化MES系统，可以通过模型来搭建MES系统，即基于模型的MES系统。基于模型的MES系统是MBE(基于模型的企业)概念的一部分[1]。MBE(Model Based Enterprise)是由美国“下一代制造技术计划”(The Next Generation Manufacturing Technologies Initiative，NGMTI)在2005年提出(2016年部分完成)。NGMTI提出的“MBE”是一种制造实体，它采用建模技术对设计、制造、产品支持的全部技术和业务流程进行彻底的改造[2]。
实现基于模型的制造执行系统，首先就要实现MES基础数据的模型化。只有在基础数据模型化的基础上，才能进一步实现MES的整体模型化和通用化。
构建MES系统的时候，涉及MES基础数据的构建。这些基础数据包括企业数据、人员数据、设备数据、物料数据、工具数据、资产数据、工艺数据等。目前的情况是，这些基础数据的结构是按照制造企业的具体情况进行固化的。
例如，对于人员数据来讲，某企业的生产工人情况如表1所示。
表1 某企业生产工人情况Tab.1 Situation of production workers in a company
目前情况下，MES在实现该企业生产工人数据管理的时候，就会依据当前情况，设计出生产工人的数据表格来进行实际的匹配，并在实际的软件开发中将该表格固化。
但问题在于，企业对工人情况的管理可能会随时间的变化而变化。比如，企业认为工人的“工种级别”属性也需要管理，那为了满足企业要求，就需要更新原先的表格设计。另外，这样的设计只能满足该企业对人员管理的需求，但对其他企业来讲，复用性不大，可能还需重新定制化开发。
再例如，对于制造企业生产工艺的管理，每个企业都不同，尤其是行业与行业之间差异更大。
MES在实现该工艺流程时，当前的做法是将该流程通过代码的方式将工步与工步之间的逻辑关系固定来满足企业的需求。如果工艺改进了，MES软件系统需要进一步的定制化升级。而且，采用定制化的方式实现制造企业的工艺逻辑也需要很大的成本，这些都给企业带来了困难。
综上所述，依据企业具体的需求进行MES软件定制化开发的方式有许多问题，也很难满足目前企业不断变革中所出现的问题。归纳起来主要在于：(1)软件逻辑依据企业当前需求定制化，缺少对企业发展及未来需求的考虑；
(2)定制化开发周期比较长，而且需要在完全了解客户现状的情况下进行定制化；
(3)定制化开发的成本高，导致一些预算有限的企业无法承担；
(4)MES系统推广难度大。
基于模型的MES基础数据区别于传统MES的基础数据架构，它是在分析不同企业基础数据基础上，将这些基础数据进行归纳和概括，并抽象出来形成模型。这种模型适合于不同的企业，而且在某个企业的基础数据架构发生变化时，也不需要对基础数据的结构进行代码级别的更新。这样一来，可以节省企业的管理时间和管理成本。
基础数据管理包括企业架构数据管理、人员数据管理、设备数据管理、物料数据管理、工具数据管理、资产数据管理、工艺数据管理管理、档案数据管理等。
2.1 企业架构数据
企业数据管理基于ISA95 设备层级模型进行定义[3-5]，将企业定义为企业层(Enterprise)、工厂层(Site)、车间层(Area)、产线层(Cell)以及工位层(Unit),如图1所示。
图1 企业架构实例[4-5] Fig.1 Enterprise architecture example[4-5]
系统中企业模型定义遵循ISA95规范中设备层级架构模型，一个企业集团对应多个工厂，某个工厂对应多个车间，某个车间对应多条产线，某条产线对应多个工位，通过工位结合不同的设备，如图2所示。
图2 集团架构示例
例如，某个大型重工企业架构的对应关系如表2所示。
表 2 设备层级模型示例(集团)Tab.2 Sample device hierarchy model (group)
再如，某个中型企业，没有集团层级，从工厂层级开始，其对应关系见表3。
表3 设备层级模型示例(中型企业)
所以，针对不同企业架构形态，可以通过5层模型进行匹配。
2.2 人员数据
人员数据管理通过人员模型对相关数据进行管理。如图3所示，人员模型包括人员类别、人员类别属性、人员实例、人员实例属性、人员资质考核以及人员资质考核结果。
图3 人员模型Fig.3 Model of people
每个人员都可动态配置其必须的资质考核以及资质考核结果，通过资质考核的人员才能具备上岗资格，系统才会在派工时使用该人员资源。
人员数据可以通过文件批量导入、系统数据管理页面、对接人力资源管理系统等方式录入，可以通过系统数据管理页面进行修改/删除操作。
图4中，“机修组类”即是其中定义的一个人员类型，“张三”就是对应于“机修组类”实例化的一个具体个人。“机修组类”有它的人员类型属性“机械操作等级”，该属性绑定一个人员资质测试“机械操作测试”；
对应地，“张三”也有一个人员属性“机械操作等级”，其值为“1”，而其对应的“机械操作测试结果”为“PASS”。
图4 人员模型示例Fig.4 People model example
当然，“张三”这个具体的人还有其他人员属性。其他的人员属性也可以无需匹配人员类型属性，作为具体的人员属性存在，例如“张三”这个人的性别、身高等属性。
这样一来，实施具体项目的时候，可以按照不同类别对人员进行组织和管理。人员的类型以及人员类型属性根据实际情况进行配置和管理，每一种类别对应多个人员，并具有相应的人员属性。
为了便于理解，将模型中涉及的数据结构框架罗列如下(其他模型数据表格可以按同样的思想推理，不再赘述)。
人员类型见表4。
表4 人员类型Tab.4 Type of personnel
人员类型属性见表5。
表5 人员类型属性Tab.5 Person type attribute
人员见表6。
表6 人员Tab.6 Person
人员属性见表7。
表7 人员属性Tab.7 Attribute of person
资格测试定义见表8,资格测试结果见表9。
表8 资格测试定义Tab.8 Qualification test definition
表9 资格测试结果Tab.9 Qualification test results
如果使用XML文件来表示人员类型、人员，这个例子可以如表 10 中的人员模型数据[5]所示。
表10 XML表示的人员模型数据Tab.10 XML represented staff model data
注意，人员类型和人员可以进行对照，人员类型属性和人员属性可以进行对照，资质认证测试和资质认证测试结果可以进行对照。人员属性中的性别、身高是人员的特有属性，在人员类型属性中没有映射。
2.3 设备数据
设备数据管理通过设备模型对相关数据进行管理。如图5所示，设备模型包括了设备类别、设备类别属性、设备实例、设备实例属性等。
图5 设备模型Fig.5 Device model
设备数据可以通过文件批量导入、系统数据管理页面等方式录入，可以通过系统数据管理页面进行修改/删除操作。
设备模型示例如图6所示:“加工A类”即是其中定义的一个设备类型;“加工347号”就是对应于“加工A类”实例化的一个具体设备。“加工A类”有它的设备类型属性“误差范围”，该属性绑定一个设备资质测试“误差测试”；
对应地，“加工347号”也有一个设备属性“误差”，其值为“0.40 mm”，而其对应的资质测试“误差测试”为“0.41 mm”。
图6 设备模型示例Fig.6 Device model and examples
当然，“加工347号”这个具体的设备还有其他设备属性。其他的设备属性可以无需匹配设备类型属性，作为具体的设备属性存在，例如“加工347号”这个设备的尺寸、进给速度等。
注意，设备属性包括了设备的静态属性，例如“尺寸”，也包括了设备在运行期间的动态属性，例如“进给速度”。静态属性是该设备固有的属性，而动态属性的值是通过实时设备数据采集得到的，它是一个随时间变化而变化的值。
在实施具体项目时，可以按照不同类别对设备进行组织和管理。设备的类型以及设备类型属性根据实际情况进行配置和管理，每一种类别对应多个设备，并具有其相应的设备属性。
2.4 资产数据
资产数据管理通过资产模型对相关数据进行管理。如图7所示，资产模型包括资产类别、资产类别属性、资产实例、资产实例属性等。资产模型示例如图8所示。
图7 资产模型Fig.7 The asset model
图8 资产模型示例Fig.8 Example asset model
资产数据管理模型与设备数据管理模型类似，但两者从不同的角度对物理设备实体进行描述。设备数据管理模型是从设备角色的角度来描述物理设备，而资产数据模型是从物理资产的角度来进行描述。
当某条产线的设备损坏需要进行更换时，此时从设备角色来讲，是没有发生变化，更换后的设备还承担更换前设备同样的角色，但从资产管理角度来讲，就发生了变化，新设备与更换前的旧设备是不同资产，资产编号也当然不相同。
实物资产信息与设备信息之间的关系如图9所示。在角色设备和实物资产之间存在时间关系，在某个时间段内，某个物理资产承担了某条产线的设备角色，但在另外一个时间段内，该角色可能由其他物理资产所承担。执行此角色的物理资产可能会随着时间发生变化，而设备资产映射表将维护设备与资产之间的对应关系。
图9 设备资产映射Fig.9 Device asset mapping
2.5 物料数据
物料数据管理通过物料模型对相关数据进行管理。物料模型包括物料类别、物料类别属性、物料定义、物料定义属性、物料批次、物料批次属性等。
物料数据可以通过文件批量导入、系统数据管理页面等方式进行数据录入，可以通过系统数据管理页面进行修改/删除操作。
注意，物料数据分为物料类型、物料定义、物料3个层次。这是因为从生产角度来看，物料的类型及品种是最繁多的，通过这样的数据层次划分可以更好地管理生产过程中所涉及的所有物料。
在图10所示的例子中，物料类型为“铝材类”，该物料类型有一个属性“铝丝直径”；
对应于该物料类型的物料定义为“B级铝材”，该物料定义有多个属性，包括：“铝丝直径”(该属性对应于物料类型的属性)、“合金成分”(该属性绑定合金成分检测测试)、“抗拉性”；
对应地，物料名称为“20200101批次”，也分别对应3个属性，分别是：“铝丝直径”、“合金成分”、“抗拉性”。其中，“合金成分”属性绑定合金成分检测测试结果。
图10 物料模型(a)及示例(b)Fig.10 Model of material (a)and example (b)
需要注意的是，并非每个属性都要绑定资质的检测测试，这要依据具体工厂的实际情况来判断，例如有些属性不需要进行测试，而有些属性在工厂内没有检测的条件等。
物料类型、物料定义以及物料实例均可以根据现场实际情况进行配置：物料类型定义了不同种类的物料，而物料定义属于某一个物料类型。物料定义在产品设计、生产排程时均要用到。物料实例是某个物料定义的实例，在具体生产中使用。
2.6 工具/容器/软件等数据
工具/容器/软件数据管理通过工具/容器/软件模型对相关数据进行管理。工具/容器/软件模型包括了工具/容器/软件类别、工具/容器/软件类别属性、工具/容器/软件实例、工具/容器/软件实例属性等。下面以工具为例进行说明，其模型如图11所示。
图11 工具模型Fig.11 Tool model
工具数据可以通过文件批量导入、系统数据管理页面两种方式录入，可以通过系统数据管理页面进行修改/删除操作。
在工具模型示例(图12)中，“工段一扳手类”就是工具类型，该类型工具具备一个属性“尺寸”，“扳手_01”这个工具就是属于该类型的一个工具，该工具为“尺寸 19活动扳手”，并且该工具还有其自身特有的属性“规格”，其值为“M12”。
图12 工具模型示例Fig.12 Example tool model
在实际项目应用时，可以按照不同类别对工具进行组织和管理。工具的类型以及工具类型属性根据实际情况进行配置和管理，每一种类别对应多个工具，并具有其相应的工具属性。
以上所描述的企业、人员、设备、资产、物料、工具/容器/软件等都是企业生产中所要使用的资源，如果将这些生产资源整合起来进行生产，就必须对工艺数据模型化。下面就工艺数据进行说明。
2.7 工艺数据
工艺数据按照工艺模型进行组织和管理。工艺数据中包括了生产工艺数据、维护工艺数据(维护标准操作流程)等。
工艺的每一个工步对应位置(来自于企业架构数据)、人员(来自于人员数据)、设备(来自于设备数据)、物料(来自于物料数据)、工具(来自于工具数据)、作业指导书(来自于文件数据)、NC程序(来自于程序数据)等相关内容。
工艺流程由若干工步组成，每个工步的执行都需要一定的资源，图13—图14中，工步X1对应的资源为Rx1，其他工步以此类推。工步是可以灵活增加、删除和修改的，而并非用软件代码固化整个工艺流程。这样一种灵活的工艺设计方式给企业带来了好处，在进行工艺优化的时候，只需要进行软件层面的配置就可以满足新的需求，而不需要进行代码级别的更新。
图13 资源示例Fig.13 Resource examples
图14 工艺模型流程示例Fig.14 Process model process example
系统需要通过该模型管理所有的工艺流程数据，并管理每道工艺所需要的资源信息，为生产、维护管理建立基础。
结合了资源的工艺流程，是一个可以执行的工艺流程。为什么这样说呢？每一个工步都要回答下面几个问题[6-8]：
(1)在哪里执行这个工步？该工步绑定的企业架构信息，具体的产线、工位；
(2)谁来执行这个工步？该工步绑定的人员数据；
(3)用什么来执行这个工步？该工步绑定的设备、工具、辅助工具数据；
(4)执行这个工步所需要的材料是什么？该工步绑定的物料数据；
(5)怎么执行这个工步？该工步绑定的作业指导书文件数据；
(6)其他辅助的条件是什么？该工步绑定的软件数据。
这样一来，一套工艺流程就可以分解为由一系列可执行工步组成的生产流程，进而可以在生产车间进行生产操作。
产品工艺数据来源于PLM系统，通过与PLM系统的集成，MES系统可以获得相关产品的工艺，以及执行工艺所需要的资源信息。系统支持通过页面的方式增加生产工艺/工步。
建立了模型化的MES基础数据，那么MES系统就可以在这个基础上使用这些数据，并进而搭建通用的MES模块(或者说基于模型的MES)。下面针对图15，通过MES运行机制来说明模型化基础数据的应用[9-10]。
图15 生产流程概述Fig.15 Production process overview
(1)系统收到由ERP生成的生产计划，生产计划信息包含产品信息、数量信息、生产完成时间信息等；
生产计划信息可以通过Excel表手工导入系统，或者与外部系统集成，以及系统页面录入等方式获得；
(2)详细生产排程模块从资源管理模块中获取目前生产资源，包括人员资源、设备资源、物料资源、工具资源等；
(3)同时，依据计划信息中的产品信息，从产品定义模块中获取该产品的生产工艺信息；
并结合目前的资源情况进行生产排程，自动制定生产排程计划，生产排程计划包括了生产作业计划。生产排程计划发送给计划员进行确认，系统允许计划员对已经生成的计划进行手工修改；
(4)系统将预排结果反馈给ERP 系统，在还未进行生产时，可以依据预排结果推断产品的最终交期；
(5)作业派发模块得到生产排程计划，形成工单，将工单派发给控制网，进而控制不同的生产作业设备进行生产；
(6)生产步骤严格按照排程计划执行，系统按照工艺顺序依次将工单派发给不同的班组/设备。作业班组和相关设备依据指令执行相应作业；
(7)作业执行结束，系统自动采集作业的实做数据，并将实做数据反馈给系统，进行进一步分析。实做数据包括开始工作时间、结束工作时间、物料损耗、能耗、现场相关数据等；
(8)依据实做数据，看板模块为作业现场看板提供数据，如图16所示；
(9)通过历史数据为企业驾驶舱大屏提供数据分析支撑。
图16 车间生产看板示例Fig.16 The workshop produces Kanban samples
以上只是简单说明了基于模型的MES基础数据的应用，实际的基于模型的MES需要考虑到更多的问题，包括生产能力模型、生产执行的模型、报工模型等，超出文中范围，不再详述。
本文作者主要介绍了基于模型的MES基础数据结构，包括企业架构数据、人员数据、设备数据、物料数据、工具/容器/软件数据、工艺数据等，并简单引申了在此基础上MES可以搭建的相关应用。企业模型化，从目前看来是未来智能制造企业的方向，一个企业的模型化，需要从点点滴滴做起，文中的MES基础数据模型就是从基础的MES数据入手，来分析如何对这些数据进行模型化设计。
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