回顾MES的发展历程，在2000年左右,MES在国内的应用开始增多，包括烟草，汽车，半导体，石化等行业，大量实施了MES项目。但是，到目前为止, 食品饮料行业应用到MES的企业屈指可数。罗克韦尔非常看好食品饮料行业应用MES，未来五年里食品饮料行业的MES将会有大量的应用。

 

在MES领域，罗克韦尔目前看好三个行业，生命科学，汽车和食品饮料。在生命科学领域的MES解决方案品是Pharma Suite，汽车领域是Auto suite，在食品饮料领域，解决方案是CPG Suite。今天的主题主要围绕食品饮料行业。

 

 

在食品企业生产过程中，经常可能有人工的，随意性地添加一些成份，添加一些配方，导致出现问题。而通过MES将生产过程严密控制起来，一方面保证了生产效率的提升，另一方面减少人工干预，采用系统管理整个生产业务流程，从而保证产品的质量。

罗克韦尔针对食品饮料企业的解决方案

1）生产管理

工单管理：生产工单管理 / 包（灌）装工单管理、支持新建、修改、冻结、取消工单

根据产能进行排产：与ERP等系统集成，实现企业整体信息化

生产管理 ：区分成品、半成品、原材料等、BOM 配方管理

设备、工位、车间、生产线管理：预定义生产工艺路线

生产执行：生产指示、严格按照预定义的生产工艺路线生产、确保工单“保质保量”完成 、实时控制工单状态，可以冻结问题工单、仪表盘、报表、看板实时显示生产情况

与其他业务系统集成：从ERP等系统下载生产工单、从ERP等系统下载BOM / 配方管理、将生产执行的数据上传至ERP等系统

主要价值:

将生产的良率提高 10%、提高物料、人员、机器设备使用率 15%、将工单完成率20%提高、废品率降低15%

2）物料的管理

物料管理：原材料管理、容器、器皿管理、在制品标识

物料使用执行：物料转移, 调整, 报废, 返工, 合并, 分解, 接受, 出货, 拉动、物料消耗、物料生产、返工和报废控制、在制品状态管理 (冻结, 隔离, 释放)、成品,半成品, 在制品的区分

仪表盘和报表显示：在制品和库存状态、实时显示物料批次所处位置

与其他业务系统集成：物料消耗

主要价值：降低库存积压 10%、缩短产品周期 50%、追踪仓库中的原材料（辅料）、在制品、成品等、借助条码、RFID技术追踪产品

在物料管理过程中强调的主要是物料的移动。物料每一步移动会记录，每一批次的分解，消失，创建全由系统来处理，同时实时的库存信息，保证了在食品饮料生产加工过程中物料的每一步的可视性。

3）质量管理

质量抽检和执行：流程控制设置、流程化的抽检规则、可计划的抽检规则、在线和离线的质量抽检、HACCP

采样管理：计划的和非计划的、采集线上的或批次的质量数据、采集设备状态、预警事件数据、CAPA

偏差管理：监控偏离标准值的数据、提供可视化手段监控实时数据

净含量控制：控制称量设备、严格遵循标签上显示的信息 (重量，数量等)

QA 释放管理 (WIP 冻结,释放)

仪表盘和报表显示：一次通过率统计、关键性指标（KPI）显示

与其他业务系统集成：质量规格下载、质量分析数据上传

主要价值：提高一次通过率达 12%、减少因为质量原因的损失达 80%、减少质量错误达 50%、降低因为质量引起的损害企业形象的风险

4）产品追踪

追踪/追溯和族谱图管理：追踪人机料法的使用情况、可以基于Lot/Item/Unit 不同层级追踪、能够追踪返工/报废等异常流程、操作员的历史操作记录 (手动控制事件)

仪表盘和报表显示：向前追踪、向后追溯、高效的关联性报表

与其他业务系统的集成：可以继续追踪产成品

主要价值：提高良率 15%、将报废率降到最低、提高企业利润 8%

产品追踪强调的是人机料法的管理，每一个生产步骤中，通过了哪些设备，有哪些操作员涉及了，有哪些参数进行了等等都会被记录下来，包括环境的信息都由系统通过自动化的手段将数据搜集起来。所以在生产结束后，只要这个产品出现问题，都可以在MES系统里追述到原因。

5）制造智能

智能化生产：生产的先后顺序、工单状态、整体的生产产能和效率、OEE统计、流水线和包装线的效率、计划/产能平衡

物料预估：库存管理、报废料和返工用料

追踪/追溯和族谱图报表：向前/向后追踪

质量管理评估：质量分析指数、HACC、历史数据分析和报表

效率智能化分析：包装线的OEE统计，停机时间统计、OLAP 分析

主要价值：提高设备和物料使用率 15%、降低损失和消耗 20%、增加生产运能 10%、增强了生产敏捷度、提高了生产透明度以更好地应对变动和挑战。

制造智能强调的是通过智能化软件进行深度的分析。比如说一些质量数据，单独看一个批次或者某一天的生产可能看不出内部的隐含信息，但是将把一个月，或者是一年的某些工艺质量数据放在一起进行关联性的分析，就有可能找到内部之间的关联性，就有可能帮助企业对生产状况数据，质量数据，设备数据等有直观深入全面的了解，进而为企业进行科学决策提供数据支持。