2016-02-29
结合企业应用MES的过程，e-works总结了MES深化应用五级成熟度模型（简称MES五级修炼）。
1.初始级
初步实现生产现场的闭环管理，建立了围绕以生产任务单为核心的信息化管理，包括生产计划的下达、生产过程控制、完工等都已经纳入信息系统管理，但管理还仅限于物料、设备等关键性资源。如：
应用了数据采集工具，能够及时反馈生产计划的完工情况。
应用了质量管理系统，能够对生产过程中的质量进行实时的把控。
应用了部分车间生产作业管理，能够清晰的知道生产任务的详细进度。
实现了对关键件的追溯管理。
2.规范级
生产车间的各项核心资源都覆盖了信息化管理，如设备、技术文件、工装、人员等，生产人员能够清晰的把控车间各项核心资源的使用情况、空闲情况等，使车间作业中的各项要素能够得以有效的配合与管理。如：
实现了对设备、人员、工装、能源等多项资源的自动化数据采集。
与设备集成，实现了对设备实时状态的管理，如停机、维修等可实时的反馈到系统中。
初步应用了生产排程系统，能够得出初步优化的生产计划并指导生产。
根据不同的行业特点实现了生产作业过程的管理，如电子行业的上料防错等。
建立了完善的生产追溯管理体系。
建立了覆盖生产过程的文档管理体系。
3.精细级
生产车间的主要资源已经都纳入了信息化系统管理之中，实现了集成化的管理，以及主要资源的精细化管理，并能根据现有资源情况，初步进行优化。如：
能根据现有的资源情况，优化得出排产到分钟的生产计划，并建立了与其他资源的集成关系，如得出排产计划的同时，下达工装计划、设备作业计划等。
在生产准备阶段，实现了对技术文件、物料、设备、工艺工装、人员、能源等与生产任务单的集成化管理。
设备等方面管理更加深入，对设备维修的管理，包括维修计划、维修任务、维修成本等都纳入了系统管理。
建立了生产现场多方面的预警管理与电子看板管理体系。
4.优化级
在精细级的基础上，实现了对各项资源的优化利用，系统能够有效的指导现场生产作业，如：
在设备上，实现了设备与能力计划部分集成，如能力计划运算时考虑设备的维修计划，得出最优化的生产计划。
在人员上，能够根据车间员工的资质、生产能力等因素，自动化进行生产排班。
在能源上，能够对能源进行优化，降低能源成本。
5.智能级
建立了覆盖底层设备、过程控制、车间执行、管理控制等无缝一体化的信息系统，实现了从生产计划的下达、排产、生产加工、完工反馈等过程的无人化或少人化。如：
应用了适用于自动化生产的设备，包括数控机床、机器人、自动寻址装置、存储装置、柔性自动装夹具、检具、交换装置及更换装置、接口等。
应用了联线技术，可以根据工艺设计，将各种设备联线，形成一个自动化生产的有机整体，包括SFC、DNC、MDC、FMS、FML、FA等，实现了与设备、与MES系统的实时通讯与控制。
应用了自动化控制和管理技术，包括分布式数字控制技术、生产规则和动态调度控制技术、生产系统仿真技术等。
评论11
楼主 2016/3/1 9:49:05
谢谢！感激中！这下可以好好学习下
楼主 2016/3/1 10:12:45
谢谢分享！好人好事！赞一个！
楼主 2016/3/1 18:45:21
楼主大大好人啊 ！万分感激啊！
楼主 2016/3/2 15:15:28
推荐。
楼主 2016/11/24 8:30:53
不错，很多大型公司进行运用MES了，
楼主 2017/6/12 20:35:48
随着工业4.0的到来，使之机器人行业已迎来黄金时代，机器人就业岗位已被列为未来十大高薪岗位，工业机器人行业被列为政府需大力推动实现突破发展的十大重点领域，发展空间巨大，北京交通大学授课，独立2到3个月的工作经验颁发岗位证书，全方面的培养，参加工作2年的跟踪培养，《工业机器人工程师》国企，集团，上市公司的岗前就业培训招生进行中，报考电话18911498332（微信同步），工作qq3239352591武老师
楼主 2024/2/18 15:23:20
楼主 2024/3/20 9:44:20
谢谢分享
楼主 2025/5/25 14:24:53
好东西
楼主 2025/12/4 10:25:05
摘要： 充放电测试（化成）、EOL（End of Line）测试等环节是电池PACK出厂前的"终极考验"，产生的海量测试数据是产品性能与安全等级的权威凭证。本文系统阐述迈斯MES（制造执行系统）如何通过自动采集、结构化存储与智能关联，为每个PACK包构建完整的"电子体检报告"，实现测试数据从孤立日志到可追溯、可分析、可决策的战略资产的转变，为质量判断与工艺优化提供无可辩驳的数据支撑。
在电池PACK制造的最后环节，测试工位如同产品的"终极审判台"。充放电测试设备记录着每一块电池包的容量、内阻、电压曲线等核心性能参数；EOL测试站则综合检验其绝缘性能、通讯功能、BMS策略等。这些测试数据量巨大、结构复杂，且直接关系到产品的出厂质量与安全等级。
然而，传统的测试数据管理模式面临三大困境：
数据孤岛： 测试数据分散存储在各设备的上位机中，格式不一，形成多个信息孤岛。
关联断裂： 测试结果与具体PACK包的序列号、生产批次、前道工艺参数等背景信息脱节，追溯时难以快速定位。
价值埋没： 海量的过程曲线数据（如充放电曲线）仅用于简单的"合格/不合格"判定，其背后蕴含的工艺改进价值未被深度挖掘。
这导致测试环节虽然产生了大量数据，但其价值却未能充分反哺制造过程。迈斯MES系统的介入，旨在打通从测试设备到产品档案的数据通路，将测试数据从沉睡的"成本记录"激活为驱动质量持续提升的"价值引擎"。
迈斯MES系统构建了一套完整的测试数据管理体系，确保每一份数据都能被准确捕获、妥善保存并赋予意义。
1、全自动数据采集：从手动导出到无缝流动
1.1 深度设备集成
系统通过标准工业协议（如OPC UA、TCP/IP）或设备专用接口，与充放电测试设备、EOL测试系统、气密性检测仪等实现深度集成。
1.2 实时数据抓取
在测试完成的瞬间，系统自动从设备控制器或上位机抓取完整的测试结果包，包括：
结构化结果数据： 通过/失败标志、具体测量值（如容量、内阻、绝缘电阻）
过程曲线数据： 完整的充放电电压-电流-时间曲线、温度变化曲线等
测试日志文件： 设备运行日志、异常记录、测试程序版本信息
1.3 零人工干预
彻底摆脱了人工导出、整理、录入数据的低效模式，确保数据的实时性、完整性与准确性。
2、结构化数据存储：从杂乱文件到有序信息
面对海量的测试数据，尤其是占存储空间大头的曲线数据，迈斯MES采用分级存储策略：
元数据与结果数据存入核心数据库： 将关键的测试结果（如容量值、内阻）和元数据（产品条码、测试时间、设备编号）存入高性能关系型数据库，保证查询效率。
过程曲线数据文件化管理： 将曲线数据以紧凑的二进制格式文件存储，并在数据库中建立高效的索引和映射关系。这既保证了数据完整性，又避免了数据库的过度膨胀。
统一的数据模型： 建立标准化的测试数据模型，无论数据来源为何种品牌的设备，均以统一格式存储，为后续的数据分析提供便利。
3、与产品身份的精准绑定：构建"一包一档"
这是实现测试数据可追溯的关键一步。
自动绑定： 当载有PACK包的载具进入测试工位，RFID读写器自动识别其身份。系统将该次测试产生的所有数据（从结果到曲线）自动与该PACK包的唯一序列号进行永久性绑定。
上下文集成的数字档案： 至此，该PACK包在MES中形成了完整的"数字孪生体"，其档案不仅包含物料清单、装配记录、拧紧数据，现在又增添了权威的测试数据。这构成了一份无可辩驳的 "电池护照"。
采集和存储只是手段，数据的深度应用才是目的。迈斯MES平台使测试数据在多个维度发挥价值。
1、全维度质量追溯与精准定界
正向追溯： 输入任一PACK包序列号，可立即调取其全部测试报告与原始曲线。
反向追溯： 当发现某一批测试数据存在共性异常（如容量普遍偏低）时，可快速反向追溯至所使用的电芯批次、模组生产时间段、装配班组等，极大缩短质量问题定界周期。
供应链质量管理： 通过对比不同电芯供应商产品在相同测试条件下的数据表现，为供应商评估与管理提供客观依据。
2、过程能力分析与工艺优化
性能分布分析： 系统可对大批量PACK的测试结果（如容量、内阻）进行统计分析，绘制分布图，计算过程能力指数，科学评估生产过程的稳定性和一致性。
曲线深度挖掘： 对充放电曲线进行对比分析。例如，对比不同批次产品的恒流充电时间斜率差异，可能反映出电芯性能或BMS采集精度的细微变化，为工艺调整提供早期预警。
相关性分析： 分析测试结果与前道工序参数（如某螺丝扭矩值、焊接能量）之间的潜在相关性，找到影响最终性能的关键工艺因子。
3、测试过程优化与设备效能提升
测试节拍分析： 通过分析测试开始与结束的时间戳，统计各测试工位的平均耗时，识别产线瓶颈。
测试设备校准预警： 通过监控同一设备长期测试结果的趋势性漂移，判断设备是否即将超出校准周期，实现预测性维护。
与其他方案相比，迈斯MES在测试数据管理上展现出显著优势：
全数据类型管理： 兼顾结果数据与过程曲线数据，提供完整的解决方案。
无损数据采集： 确保从设备端采集到的数据完整、准确，无信息损失。
高性能数据检索： 即使面对数TB级的曲线数据，也能通过高效的索引机制实现秒级查询与加载。
开放的分析接口： 提供标准的数据接口，支持第三方分析工具（如Python, MATLAB）直接调用数据进行深度挖掘，扩展分析能力。
在动力电池领域，数据驱动的质量管控已成为行业领军企业的标配。测试数据不再仅仅是产品出厂的"通行证"，更是工艺优化的"指南针"、供应链管理的"透视镜"和企业知识沉淀的"钻石矿"。
迈斯MES系统通过实现PACK测试数据的全生命周期管理，将测试环节从一个被动的"质量筛子"，转变为一个主动的"数据源泉"和"改进引擎"。它帮助企业构建了产品完整的"数字基因"，使得基于数据的精准决策、持续优化和高质量交付成为可能，最终在激烈的市场竞争中，将数据优势转化为坚实的质量壁垒和品牌信誉。
