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2022-12-09 15:19:13
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面对市面上如此多的仓储管理软件产品,企业应当如何选择合适的系统,使投资收益率较大化呢?首先要考虑到的肯定是产品本身的功能,在这个选取的过程中我们应当留意下述的原则:

系统开放性与可扩展性

一个好的系统务必是一个“开放的系统”。考虑到仓库的面积有大有小,业务量较小的仓库也是很有可能在几年内快速发展壮大,因此对数据库的要求都是有较大转变 。因此,支持多数据库的仓储管理系统要可以符合面积不一的业务情况,并解决今后的转变 。

国内软件厂商有时候会为某一企业量身定制一整套合适的软件。如此做自然也是其优势,DAS系统,但一般只能够被动地受限于企业本身的流程,DAS软件,没法借鉴到同行内的水平与经验。

此外,在供应链上还存有着很多别的物流软件,用户方经常没法确定区别各产品的界定,并把产品功能相混淆。因此,度身定制的仓储管理系统到一般变成了“四不像”。




标准被收集的数据信息:生产线上的数据信息多得数也数不尽,DAS,不过大部分全是针对用户而言是价值较低的数据信息,真正可以用的仅有一小部分。要想获得有用的数据信息,那么数据信息的规范性是非常重要的。仅有数据信息标准了,我们才能够更有效,更准地通过MES系统内固定的算法思维、数学模型抓取出我们想要的数据信息。要想使被收集的数据信息规范化,这就必须 我们在实施MES系统之前就需要做好已经有生产线中数据资料的整理和改进。比如说,工序级BOM表的建立,健全整体的编码管理体系,数据信息形式的标准等等。






人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色,因为它的优势就在于能够按照对海量数据的学习生成知识。

人工智能运用工业物联网收集的大量品质数据,对按照生产制造的问题建立的模型完成训练生成知识,再将其作用到实际的生产制造场景中,支持决策,协助改善生产过程。这让此文刚开始提到的几个的问题得到解决。

运用人工智能完成质量控制,就可以将事后检测转化为即时检测,让问题在及时被发现,不传导到下游,DAS产品,防止了后续返工导致的极大浪费。

运用人工智能完成设备资产管理,按照实时监测设备的各种状态,保证 设备稳定运作。在及时做出风险预警,并提供预测性设备维护建议。

工业物联网和人工智能的加盟,为MES执行之“手”增加了“慧眼”和“大脑”。这种三位一体的MES,才能够真实成就智能化生产制造。






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