为其他业务提供强力的数据支撑
某烟草生产制造企业，在生产加工过程中会产生大量的生产信息、产品质量信息、设备运行记录、产品检测记录等数据，企业无法对生产设备进行实时数据采集和统一灵活控制，随着新旧数据的不断积累沉淀，企业需要可靠的方案实现对海量数据的高效管理。方案通过建设MES系统，对生产计划、产品质量、生产规范等实时数据进行采集，运用数据挖掘技术对各项指标统计分析，全方位反映生产过程情况，实现数据可视化。助力企业实现生产过程可追溯、实现生产透明化，实现高效闭环管理。
解决方案
模型管理
根据企业各生产环节的实际情况，对整个工厂的物理对象进行定义，建立工厂物理模型、工厂逻辑模型、产品模型；根据企业的业务需求，建立业务驱动引擎。通过工厂物理模型和工厂逻辑模型，快速响应企业生产变化的需要，对工艺流程、管理模式的变化进行快速调整，驱动整个生产管理业务。
质量管理
通过建立产品的质量管理体系，实现企业工艺质量过程控制管理。对生产全过程进行监控，对工艺标准、规范的执行情况进行在线跟踪记录，对关键生产过程质量工艺参数进行在线分析控制，将生产制造信息与产品批次信息相关联，为产品质量信息的追溯提供依据，最终实现产品质量指标达到产品规范的要求。
设备管理
通过对设备生产过程中的实时状况、设备运行故障信息等进行监控，对反馈的设备运行、管理情况数据统计分析，生成设备运行情况统计报告、设备运维知识库，及时掌握设备状态，发挥设备的利用率。满足设备操作、车间管理和厂级管理的多层需求，实现设备运行管理和维护管理。
价值赋能
计划排产
根据生产订单结构、物资准备情况、设备能力及运维状况、设备连接关系等要素，基于生产模型、运用排产算法，将生产订单进行排产并制定生产作业计划，实现科学、统一、合理的生产管理，有效地提升生产能力。
生产透明化
通过采集生产过程的实时数据，结合自动化技术、3D虚拟仿真，对生产过程中的设备运行情况、产品质量检测信息、物料消耗情况等进行监控，实时数据共享，实现生产过程信息的可视化，对生产流程优化提供支持。
设备监控
通过实时收集、汇总生产过程中的设备运行数据，如开关机状态、预警故障信息、设备运行质量检测信息、输出数据等，自动对数据识别生成设备运行记录，实现设备运行状态的监控管理，提升设备的利用率。
质量分析
通过过程控制工具，对工艺过程的稳定性，产品良率、不良缺陷等状况进行实时监控并预警；通过产品质量信息追溯发现质量问题，对质量问题产生的原因、部位进行分析，确定质量预防措施；实现产品生产全过程监控，保障产品质量的持续改进，提高产品质量。
物料跟踪
通过采集物料消耗数据，动态跟踪物料废品异常状态、消耗废品情况并报警，分析生产过程的物料消耗指标，及时提醒工作人员补料，实现过程成本的跟踪和控制，实现工厂精细化管理，有效降低成本，减少浪费。
统计分析
通过对生产过程中实时的生产、设备、质量、工艺、物料等运行和使用情况进行统计和分析，自动生成相应的报表，满足企业的个性化查询、统计需求，实现信息共享，使相关人员能够及时、准确地掌握企业生产各环节的运行情况，提供决策支持。
成功案例
