ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ПРИМЕНЕНИЮ MES-ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Authors: ШИ В. 
Published: October 2024

С углублением развития Индустрии 4.0 интеллектуальное производство стало ключевым технологическим путем повышения эффективности металлургической промышленности. Это исследование сосредоточено на интеллектуальном применении системы управления производством (MES) и направлено на изучение того, как повысить уровень автоматизации и информатизации в металлургической промышленности за счет высокой интеграции и технологий интеллектуального управления, тем самым повышая эффективность производства и возможности распределения ресурсов. Используя методы системного анализа и проектирования, данное исследование проводит тщательный анализ требований применения MES-систем в металлургической промышленности и на основе этого разработало интеллектуальное MES-решение, адаптированное к особенностям металлургического производства. В эмпирической части участвуют пять типичных металлургических предприятий, и посредством сравнительного анализа до и после комплексного применения MES-систем результаты показывают, что интеллектуальные MES-системы могут значительно повысить прозрачность производственного процесса, оптимизировать распределение ресурсов и эффективность планирования, снизить производственные затраты, и сократить время цикла обработки продукта. В системах MES интеллектуальные алгоритмы планирования и модули анализа данных в реальном времени являются основой повышения гибкости производства и возможностей поддержки принятия решений. Что касается анализа данных, используются передовые технологии интеллектуального анализа данных и машинного обучения, которые дополняются технологией Интернета вещей (IoT) для сбора данных об оборудовании, обеспечивая поддержку данных для формулирования точных производственных стратегий. Это исследование не только предоставляет практические примеры и систематическую основу для применения MES в металлургической промышленности, но также предлагает теоретические рекомендации и технические рекомендации по проектированию систем управления производством в аналогичных сложных производственных условиях.

With the deepening development of Industry 4.0, intelligent production has become a key technological path for improving the efficiency of the metallurgical industry. This study focuses on the intelligent application of the Manufacturing Execution System (MES) and aims to explore how to enhance the level of automation and informatization in the metallurgical industry through high integration and intelligent control technology, thereby improving production efficiency and resource allocation capabilities. Utilizing systems analysis and design methods, this research conducts a thorough analysis of the application requirements of MES systems in the metallurgical industry and, based on this, has developed an MES intelligent solution adapted to the characteristics of metallurgical production. The empirical part involves five typical metallurgical enterprises, and through comparative analysis before and after the integrated application of MES systems, results show that intelligent MES systems can significantly increase the transparency of the production process, optimize resource allocation and scheduling efficiency, reduce production costs, and shorten the product processing cycle time. Within the MES systems, intelligent scheduling algorithms and real-time data analysis modules are the core in enhancing production flexibility and decision-support capabilities. In terms of data analysis, advanced data mining and machine learning technologies are utilized, further supplemented with Internet of Things (IoT) technology to collect equipment data, providing data support for formulating accurate production strategies. This study not only provides practical cases and a systematic framework for MES applications in the metallurgical industry but also offers theoretical guidance and technical reference for the design of production execution systems in similar complex manufacturing environments.