1 引言
在智能工厂建设大背景下，生产制造正向数字化制造模式转变，现有分散的多个 MES，已不能支撑制造能力升级与产业发展的需要。为解决上述问题，结合先进信息技术成果，开展新一代生产管理平台——制造运营管理系统（MOM）建设。系统基于端到端的数据流模型，弥补了总装、总调的信息化管理空白，优化业务流程，实现有限资源约束下的自动排程，具备运行态势展示与分析决策能力。
2 制造运营系统集成需求
电子装备整个生产过程包含用户需求分析、设计、加工、总成、调试和维护等过程，传统模式为上一阶段结束后进入下一阶段，数字化管理程度不高，数据分析决策能力弱，串行周期长，过程质量控制难度大，难以适应未来装备生产和培育产业新动能的需求。
十四所总装车间特点是产品结构体积大，结构形式复杂多样；批产、科研生产模式共存；机装、电装、调试高度交叉，工艺流程复杂，周期长；生产过程跨工种、跨部门，物料需求来源多，生产组织复杂。
目前总装厂组织生产方式：所里生产计划下达至总装厂后，由车间计划员按项目开始组建团队，团队通过人工查询方式，梳理产品结构信息、产品装配流程、技术风险、物料、工装工具需求以及人员场地需求等，形成策划，对生产工序计划进行人工排程并对缺项及问题进行拉动。排程后的计划会下达到项目组，项目组内部结合产品图样工艺，按时间要求进行生产。近年来，用户对产品需求日趋多样化、个性化，产品生命周期不断缩短，军品雷达覆盖“海陆空天”全领域，品种多、批量小，系统复杂，总装厂准点交付难度不断加大。经过多年不断积累，各级数字化平台建设已相对成熟，通过自动化、数字化和智能化手段的运用可有效实现产线生产任务柔性混排、生产计划合理调度、物料准时化齐套配送、装配过程控制与装配质量管理集成化，使总装车间生产执行实现数据全控制、全贯穿。有效提升产品的质量稳定性和生产效率，并满足多品种、小批量和柔性化生产需求。
在前期信息化建设中，已建设了 ERP 系统、MES，其他重要的辅助系统有 PDS、三维工艺系统及无纸化系统。主要的生产制造过程通过 ERP 进行管理，PDS 及三维工艺系统进行设计文件、EBOM 及工艺的管理，并将相关BOM 信息，工艺路线信息抛至 ERP 系统及无纸化系统；生产现场可通过无纸化系统查看相关设计文件及工艺路线，并在无纸化系统中进行异常报告、现场追踪、日报和周报；ERP 系统目前可承接 PDS 中的 BOM 信息、工艺信息，并进行 MRP 运算，生成生产订单、物料采购计划，目前生产的完工确认、质量报检、物料采购、领退和入库等均在ERP 进行作业。
MOM 系统建设将 ERP 中生产制造过程相关的功能整合到 MOM 系统中，ERP 系统中的生产订单、MBOM 投产信息；PDS 及三维工艺系统中工艺路线、工步物料、工艺参数、检验参数和辅材等信息会抛至 MOM 中。MOM 系统管理整个车间生产作业活动，并将完工信息返回 ERP 系统中。
3 制造运营管理系统框架设计
制造运营系统（MOM）对传统 MES 进行了进一步的扩展，不仅涵盖 MES 中关注的产品定义、资源计划、生产计划和生产性能等生产核心要素，同时又包含了制造运营过程中的设备全面管控、物料流转、高级计划排程、资源管理、质量控制和智能运营分析等模块。
图 1 ERP / PLM / MOM 系统架构及数据流
生产运行是整个工厂制造运行的核心，是实现产品价值增值的制造过程；总装车间 MOM 系统依托现有数字化基础，规划 MOM 整体架构，如图 1 所示，从而彻底打通从底层数据采集到企业级 ERP 系统的通道。实现生产计划调度安排、物料准时化齐套配送、现场管理、装配过程控制与装配质量管理集成化。使总装车间生产执行实现数据全控制、全贯穿。总装车间生产运营数字化系统集成如图2 所示。
图 2 总装车间生产运营数字化系统集成图
4 制造运营管理系统核心模块建设
总装 MOM 的建设目标是构建能够覆盖车间各业务流程的综合系统，打造集中化的业务流程标准模板库，建成可集中管理、分步部署、统一数据源、业务流程驱动、车间透明、跨工厂全流程追溯和信息连续传递的制造大平台。系统能覆盖大型雷达总装厂各型产品，实现产品质量提升，成本下降，交期准确。
通过与上下游 ERP、PDS、三维工艺系统和车间生产物联网的深度关联，最终输出基于工步的派工单，派工单包含人、机、料、法、环和测等要素，作为生产现场工人操作界面的基础数据，对整个生产流程进行全面管控。系统由以下核心模块组成。
4.1 APS 排程模块
在 ERP 与 MES 中间架设 APS 高级排程系统，通过对ERP 中客户订单，BOM 资料，工艺文件及 MRP 排出的初版计划，结合 MOM 系统中实际生产设备情况、班组人员情况、工装工具准备情况、领退料情况、仓储库存情况和实际生产制造情况，根据相关算法及约束条件，由 APS 高级排程系统预排出一个初版计划，提供给各层级人员进行参考及调整。智能排产调度系统总体架构如图 3 所示。
图 3 智能排产调度系统总体架构
通过将订单信息、资源信息、BOM 信息、工艺链信息和库存信息作为自动排产的基础数据导入系统，根据实际生产的情况，选择下发订单和排产设备，根据启发式规则和智能优化算法自动生成排产结果，将排产结果通过不同的侧重点展示，具体为侧重资源每日生产能力的资源甘特图、生产计划总表、物料需求计划等。同时智能排产系统可以根据生产现场发生的实际扰动实时更新排产计划，使得生产作业计划始终与生产实际相符。
图 4 智能排产调度系统运行架构
订单来自于 ERP 系统，通过 APS 调度产生排产作业方案，由所产生的作业排产计划综合牵引形成设备、物料、工装等计划，并与车间 MOM 等执行系统集成，充分发挥不同种类系统的优点，实现精益协同的集成运行效果。智能排产调度系统运行架构如图 4 所示，系统集成架构如图5 所示。
图 5 系统集成架构图
4.2 工艺管理
产品结构按照工艺流程进行划分，能够清楚查询生产、采购、供应、仓储和工装等生产各环节的需求。针对工艺设计结果进行管理，包含工艺规程、工艺过程卡、工序卡和操作指导书等，将工艺细化到具体的工步，作为生产制造重要参考。
根据已经设定及细化的工艺路线，在生产过程中对工艺流程进行严格管控，保证产品按照事先设定的流程生产，如果发生任何异常情况将自动进行纠正与报警处理。工艺细化到工步层级后挂物料，按照工位进行齐套。
4.3 设备管理
通过构建信息化管理业务流程，以现有设备能力为基础，以保障科研生产为主线，达到设备资产全寿命周期的资源共享，用数据说话，为科研生产的工艺、计划和现场排产提供设备能力的相关信息。
现场设备主要有装配设备及检测设备。装配设备主要有智能装配机器人、支撑工装设备、智能力矩设备和自动化扩孔设备等在工作中常用的设备；检测设备主要是智能化检漏系统、智能检测设备和摄影测量记录设备等，主要检测装配过程中的状态、数据等。
系统能结合设备年度维修计划、保养计划和改造计划，作为工艺、计划排程的依据。通过 MOM 系统，自动采集自动化控制程度较高的关键瓶颈设备的故障、完好、运行和停机等相关信息，实时监视重点设备运行状态、运行时间和故障时间，并进行运行效率和故障分析统计，形成完好率、故障率和利用率等统计报表，结合工艺、计划的相关要求，反馈设备管理部门，结合设备能力、拥有量、实时完好状态和利用效率等因素，为设备能力配置规划、维修维护改造提供决策数据，进一步提高设备资产综合管理效率，提升管理水平，满足科研生产管理要求。
4.4 质量管理
MOM 系统可及时、准确地对车间装配过程中的质量数据进行采集，对数据如首检、批检、工序完工检验、关重件检验和委托计量检验等可快速采集，并传递给相应管理人员以便确认车间制件在不同工序的质量状况。质量管理人员也可通过系统追溯问题零件的生产过程、关联要素及相关质量检验信息，最大程度的还原零件真实的装配环境，为质量问题的溯源提供可靠的数据支撑。系统主要分为三个阶段进行管控，原材料及外购件检验（IQC）、加工过程控制检验（PQC）及对最终产品的质量检验（FQC），并针对各项数据进行统计分析。
系统包含质量等级维护、缺陷等级维护、质量原因类型、检验项目、检验工种、检验工作中心和检验工具仪器等数据维护。质量追踪与控制包括关键工序监控、生产过程控制和异常预警等。系统包含质量分析与改进、输入直方图和质量统计报表，系统可实现遏制管理，将发现的可疑品快速冻结，并能迅速识别可疑品影响范围，精确召回、处理影响的成品、半成品，并反馈处理结果。
4.5 生产过程追踪
系统可通过产品特定标识（条码或 RFID）进行产品追溯和记录，反映产品的来源及形成过程，包含所采用的原料及外购件的名称、品质、规格、成分、产地和生产日期等来源，以及经过了哪几道工序加工，同时包含加工时的设备，工艺参数、生产环境、操作人员、检验人员和质量检验结果等产品形成的历史，以便产品一旦出现问题，可以追溯其形成过程，探求问题出现的环节，并为采取纠正措施提供依据。
系统可针对每个工作日或者工作时段进行总结，生成日报、周报等，包括车间物料投入与产出统计、工时统计、各项指标计算以及对各个流程环节问题的反馈、审核、启动解决、处理、结果反馈、问题解决及确认等一整套的子流程。
4.6 可视化生产管控
1）通过各层级的大数据分析和图形化的数据看板，提供生产订单综合分析报表、生产日报的统计报表、更改处理统计报表、产量报表；
2）提供生产订单综合报表；
3）提供生产日报的统计报表；
4）综合产量报表，统计每班组、每订单、每工序的完工量，统计每人每订单、每工序的完工量；
5）套装关系缺料情况分析；
6）计划员关注计划与监控；
7）总装生产信息综合展示；
8）提供生产质量看板；
9）生产物料统计看板。
4.7 人员管理
1）系统可管理人员基本信息：包括人员信息管理、技能信息管理和技能级别管理。
2）管理员工工作计划：根据企业生产任务要求，安排合适人员，并制定相应工作计划，包括工作开始时间，结束时间等。
3）人员能力统计：根据人员信息、人员技能、人员考勤等条件查询指定范围内，具有指定技能的所有可用人员，给生产调度提供依据。
4）人员调度管理：将经过人员能力统计得到的人员根据生产计划和车间的生产调度，对生产活动作出调度，并记录人员工时。
5）人员外派管理：MOM 系统中需要针对人员外派进行管理，不仅包括人员外派申请及流程的管理，需要同时包括人员外派对现有生产订单执行情况的影响及应对处理方式等。
人员管理是与班组管理结合在一起的，每周都会有不同的工作计划通过 MOM 系统下发到班组，再由班组长指派到具体的工作人员，每条派工单都会有具体的操作人员及对应的开始时间和完成时间，以此为基础在系统中进行数据统计和运算，就可以准确得出个人在一定时间内的工作量。
根据班组个人本周统计的工作量与本周的出勤时间进行对比就能得出个人本周的工作效率，该效率在一定时间范围内的平均值即是个人的工作效率。人员的工作评定还可以从人员个人能力和工作难度等不同方面来进行评价。人员个人能力是职业等级评定和班组综合评定的加权计算结果，任务难度系数是根据不同难度的任务给予不同的难度系数，班组个人在不同任务后计算时都要乘以不同的任务难度系数。这些人员的工作评定也会在 MOM 系统中人员管理模块体现出来。人员的工作效率得到量化，人员管理就会变简单，从而提高人员的工作效率。
4.8 物料管理
通过 MOM 中物料管理模块建设和使用，可提高总装车间的物料齐套、管理和配送效率，通过配送“四准确”——物料需求准确、配送时间准确、配送数量准确和配送地点准确，减少作业人员的领料、运输等不增值的时间，提高员工工作效率。从技术上基于条形码、二维码和无线射频识别（RFID）等识别技术实现自动出入库管理，实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成，从设备上基于 AGV 车、自动转运车、周转车等自动化或半自动化配送设备，实现并提高了对总装物料需求快速响应速度，全面提升车间物料、物流管理水平；同时提升了车间整体的生产及管理效能。
4.9 智能运营分析与决策支持
制造运营系统可以为公司决策层、业务管理层和操作层提供不同管理视图。企业运营数据指标分层次自顶向下逐级分解，MOM 系统中的各类数据能切实反映运营的绩效。MOM 能有效促进制造端系统的集成连接、数据的互联互通，提升数据资产的价值和共享水平。应用数据仓库和数据复制技术，可实现各级、各类运营数据的实时获取及共享应用，MOM 可通过大数据追溯分析，反复迭代，提升数据的完整性、规范性、及时性和准确性，实现数据“实时生成、自动汇总、自动提交”。在数据分析与决策中，对实时对历史数据进行引入和融合，是制造运营系统进行数据分析与决策的关键。MOM 中的大数据管理平台，可对海量的生产数据进行分析、监测处理，并通过数据集成、整合方案，将其与顶层系统进行数据层面的集成和整合，最终打通公司内部生产数据自下而上的链条。
5 结束语
围绕智慧院所整体架构，对标数字化车间建设标准，制造运营系统建设，旨在满足多品种、小批量、离散型复杂雷达装备精益化和柔性化总装生产需求，实现总装管理智能化、过程数字化，使整个车间数字贯通，智能管控、绿色低耗。
后续 MOM 系统会将产品生产制造信息与前端工艺信息集成，基于雷达产品全生命周期维度，将车间制造信息共同定义到产品的三维数字化模型中，通过计算技术、仿真技术、虚拟现实技术以及网络技术，对工艺规划、工艺路线、物流和节拍进行仿真、分析与优化，降低制造的不确定性；使关键装配过程实现在线质量控制功能，对制造质量进行监控。
原文刊载于《智能制造》2022年第1期 作者：南京电子技术研究所 王春学
