这是有关第四次工业革命影响的一系列博客的第2部分。 第1部分探讨了什么是工业4.0及其技术。
对于成长中的制造业,问题不应该是“ MES还是ERP?”。为了成为智能工厂并利用大数据和IoT等工业4.0技术,您需要集成的ERP和MES解决方案,以实现实时数据交换。
ERP系统在整个公司上级控制物流和业务流程的管理时,MES系统与生产线紧密相连,可用于持续优化生产,同时还记录制造过程的信息和技术参数。挑战在于在公司级ERP和工厂管理级MES之间的界面上集成流程。在工业4.0模型中,ERP和MES系统之间的界限可能会变得越来越模糊。顶层与车间的集成度越来越高,而MES系统的典型任务已由ERP系统接管。同时,由ERP系统执行的经典任务正在转移到MES规划中。
ERP和MES的整合将开始组织内部的文化转变,使他们能够有效地接受IoT,大数据,移动和云计算等新兴技术。拥抱这些原本具有破坏性的技术包括向运营中添加新数据和流程集成功能,并改善整个组织的数据流/使用情况。ERP和MES集成通过创建无缝的双向信息环境并提高运营效率和响应能力,从而跨越结构数据,作业计划,生产报告,机器和产品可用性,按订单交货,人工和设备利用率。
低估需求意味着缺货。产品用完会损害客户关系。但是,高估需求意味着过多的库存会束缚现金,而无法迅速将其转化为利润。库存通常占资产的25%至40%之间,这意味着需求不确定性可能是对库存水平的最大影响。集成的ERP和MES系统可实现更准确的需求预测,通过避免生产过剩而又不冒缺货风险来减少库存。
ERP软件中记录的需求变化与MES系统中的制造进度计划的实时协调,可确保制造的产品数量更符合需求。诸如无线传感器和执行器网络(WSAN)之类的网络物理系统通过IoT和传统的计算机数控(CNC)方法提供伺服和电机控制,使工厂车间可以进行生产中的调整,以实现更精简,更高效的制造。
制造和库存控制的即时或JIT方法减少了整个供应链中的库存量。它在需要的时间将物料移动到特定位置。这减少了存储过多库存或安全库存的需求,因为材料将被及时带入生产过程,仓库或交给客户使用。但是,只有在制造或供应链过程中的每个工序都同步并且准确预测每个工序中的客户需求的情况下,这种节省成本的方法才可行。
借助集成的ERP和MES系统,供应链经理可以准确地跟踪入库和出库,从而可以对需求变化做出实时反应。根据工厂车间的最新改进,ERP计划可以缩短生产时间。通过利用物联网和大数据,组织可以创建及时的时间表并消除安全库存。任何由于设备损坏或缺陷造成的停机时间都可以立即报告给ERP系统,该系统可以相应地调整交货日期。
集成的ERP和MES系统使制造商可以在库存降至特定水平以下之前向供应商重新订购,从而避免了最后一分钟的紧急订单和生产延迟。紧急订单是供应链问题的主要类型之一,因为它们对整体绩效产生负面影响。除了生产延误外,紧急订单还会导致加快交货和负面客户体验的额外费用。
客户要求的产品更改需要立即转移到生产系统中,以避免延误。同样,制造过程中的更改必须报告给企业系统,以便可以相应地调整价格和交付估算。集成系统通过在部门之间实时共享这些类型的变更来支持变更单的有效执行。
显然,第四次工业革命期间制造商的增长将与其ERP系统的能力内在联系在一起。制造商需要解决他们现有的ERP解决方案是否具有在Industry 4.0中成功所需的功能。
与任何破坏性技术一样,拥抱工业4.0并成为一家智能工厂是一段没有明确目标的旅程。这意味着您将需要一个灵活的系统,该系统可以利用新技术的开发和可用性。制造商将从具有灵活部署选项的ERP软件中受益最多,使他们能够实时适应新的业务和服务机会,新流程,工作流,数据网络和分散位置。
充分利用物联网,大数据和其他工业4.0技术的最佳方法是通过无缝集成系统实现实时数据交换。最好的下一代ERP解决方案能够有效地与MES(制造执行系统)解决方案集成。这将使制造商可以将其生产线链接到其更高级别的业务流程,以提高可见性和决策能力。
现代ERP解决方案必须提供一个模块化平台,可以轻松地对其进行自定义,而无需进行昂贵的源代码自定义。这使其具有系统灵活性,从而使系统能够快速适应未来的技术发展。系统还应允许中央主数据管理和实时数据处理。这使各方都能查看有关项目,客户,原材料或位置的相同信息,并帮助制造商改善其客户体验并加快产品上市速度。
通过平板电脑和智能手机对ERP信息进行用户友好的访问对于跨部门进行灵活的通信和数据共享至关重要。移动响应灵敏,直观的仪表板对于采用工业4.0技术并从车间一直到顶楼共享信息的企业来说至关重要。社交协作是现代ERP解决方案的另一个功能,在制造领域正变得越来越重要。通过集成社交功能,ERP解决方案可帮助外部合作伙伴,供应商和客户成为业务流程的一部分。来自这些社交互动的信息嵌入到ERP系统中,并与ERP数据一起集中存储在上下文中。
现代ERP解决方案必须具有强大的分析和商业智能功能,才能理解物联网和其他工业4.0技术所生成的大量数据。计划和管理功能可以确保每个部门都可以利用智能制造的优势。