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       云之佳(J-CLOUD)MES生產管理系統涵蓋制造數據管理、計劃管理、排產管理、生產管理、質量管理、人員管理、工作中心/設備管理、工具工裝管理、追溯管理、看板管理、ANDON、生產過程控制、設備數據集成等模塊,是重慶云之佳科技股份有限公司(J-CLOUD)自主研發的云之佳MOM制造運營管理系統的一個子系統,是一套面向制造企業車間執行層的生產信息化管理系統,為企業提供包括,為企業打造一個扎實、可靠、全面、可行的制造協同管理平臺。

 


      云之佳MES生產管理系統強調三個方面

      1、MES是對整個車間制造過程的優化,而不是單一的解決某個生產瓶頸。
      2、MES必須提供實時收集生產過程中數據的功能,并作出相應的分析和處理。

      3、MES需要與計劃層和控制層進行信息交互,通過企業的連續信息流來實現企業信息全集成。

 

     云之佳MES生產管理系統的總體架構

 

     云之佳MES生產管理系統旨在打造支撐計劃管理、排產管理、生產管理、工藝文件管理、設備管理、質量管理、安燈管理、人員管理、追溯管理、大數據分析等業務環節進行有效管理和控制的生產執行系統。



      云之佳MES生產管理系統的特點

  

      1、云之佳MES生產管理系統通過對接ERP系統,將生產計劃的相關信息獲取到,可以制定與生產計劃對應的生產工單,并通過對生產狀況信息的獲取,反饋給生產計劃,讓生產計劃可以根據實際的生產情況做出相應的調整,使生產計劃執行力度得到保障。

      2、云之佳MES生產管理系統根據產能、設備狀況、人員、物料、關鍵工序、瓶頸工序、生產準備等約束因素,建立排產模型,對生產訂單進行排產,實現精益生產,并對生產訂單執行情況進行實時采集和反饋,確保生產訂單能夠有效的執行。

      3云之佳MES生產管理系統根據不同的角色分配不同的權限,一些重要的信息只能有權限的人才可以看到,有效防止信息泄露,將產品信息、工藝信息、作業標準、檢驗標準等生產工藝文件在MES系統中管理,不但能夠確保技術文件的有效性,而且變更只需更改系統中的文件即可,不需要手動更改紙檔文件,方便快捷。

      4、云之佳MES生產管理系統對生產過程的物料信息、加工信息、設備信息、工裝及夾模具信息、質量信息、物流信息、人員信息等所有環節的信息進行了詳細的記錄,一旦發現任何問題,方便管理者進行全方位的追溯。

      5、云之佳MES生產管理系統將入廠質量信息、生產過程質量信息、成品質量信息、研發質量信息、售后質量信息等各環節的質量信息建立質量信息檔案,管理者可以通過不同的檢索條件對需要的內容進行檢索,實現產品全過程的質量信息管理。

      6、云之佳MES生產管理系統對生產過程中的設備、工裝夾具、模具、量具、檢具等設備設施進行全方位的管理,為生產提供可靠性保障。

      7、云之佳MES生產管理系統采用強大數據采集引擎、整合數據采集渠道(RFID、條碼設備、PLC、Sensor、IPC、PC等)覆蓋企業整個制造現場,保證海量現場數據的實時、準確、全面的采集

      8、云之佳MES生產管理系統基于J-CLOUD PaaS平臺低代碼配置開發,能夠實現個性化需求的快速定制,并支持Oracle/MYSQL/SQL Sever等主流數據庫,系統采取C/S和B/S結合結構,安裝簡便,升級容易。
      9、云之佳MES生產管理系統支持PDA、手機、平板、PC等多終端登錄,管理者隨時隨地都能掌握生產現場實時信息,及時解決生產過程中存在的問題,支撐企業提質增效。



        云之佳MES生產管理系統與DeepSeek深度融合


        云之佳在本地部署DeepSeek R1大模型(70B級),實現云之佳MES生產管理系統與DeepSeek深度融合。

        1、生產流程優化

        DeepSeek 可實時采集生產過程中的關鍵數據,如鍛造過程中的溫度、壓力、變形量等,結合歷史工藝庫與 AI 算法進行交叉分析,動態優化工藝參數,減少對人為經驗的依賴,確保產品性能穩定。還可通過虛擬仿真技術,預判生產過程中的潛在風險,如鍛造時的材料流動缺陷,提前調整模具設計與工藝路徑,降低試錯成本。

        2、設備健康管理

        能實時監測生產設備運行狀態,如鍛壓機、熱處理爐等,依據傳感器數據預測設備故障,以預測性維護替代傳統計劃性停機,提升設備綜合效率(OEE)。例如通過分析設備運行數據,提前發現設備零部件磨損等潛在問題,及時安排維護,避免設備突發故障影響生產。

        3、實時質量監控與預警

        集成統計過程控制與 AI 質檢模塊,可對生產全流程進行毫秒級異常檢測。在原材料入廠環節,能快速識別微小缺陷;在生產加工過程中,實時監測設備運行參數和產品質量數據,發現異常立即預警,防止大量不合格品產生。

        4、智能排產

        基于 DeepSeek 算法,可根據訂單交貨期、設備產能、原材料庫存等因素,動態平衡訂單優先級、設備負荷與能源消耗,快速生成最優排產方案。尤其適用于多品種、小批量訂單場景,能合理安排生產任務,提高生產計劃的科學性與靈活性。

        5、安全生產管理

        可整合 DCS、SCADA、視頻監控和物聯網設備數據流,通過時序分析算法建立設備健康度畫像。還能基于 LSTM 神經網絡構建生產工藝參數預測模型,對壓力、溫度、流速等關鍵指標進行 72 小時趨勢推演,提前發現安全隱患。同時,結合 GIS 空間數據和歷史事故庫,生成動態風險分布圖譜,實現廠區風險可視化管控。

        6、員工培訓與管理

        系統可自動整合生產過程中的高頻問題、處理記錄及改進措施,形成結構化知識庫。根據員工崗位需求,推送每日學習任務和模擬考核,縮短新員工培訓周期。例如新員工可通過學習知識庫中的內容,快速掌握設備操作規范與常見問題處理方法。

        7、供應鏈協同

        能實時監控原材料的供應情況、物流運輸狀態等信息,及時調整采購計劃和生產安排,降低庫存成本和供應鏈風險。如當原材料供應延遲時,迅速調整生產計劃,避免生產線停工。

        8、成本管理

        可通過分析生產數據,優化工藝與資源配置,降低生產成本。如在碳足跡核算方面,追蹤生產全流程碳排放,優化工藝與供應鏈,助力企業實現雙碳目標的同時,可能帶來成本的降低。還能對生產過程中產生的廢料進行分析,根據其成分和形態自動匹配回用方案,減少廢棄物排放與處理成本。



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